Primäres Ziel dieses Forschungsgebietes ist es, die physikalischen Grundlagenkenntnisse der mechanischen Schwingungs- und Wellentheorie beim Entwurf von Wandlern zur Schallerzeugung und zum Schallempfang anzuwenden.
Das interessierende Wandlerspektrum erstreckt sich dabei vom Tiefstfrequenzwandler, der in der Seismik und in passiven Sonaren eingesetzt wird, bis hin zum Ultraschallwandler, der Anwendung in akustischen Abbildungssystemen der medizinischen Diagnostik, der bildgebenden Sonartechnik sowie der zerstörungsfreien Materialprüfung findet.
Mit dem Einsatz immer ausgefeilterer Messdatenanalyseverfahren steigen die Anforderungen an den Informationsinhalt der Messsignale und damit an das Übertragungsverhalten zukünftiger Schallwandler insbesondere hinsichtlich ihrer Bandbreite. Das Design derartiger Schallwandler erfordert komplexe Simulationswerkzeuge auf Basis der Finiten Elemente Methode (FEM).
Aus diesem Grund konzentrieren sich die Forschungsaktivitäten im Bereich der Sensorik auf die Anpassung und Anwendung kommerziell verfügbarer FEM-Werkzeuge für den Entwurf elektroakustischer Wandlern hoher Güte und Bandbreite sowie die Optimierung des Aufbaus von Wandlergruppen hinsichtlich des Wechselwirkungsverhaltens benachbarter Wandler und der akustischen Ankopplung der Schallwandler an das Ausbreitungsmedium.
Unter einer Sensorgruppe (Antenne) wird eine geometrische Anordnung von Einzelwandlern verstanden. Durch eine spezielle Verarbeitung der einzelnen Wandlersignale (Beamforming) gelingt es, nur noch Signale von den Schallquellen zu empfangen, deren Schallwellen aus Richtungen auf die Sensorgruppe einfallen, die innerhalb eines vordefinierten Raumwinkelbereiches liegen (Raumfilterung).
Anwendungsbereiche des Beamforming sind Sensorgruppen in der Radar- und Sonartechnik sowie in der seismischen Exploration und der mobilen Kommunikation. Die Raumfilterwirkung des Beamforming hängt vom Aufbau der Sensorgruppe, d. h. von der Anzahl und der geometrischen Anordnung der Wandler ab.
Die Aufgabe des Entwurfs von 1D, 2D und 3D Antennen besteht nun darin eine Wandleranordnung zu bestimmen, die mit der geringsten Anzahl von Wandlern bzw. durch optimierte Amplituden- und Phasenstaffelung der Einzelwandler die geforderte Empfangs- bzw. Senderichtwirkung (Beampattern) liefert.
Da diese Klasse von Optimierungsproblemen mit den bekannten und insbesondere mit den ableitungsbasierten Verfahren, z. B. der Gradienten- und Newton-Raphson-Methode, nur unbefriedigend (Konvergenzeigenschaften) oder gar nicht (Differenzierbarkeitsanforderungen) gelöst werden kann, sind alternative Optimierungsverfahren zu entwickeln.
Forschungsziele sind deshalb die Erarbeitung neuer und die Anwendung robuster Optimierungsalgorithmen für den Antennenentwurf. Als vielversprechende Optimierungsstrategien werden dabei der aus der Evolutionstheorie hervorgegangene genetische Algorithmus sowie das aus der Festkörperphysik abgeleitete Simulated Annealing Verfahren angesehen.
Um die Leistungsfähigkeit aktiver und passiver Sensorgruppensysteme beurteilen und eine problemangepasste Analyse und Verarbeitung der Sensorgruppensignale durchführen zu können, ist eine physikalische Modellierung der erzeugten und empfangenen Wellenfelder unerlässlich. Der physikalischen Modellbildung kommt insbesondere durch den Einsatz immer leistungsfähigerer Signal-Prozessoren und der damit verbundenen Realisierbarkeit immer aufwendigerer Signalverarbeitungsverfahren eine wachsende Bedeutung zu.
Die Forschungstätigkeiten auf dem Gebiet der Schallausbreitungsmodellierung bestehen in einer stetigen Beobachtung der theoretischen und experimentellen Forschungsaktivitäten, in einer Beurteilung der Relevanz der neuen Forschungsergebnisse für die akustische Messtechnik sowie gegebenenfalls in einer Aktualisierung und Ergänzung der eigenen Schallausbreitungsmodelle.
Akustische Abbildungssysteme werden z. B. in der Ozeanographie zur bildlichen Darstellung des Meeresbodens und der darauf befindlichen Objekte eingesetzt. Die Qualität solcher bildgebenden akustischen Sensorsysteme ist stark vom Rückstreuverhalten der interessierenden Objekte im Vergleich zum Rückstreuverhalten des rauen Meeresbodens abhängig.
Mithilfe des Rückstreumaßes eines Objektes kann dessen Detektierbarkeit a priori bestimmt werden. Für einfache geometrische Objekte liegen Formeln zur Berechnung der Rückstreumaße in tabellierter Form vor. Zur Beurteilung des Rückstreuverhaltens komplexer geometrischer Körper sind Simulationsmodelle unter Ausnutzung der Boundary Elemente Methode (BEM) bzw. Finiten Elemente Methode (FEM) zu entwickeln, die eine Bestimmung des Rückstreumaßes in Abhängigkeit von Frequenz, Bandbreite, Pulsform und vom Aspektwinkel gestattet.
Mithilfe sogenannter nichtlinearer Schallquellen ist es möglich, niederfrequente hochauflösende Abbildungssysteme in kompakter Form aufzubauen. Eine nichtlineare Schallquelle setzt sich dabei aus einem Pumpwandler für zwei hochfrequente Primärwellen und einem Wechselwirkungsbereich, in dem infolge nichtlinearer Schallausbreitungsphänomene eine niederfrequente Sekundärwelle entsteht, zusammen. Die Ausdehnung des Wechselwirkungsbereiches (Länge und Breite), die von der Richtcharakteristik und dem Dämpfungskoeffizienten der Primärwellen abhängt, definiert die Eigenschaften der Sekundärwelle.
Die Forschungsaufgabe auf dem Gebiet der nichtlinearen Akustik ist es, ein Modell zu entwickeln, das die Eigenschaften einer nichtlinearen Schallquelle (Entstehung und Ausbreitung der Sekundärwelle) so genau beschreibt, dass es als integraler Bestandteil eines Entwurfswerkzeugs für nichtlineare Schallquellen Anwendung finden kann.
Die Messwertverarbeitung von Sensorgruppensignalen nimmt in den Anwendungsbereichen der
eine zentrale Stellung ein.
Die am IWSS auf dem Gebiet der Messwertverarbeitung behandelten Forschungsfelder sind hier zusammengestellt.
Signalanalyse
Sensorgruppen-Signalverarbeitung
Die Raumfilterwirkung (Auflösung und Ambiguität) einer Sensorgruppe wird durch die Anzahl, Position und Richt- charakteristik der Sensoren sowie durch die Signalfrequenzen der Wellen bestimmt. Da man das Auflösungsvermögen einer Sensorgruppe aus konstruktiven und physikalischen Gründen (endlichen Kohärenzlänge) nicht beliebig aus- dehnen kann, sind Signalverarbeitungsverfahren Forschungsgegenstand, die durch neue Signalformen (Signale hoher Bandbreite), Bildung synthetischer Sensorgruppen (synthetische Aperturverfahren) und Anwendung aufwendigerer Modelle (Hochauflösungsverfahren) eine Steigerung der radialen oder lateralen Auflösung ermöglichen.
- Signale hoher Bandbreite
Zur Verbesserung der radialen Auflösung sind Signalformen hoher Bandbreite und großer Zeit-Bandbreite-Produkt von besonderem Interesse. Ansätze hierzu sind
mit empfangsseitiger Impulskompression. Die Impulskompression wird durch ein Matched-Filter oder ein Mismatched-Filter mit vordefinierten Eigenschaften realisiert.
Synthetische Aperturverfahren
Eine weitere Möglichkeit die laterale Auflösung zu erhöhen bietet das synthetische Aperturverfahren. Hierbei unter- scheidet man in Abhängigkeit von dem während der Sensorbewegung verwendeten Sende-/Empfangsverfahren zwischen einem synthetischen Aperturprinzip im Stripmap- oder Spotlight-Mode. Für den Aufbau einer synthetischen Apertur ist eine präzise Kompensation der Abweichungen der Sensorbewegung von der Sollbahn notwendig. Mögliche Bewegungskompensationsverfahren sind:
Hochauflösungsverfahren
Bei den hochauflösenden Methoden unterscheidet man zwischen parametrischen und nicht-parametrischen Verfah- ren. Zur Klasse der parametrischen Verfahren zählen Methoden bei denen ein vorgegebenes Signalmodell an die ge- messenen Daten durch Variation der interessierenden Modellparameter im Sinne des Maximum-Likelihood-Prinzips oder der kleinsten Fehler-Quadrate optimal angepasst wird. Die nichtparametrischen Verfahren, z. B. lineare Prädik- tionsverfahren (Maximum-Entropie), Verfahren vom Capon-Pisarenko Typ und Projektionsverfahren (MUSIC, Mini- mum-Norm) nutzen a priori bekannte mathematische Eigenschaften der Messdaten aus, um die gesuchten Parameter zu bestimmen.
Digitale Bildverarbeitung
Automatische Klassifikationsverfahren
Merkmalsextraktionstechniken
+ Sonarsignale (Aktiv/Passiv)
+ Sonarbilder (Kantendetektion, Texturanalyse, Echo- und Schattenklassifizierung)
Automatische Klassifikatoren
+ Statistische Verfahren, Entscheidungstheorie
+ Neuronale Netze, Fuzzy Logic
+ Wissensbasierte Systeme
+ Deep Learning
Breitbandkommunikation im Wasserschallkanal
Arbeitstitel: Extension of an existing Automatic Target Recognition algorithm to detect and classify dumped ammunition in SAS images using AI
Betreuer:in: Prof. Dr. Benjamin Lehmann
Fakultät: Elektrotechnik und Informatik
Kooperierende Universität: Bergische Universität Wuppertal
Industriepartner: ATLAS ELEKTRONIK GmbH
Kontakt: franziska.auer@tkmsgroup.com
Arbeitstitel: Multibeam echosounder and sidescan sonar data fusion for 3D reconstruction of underwater objects
Betreuer:in: Prof. Dr. Benjamin Lehmann
Fakultät: Elektrotechnik und Informatik
Kooperierende Universität: Universität Bremen
Industriepartner: Deutsches Zentrum für Luft und Raumfahrt (DLR)
Kontakt: David.Brandt@dlr.de
Arbeitstitel: Untersuchung der Limitationen von Modellen für die Generierung synthetischer Trainingsdaten am Beispiel von Sonardaten
Betreuer:in: Prof. Dr. Benjamin Lehmann
Fakultät: Elektrotechnik und Informatik
Kooperierende Universität: Universität Leipzig
Kontakt: Christopher.Lausch@hs-bremen.de
[129] Y. Steiniger and B. Lehmann, “A First Comparison of GANs and Diffusion Models for Generating Sidescan Sonar Images”, in Proc. of the 8th Underwater Acoustics Conference & Exhibition (UACE2025), Halkidiki, Macedonia, Greece, 2025
[128] D. Brandt and B. Lehmann, “Acoustic 3D reconstruction of underwater infrastructure – possibilities, problems & potentials”, in Proc. of the 5th European Workshop on Maritime Systems Resilience and Security (MARESEC 2025), Bremerhaven, Germany, 2025
Höhere Mathematik 1 (Prof. Dr.-Ing. Dieter Kraus)
Höhere Mathematik 2 (Prof. Dr.-Ing. Dieter Kraus)
Höhere Mathematik 3 (Prof. Dr.-Ing. Dieter Kraus)
Höhere Mathematik 4 (Prof. Dr.-Ing. Dieter Kraus)
Elektrodynamik (Prof. Dr.-Ing. Benjamin Lehmann)
Einführung in die Technische Akustik (Prof. Dr.-Ing. Dieter Kraus)
Stochastic Signals and Systems 1 & 2 (Prof. Dr.-Ing. Dieter Kraus)
Image Processing and Pattern Recognition
Underwater Acoustics and Sonar Signal Processing (Prof. Dr.-Ing. Dieter Kraus)
Laborversuche zur Technischen Akustik
Laborversuche zur Technischen Physik
Wissenschaftliche Mitarbeiter:innen
Lehrbeauftragte
Hochschule Bremen
Institut für Wasserschall, Sonartechnik und Signaltheorie (IWSS)
Neustadtswall 30
28199 Bremen
Germany
