Compressive Subsurface Radar Imaging: fast and smart detection of buried explosive threats

压缩式地下雷达成像:快速、智能地检测埋藏的爆炸物威胁

基本信息

  • 批准号:
    EP/X022951/1
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 24.26万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    英国
  • 项目类别:
    Fellowship
  • 财政年份:
    2023
  • 资助国家:
    英国
  • 起止时间:
    2023 至 无数据
  • 项目状态:
    未结题

项目摘要

Around 100 million explosive threats are currently buried all over the world (causing at least 5,554 casualties in 2019) and a system to accurately and fast detect them still does not exist. This interdisciplinary project aims to develop an innovative subsurface radar technology, able to provide a clear, efficient, and fast detection of buried explosive threats such as landmines and Improvised Explosive Devices (IEDs). To achieve this, for the first time, this research will develop a Compressive Sensing (CS) technology able to work in dielectric media exploiting compression at both the signal processing and physical layers. Relying on CS, far fewer radar measurements will be needed to create the subsurface radar images. The project aims to play a major role in combatting the worldwide problem of humanitarian demining, having a broad impact in the society. Therefore, its scope is in alignment with the 16th Sustainable Development Goal established in the United Nations' 2030 Agenda, which seeks to promote peaceful societies, and with Horizon Europe Cluster 3 (Civil Security for Society). The fellow's research experience in subsurface imaging for the detection of buried threats together with the outstanding expertise of the supervisor in the challenging area of CS radar imaging turn this application into a great opportunity to carry out a groundbreaking research project, deliver high-impact results and foster a fruitful and long-lasting collaboration. This synergy will ensure world-leading research in radar systems due to the combined efforts of experts from different countries and backgrounds, excellent facilities at Queen's University Belfast and support from expertise on-site. This action is timely for the fellow to pursue research independence and scientific excellence with a keen eye on technology transfer, to become an internationally recognized leader in radar imaging and to enhance her research and transferable skills thanks to the planned training activities.
目前,世界各地埋藏着约 1 亿个爆炸物威胁(2019 年至少造成 5,554 人伤亡),而准确、快速检测它们的系统仍然不存在。这个跨学科项目旨在开发一种创新的地下雷达技术,能够清晰、高效、快速地检测埋藏的爆炸物威胁,例如地雷和简易爆炸装置(IED)。为了实现这一目标,本研究将首次开发一种压缩传感(CS)技术,该技术能够在介电介质中工作,利用信号处理层和物理层的压缩。依靠 CS,创建地下雷达图像所需的雷达测量将少得多。该项目旨在为应对全球人道主义排雷问题发挥重要作用,产生广泛的社会影响。因此,其范围与联合国2030年议程中确立的旨在促进和平社会的第16个可持续发展目标以及地平线欧洲集群3(社会公民安全)保持一致。该研究员在探测埋藏威胁的地下成像方面的研究经验,加上导师在 CS 雷达成像这一具有挑战性领域的杰出专业知识,使该应用成为开展突破性研究项目、交付高影响力成果和促进富有成效和持久的合作。由于来自不同国家和背景的专家的共同努力、贝尔法斯特女王大学的优良设施以及现场专业知识的支持,这种协同作用将确保雷达系统的研究处于世界领先地位。这一行动对于该研究员来说是及时的,以追求研究独立性和科学卓越性,并敏锐地关注技术转让,成为雷达成像领域国际公认的领导者,并通过计划的培训活动增强她的研究和可转让技能。

项目成果

期刊论文数量(10)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Automated Metrics to Assess the Performance of Computational Imaging Systems
评估计算成像系统性能的自动化指标
  • DOI:
    10.1109/cama57522.2023.10352756
  • 发表时间:
    2023
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    García-Fernández M
  • 通讯作者:
    García-Fernández M
Frequency-Diverse Metasurface Antenna for Computational Through-Wall Imaging
Array-Based Ground Penetrating Synthetic Aperture Radar on Board an Unmanned Aerial Vehicle for Enhanced Buried Threats Detection
MIMO-SAR Imaging System on board a UAV
无人机上的 MIMO-SAR 成像系统
  • DOI:
    10.23919/eucap57121.2023.10133338
  • 发表时间:
    2023
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Garcia-Fernandez M
  • 通讯作者:
    Garcia-Fernandez M
C-Band Two-Dimensional Dynamic Metasurface Antenna for Through-the-Wall Computational Imaging
用于穿墙计算成像的 C 波段二维动态超表面天线
  • DOI:
    10.23919/eucap57121.2023.10133518
  • 发表时间:
    2023
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Alvarez-Narciandi G
  • 通讯作者:
    Alvarez-Narciandi G
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  • 资助金额:
    $ 24.26万
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