{"id":998,"date":"2022-05-31T06:58:18","date_gmt":"2022-05-31T06:58:18","guid":{"rendered":"https:\/\/website.prod.unilu.spikeseed.cloud\/de\/news\/us-air-force-grant-kognitive-radare-mit-aktivem-lernen-ausstatten\/"},"modified":"2022-05-31T06:58:18","modified_gmt":"2022-05-31T06:58:18","slug":"us-air-force-grant-kognitive-radare-mit-aktivem-lernen-ausstatten","status":"publish","type":"news","link":"https:\/\/www.uni.lu\/de\/news\/us-air-force-grant-kognitive-radare-mit-aktivem-lernen-ausstatten\/","title":{"rendered":"US Air Force Grant: Kognitive Radare mit aktivem Lernen ausstatten"},"content":{"rendered":"<section class=\"wp-block-unilux-blocks-free-section section\"><div class=\"container xl:max-w-screen-xl\"><p>Radarger\u00e4te liefern uns t\u00e4glich wichtige Informationen \u00fcber sich bewegende Objekte, z. B. \u00fcber deren Position und Flugbahn. Traditionell scannt der Radar zu diesem Zweck kontinuierlich ein ganzes Gebiet, doch die neuen kognitiven Radarsysteme konzentrieren sich stattdessen auf bestimmte Regionen und nutzen kontextbezogenes Wissen.<\/p><p>Die kognitive Radartechnologie maximiert zwar die Ressourcennutzung, hat aber auch eine schwerwiegende Einschr\u00e4nkung: <strong>Die Systeme verwenden Informationen \u00fcber die Umgebung<\/strong>, um ihre Erfassungsstrategien festzulegen, <strong>die sie selbst sammeln<\/strong>, wodurch ein zirkul\u00e4rer Prozess entsteht, der die Endergebnisse erheblich beeintr\u00e4chtigen kann.<\/p><p><strong>Aktives Lernen<\/strong>, eine Art iteratives Lernparadigma, <strong>k\u00f6nnte dazu beitragen, diesen Kreislauf zu schlie\u00dfen<\/strong>. Aktives Lernen versorgt Radarger\u00e4te mit zuverl\u00e4ssigem Kontextwissen, z. B. mit Informationen \u00fcber statische Elemente in ihrer Umgebung. Dabei kann es sich um alles M\u00f6gliche handeln, von bestehenden Geb\u00e4uden und B\u00e4umen bis hin zur Topografie und vielem mehr. Aktives Lernen erfolgt durch die effektive Analyse und Kennzeichnung von Daten \u00fcber die Umgebung, die Trennung der Daten von St\u00f6rfaktoren und die weitere Verbesserung relevanter Daten. Auf diese Weise werden die Radarressourcen auf ein Minimum reduziert, so dass sich das Radar auf das Wesentliche konzentrieren kann: die Erkennung und Parametersch\u00e4tzung.<\/p><p>Dank eines neuen Zuschusses des European Office of Aerospace Research &#038; Development, das zum US Air Force Office of Scientific Research geh\u00f6rt, arbeitet ein Team von Forschern am Interdisziplin\u00e4ren Zentrum f\u00fcr Sicherheit, Zuverl\u00e4ssigkeit und Vertrauen (SnT) der Universit\u00e4t Luxemburg an diesem Forschungsproblem. Das Projekt mit dem Titel <a href=\"https:\/\/wwwde.uni.lu\/snt\/people\/bjoern_ottersten\" target=\"_self\" title=\"Bj\u00f6rn Ottersten\" rel=\"noopener\">Bj\u00f6rn Ottersten<\/a> steht unter der Leitung von Prof. <a href=\"https:\/\/wwwde.uni.lu\/snt\/people\/bhavani_shankar\" target=\"_self\" title=\"Bhavani Shankar\" rel=\"noopener\">Bhavani Shankar<\/a>, dem Direktor des SnT, als Principal Investigator, mit Prof. <a href=\"https:\/\/wwwen.uni.lu\/snt\/research\/sparc\" target=\"_self\" title=\"\" rel=\"noopener\">Signal Processing and Application Research group<\/a>, Leiter der\u00a0<strong>Active Learning for Cognitive Radar<\/strong> (SPARC), als Vice Principal Investigator. Der Forschungszuschuss, mit dem das Projekt drei Jahre lang finanziert wird, befasst sich mit den zivilen Anwendungen und Herausforderungen im Zusammenhang mit kognitiven Radaren.<\/p><p>Zu den <strong>praktischen Anwendungen<\/strong> dieser Technologie geh\u00f6ren der Automobilsektor und die Belegungs\u00fcberwachung. W\u00e4hrend der Pandemie verlangten beispielsweise einige staatliche Vorschriften, dass Gesch\u00e4fte die Anzahl der Personen, die sich zu einem bestimmten Zeitpunkt in ihrem Gesch\u00e4ft aufhalten, \u00fcberwachen. Neue hochaufl\u00f6sende Radarsysteme k\u00f6nnen diese Art von Daten liefern, indem sie fortschrittliche Algorithmen verwenden, ohne dass eine Video\u00fcberwachung erforderlich ist, die Bedenken hinsichtlich der Privatsph\u00e4re aufwirft.<\/p><p>Diese Systeme ben\u00f6tigen jedoch kontextbezogene Daten, um genaue Messungen durchf\u00fchren zu k\u00f6nnen, z. B. um einen Mitarbeiter von der gro\u00dfen Palette mit den von ihm getragenen Waren zu unterscheiden. Mit einem aktiven Lernalgorithmus und Daten \u00fcber das Gesch\u00e4ft, seinen Grundriss und seine Gr\u00f6\u00dfe, Objekte usw. muss sich ein kognitives Radar nur auf die Z\u00e4hlung der Personen im Gesch\u00e4ft konzentrieren. Dies vereinfacht die Gestaltung und den Betrieb und maximiert so die Effizienz.<\/p><p>Das Projekt baut auf der zuvor im <strong>AGNOSTIC-Projekt<\/strong> entwickelten Idee auf, Signalverarbeitung mit maschinellem Lernen zu kombinieren, um Radare in die Lage zu versetzen, Informationen zu filtern und das Rauschen effektiv zu durchbrechen. AGNOSTIC erhielt 2017 einen\u00a0<a href=\"https:\/\/wwwde.uni.lu\/universite\/actualites\/diaporama\/pr_bjoern_ottersten_recoit_une_erc_advanced_grant\" target=\"_self\" title=\"Prof. Dr. Bj\u00f6rn Ottersten erh\u00e4lt einen ERC Advanced Grant\" rel=\"noopener\">ERC Advanced Grant<\/a> und 2020 einen <a href=\"https:\/\/wwwde.uni.lu\/universite\/actualites\/diaporama\/european_research_council_recognises_snt_radar_project\" target=\"_self\" title=\"European Research Council Recognises SnT Radar Project\" rel=\"noopener\">ERC Proof of Concept grant<\/a>. Dieses Projekt entwickelt diese Forschung weiter, indem es sein Kernkonzept auf den Bereich des kognitiven Radars anwendet.<\/p><p>\u201eActive Learning for Cognitive Radar bietet SnT einen dedizierten Kanal f\u00fcr die Forschung \u00fcber die Integration von aktivem Lernen in kognitive Radare, ein grundlegendes Thema in der Radarsignalverarbeitung<i>\u201c<\/i>, sagte Prof. Bhavani Shankar.<\/p><p>Zus\u00e4tzlich zu diesem Projekt forscht <strong>die Gruppe Signal Processing Applications in Radar and Communications<\/strong> (SPARC), die ihre T\u00e4tigkeit im Januar 2022 aufgenommen hat, an Themen wie Entwurf und Optimierung von vernetzten MIMO-Radarsystemen, integrierter Sensorik und Kommunikation, Kfz-Radar und Innenraumsensorik, aber auch an neuen und zuk\u00fcnftigen Anwendungen der Radarsignalverarbeitung in Bereichen wie Biomedizin und Umweltsensorik.<\/p><p>Interessieren Sie sich f\u00fcr unsere Forschung im Bereich der Signalverarbeitung? Entdecken Sie <a href=\"https:\/\/wwwde.uni.lu\/snt\/research\/sparc\" target=\"_self\" title=\"SPARC\" rel=\"noopener\">SPARC<\/a>.<\/p>\n<h5 class=\"has-text-align-left wp-block-unilux-blocks-heading\"        id=\"universitaet-luxemburg\"\n    >\n\u00a9 Universit\u00e4t Luxemburg<\/h5>\n<\/div><\/section>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Radarger\u00e4te liefern uns t\u00e4glich wichtige Informationen \u00fcber sich bewegende Objekte, z. B. \u00fcber deren Position und Flugbahn. 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