Landminen und Blindgänger (UXO) werden während eines militärischen Konflikts gegen feindliche Kräfte vergraben. Allerdings töten oder verstümmeln sie Zivilisten Jahrzehnte nachdem der Konflikt beendet ist. Es gibt mehr als 110 Millionen aktive Landminen, die in der ganzen Welt verteilt sind. Jedes Jahr werden mehr als 26.000 unschuldige Zivilisten getötet oder verstümmelt. Die meisten modernen Landminen sind hauptsächlich nichtmetallisch bzw. aus Kunststoff, was eine Detektion mit herkömmlichen Metalldetektoren erschwert. Detektion mit in der Hand gehalten Stäben ist ein langsamer und teurer Prozess. Impuls Bodenradar (ImGPR) ist eine nicht-explosive Methode zum Aufspüren von flach begraben nichtmetallischen AntiPersonenminen (AP) und Anti-Panzer (AT) Landminen. In dieser Doktorarbeit wird ImGPR als ein Werkzeug betrachtet, um Landminen und Blindgänger zu erkennen. Das Vorhandensein starker Bodenechos und Rauschen, verringern die Leistung von GPR Geräten. Daher ist eine GPR-Sensor Benutzung fast unmöglich, ohne die Anwendung von geeigneter Signalverarbeitung.

In dieser Arbeit wird die Übertragung elektromagnetischer Wellen modelliert durch eine mehrschichtige Übertragungsleitung. Dieses Modell beinhaltet verschiedene Bodenarten mit unterschiedlicher Feuchtigkeit. Kunststoff Ziele unterschiedlichen Durchmessers werden in unterschiedlichen Tiefen vergraben. Das modellierte Signal wird dann verwendet, um die Parameter des Bodens und des vergrabenen Zieles zu schätzen. Zur Parameterschätzung wird die Oberflächenreflexion-Parameter-Methode (SRPM) angewandt.

Signalverarbeitungsmethoden zur Bodenechounterdrückung und Entscheidungsfindung wurden implementiert. Es wurde vor allem auf die Entwicklung von Techniken Wert gelegt, die für Echtzeit-Landminendetektion geeignet sind. Fortgeschrittene Methoden werden durch elementare Vorverarbeitungstechniken unterstützt, die nützlich für die Signal-Korrektur und Rauschreduzierung sind. Hintergrundsubtraktionstechniken, basierend auf Multilayer-Modellierung, räumliche Filterung und adaptive Hintergrundsubtraktion wurden implementiert. Außerdem wurden Dekorrelation und Symmetrie Filtertechniken behandelt.

In der korrelierten Entscheidungsfusion werden lokale Entscheidungen zum Fusionszentrumübertragen, um eine globale Entscheidung zu treffen. In diesem Fall ist das Konzept der Vertrauensinformationen der lokalen Entscheidungen entscheidend um annehmbare Ergebnisse zu erhalten. Die Bahadur-Lazarfeld und Chow Erweiterungen werden verwendet, um die gemeinsamen Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion der korrelierten Entscheidungen zu schätzen. Ebenfalls wurde Fuzzy-Set-basierte Entscheidungsfusion implementiert.

Alle vorgeschlagenen Methoden wurden sowohl mit simulierten als auch mit echt gemessenen GPR Daten in vielen Szenarien evaluiert. Die Datenerhebungskampagne wurde in Griesheim am alten Flughafen und im Botanischen Garten, Darmstadt, Deutschland im Juli 2011, durchgef¨uhrt.