In dieser Dissertation werden fortgeschrittene Verfahren der Signalverarbeitung für bildgebende Sonarsysteme mit synthetischer Apertur behandelt, um hochauflösende Bodenentfernungsaufnahmen des Meeresbodens zu erstellen. Hierdurch werden unter anderem Anwendungen der Objektdetektion, Hydrographie und Pipelineinspektion ermöglicht. Insbesondere werden die Problemstellung der datengestützten Bewegungsschätzung mittels Echosignalen, bekannt als Mikronavigation, sowie Verfahren für die Kompensation von Phasenfehlern betrachtet. Die entwickelte Signalverarbeitungskette zur Rekonstruktion von hochauflösenden Sonarbildern wird daraufhin für eine Empfindlichkeitsstudie verwendet, die den Einfluss der Bildqualität auf ein Detektions- und Klassifikationssystem zur Objekterkennung analysiert. Darüber hinaus wird die Idee des Compressive Sensing eingeführt, um höhere Abdeckungsraten für Systeme mit synthetischer Apertur durch räumliche Unterabtastung in Fahrtrichtung zu erzielen.

Synthetische Aperturverfahren haben gegenüber physikalischen Bildgebungsmethoden den Vorteil, dass durch eine entfernungsunabhängige Bildauflösung Sonarbilder mit hoher Qualität erstellt werden können. Das Verfahren setzt jedoch eine präzise Kenntnis der Positionen der Sender- und Empfangssensorgruppe des Sonarsystems über mehrere aufeinander folgende Lotperioden voraus. Aufgrund translatorischer Messungenauigkeiten der Inertialnavigation der Sonar-Trägerplattform bedarf es datengestützter Methoden, um die genaue Trajektorie auf Basis der Empfangssignale zu schätzen. Im Rahmen dieser Dissertation wird eine Signalverarbeitungskette für echte Sonardaten zur Schätzung der Plattformtrajektorie unter Berücksichtigung der Topographie des Meeresbodens entwickelt. Letztere wird anhand eines Schätzverfahrens bestimmt, welches die kontinuierliche Rollbewegung der Trägerplattform des Sonarsystems mit einbezieht. Die Höhenschätzung wird der bildgebenden Methode zusätzlich zur Verfügung gestellt, um eine Bildverschlechterung aufgrund einer unbekannten Topographie im Fall von nichtlinearen Bewegungsabweichungen zu vermeiden. Diese Vorgehensweise führt zu einer deutlichen Verbesserung der Bildqualität in Gebieten, in denen die Höhe des Meeresbodens stark variiert, was anhand von synthetischen Datenbeispielen gezeigt wird. Ein direkter Vergleich von echten Sonarbildern belegt im Anschluss eine deutliche Verbesserung der Qualität durch die Verwendung der entwickelten Verarbeitungskette.

Des Weiteren werden praktische Methoden innerhalb der Mikronavigation zur erwartungstreuen Schätzung der Plattformtrajektorie vorgeschlagen. Diese umfassen sowohl ein Kompensationsverfahren zur Korrektur von verzerrten Zeitversatzschätzungen als auch ein querab Beamforming-Verfahren. Während das Kompensationsverfahren verzerrte Zeitversatzschätzungen korrigiert, die durch ein großes Verhältnis von Trägerfrequenz zu Bandbreite entstehen, gleicht das Beamforming-Verfahren die variierenden Zeitunterschiede von Signalen aus, die durch Nahfeldszenarien und Systeme mit breiter Abstrahlcharakteristik auftreten. Um Bildverschlechterungen aufgrund von verbleibenden Phasenfehlern zu korrigieren, wird eine bestehende Autofokusmethode so modifiziert, dass die räumlich-veränderlichen Punktspreizfunktionen eines idealen Bildpunkts, wie sie im Stripmap-Operationsmodus für synthetische Aperturverfahren auftreten, besser berücksichtigt werden. Weiterhin wird ein Kalibrierverfahren zur Schätzung einer optimalen mittleren Schallgeschwindigkeit vorgeschlagen, um eine bestmögliche Fokussierung des Sonarbildes für den Fall einer ortsabhängigen Schallgeschwindigkeit zu erzielen.

Obwohl die datengestützte Bewegungsschätzung und Phasenfehlerkompensation die bestmögliche Bildqualität erreichen sollen, ist die Untersuchung des Einflusses der Bildqualität auf die automatische Objekterkennung äußerst wichtig. Dies gilt insbesondere um die Zuverlässigkeit von Detektions- und Klassifikationssystemen für zukünftige autonome Sonarsysteme beurteilen zu können. Die durchgeführte Empfindlichkeitsstudie zeigt den enormen Leistungsverlust in der Bildsegmentierung, der Merkmalsextraktion, sowie in der Klassifikation für die automatische Objekterkennung. Weiterhin wird ein empirischer Zusammenhang zwischen der Bildqualität und der Leistungsfähigkeit des Detektions- und Klassifikationssystems verdeutlicht. Um verlässliche Eingangsgrößen für die Objekterkennung sicherzustellen, wird eine Strategie zur sequenziellen Beurteilung der Qualität von Sonarbildern anhand der momentanen geometrischen Auflösung der synthetischen Apertur vorgeschlagen und erfolgreich umgesetzt.

Eine Erhöhung der Abdeckungsrate für konventionelle Verfahren mit synthetischer Apertur ist ausschließlich durch eine Vergrößerung der physikalischen Aperturlänge möglich. Als Alternative wird die Verwendung von Compressive Sensing vorgeschlagen, welches eine räumliche und zeitliche Unterabtastung bei gleichbleibender Bildqualität ermöglicht. Hierdurch können höhere Plattformgeschwindigkeiten erzielt werden. Das entwickelte Bildgebungsverfahren verhindert das Auftreten von Bildambiguitäten durch die Unterabtastung und zeigt ein enormes Potenzial zur Datenreduktion anhand von Simulationen mit synthetischen Daten auf. Gleichzeitig bestätigt ein experimentelles Laborsystem eine mögliche Verdopplung der Plattformgeschwindigkeit, was einen ersten Schritt in Richtung der Reduktion der Missionsdauer für zukünftige praktische Systeme darstellt. Alle in dieser Arbeit entwickelten Verfahren werden sowohl auf synthetisch generierten Daten als auch auf realen Sonarmessdaten erfolgreich angewandt.