Univ., Diss.--Marburg, 2000.

Texte remanié de: Diss.--Philosophische Fakultät für Geschichts- und Kunstwissenschaften--München--Ludwig-Maximilians-Universität, 1987. / Bibliogr. p. 263-281. Index.

Thesis (doctoral)--Universität, Marburg, 2000.

This paper presents the structure and basic elements of the Autosar software architecture. In addition, the configuration code generation options are presented for both MC-ISAR drivers and AURIX TriCore TC277 hardware modules using EB tresos Studio. For the purpose of possible integration of the electric motor control algorithms, configurations of the GTM and VADC hardware modules have been created and described to enable the generation of PWM signals along with synchronously triggered parallel analogue-to-digital conversions. For this purpose, an application interface including the PWM driver was also developed and described.

The diploma thesis is focused on the relationship between revitalization of watercourses and recreation. The theoretical background is based on the essence of revitalization of watercourses with emphasis on rivers in urban area. There are specified examples of good practice watercourses revitalization of the Czech Republic and abroad, always with emphasis on the possibility of recreation residents in the selected area. The practical part deals with the characteristics of the selected area of river Isar in Munich and also is evaluated the effect conducted revitalization actions. Furthermore, a survey carried out in this area, and SWOT analysis. Based on the findings are suggested measures consistent with flood protection and promotion of biodiversity, leading primarily to an increase in the recreational potential of the selected area of the river Isar in Munich.

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Dans le cadre de la surveillance maritime, les opérationnels ont de plus en plus recours à l'imagerie radar pour classifier à grande distance un objet marin. Le traitement ISAR (Inverse Synthetic Aperture Radar) répond à ce besoin. Il repose en particulier sur l'analyse des mouvements propres de l'objet marin. Une fois l'objet détecté, il s'agit d'afficher sur la console tactique la représentation de la fréquence Doppler en fonction de la distance, aussi appelée image range-Doppler. Le travail présenté dans ce mémoire s'inscrit dans une perspective d'évolution opérationnelle de la chaîne de traitement existante. Il vise à produire de manière automatique la « meilleure » image range-Doppler. Dans cette thèse, nos contributions s'appuient sur l'idée de reconsidérer la chaîne de traitement en tenant compte de l'a priori que l'objet marin est un objet rigide dont la géométrie structure l'évolution du signal radar. Ainsi, dans une première contribution, nous proposons une nouvelle méthode d'analyse temps-fréquence du signal radar afin d'obtenir une image instantanée où l'opérationnel peut distinguer « au mieux » les superstructures de l'objet marin. Cette dernière est fondée sur la fusion de plusieurs représentations temps-fréquence issues de la classe de Cohen en faisant l'hypothèse que les composantes temps-fréquence sont des trajectoires structurées 2D dans le plan temps-fréquence, contrairement aux termes d'interférences induits par la propriété de bilinéarité des membres de cette classe. Une étude comparative sur données synthétiques et ISAR est menée pour confirmer la pertinence de notre approche, notamment du point de vue de la résolution temps-fréquence et de la suppression des termes d'interférences.Dans une seconde contribution, nous établissons une nouvelle procédure pour qualifier chaque image range-Doppler, obtenue à l'issue de l'analyse temps-fréquence, avec des mesures d'irrégularité de formes que nous fusionnons à l'aide d'un opérateur d'agrégation. Des simulations sur données réelles sont réalisées. Les résultats concordent avec une analyse subjective menée par des opérationnels, ce qui confirme l'efficacité de notre méthode. / In maritime surveillance, radar imaging plays a key role to classify a maritime object. ISAR processing is one of the solutions, which takes advantage of the object rotational motion to provide a range-Doppler image.The work, presented in this report, is an evolution of the existing ISAR processing chain. Therefore, our contributions are based on the processing chain reconsideration by taking into account the fact that the maritime object is a rigid object, the geometry of which influences the radar signal evolution.In a first contribution, we propose a new time-frequency analysis method based on the aggregation of some time-frequency representations obtained with Cohen class members. It consists in differentiating the signal, assumed to be characterized by 2-D near-linear stable trajectories in the time-frequency plane, and the cross-terms, assumed to be geometrically unstructured. A comparative study is then carried out on ISAR synthetic data to confirm the efficiency of our approach.In a second contribution, we present a new procedure to characterize each range-Doppler image, obtained from a time-frequency analysis, by means of shape irregularity measures that are combined with a fuzzy logic operator. To validate our approach, simulations on real data are done. The results are compared to a subjective analysis carried out with practionners.

In synthetic aperture radar (SAR) and inverse synthetic aperture radar (ISAR), an imaging radar emits electromagnetic waves of varying frequencies towards a target and the backscattered waves are collected. By either moving the radar antenna or rotating the target and combining the collected waves, a much longer synthetic aperture can be created. These radar measurements can be used to determine the radar cross-section (RCS) of the target and to reconstruct an estimate of the target. However, the reconstructed images will suffer from spectral leakage effects and are limited in resolution. Many methods of enhancing the images exist and some are based on deep learning. Most commonly the deep learning methods rely on high-resolution ground truth data of the scene to train a neural network to enhance the radar images. In this thesis, a method that does not rely on any high-resolution ground truth data is applied to train a convolutional neural network to enhance radar images. The network takes a conventional ISAR image subject to spectral leakage effects as input and outputs an enhanced ISAR image which contains much more defined features. New RCS measurements are created from the enhanced ISAR image and the network is trained to minimise the difference between the original RCS measurements and the new RCS measurements. A sparsity constraint is added to ensure that the proposed enhanced ISAR image is sparse. The synthetic training data consists of scenes containing point scatterers that are either individual or grouped together to form shapes. The scenes are used to create synthetic radar measurements which are then used to reconstruct ISAR images of the scenes. The network is tested using both synthetic data and measurement data from a cylinder and two aeroplane models. The network manages to minimise spectral leakage and increase the resolution of the ISAR images created from both synthetic and measured RCSs, especially on measured data from target models which have similar features to the synthetic training data.  The contributions of this thesis work are firstly a convolutional neural network that enhances ISAR images affected by spectral leakage. The neural network handles complex-valued signals as a single channel and does not perform any rescaling of the input. Secondly, it is shown that it is sufficient to calculate the new RCS for much fewer frequency samples and angular positions and compare those measurements to the corresponding frequency samples and angular positions in the original RCS to train the neural network.

Les rivières sont un réservoir biologique et source de développement pour les sociétés humaines. À cause de l’étroite relation entre les Hommes et les écosystèmes fluviaux, elles furent identifiées comme un système socio-écologique. Hors, il s’effondre suite à l’exploitation intensive des services écosystémiques, à l’urbanisation croissante, et à la gestion de la ressource en eau priorisant la protection des biens, des usages et des personnes aux formes et fonctions des écosystèmes. Ces cinquante dernières années furent marquées par de nombreuses actions de restauration réalisées pour rétablir la qualité écologique et sociale des rivières. En Europe, la Directive Cadre sur l’Eau ratifiée en 2000 organise l’effort européen de restauration et demande l’atteinte du bon état ou potentiel écologique de toutes les masses d’eau des pays membres. Les rivières urbaines sont fortement affectées par l’impact anthropique mais leur restauration est particulièrement difficile. Alors que la science de la restauration évolue par les expériences passées, peu de connaissance existent sur les pratiques urbaines. Cette étude a pour objectif (1) d’identifier les différentes pratiques de la restauration et leurs forces motrices en mettant en avant les particularités des restaurations en milieu urbain. Et (2) d’évaluer les conflits au sein du système socio-écologique, notamment entre protection environnementale et usage récréatif et productif. / Rivers are hotspots for biological diversity and sources of ecosystem services. Because of the close interactions between riverine ecosystems and human activities, rivers are recognized as a socio-ecological system. Centuries of intensive exploitation of the ecosystem services, urbanization, and water management focusing on the use of water and safeguarding humans from floods and diseases, rather than on ecological health, have led to severe degradations and functional losses. In recent years, restoration has been recognized as essential to reestablish the quality of the rivers and an increasing number of restoration projects have been implemented. In Europe, the Water Framework Directive orchestrates restoration efforts, and demands that all water bodies achieve their good ecological status or potential. In urban areas, most rivers are heavily impacted by human activities and social demand for restoration is high. However, little knowledge exists about urban restoration practices. This research aims (1) to identify the different restoration practices and drivers, and examine the particularities of urban river restorations, and (2) to assess the potential conflicts inside the socio-ecological system. / Flüsse sind ein Hotspot für biologische Artenvielfalt und Erbringer vieler Ökosystemleistungen. Aufgrund der engen Wechselbeziehungen zwischen Flussökosystemen und menschlichen Aktivitäten werden sie als sozio-ökologische Systeme verstanden. Jahrhunderte massiven Nutzungsdrucks, Urbanisierung und eine Gewässerbewirtschaftung, die sich viel mehr der Versorgung der Menschen und dem Schutz derer vor Überschwemmungen und Krankheiten anstatt der Wahrung des ökologischen Gleichgewichts verschrieben hat, haben zu starken Zerstörungen und Funktionsverlusten dieser Ökosysteme geführt. In jüngster Zeit wurde die Notwendigkeit der Renaturierung von Flüssen zur Wiederherstellung ihrer Qualität erkannt und eine wachsende Zahl an Renaturierungsprojekten wurde realisiert. In Europa koordiniert die Wasserrahmenrichtlinie (Water Framework Directive, WFD) entsprechende Bemühungen und verlangt, dass alle Gewässer eine guten ökologischen Zustand oder ein gutes ökologisches Potenzial erreichen. In städtischen Gebieten sind die meisten Flüsse stark durch menschliche Aktivitäten geprägt und der Bedarf nach Renaturierungsmaßnahmen hoch. Dennoch gibt es nur wenige Kenntnisse über die Praktiken von Flussrenaturierungen in Städten. Diese Studie hat sich zum Ziel gesetzt (1) unterschiedliche Renaturierungspraktiken und deren Triebkräfte zu identifizieren und die Besonderheiten städtischer Flussrenaturierungen zu untersuchen und (2) die potenziell möglichen Interessenskonflikte im sozio-ökologischen System zu bewerten. / 河流是生物多样性研究的热点和诸多生态系统服务的来源。由于河岸生态系统与人 类活动的密切相互作用，使得河流通常被认为是一种社会生态系统。几个世纪以来，生 态系统服务的集约利用、城市化和水资源管理主要关注于水资源的有效利用和保障人类 免受洪水和疾病的危害而往往忽视了生态健康，从而导致了严重的生态退化和功能的丧 失。近年来，河流修复被公认为重建河流质量的必要手段并且越来越多的修复项目开始 付诸实施。在欧洲，欧盟水框架指令对水资源的修复工作进行策划统筹，并对所有水体 需达到的生态状况或生态潜力提出了高的要求。在城市地区，绝大多数的河流深受人类 活动的影响并且对于河流修复的社会需求较高。然而，关于城市河流修复实践的相关知 识还非常缺乏。本研究旨在：（1）区分不同的河流修复实践项目及其驱动力，以及研究 城市河流修复的特殊性；（2）并对这一社会生态系统中存在的潜在冲突进行评估。

<p>By analyzing ISAR images, the characteristics of military platforms with respect to radar visibility can be evaluated. The method, which is based on the Discrete-Time Fourier Transform (DTFT), that is currently used to calculate the ISAR images requires large computations efforts. This thesis investigates the possibility to replace the DTFT with the Fast Fourier Transform (FFT). Such a replacement is not trivial since the DTFT is able to compute a contribution anywhere along the spatial axis while the FFT delivers output data at fixed sampling, which requires subsequent interpolation. The interpolation leads to a difference in the ISAR image compared to the ISAR image obtained by DTFT. On the other hand, the FFT is much faster. In this quality-and-time trade-off, the objective is to minimize the error while keeping high computational efficiency. </p><p>The FFT-approach is evaluated by studying execution time and image error when generating ISAR images for an aircraft model in a controlled environment. The FFT method shows good results. The execution speed is increased significantly without any visible differences in the ISAR images. The speed-up- factor depends on different parameters: image size, degree of zero-padding when calculating the FFT and the number of frequencies in the input data.</p>