Das Radar mit synthetischer Apertur (Synthetic Aperture Radar - SAR) liefert eine quasi-fotographische Abbildung der beleuchteten Bodenoberfläche mit zusätzlichen Informationen, die von der gesendeten und empfangenen Polarisation der Wellen abhängig sind. Eine nützliche Anwendung der polarimetrischen SAR-Daten liegt bei der Klassifizierung der Bodenstruktur anhand der polarimetrischen Streuungseigenschaften. In diesem Zusammenhang beschäftigt sich die vorliegende Arbeit mit der Entwicklung und Untersuchung neuer polarimetrischen Fokussierungsfunktion für die SAR-Datenverarbeitung mit Hilfe der polarimetrischen Rückstreuungseigenschaft, die zu einer alternativen quantitativen Auswertung der polarimerischen SAR-Daten führen kann. Die physikalische Optik Approximation wird für die numerische Berechnung der rückgestreuten elektrischen Felder der kanonischen Ziele unter SAR-Geometrie unter Berücksichtigung der Polarisationslage verwendet. Aus den rückgestreuten elektrischen Felder werden die polarimetrischen Radarrückstreuquerschnitte berechnet. Ein SAR-Simulator wird zur Datenverarbeitung der E-SAR des DLR entwickelt. Der Ansatz des polarimetrischen Radarrückstreuquerschnittes ermöglicht die approximierte numerische Berechnung der Rückstreuungseigenschaften der kanonischen Ziele sowohl im kopolaren als auch im kreuzpolaren Polarisationsbetrieb. Bei der SAR-Datenverarbeitung werden die Rohdatensätze durch die Referenzfunktion eines Punktzieles in der Entfernungsrichtung verarbeitet. Bei der Azimutkompression werden die vier Referenzfunktionen, das heißt die Referenzfunktion eines Punktzieles, die polarimetrische Fokussierungsfunktion einer flachen Platte, die polarimetrische Fokussierungsfunktion eines Zweifach-Reflektors und die polarimetrische Fokussierungsfunktion eines Dreifach-Reflektors, eingesetzt. Die qunatitativen Auswertung der SAR-Daten werden anhand des Pauli-Zerlegungstheorems, der differentiellen Reflektivität und des linearen Depolarisationsverhältnises durchgeführt.

Das Radar mit synthetischer Apertur (Synthetic Aperture Radar - SAR) liefert eine quasi-fotographische Abbildung der beleuchteten Bodenoberfläche mit zusätzlichen Informationen, die von der gesendeten und empfangenen Polarisation der Wellen abhängig sind. Eine nützliche Anwendung der polarimetrischen SAR-Daten liegt bei der Klassifizierung der Bodenstruktur anhand der polarimetrischen Streuungseigenschaften. In diesem Zusammenhang beschäftigt sich die vorliegende Arbeit mit der Entwicklung und Untersuchung neuer polarimetrischen Fokussierungsfunktion für die SAR-Datenverarbeitung mit Hilfe der polarimetrischen Rückstreuungseigenschaft, die zu einer alternativen quantitativen Auswertung der polarimerischen SAR-Daten führen kann. Die physikalische Optik Approximation wird für die numerische Berechnung der rückgestreuten elektrischen Felder der kanonischen Ziele unter SAR-Geometrie unter Berücksichtigung der Polarisationslage verwendet. Aus den rückgestreuten elektrischen Felder werden die polarimetrischen Radarrückstreuquerschnitte berechnet. Ein SAR-Simulator wird zur Datenverarbeitung der E-SAR des DLR entwickelt. Der Ansatz des polarimetrischen Radarrückstreuquerschnittes ermöglicht die approximierte numerische Berechnung der Rückstreuungseigenschaften der kanonischen Ziele sowohl im kopolaren als auch im kreuzpolaren Polarisationsbetrieb. Bei der SAR-Datenverarbeitung werden die Rohdatensätze durch die Referenzfunktion eines Punktzieles in der Entfernungsrichtung verarbeitet. Bei der Azimutkompression werden die vier Referenzfunktionen, das heißt die Referenzfunktion eines Punktzieles, die polarimetrische Fokussierungsfunktion einer flachen Platte, die polarimetrische Fokussierungsfunktion eines Zweifach-Reflektors und die polarimetrische Fokussierungsfunktion eines Dreifach-Reflektors, eingesetzt. Die qunatitativen Auswertung der SAR-Daten werden anhand des Pauli-Zerlegungstheorems, der differentiellen Reflektivität und des linearen Depolarisationsverhältnises durchgeführt.

The emergence of Ultra-wideband (UWB) technology application has yielded tremendous and vital impacts in the field of microwave wireless communications. These applications include military radar imaging, security screening, and tumour detection, especially for early detection of breast cancer. These indicators have stimulated and inspired many researchers to make the best use of this promising technology. UWB technology challenges such as antenna design, the problem of imaging reconstruction techniques, challenges of severe signal attenuation and dispersion in high loss material. Others are lengthy computational time demand and large computer memory requirements are prevalent constraints that need to be tackled especially in a large scale and complex computational electromagnetic analysis. In this regard, it is necessary to find out recently developed optimisation techniques that can provide solutions to these problems. In this thesis, designing, optimisation, development, measurement, and analysis of UWB antennas for near-field microwave imaging applications are considered. This technology emulates the same concept of surface penetrating radar operating in various forms of the UWB spectrum. The initial design of UWB monopole antennas, including T-slots, rectangular slots, and hexagonal slots on a circular radiating patch, was explicitly implemented for medical imaging applications to cover the UWB frequency ranging from 3.1 GHz to 10.6 GHz. Based on this concept, a new bow-tie and Vivaldi UWB antennas were designed for a through-the-wall imaging application. The new antennas were designed to cover a spectrum on a lower frequency ranging from 1 GHz - 4 GHz to ease the high wall losses that will be encountered when using a higher frequency range and to guarantee deeper penetration of the electromagnetic wave. Finally, both simulated and calculated results of the designed, optimised antennas indicate excellent agreement with improved performance in terms of return loss, gain, radiation pattern, and fidelity over the entire UWB frequency. These breakthroughs provided reduced computational time and computer memory requirement for useful, efficient, reliable, and compact sensors for imaging applications, including security and breast cancer detection, thereby saving more lives. / Tertiary Education Trust Fund (TET Fund) Supported by the Nigerian Defence Academy (NDA)