Ascione, Marcello
(2013)
Innovative Measurement methods for Homeland Security applications.
[Tesi di dottorato]
| Tipologia del documento: |
Tesi di dottorato
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| Lingua: |
English |
| Titolo: |
Innovative Measurement methods for Homeland Security applications |
| Autori: |
| Autore | Email |
|---|
| Ascione, Marcello | m.ascione81@gmail.com |
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| Data: |
2 Aprile 2013 |
| Numero di pagine: |
120 |
| Istituzione: |
Università degli Studi di Napoli Federico II |
| Dipartimento: |
Informatica e sistemistica |
| Scuola di dottorato: |
Ingegneria dell'informazione |
| Dottorato: |
Ingegneria informatica ed automatica |
| Ciclo di dottorato: |
25 |
| Coordinatore del Corso di dottorato: |
| nome | email |
|---|
| Garofalo, Francesco | francesco.garofalo@unina.it |
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| Tutor: |
| nome | email |
|---|
| Angrisani, Leopoldo | angrisan@unina.it | | D'Urso, Michele | michele.durso@selex-es.com | | Buonanno, Aniello | aniello.buonanno@selex-es.com |
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| Data: |
2 Aprile 2013 |
| Numero di pagine: |
120 |
| Parole chiave: |
Through Wall Imaging, Measurement method, Multiple Signal Classification |
| Settori scientifico-disciplinari del MIUR: |
Area 09 - Ingegneria industriale e dell'informazione > ING-INF/02 - Campi elettromagnetici
Area 09 - Ingegneria industriale e dell'informazione > ING-INF/07 - Misure elettriche e elettroniche |
| Aree tematiche (7° programma Quadro): |
SICUREZZA > Sicurezza dei cittadini |
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| Depositato il: |
05 Apr 2013 12:40 |
| Ultima modifica: |
04 Dic 2014 08:25 |
| URI: |
http://www.fedoa.unina.it/id/eprint/9399 |
| DOI: |
10.6092/UNINA/FEDOA/9399 |
Abstract
This work deals with the implementation of a suitable technological support to improve the success likelihood of Urban Search and Rescue (USAR) missions. Here we introduce a new architectural solution to detect and track humans beyond walls for homeland protection applications. Two different measurement methods have been developed, the first one for detection and tracking of moving targets in two-dimensional scenes exploiting an advanced imaging technique, which takes advantages from a regularized linear inversion scheme. The second method has been developed for life signs detection and it takes advantage from a suitable spatial smoothing strategy applied to the traditional algorithm for Multiple Signal Classification (MUSIC), mandated to single out the spectral components of the received signal.
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