Der Terahertz-Frequenzbereich (THz), d. h. das elektromagnetische Spektrum zwischen 0,1 THz und 10 THz, liegt zwischen Mikrowellen und Infrarotstrahlung. THz-Strahlung bietet ein großes, bisher kaum genutztes Potenzial für viele Anwendungsbereiche: Die Strahlung durchdringt ein breites Spektrum an dielektrischen Materialien, ist nicht ionisierend und weist eine hohe Materialspezifität auf. Dies könnte zu weiteren Fortschritten in den Bereichen Kommunikation, Lokalisierung, Materialcharakterisierung, Medizintechnik und Umweltüberwachung führen.

Durch die interdisziplinäre Entwicklung von THz-Systemen mit miniaturisierten elektronischen und photonischen THz-Schaltungen sowie innovativen und effizienten Algorithmen und Methoden der Signalverarbeitung soll langfristig die Grundlagenforschung in konkrete, wirtschaftliche Anwendungen überführt werden. Innerhalb dieses Netzwerkes befasst sich unser Lehrstuhl mit der Entwicklung von tomographischen 3D-Rekonstruktionsverfahren im THz-Bereich. Durch tomografische Rekonstruktionsverfahren wird die dreidimensionale Abbildung von Materialparametern ermöglicht.

Dazu werden bewährte Verfahren aus dem medizinischen Ultraschallbereich auf die Lösung inverser Probleme mit elektromagnetischen Wellen im Bereich der Terahertz-Bildgebung übertragen, angepasst und optimiert. Herausforderungen dabei sind:

• Wenn die Größenordnung der untersuchten Objekte im Bereich der Wellenlänge liegt, ist eine einfache strahlengeometrischen Betrachtung allgemein nicht mehr gültig, sodass Beugungseffekte bei der Wellenausbreitung berücksichtig werden müssen.
• Da Mehrfachstreuung zu erwarten ist, sind statt linearer Verfahren basierend auf der Born- oder Rytov-Näherung nichtlineare Verfahren anzuwenden, um Abbildungsartefakte zu vermeiden.
• Das Problem spärlicher Messdaten aufgrund einer begrenzten Anzahl an Sendern und Empfängern sollte durch geeignete Ansätze wie z.B. Regularisierung gelöst werden.

Es ist geplant, mit 2 verschiedenen Konfigurationen (Reflexion und Transmission) zu arbeiten und sowohl lineare (Linearisierung mittels Born- oder Rytov-Approximation, gefilterter Backpropagation-Algorithmus) als auch nichtlineare Rekonstruktionsmethoden (Landweber-Methoden, Kontrast-Quellen-Inversion, Deep-Learning-Netzwerke) zu implementieren. Bei den nichtlinearen Verfahren werden für die Simulation der elektromagnetischen Wellenausbreitung Finite-Elemente Methoden, Pseudospektrale oder Finite Difference Time Domain Methoden eingesetzt.