• 获得安全工程领域的证书
• 优秀的职业安置机会
• 研究生院研究

为了支持国土安全部的使命，该计划的首要目标是让本科生为与国土安全部运营相关的新兴工程领域（安全工程）做好准备。 根据这一目标，该计划的目标是：

● 开发以安全工程为重点的多学科本科辅修课程和工程证书课程。

● 与 DHS 的卓越中心之一的德克萨斯大学埃尔帕索分校 (UTEP) 合作，为本科生促进与 DHS 相关的研究。

● 为将获得安全工程证书的学生提供 DHS 相关操作领域的技术知识和经验。

● 招收少数民族本科生进入安全工程专业。

● 与 DHS 培训中心、海岸警卫队和联邦紧急事务管理局 (FEMA) 以及从事 DHS 相关技术和系统工作的商业公司（如波音、雷神等）密切合作，以满足技术人员的需求，此外，不断改善计划成果并提供实习和学生就业机会。

● 利用图像和数据挖掘产生的信息，开发用于分析和优化国土安全相关事件的多域实时仿真系统。

● 开发用于特征提取和图像数据挖掘的图像增强技术。

为了增加学生的知识和提高实践技能，为他们进入专业工作环境和研究生学习做好准备，我们将在本科生开展教学活动和研究活动。 此外，每门新课程都将包含研究或项目部分。 主题将与 UTEP 的 DHS 边境安全和移民中心协调制定。 一些示例如下所述。

a.) 用于广域监视的无人机组装和操作（Selahattin Ozcelik 博士，ME）

动机： 无人机已被证明在天空中非常有用，因为它们已被用于各种军事行动，并被 CBP 的空中和海洋办公室用于边境监视和侦察。 国土安全部越来越多地探索使用无人机来支持美国边境巡逻队的任务，以增强其特工在边境巡逻的能力。 显然，无人机正在成为国土安全部在边境安全以及在自然灾害期间进行监视和侦察的一个组成部分。 因此，本项目旨在让学生亲身体验配备视觉系统的微型飞行器的基础知识。

项目描述： 该项目将涉及小型遥控飞机的操作，用于监视和图像捕捉任务。 该项目将涉及组装一些设备，设计和开发飞机和地面站之间通信所需的接口，以及收集视频记录和图像并针对项目的给定任务对其进行分析。

本科研究机会： 团队中的学生将有机会亲身体验简单的无人机。 由来自不同工程和科学专业的学生组成的多学科团队将学习无人机的主要组件，研究如何控制无人机以及如何设计通信和视觉系统。 他们还将研究图像捕捉技术。

 

b.) 用于国土安全应用的具有空间域过滤器/边缘检测的图像增强技术（Nuri Yilmazer 博士，EE）

动机： 从无人机摄像机拍摄的图像包含一些不良影响，例如噪声、EM 干扰和退化影响。 这些不需要的影响可以通过应用一些预处理和过滤技术以及恢复技术来最小化。 图像通常包含高斯、脉冲噪声以及周期性噪声，这些噪声通常在图像采集过程中从空间相关噪声的电气或机电干扰中产生。 有一些信号处理技术可用于恢复图像中的劣化。 这项工作的目的是减少无人机图像中的噪声。

项目描述： 在这个项目中，将研究空间滤波技术以增强图像。 学生将研究一些空间滤波技术，例如均值滤波器、阶数统计滤波器和自适应滤波器，以减少图像中的噪声。 将使用称为拉普拉斯滤波器和梯度滤波器的锐化空间滤波器以及一些强度变换，例如对数、幂律变换、直方图均衡和匹配技术来增强图像。

本科研究机会： 学生将参与开发图像处理技术以增强图像。 他们将使用 MATLAB 编程进行仿真。 学生将学习广泛应用于图像处理领域的空间滤波技术和边缘线检测技术。 他们将深入了解不同类型的过滤器，并比较每种过滤器的性能。

 

该项目预计将产生以下重大成果：

● 通过在安全工程中建立辅修/证书课程，对 TAMUK 的工程学科进行持久的改变。

● 吸引更多西班牙裔学生参加安全工程专业的辅修课程。 由于 TAMUK 是一个西班牙裔服务机构，而德克萨斯州南部地区主要是西班牙裔，因此该项目也将对代表性不足的学生产生持久影响。

● 由于该项目的多学科性质与UTEP 的研究机会相结合，具有不同背景的本科生将从该辅修项目毕业。

● 更多西班牙裔的工程专业学生毕业时将拥有安全工程方面的技术知识和经验。

● 通过实习、暑期研究以及对 CBP 空中和海上作业地点、海岸警卫队、UTEP 和 FEMA 的访问，学生将获得更好的实践技能。

● 通过在 UTEP、国家实验室、DHS 中心和相关行业的实习/暑期研究，为少数族裔学生增加安全工程的就业机会。

● 发起、培养和发展年轻的研究人员、教师研究合作、国土安全部 COE 以及国土安全部运营站点。

● 通过准备基础安全工程课程材料、在讲座中与学生互动以及与 UTEP 的 DHS COE 交流教育和科学理念和方法，提高了教师的教学效率。

该程序有四个主要组成部分：

1. 支持 DHS-STEM 学科的课程开发，
2. 本科生的奖学金、培训和研究经验，
3. 为年轻研究人员提供研究支持和加强研究合作，
4. 为本科生提供实习和职业安置支持。

表 1. 安全工程选修课

课程 ＃	课程名称	学期提供	讲师
米恩 4371	介绍。 无人机	每年春天，从 2013 年春天开始	Selahattin Ozcelik博士
EEEN 4357	无线传感器网络	每年秋季，从 2012 年秋季开始	努里·耶尔马泽博士
米恩 4372	安全资源优化	每年春天，从 2013 年春天开始	Jin进博士
CSEN 4367	数据挖掘	从 2013 年春季开始的每个春季	Mais Nijim 博士
米恩 4373	介绍。 安全工程中的信息分析与建模	每年秋季，从 2012 年秋季开始	李博士

2.1。 安全工程未成年人的课程开发 - 除了机械、电气工程和计算机科学系提供的 1 门核心课程之外，还将开发表 XNUMX 中的 XNUMX 门新的本科课程，以建立安全工程的辅修课程。 这些课程将在当前的机械工程 (MEEN)、电气工程 (EEEN) 和计算机科学 (CSEN) 课程的本科课程中引入。 将开发的新课程将解决：

1. 从系统的角度来看，无人机的机械和电子组件，以及此类系统在 CBP、海岸警卫队和 FEMA 操作中的操作和利用。
2. WSN 系统的原理及其用于陆地和/或水下监测活动的部署和操作。
3. 数字图像处理的基本技术和方法以及从数据中提取有用模式的数据挖掘技术 大 从包括无人机摄像机和 WSN 传感器在内的不同来源获取的大量数据。
4. 优化模型和算法，解决安全控制中的运筹学问题，以实现技术和人力资源的最佳配置，优化筛选、扫描和检查过程。
5. 国土安全信息分析和建模中使用的方法和工具，以及使用 Arena、Visual Basic.net 和其他软件中的高级功能模拟国土安全系统的技能。

这些课程经过精心设计，考虑到来自不同专业的学生的不同背景，并且需要高学历作为 先决条件. 任何科学和工程高年级学生都应该有足够的技术和数学背景，以在这些必修的辅修课程中取得令人满意的成绩。 该辅修课程建立在 MEEN、EEEN 和 CSEN 项目现有的相关核心课程课程的基础上，并且经过精心挑选以大力支持辅修课程。 这个多学科的辅修课程让本科生为适合 DHS 相关工作和/或行业的职业生涯以及研究生学习做好准备。

 

表 2. 安全工程辅修课程

安全工程辅修课程如表 2 所示。为了完成安全工程辅修学位， 预期 学生必须完成核心课程部分的三门课程，并取得“C”或更高的及格成绩。 此外，他们必须至少具有表 2 中的选修课中的三门课程，并具有相同的通过要求。 自然，来自特定专业的学生会从他们的专业学习核心课程，而不需要从其他专业学习课程。 对于 例如，一名 CS 学生将只学习列出的 CS 核心课程中的三门。

课程说明：

MEEN 4371 - 无人驾驶飞行器简介

国土安全部及其两个下属组织； 海岸警卫队和 FEMA 可以从在其行动中使用无人机中受益匪浅。 事实上，国土安全部最近开始使用无人机进行美国海关和边境保护局沿线的行动。 德克萨斯-墨西哥 边界。 2010 年底，一架无人机位于德克萨斯州科珀斯克里斯蒂的 NAS。 无人机越来越多地被政府机构使用，例如国土安全部、海岸警卫队和美国空军。 无人机正在成为航空航天工业中的一个独立领域。 目前，该领域技术人员的教育/培训需求基本得到满足 by 通过继续教育活动进行短期研讨会。

无人机与载人相比有几个优势 飞机: (a) 由于不需要飞行员，续航极限主要由燃油容量决定。 (b) 无人机可以在没有中间停留的情况下长距离飞行。 (c) 无人机可以携带重要的传感器有效载荷。 他们有个 相对 运营成本更低。 该课程将讨论主题 如： 审查无人机系统、通信、卫星的作用、有效载荷、图像捕获、机身和推进组件、生存能力、电子战、发射和回收、推进、稳定性、 和 控制。 本课程将以适合所有工程和科学专业学生的方式设计。 所有理工科大四学生的技术知识水平应满足本课程要求的水平。 本课程将从系统的角度涵盖主题，系统的组件，功能关系和组件之间的相互作用，并为学生提供实用的工作知识，而不是 具体的 系统及其组成部分的理论。

EEEN 4357 - 无线传感器网络 -

WSN可用于监控边境活动，正在成为国土安全的关键技术。 WSN 是一项新兴技术，已在栖息地监测、早期森林火灾探测、环境健康监测等广泛应用中得到应用。 WSN 由几个微小的空间分散传感器组成，这些传感器能够测量声音、热量等物理属性， 和 运动。 每个传感器都配备了一个发射器/接收器单元，以 通信 信号处理单元和电池相互无线连接。 传感器分散并部署在边境，以监测感兴趣区域的活动。 随着无线传感器网络在许多领域的应用和应用种类的增加，增加和提高将在该领域工作的劳动力非常重要。 为这支劳动力中的工程师提供最好的教育并向他们传授最新的方法和技术非常重要。 了解 WSN 的概念将有助于工程师设计新系统，并将帮助他们克服任何技术挑战。 这个提议的课程将为学生在 WSN 领域做好准备，以便他们能够设计更好的国土安全系统。 在本课程中； 将涵盖以下主题：WSN 简介、路由、安全、存储、网络本地化、无线通信、网络、能源感知系统和算法、协议、传感器移动性、优化、信号处理。 这是一门入门级课程，数学基础知识足以应付这些主题，即使是 不- EE学生。 WSN 可用于边境安全、广域监视和 磷火 检测也是如此。

 

MEEN 4372 - 国土安全资源优化 -

本课程将向学生介绍国土安全控制中的基本运筹学问题，如资源优化、机场安全和巡逻 时间表. 学生将学习如何对问题进行建模并使用适当的算法和技术来解决问题。 学生将详细了解国土安全问题、运筹学模型和算法，并练习在国土安全应用中使用它们。 将涵盖以下主题：线性规划、单纯形法、对偶理论和敏感性分析、运输和分配问题、网络优化模型、动态规划、整数规划、博弈论、决策分析、排队论。 本课程将为学生提供有关建模和优化的基本科学知识，为他们进行国土安全仿真和建模研究做好准备。 任何 高级别的 完成微积分课程的工科专业学生无需任何其他先决条件即可成功完成本课程。

CSEN 4367 - 数据挖掘 -

由于技术的创新和越来越便宜的存储设备的可用性，不同领域的数据 它们在许多情况下都能提供类似的结果。 近年来以惊人的高速度积累，导致数据库非常大。 本课程介绍数据库中知识发现的当前研究，涉及此类数据库中的数据集成、挖掘和模式解释。 数据挖掘已成为国土安全的关键特征之一。 它被用作检测欺诈、评估风险和产品零售的手段。 在国土安全的背景下，数据挖掘可能是一种潜力 手段 识别恐怖活动，例如汇款，通过发现识别和跟踪个别恐怖分子 有效 大数据集中的模式和关系。 本课程将介绍数据挖掘。 将涉及的主题 包括 知识发现， 基于规则 学习、模式发现的统计分析、数据仓库、数据捕获和分类、关联规则挖掘、统计、预测、机器学习、顺序模式。

MEEN 4373 - 安全工程信息分析和建模简介

本课程将介绍用于与国土安全相关的信息分析和建模的基本方法和工具。 它还将介绍国土安全的工程和技术挑战，包括建模和分析、技术问题、指挥、控制和态势感知以及数据集成要求。 本课程旨在让学生熟悉离散、连续和动态系统的仿真。 将使用来自各种国家数据库（例如全球恐怖主义数据库）的数据讨论和模拟国土安全的不同场景。 该课程使学生能够利用 Arena、Visual Basic.net 和其他软件中的高级功能开发模拟国土安全系统的技能和经验。 将特别关注基于代理的离散事件建模方法。 使用本课程的知识，学生有望准备好加入一些正在进行的 DHS 研究项目，例如复杂事件建模、模拟和分析 (CEMSA) 项目。