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    High Speed Dim Air Target Detection Using Airborne Radar under Clutter and Jamming Effects

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    The challenging potential problems associated with using airborne radar in detection of high Speed Maneuvering Dim Target (HSMDT) are the highly noise, jamming and clutter effects. The problem is not only how to remove clutter and jamming as well as the range migration and Doppler ambiguity estimation problems due to high relative speed between the targets and airborne radar. Some of the recently published works ignored the range migration problems, while the others ignored the Doppler ambiguity estimation. In this paper a new hybrid technique using Optimum Space Time Adaptive Processing (OSTAP), Second Order Keystone Transform (SOKT), and the Improved Fractional Radon Transform (IFrRT) was proposed. The OSTAP was applied as anti-jamming and clutter rejection method, the SOKT corrects the range curvature and part of the range walk, then the IFrRT estimates the target’ radial acceleration and corrects the residual range walk. The simulation demonstrates the validity and effectiveness of the proposed technique, and its advantages over the previous researches by comparing its probability of detection with the traditional methods. The new approach increases the probability of detection, and also overcomes the limitation of Doppler frequency ambiguity

    Maritime Moving Target Detection, Tracking and Geocoding Using Range-Compressed Airborne Radar Data

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    Eine regelmäßige und großflächige überwachung des Schiffsverkehrs gewinnt zunehmend an Bedeutung, vor allem auch um maritime Gefahrenlagen und illegale Aktivitäten rechtzeitig zu erkennen. Heutzutage werden dafür überwiegend das automatische Identifikationssystem (AIS) und stationäre Radarstationen an den Küsten eingesetzt. Luft- und weltraumgestützte Radarsensoren, die unabhängig vom Wetter und Tageslicht Daten liefern, können die vorgenannten Systeme sehr gut ergänzen. So können sie beispielsweise Schiffe detektieren, die nicht mit AIS-Transpondern ausgestattet sind oder die sich außerhalb der Reichweite der stationären AIS- und Radarstationen befinden. Luftgestützte Radarsensoren ermöglichen eine quasi-kontinuierliche Beobachtung von räumlich begrenzten Gebieten. Im Gegensatz dazu bieten weltraumgestützte Radare eine große räumliche Abdeckung, haben aber den Nachteil einer geringeren temporalen Abdeckung. In dieser Dissertation wird ein umfassendes Konzept für die Verarbeitung von Radardaten für die Schiffsverkehr-überwachung mit luftgestützten Radarsensoren vorgestellt. Die Hauptkomponenten dieses Konzepts sind die Detektion, das Tracking, die Geokodierung, die Bildgebung und die Fusion mit AIS-Daten. Im Rahmen der Dissertation wurden neuartige Algorithmen für die ersten drei Komponenten entwickelt. Die Algorithmen sind so aufgebaut, dass sie sich prinzipiell für zukünftige Echtzeitanwendungen eignen, die eine Verarbeitung an Bord der Radarplattform erfordern. Darüber hinaus eignen sich die Algorithmen auch für beliebige, nicht-lineare Flugpfade der Radarplattform. Sie sind auch robust gegenüber Lagewinkeländerungen, die während der Datenerfassung aufgrund von Luftturbulenzen jederzeit auftreten können. Die für die Untersuchungen verwendeten Daten sind ausschließlich entfernungskomprimierte Radardaten. Da das Signal-Rausch-Verhältnis von Flugzeugradar-Daten im Allgemeinen sehr hoch ist, benötigen die neuentwickelten Algorithmen keine vollständig fokussierten Radarbilder. Dies reduziert die Gesamtverarbeitungszeit erheblich und ebnet den Weg für zukünftige Echtzeitanwendungen. Der entwickelte neuartige Schiffsdetektor arbeitet direkt im Entfernungs-Doppler-Bereich mit sehr kurzen kohärenten Verarbeitungsintervallen (CPIs) der entfernungskomprimierten Radardaten. Aufgrund der sehr kurzen CPIs werden die detektierten Ziele im Dopplerbereich fokussiert abgebildet. Wenn sich die Schiffe zusätzlich mit einer bestimmten Radialgeschwindigkeit bewegen, werden ihre Signale aus dem Clutter-Bereich hinausgeschoben. Dies erhöht das Verhältnis von Signal- zu Clutter-Energie und verbessert somit die Detektierbarkeit. Die Genauigkeit der Detektion hängt stark von der Qualität der von der Meeresoberfläche rückgestreuten Radardaten ab, die für die Schätzung der Clutter-Statistik verwendet werden. Diese wird benötigt, um einen Detektions-Schwellenwert für eine konstante Fehlalarmrate (CFAR) abzuleiten und die Anzahl der Fehlalarme niedrig zu halten. Daher umfasst der vorgeschlagene Detektor auch eine neuartige Methode zur automatischen Extraktion von Trainingsdaten für die Statistikschätzung sowie geeignete Ozean-Clutter-Modelle. Da es sich bei Schiffen um ausgedehnte Ziele handelt, die in hochauflösenden Radardaten mehr als eine Auflösungszelle belegen, werden nach der Detektion mehrere von einem Ziel stammende Pixel zu einem physischen Objekten zusammengefasst, das dann in aufeinanderfolgenden CPIs mit Hilfe eines Bewegungsmodells und eines neuen Mehrzielverfolgungs-Algorithmus (Multi-Target Tracking) getrackt wird. Während des Trackings werden falsche Zielspuren und Geisterzielspuren automatisch erkannt und durch ein leistungsfähiges datenbankbasiertes Track-Management-System terminiert. Die Zielspuren im Entfernungs-Doppler-Bereich werden geokodiert bzw. auf den Boden projiziert, nachdem die Einfallswinkel (DOA) aller Track-Punkte geschätzt wurden. Es werden verschiedene Methoden zur Schätzung der DOA-Winkel für ausgedehnte Ziele vorgeschlagen und anhand von echten Radardaten, die Signale von echten Schiffen beinhalten, bewertet

    Radar Imaging in Challenging Scenarios from Smart and Flexible Platforms

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    undefine

    Modifications of Range-Doppler Algorithm for Compensation of SAR Platform Motion Instabilities

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    Two modifications of the range-Doppler algorithm (RDA) have been proposed to solve problems of SAR platform motion instabilities. First, the multi-look processing based on the RDA with an extended Doppler bandwidth has been introduced for correction of radiometric errors. Second, the RDA has been modified to perform SAR image formation on short-time acquisition intervals to use it in a recently-developed local-quadratic map-drift autofocus (LQMDA) method. The performance of the methods is illustrated with experimental data obtained by airborne SAR system

    A Priori Knowledge-Based Post-Doppler STAP for Traffic Monitoring with Airborne Radar

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    Die Verkehrsüberwachung gewinnt aufgrund des weltweiten Anstiegs der Verkehrsteilnehmer immer mehr an Bedeutung. Sicherer und effizierter Straßenverkehr erfordert detaillierte Verkehrsinformationen. Häufig sind diese lediglich stationär, räumlich stark begrenzt und meist nur auf Hauptverkehrsstraßen verfügbar. In dieser Hinsicht ist ein Ausfall des Telekommunikationsnetzes, beispielsweise im Falle einer Katastrophe, und der damit einhergehende Informationsverlust als kritisch einzustufen. Flugzeuggetragene Radarsysteme mit synthetischer Apertur (eng. Synthetic Aperture Radar - SAR) können für dieses Szenario eine Lösung darstellen, da sie großflächig hochauflösende Bilder generieren können, unabhängig von Tageslicht und Witterungsbedingungen. Sie ermöglichen aufgrund dieser Charakteristik die Detektion von Bewegtzielen am Boden (eng. ground moving target indication – GMTI). Moderne GMTI-Algorithmen und -Systeme, die prinzipiell für die Verkehrsüberwachung verwendbar sind, wurden in der Literatur bereits diskutiert. Allerdings ist die Robustheit dieser Systeme oft mit hohen Kosten, hoher Hardwarekomplexität und hohem Rechenaufwand verbunden. Diese Dissertation stellt einen neuartigen GMTI-Prozessor vor, der auf dem Radar-Mehrkanalverfahren post-Doppler space-time adaptive processing (PD STAP) basiert. Durch die Überlagerung einer Straßenkarte mit einem digitalen Höhenmodell ist es mithilfe des PD STAP möglich, Falschdetektionen zu erkennen und auszuschließen sowie die detektierten Fahrzeuge ihren korrekten Straßenpositionen zu zuordnen. Die präzisen Schätzungen von Position, Geschwindigkeit und Bewegungsrichtung der Fahrzeuge können mit vergleichsweise geringerer Hardware-Komplexität zu niedrigeren Kosten durchgeführt werden. Ferner wird im Rahmen dieser Arbeit ein effizienter Datenkalibrierungsalgorithmus erläutert, der das Ungleichgewicht zwischen den Empfangskanälen sowie die Variation des Dopplerschwerpunkts über Entfernung und Azimut korrigiert und so das Messergebnis verbessert. Darüber hinaus werden neue und automatisierte Strategien zur Erhebung von Trainingsdaten vorgestellt, die für die Schätzung der Clutter-Kovarianzmatrix wegen ihres direkten Einflusses auf die Clutter-Unterdrückung und Zieldetektion essentiell für PD STAP sind. Der neuartige PD STAP Prozessor verfügt über drei verschiedene Betriebsarten, die für militärische und zivile Anwendungen geeignet sind, darunter ein schneller Verarbeitungsalgorithmus der das Potential für eine zukünftige Echtzeit-Verkehrsüberwachung hat. Alle Betriebsarten wurden erfolgreich mit Radar-Mehrkanaldaten des flugzeuggetragenen F-SAR-Radarsensors des DLR getestet

    Multi-Channel Calibration for Airborne PostDoppler Space-Time Adaptive Processing

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    This paper presents a fast and efficient multichannel calibration algorithm for along-track systems, which in particular is evaluated for the post-Doppler space-time adaptive processing (PD STAP) technique. The calibration algorithm corrects the phase and magnitude offsets among the receiving channels, estimates and compensates the Doppler centroid variation caused by atmospheric turbulences by using the attitude angles of the antenna array. Important parameters and offsets are estimated directly from the radar rangecompressed data. The proposed algorithm is compared with the state-of-the-art Digital Channel Balancing technique based on real multi-channel X-band data acquired by the DLR’s airborne system F-SAR. The experimental results are shown and discussed in the frame of traffic monitoring applications
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