CA-CFAR Adjustment Factor Correction with a priori Knowledge of the Clutter Distribution Shape Parameter

Oceanic and coastal radars operation is affected because the targets information is received mixed with and undesired contribution called sea clutter. Specifically, the popular CA-CFAR processor is incapable of maintaining its design false alarm probability when facing clutter with statistical variations. In opposition to the classic alternative suggesting the use of a fixed adjustment factor, the authors propose a modification of the CA- CFAR scheme where the factor is constantly corrected according on the background signal statistical changes. Mathematically translated as a variation in the shape parameter of the clutter distribution, the background signal changes were simulated through the Weibull, Log-Normal and K distributions, deriving expressions which allow choosing an appropriate factor for each possible statistical state. The investigation contributes to the improvement of radar detection by suggesting the application of an adaptive scheme which assumes the clutter shape parameter is known a priori. The offered mathematical expressions are valid for three false alarm probabilities and several windows sizes, covering also a wide range of clutter conditions

Selección óptima del factor de ajuste CA-CFAR para clutter marino de potencia K estadísticamente variable

The presence of the sea clutter interfering signal sets limitations on the quality of radar detection in coastal and ocean environments. The CA-CFAR processor is the classic solution for detecting radar targets. It usually operates keeping constant its adjustment factor during the entire operation period. As a consequence, the scheme does not take into account the slow statistical variations of the background signal when performing the clutter discrimination. To solve this problem, the authors conducted an intensive processing of 40 million computer generated clutter power samples in MATLAB. As a result, they found the optimal adjustment factor values to be applied in 40 possible clutter statistical states, suggesting thus the use of the CA-CFAR architecture with a variable adjustment factor. In addition, a curve fitting procedure was performed, obtaining mathematical expressions that generalize the results for the whole addressed range of clutter statistical states. The experiments were executed with a 64 cells CA-CFAR and found the adjustment factor values for three common false alarms probabilities. The K distribution was used as clutter model, thanks to its wide popularity. This paper facilitates the handling of the K power distribution avoiding the use of Gamma and Bessel functions, commonly found in developments related to the K model. Moreover, requirements for building an adaptive clutter detector in K power clutter with a priori knowledge of the shape parameter were fulfill. Also, several recommendations are given to continue the development of a more overall solution which will also include the estimation of the shape parameter.La presencia de la señal interferente de clutter marino establece limitaciones en la calidad de la detección de radar en ambientes costeros y de alta mar. El procesador CA-CFAR es la solución clásica para detectar blancos de radar. Usualmente mantiene su factor de ajuste constante todo el período de operación. Como consecuencia, el esquema no toma en consideración las variaciones estadísticas de la señal de fondo cuando realiza la discriminación del clutter. Para resolver este problema, los autores realizaron un procesamiento intensivo de 40 millones de muestras de clutter de intensidad, generadas en computadora a través de MATLAB. Como resultado, encontraron los valores óptimos del factor de ajuste a ser aplicados para 40 posibles estados estadísticos del clutter, sugiriendo el uso de la arquitectura CA-CFAR con un factor de ajuste variable. Adicionalmente, fue llevado a cabo un ajuste de curvas, obteniéndose expresiones matemáticas que generalizan los resultados en todo el intervalo de considerado de estados estadísticos del clutter. Los experimentos se ejecutaron con un CA-CFAR de 64 celdas y apuntaron a encontrar los valores del factor de ajuste para tres probabilidades de falsa alarma comunes. La distribución K fue elegida como el modelo usado para el clutter, gracias a su amplia popularidad. Este artículo facilita el manejo de la distribución K de intensidad, evitando el uso de funciones Gamma y Bessel, comúnmente encontradas en desarrollos relacionados con el modelo K. Además, fueron cumplidos los requerimientos necesarios para construir un detector adaptativo en clutter de potencia K con conocimiento previo del parámetro de forma. Al mismo tiempo, fueron dadas varias recomendaciones para continuar el desarrollo de una solución más general que también incluirá la estimación del parámetro de forma

Detector CFAR de promediación con corrección del factor de ajuste a través del método de los momentos para la distribución Log-Normal

The new LN-MoM-CA-CFAR detector is introduced, exhibiting a reduced deviation of the operational false alarm probability from the value conceived in the design. The solution solves a fundamental problem of CFAR processors that has been ignored in most proposals. Indeed, most of the previously proposed schemes deal with sudden changes in the clutter level, whereas the new solution has an improved performance against slow statistical changes that occur in the background signal. It has been proven that these slow changes have a remarkable influence on the selection of the CFAR adjustment factor, and consequently in maintaining the false alarm probability. The authors took advantage of the high precision achieved by the MoM (Method of Moments) in the estimation of the Log-Normal (LN) shape parameter, and the wide application of this distribution to radar clutter modeling, to create an architecture that offers precise results and it’s computationally inexpensive at the same time. After an intensive processing, involving 100 million Log-Normal samples, a scheme, which operates with excellent stability reaching a deviation of only 0,2884 % for the probability of false alarm of 0,01, was created, improving the classical CA-CFAR detector through the continuous correction of its scale factor.Se presenta el nuevo detector LN-MoM-CA-CFAR que tiene una desviación reducida en la tasa de probabilidad de falsa alarma operacional con respecto al valor concebido de diseño. La solución corrige un problema fundamental de los procesadores CFAR que ha sido ignorado en múltiples desarrollos. En efecto, la mayoría de los esquemas previamente propuestos tratan con los cambios bruscos del nivel del clutter mientras que la presente solución corrige los cambios lentos estadísticos de la señal de fondo. Se ha demostrado que estos tienen una influencia marcada en la selección del factor de ajuste multiplicativo CFAR, y consecuentemente en el mantenimiento de la probabilidad de falsa alarma. Los autores aprovecharon la alta precisión que se alcanza en la estimación del parámetro de forma Log-Normal con el MoM, y la amplia aplicación de esta distribución en la modelación del clutter, para crear una arquitectura que ofrece resultados precisos y con bajo costo computacional. Luego de un procesamiento intensivo de 100 millones de muestras Log-Normal, se creó un esquema que, mejorando el desempeño del clásico CA-CFAR a través de la corrección continua de su factor de ajuste, opera con una excelente estabilidad alcanzando una desviación de solamente 0,2884 % para la probabilidad de falsa alarma de 0,01

Modelación estadística de la textura del clutter marino en Matlab

Context: The statistical modeling of the interference signal known as sea clutter is achieved assuming the input results from the combination of two components: one for the speckle and another for the texture. The Gamma distribution is the more widely applied for the texture component. Nevertheless, several authors have defended the idea of using the Inverse Gamma and Inverse Gaussian instead.Method: In order to provide an easy access to the handling of the models and the execution of comparisons between them, the authors of the current paper simulated in MATLAB the main characteristics of these distributions. In addition, the Root-Gamma model was also included because it replaces the Gamma distribution when samples are processed in the amplitude domain. The applied method consisted in a deep bibliography review for finding the corresponding expressions for each simulated model; the method also included additional computational simulations that allowed to identify occasional errors that were committed by different authors when characterizing the models.Results: A small framework was created for stochastic simulation containing density and distribution functions, mechanisms for random variable generation, parameter estimation methods and statistical moment closed expressions, among others. Besides, complementary functions were prepared for guaranteeing the validation by comparison with results provided by third parties and through the interaction between the different components of the library.Conclusions: The created library enables the use of multiple distributions for the modeling of the electromagnetic echo received from the sea surface. This will certainly motivate the creation of new radar detectors adapted to heterogeneous conditions such as the ones existing in Cuban coastal regions, where one may find different depth levels, mangrove swamps, brackish water, islets, prominent aquatic vegetation, among others.Contexto: La modelación estadística de la señal interferente conocida como clutter marino se efectúa a través de dos componentes: uno de capilaridad y otro de textura. La distribución más utilizada para la textura es la gamma. No obstante, varios autores han defendido el uso alternativo de la inversa gamma y la inversa gaussiana.Método: Con el objetivo de brindar un acceso fácil a la manipulación de los modelos y a la realización de comparaciones entre ellos, los autores del presente artículo simularon en Matlab las características principales de estas tres distribuciones. Adicionalmente, se agregó la distribución raíz gamma que sustituye a la gamma cuando se trabaja con muestras de amplitud. El método aplicado consistió en la revisión bibliográfica para encontrar las expresiones de cada uno de los parámetros modelados, y la posterior simulación computacional que permitió detectar errores ocasionales que surgen al consultar diferentes estudios.Resultados: Se creó una pequeña librería de simulación estocástica que incluye funciones de densidad y distribución, generación de variables aleatorias, estimación de parámetros y cálculo de momentos estadísticos, entre otros. Además, se elaboraron funciones informáticas complementarias que permitieron la validación por comparación con resultados dados por terceros y mediante la interacción de los diferentes componentes de la librería.Conclusiones: La librería creada habilita el uso de múltiples distribuciones, para la modelación del eco electromagnético de la superficie marina. Esto permitirá generar nuevos detectores de radar que se adapten a condiciones heterogéneas como las encontradas en las costas cubanas, donde alternan distintos niveles de profundidad, manglares, aguas salobres, islotes, vegetación acuática prominente, entre otras

Improvement of detection and tracking techniques in multistatic passive radar systems. (Mejora de técnicas de detección y seguimiento en sistemas radar pasivos multiestáticos)

Esta tesis doctoral es el resultado de una intensa actividad investigadora centrada en los sensores radar pasivos para la mejora de las capacidades de detección y seguimiento en escenarios complejos con blancos terrestres y pequeños drones. El trabajo de investigación se ha llevado a cabo en el grupo de investigación coordinado por la Dra. María Pilar Jarabo Amores, dentro del marco diferentes proyectos: IDEPAR (“Improved DEtection techniques for PAssive Radars”), MASTERSAT (“MultichAnnel paSsive radar receiver exploiting TERrestrial and SATellite Illuminators”) y KRIPTON (“A Knowledge based appRoach to passIve radar detection using wideband sPace adapTive prOcessiNg”) financiados por el Ministerio de Economía y Competitividad de España; MAPIS (Multichannel passive ISAR imaging for military applications) y JAMPAR (“JAMmer-based PAssive Radar”), financiados por la Agencia Europea de Defensa (EDA) . El objetivo principal es la mejora de las técnicas de detección y seguimiento en radares pasivos con configuraciones biestáticas y multiestaticas. En el documento se desarrollan algoritmos para el aprovechamiento de señales procedentes de distintos iluminadores de oportunidad (transmisores DVB-T, satélites DVB-S y señales GPS). Las soluciones propuestas han sido integradas en el demostrador tecnológico IDEPAR, desarrollado y actualizado bajo los proyectos mencionados, y validadas en escenarios reales declarados de interés por potenciales usuarios finales (Direccion general de armamento y material, instituto nacional de tecnología aeroespacial y la armada española). Para el desarrollo y evaluación de cadenas de las cadenas de procesado, se plantean dos casos de estudio: blancos terrestres en escenarios semiurbanos edificios y pequeños blancos aéreos en escenarios rurales y costeros. Las principales contribuciones se pueden resumir en los siguientes puntos: • Diseño de técnicas de seguimiento 2D en el espacio de trabajo rango biestático-frecuencia Doppler: se desarrollan técnicas de seguimiento para los dos casos de estudio, localización de blancos terrestres y pequeños drones. Para es último se implementan técnicas capaces de seguir tanto el movimiento del dron como su firma Doppler, lo que permite implementar técnicas de clasificación de blancos. • Diseño de técnicas de seguimiento de blancos capaces de integrar información en el espacio 3D (rango, Doppler y acimut): se diseñan técnicas basadas en procesado en dos etapas, una primera con seguimiento en 2D para el filtrado de falsas alarmas y la segunda para el seguimiento en 3D y la conversión de coordenadas a un plano local cartesiano. Se comparan soluciones basadas en filtros de Kalman para sistemas tanto lineales como no lineales. • Diseño de cadenas de procesado para sistemas multiestáticos: la información estimada del blanco sobre múltiples geometrías biestáticas es utilizada para incremento de las capacidades de localización del blanco en el plano cartesiano local. Se presentan soluciones basadas en filtros de Kalman para sistemas no lineales explotando diferentes medidas biestáticas en el proceso de transformación de coordenadas, analizando las mejoras de precisión en la localización del blanco. • Diseño de etapas de procesado para radares pasivos basados en señales satelitales de las constelaciones GPS DVB-S. Se estudian las características de las señales satelitales identificando sus inconvenientes y proponiendo cadenas de procesado que permitan su utilización para la detección y seguimiento de blancos terrestres. • Estudio del uso de señales DVB-T multicanal con gaps de transmisión entre los diferentes canales en sistemas radares pasivos. Con ello se incrementa la resolución del sistema, y las capacidades de detección, seguimiento y localización. Se estudia el modelo de señal multicanal, sus efectos sobre el procesado coherente y se proponen cadenas de procesado para paliar los efectos adversos de este tipo de señales

Radar Technology

In this book “Radar Technology”, the chapters are divided into four main topic areas: Topic area 1: “Radar Systems” consists of chapters which treat whole radar systems, environment and target functional chain. Topic area 2: “Radar Applications” shows various applications of radar systems, including meteorological radars, ground penetrating radars and glaciology. Topic area 3: “Radar Functional Chain and Signal Processing” describes several aspects of the radar signal processing. From parameter extraction, target detection over tracking and classification technologies. Topic area 4: “Radar Subsystems and Components” consists of design technology of radar subsystem components like antenna design or waveform design

Polarization techniques for mitigation of low grazing angle sea clutter

Maritime surveillance radars are critical in commerce, transportation, navigation, and defense. However, the sea environment is perhaps the most challenging of natural radar backdrops because maritime radars must contend with electromagnetic backscatter from the sea surface, or sea clutter. Sea clutter poses unique challenges in very low grazing angle geometries, where typical statistical assumptions regarding sea clutter backscatter do not hold. As a result, traditional constant false alarm rate (CFAR) detection schemes may yield a large number of false alarms while objects of interest may be challenging to detect. Solutions posed in the literature to date have been either computationally impractical or lacked robustness. This dissertation explores whether fully polarimetric radar offers a means of enhancing detection performance in low grazing angle sea clutter. To this end, MIT Lincoln Laboratory funded an experimental data collection using a fully polarimetric X-band radar assembled largely from commercial off-the-shelf components. The Point de Chene Dataset, collected on the Atlantic coast of Massachusetts’ Cape Ann in October 2015, comprises multiple sea states, bandwidths, and various objects of opportunity. The dataset also comprises three different polarimetric transmit schemes. In addition to discussing the radar, the dataset, and associated post-processing, this dissertation presents a derivation showing that an established multiple input, multiple output radar technique provides a novel means of simultaneous polarimetric scattering matrix measurement. A novel scheme for polarimetric radar calibration using a single active calibration target is also presented. Subsequent research leveraged this dataset to develop Polarimetric Co-location Layering (PCL), a practical algorithm for mitigation of low grazing angle sea clutter, which is the most significant contribution of this dissertation. PCL routinely achieves a significant reduction in the standard CFAR false alarm rate while maintaining detections on objects of interest. Moreover, PCL is elegant: It exploits fundamental characteristics of both sea clutter and object returns to determine which CFAR detections are due to sea clutter. We demonstrate that PCL is robust across a range of bandwidths, pulse repetition frequencies, and object types. Finally, we show that PCL integrates in parallel into the standard radar signal processing chain without incurring a computational time penalty

Digital signal and image processing techniques for ultrasonic non-destructive evaluation

A number of signal and image processing methods have been developed and evaluated for applications in ultrasonic quantitative non-destructive testing of highly scattering materials. The work falls into three main areas: signal and image enhancement and signal detection. Analyses have been made of the differential features of grain and defect scattering in the frequency, time and space domains. The insight gained has led to the development of novel multi-channel adaptive filtering approaches to enhance true defect signals and images. The methods used include: normalised least-mean square error adaptive filtering, minimum-variance distortionless response array-processing and two-dimensional adaptive Wiener filtering. Automatic detection of the enhanced signals is achieved using constant false alarm rate detectors adapted and developed from well-established radar techniques. Two approaches have been used: cell-averaging detection and automatically censored mean level detection. The performances of all the approaches are evaluated by processing extensive sets of A-scan data from test blocks containing artificial targets and a real flaw. Comparisons between the new adaptive filtering and detection approaches and existing methods such as split spectrum processing and spatial averaging have been presented in a number of tables summarising performance over a set of 64 sequential A-scans. These results show that the new approaches can detect all the test targets, with near zero false alarms, representing a considerable improvement over the performance of existing methods. The results of array and image processing are presented as false colour B-scan images in which the visibility of defect images corrupted by grain scattering has been considerably enhanced. An important feature of the current work is that fixed processing parameters have been used throughout

Reconstruction Error and Principal Component Based Anomaly Detection in Hyperspectral imagery

The rapid expansion of remote sensing and information collection capabilities demands methods to highlight interesting or anomalous patterns within an overabundance of data. This research addresses this issue for hyperspectral imagery (HSI). Two new reconstruction based HSI anomaly detectors are outlined: one using principal component analysis (PCA), and the other a form of non-linear PCA called logistic principal component analysis. Two very effective, yet relatively simple, modifications to the autonomous global anomaly detector are also presented, improving algorithm performance and enabling receiver operating characteristic analysis. A novel technique for HSI anomaly detection dubbed multiple PCA is introduced and found to perform as well or better than existing detectors on HYDICE data while using only linear deterministic methods. Finally, a response surface based optimization is performed on algorithm parameters such as to affect consistent desired algorithm performance

Pre-Trained Driving in Localized Surroundings with Semantic Radar Information and Machine Learning

Entlang der Signalverarbeitungskette von Radar Detektionen bis zur Fahrzeugansteuerung, diskutiert diese Arbeit eine semantischen Radar Segmentierung, einen darauf aufbauenden Radar SLAM, sowie eine im Verbund realisierte autonome Parkfunktion. Die Radarsegmentierung der (statischen) Umgebung wird durch ein Radar-spezifisches neuronales Netzwerk RadarNet erreicht. Diese Segmentierung ermöglicht die Entwicklung des semantischen Radar Graph-SLAM SERALOC. Auf der Grundlage der semantischen Radar SLAM Karte wird eine beispielhafte autonome Parkfunktionalität in einem realen Versuchsträger umgesetzt. Entlang eines aufgezeichneten Referenzfades parkt die Funktion ausschließlich auf Basis der Radar Wahrnehmung mit bisher unerreichter Positioniergenauigkeit. Im ersten Schritt wird ein Datensatz von 8.2 · 10^6 punktweise semantisch gelabelten Radarpunktwolken über eine Strecke von 2507.35m generiert. Es sind keine vergleichbaren Datensätze dieser Annotationsebene und Radarspezifikation öffentlich verfügbar. Das überwachte Training der semantischen Segmentierung RadarNet erreicht 28.97% mIoU auf sechs Klassen. Außerdem wird ein automatisiertes Radar-Labeling-Framework SeRaLF vorgestellt, welches das Radarlabeling multimodal mittels Referenzkameras und LiDAR unterstützt. Für die kohärente Kartierung wird ein Radarsignal-Vorfilter auf der Grundlage einer Aktivierungskarte entworfen, welcher Rauschen und andere dynamische Mehrwegreflektionen unterdrückt. Ein speziell für Radar angepasstes Graph-SLAM-Frontend mit Radar-Odometrie Kanten zwischen Teil-Karten und semantisch separater NDT Registrierung setzt die vorgefilterten semantischen Radarscans zu einer konsistenten metrischen Karte zusammen. Die Kartierungsgenauigkeit und die Datenassoziation werden somit erhöht und der erste semantische Radar Graph-SLAM für beliebige statische Umgebungen realisiert. Integriert in ein reales Testfahrzeug, wird das Zusammenspiel der live RadarNet Segmentierung und des semantischen Radar Graph-SLAM anhand einer rein Radar-basierten autonomen Parkfunktionalität evaluiert. Im Durchschnitt über 42 autonome Parkmanöver (∅3.73 km/h) bei durchschnittlicher Manöverlänge von ∅172.75m wird ein Median absoluter Posenfehler von 0.235m und End-Posenfehler von 0.2443m erreicht, der vergleichbare Radar-Lokalisierungsergebnisse um ≈ 50% übertrifft. Die Kartengenauigkeit von veränderlichen, neukartierten Orten über eine Kartierungsdistanz von ∅165m ergibt eine ≈ 56%-ige Kartenkonsistenz bei einer Abweichung von ∅0.163m. Für das autonome Parken wurde ein gegebener Trajektorienplaner und Regleransatz verwendet