Design of Customized Adaptive Radar Detectors in the CFAR Feature Plane

The paper addresses the design of adaptive radar detectors with desired behavior, in Gaussian disturbance with unknown statistics. Specifically, based on detection probability specifications for chosen signal-to-noise ratios and steering vector mismatch levels, a methodology for the design of customized constant false alarm rate (CFAR) detectors is devised in a suitable feature plane obtained from two maximal invariant statistics. To overcome the analytical and numerical intractability of the resulting optimization problem, a novel general reduced-complexity algorithm is developed, which is shown to be effective in providing a feasible solution (i.e., fulfilling a constraint on the probability of false alarm) while controlling the behavior under both matched and mismatched conditions, so enabling the design of fully customized adaptive CFAR detectors

Neural Network-Based Multi-Target Detection within Correlated Heavy-Tailed Clutter

This work addresses the problem of range-Doppler multiple target detection in a radar system in the presence of slow-time correlated and heavy-tailed distributed clutter. Conventional target detection algorithms assume Gaussian-distributed clutter, but their performance is significantly degraded in the presence of correlated heavy-tailed distributed clutter. Derivation of optimal detection algorithms with heavy-tailed distributed clutter is analytically intractable. Furthermore, the clutter distribution is frequently unknown. This work proposes a deep learning-based approach for multiple target detection in the range-Doppler domain. The proposed approach is based on a unified NN model to process the time-domain radar signal for a variety of signal-to-clutter-plus-noise ratios (SCNRs) and clutter distributions, simplifying the detector architecture and the neural network training procedure. The performance of the proposed approach is evaluated in various experiments using recorded radar echoes, and via simulations, it is shown that the proposed method outperforms the conventional cell-averaging constant false-alarm rate (CA-CFAR), the ordered-statistic CFAR (OS-CFAR), and the adaptive normalized matched-filter (ANMF) detectors in terms of probability of detection in the majority of tested SCNRs and clutter scenarios.Comment: Accepted to IEEE Transactions on Aerospace and Electronic System

Classification Schemes for the Radar Reference Window: Design and Comparisons

In this paper, we address the problem of classifying data within the radar reference window in terms of statistical properties. Specifically, we partition these data into statistically homogeneous subsets by identifying possible clutter power variations with respect to the cells under test (accounting for possible range-spread targets) and/or clutter edges. To this end, we consider different situations of practical interest and formulate the classification problem as multiple hypothesis tests comprising several models for the operating scenario. Then, we solve the hypothesis testing problems by resorting to suitable approximations of the model order selection rules due to the intractable mathematics associated with the maximum likelihood estimation of some parameters. Remarkably, the classification results provided by the proposed architectures represent an advanced clutter map since, besides the estimation of the clutter parameters, they contain a clustering of the range bins in terms of homogeneous subsets. In fact, such information can drive the conventional detectors towards more reliable estimates of the clutter covariance matrix according to the position of the cells under test. The performance analysis confirms that the conceived architectures represent a viable means to recognize the scenario wherein the radar is operating at least for the considered simulation parameters.Comment: Accepted by IEEE Transactions on Aerospace and Electronic System

Polarimetric SAR Change Detection with the Complex Hotelling-Lawley Trace Statistic

Accepted manuscript version. Published version at http://dx.doi.org/10.1109/TGRS.2016.2532320.In this paper, we propose a new test statistic for unsupervised change detection in polarimetric radar images. We work with multilook complex covariance matrix data, whose underlying model is assumed to be the scaled complex Wishart distribution. We use the complex-kind Hotelling-Lawley trace statistic for measuring the similarity of two covariance matrices. The distribution of the Hotelling-Lawley trace statistic is ap- proximated by a Fisher-Snedecor distribution, which is used to define the significance level of a false alarm rate regulated change detector. Experiments on simulated and real PolSAR data sets demonstrate that the proposed change detection method gives detections rates and error rates that are comparable with the generalized likelihood ratio test

Impact of Covariance Mismatched Training Samples on Constant False Alarm Rate Detectors

The framework of this paper is that of adaptive detection in Gaussian noise with unknown covariance matrix when the training samples do not share the same covariance matrix as the vector under test. We consider a class of constant false alarm rate detectors which depend on two statistics $(\beta,\tilde{t})$ whose distribution is parameter-free in the case of no mismatch and we analyze the impact of covariance mismatched training samples. More precisely, we provide a statistical representation of these two variables for an arbitrary mismatch. We show that covariance mismatch induces significant variations of the probability of false alarm and we investigate a way to mitigate this effect

Automatic detection of signals by using artificial intelligence techniques

Premio Extraordinario de Doctorado de la UAH en 2013Premio a la Mejor Tesis Doctoral en Seguridad y Defensa por el Colegio Oficial de Ingenieros de Telecomunicación (COIT) y la Asociación Española de Ingenieros de Telecomunicación (AEIT) en 2013La detección automática de señales (blancos) en interferencia aditiva (clutter más ruido) es un problema no resuelto hoy en día. Muchos y diversos esquemas de detección son propuestos constantemente en revistas especializadas sobre temas de investigación radar y de procesado de señal. Esos esquemas son adaptados normalmente a la casuística del problema, es decir, a los blancos y al tipo de clutter presentes en esos experimentos. Es por ello que la tesis presentada a continuación busca proponer un esquema de detección que trabaje con altas prestaciones en distintos entornos. En esta tesis se pretende resolver dos tipos de problemas: uno centrado en la detección de blancos radar de tipo Swerling 0 en presencia de clutter sintético modelado con una distribución Weibull y ruido blanco Gaussiano; y otro centrado en la detección de barcos en movimiento a partir de imágenes radar provenientes de un radar marino comercial. Se ha comprobado que los datos reales están estadísticamente relacionados con los datos sintéticos simulados, lo cual permitirá proponer un único esquema de detección que trabaje en ambos casos. Teniendo en cuenta los problemas de detección planteados, se asumen varias premisas. Las imágenes radar generadas en entornos simulados tienen en cuenta una correlación temporal entre celdas consecutivas de la imagen y una distribución espacial constante de los parámetros estadísticos del clutter dentro de una misma imagen, pero variable de una imagen a otra. Dentro de este entorno simulado, se asumen distintos tamaños y formas de blanco. Estos entornos han sido simulados mediante el uso de los parámetros estadísticos del clutter descritos en la literatura. Comparando dichos entornos, se observa una gran disparidad en sus parámetros estadísticos, haciendo más difícil aún si cabe la tarea de proponer un detector radar que trabaje correctamente y con altas prestaciones en distintos entornos radar. Para resolver los problemas de detección planteados, se han considerado detectores radar utilizados habitualmente en la literatura. Así, se ha seleccionado como detector de referencia para el caso de trabajar con datos procedente de un radar coherente el detector de blanco conocido a priori (TSKAP: target sequence known a priori). Detectores basados en técnicas CFAR (constant false alarm rate) han sido elegidos para el caso de trabajar con datos procedentes de un radar incoherente. Por otro lado, se ha estudiado el uso de técnicas de inteligencia artificial (IA) para crear detectores que resuelvan los dos problemas de detección planteados. De las posibles técnicas de IA existentes en la literatura, se han elegido dos tipos de redes neuronales artificiales (RNAs): el perceptron multicapa (MLP: Multilayer perceptron) y las RNAs basadas en funciones de base radial (RBFNs: Radial basis function networks). Mediante este tipo de técnicas, se proponen nuevas estrategias de detección para los casos coherente e incoherente. Aparte de la contribución en el uso de técnicas de IA en temas de detección radar, se presenta otra contribución importante: el uso de nuevos modos de selección de celdas de una imagen para la mejora de las prestaciones del detector radar propuesto. Estos modos están basados en esquemas de selección con retardo (en una o dos dimensiones), dentro de los cuales se pueden elegir más celdas para poder realizar una mejor estimación de los parámetros del clutter que rodea al blanco. Además, el uso de estos modos de selección en dos dimensiones en detectores CFAR también puede ser considerado contribución ya que antes no se habían presentado resultados para los modos aquí propuestos. Los experimentos desarrollados consideran entornos simulados de mar, mar helado y tierra para el diseño y test de los detectores coherentes tomados como referencia y los basados en IA. En estos experimentos, se estudió la influencia de los siguientes parámetros durante el diseño de los detectores bajo estudio: las propiedades del clutter presente en las imágenes de los conjuntos de diseño (para entrenar RNAs y establecer el umbral de detección); los modos de selección; el número de celdas seleccionadas; así como el número de neuronas ocultas en las RNAs. A partir de estos estudios, se obtienen los valores de dichos parámetros, de tal forma que se obtienen altas prestaciones, mientras que se mantiene un coste computacional moderado en el detector propuesto. Una vez diseñados los detectores, éstos se testean utilizando un conjunto de datos de test no utilizado previamente. Este conjunto de test está compuesto por imágenes radar con distintas propiedades estadísticas para simular lo que ocurre en entornos reales. Las prestaciones observadas para este conjunto son ligeramente inferiores a los obtenidas en la etapa de diseño. Además, se observa que las prestaciones del detector para las distintas imágenes radar del con- junto, es decir, para distintos condiciones de clutter, presentan pequeñas variaciones. Esto nos indica un alto grado de robustez en los detectores cuando las condiciones de clutter cambian con el tiempo. Teniendo en cuenta estas pequeñas variaciones de las prestaciones del detector, podemos inferir que las mismas prestaciones presentadas aquí se pueden obtener cuando el detector diseñado procese nuevas imágenes radar en el futuro. Por otro lado, se han realizado estudios similares para el caso de detectores incoherentes en entornos simulados de mar, mar helado y tierra. De estos estudios, destacamos las diferencias que existen entre los resultados obtenidos por los detectores coherentes e incoherentes en entornos simulados de clutter de mar. La primera diferencia que se observa es que las prestaciones del detector incoherente son ligeramente menores que las obtenidas por el coherente, aspecto que era de esperar porque sólo considera la información de amplitud. La segunda diferencia observada es la alta reducción de coste computacional que se obtiene, siendo esto debido a que en estos detectores se utiliza menos información a la entrada. Los resultados obtenidos para los entornos simulados de mar helado y tierra no han sido incorporados en la memoria de la tesis porque tanto las prestaciones como el coste computacional obtenidos son similares a los obtenidos para el caso de entornos marinos. Finalmente, se han diseñado y testeado detectores incoherentes para trabajar con imágenes provenientes de un radar marino comercial situado en la plataforma de investigación alemana FINO-1, la cual se encuentra localizada en el mar del Norte (Alemania). Antes de proceder con el diseño de estos detectores, se comprobó que las medidas de clutter contenidas en las imágenes radar seguían una distribución Weibull, tal y como se asumió en el entorno simulado de mar. Acto seguido a esta comprobación, se procedió con el ajuste de los parámetros de cada uno de los detectores bajo estudio (CFAR y basados en técnicas de IA) para obtener las mejores prestaciones posibles, así como un coste computacional moderado. Una vez diseñados los detectores, se procedió a testearlos, llegando a las mismas conclusiones a las que se llegó para el caso sintético: alta robustez frente a cambios en las condiciones de diseño y baja pérdida de prestaciones cuando se procesan nuevas imágenes radar. También se muestra cual es el coste computacional de la configuración seleccionada en los casos de detectores incoherentes basados en MLPs y RBFNs, así como la velocidad de computo necesaria para poder procesar imágenes radar en tiempo real. A partir de estos resultados, se llega a la conclusión final de que como las unidades de procesado disponibles en el mercado permiten trabajar a las velocidades que necesita el sistema, el procesado en tiempo real está garantizado. A partir del análisis de las prestaciones obtenidas para los distintos casos de estudio abordados en la tesis, se llega a la siguiente conclusión general: los detectores basados en técnicas de IA mejoran las prestaciones obtenidas por los detectores de referencia seleccionados de la literatura en todos los casos de estudio presentados. Ésta conclusión se obtiene para radares que trabajan a distintas frecuencias, con distintas resoluciones y con receptores diferentes (coherentes e incoherentes). Además, esta conclusión también es independiente del entorno radar bajo estudio (mar, mar helado y tierra)

Automatic detection of signals by using artificial intelligence techniques

Premio Extraordinario de Doctorado de la UAH en 2013Premio a la Mejor Tesis Doctoral en Seguridad y Defensa por el Colegio Oficial de Ingenieros de Telecomunicación (COIT) y la Asociación Española de Ingenieros de Telecomunicación (AEIT) en 2013La detección automática de señales (blancos) en interferencia aditiva (clutter más ruido) es un problema no resuelto hoy en día. Muchos y diversos esquemas de detección son propuestos constantemente en revistas especializadas sobre temas de investigación radar y de procesado de señal. Esos esquemas son adaptados normalmente a la casuística del problema, es decir, a los blancos y al tipo de clutter presentes en esos experimentos. Es por ello que la tesis presentada a continuación busca proponer un esquema de detección que trabaje con altas prestaciones en distintos entornos. En esta tesis se pretende resolver dos tipos de problemas: uno centrado en la detección de blancos radar de tipo Swerling 0 en presencia de clutter sintético modelado con una distribución Weibull y ruido blanco Gaussiano; y otro centrado en la detección de barcos en movimiento a partir de imágenes radar provenientes de un radar marino comercial. Se ha comprobado que los datos reales están estadísticamente relacionados con los datos sintéticos simulados, lo cual permitirá proponer un único esquema de detección que trabaje en ambos casos. Teniendo en cuenta los problemas de detección planteados, se asumen varias premisas. Las imágenes radar generadas en entornos simulados tienen en cuenta una correlación temporal entre celdas consecutivas de la imagen y una distribución espacial constante de los parámetros estadísticos del clutter dentro de una misma imagen, pero variable de una imagen a otra. Dentro de este entorno simulado, se asumen distintos tamaños y formas de blanco. Estos entornos han sido simulados mediante el uso de los parámetros estadísticos del clutter descritos en la literatura. Comparando dichos entornos, se observa una gran disparidad en sus parámetros estadísticos, haciendo más difícil aún si cabe la tarea de proponer un detector radar que trabaje correctamente y con altas prestaciones en distintos entornos radar. Para resolver los problemas de detección planteados, se han considerado detectores radar utilizados habitualmente en la literatura. Así, se ha seleccionado como detector de referencia para el caso de trabajar con datos procedente de un radar coherente el detector de blanco conocido a priori (TSKAP: target sequence known a priori). Detectores basados en técnicas CFAR (constant false alarm rate) han sido elegidos para el caso de trabajar con datos procedentes de un radar incoherente. Por otro lado, se ha estudiado el uso de técnicas de inteligencia artificial (IA) para crear detectores que resuelvan los dos problemas de detección planteados. De las posibles técnicas de IA existentes en la literatura, se han elegido dos tipos de redes neuronales artificiales (RNAs): el perceptron multicapa (MLP: Multilayer perceptron) y las RNAs basadas en funciones de base radial (RBFNs: Radial basis function networks). Mediante este tipo de técnicas, se proponen nuevas estrategias de detección para los casos coherente e incoherente. Aparte de la contribución en el uso de técnicas de IA en temas de detección radar, se presenta otra contribución importante: el uso de nuevos modos de selección de celdas de una imagen para la mejora de las prestaciones del detector radar propuesto. Estos modos están basados en esquemas de selección con retardo (en una o dos dimensiones), dentro de los cuales se pueden elegir más celdas para poder realizar una mejor estimación de los parámetros del clutter que rodea al blanco. Además, el uso de estos modos de selección en dos dimensiones en detectores CFAR también puede ser considerado contribución ya que antes no se habían presentado resultados para los modos aquí propuestos. Los experimentos desarrollados consideran entornos simulados de mar, mar helado y tierra para el diseño y test de los detectores coherentes tomados como referencia y los basados en IA. En estos experimentos, se estudió la influencia de los siguientes parámetros durante el diseño de los detectores bajo estudio: las propiedades del clutter presente en las imágenes de los conjuntos de diseño (para entrenar RNAs y establecer el umbral de detección); los modos de selección; el número de celdas seleccionadas; así como el número de neuronas ocultas en las RNAs. A partir de estos estudios, se obtienen los valores de dichos parámetros, de tal forma que se obtienen altas prestaciones, mientras que se mantiene un coste computacional moderado en el detector propuesto. Una vez diseñados los detectores, éstos se testean utilizando un conjunto de datos de test no utilizado previamente. Este conjunto de test está compuesto por imágenes radar con distintas propiedades estadísticas para simular lo que ocurre en entornos reales. Las prestaciones observadas para este conjunto son ligeramente inferiores a los obtenidas en la etapa de diseño. Además, se observa que las prestaciones del detector para las distintas imágenes radar del con- junto, es decir, para distintos condiciones de clutter, presentan pequeñas variaciones. Esto nos indica un alto grado de robustez en los detectores cuando las condiciones de clutter cambian con el tiempo. Teniendo en cuenta estas pequeñas variaciones de las prestaciones del detector, podemos inferir que las mismas prestaciones presentadas aquí se pueden obtener cuando el detector diseñado procese nuevas imágenes radar en el futuro. Por otro lado, se han realizado estudios similares para el caso de detectores incoherentes en entornos simulados de mar, mar helado y tierra. De estos estudios, destacamos las diferencias que existen entre los resultados obtenidos por los detectores coherentes e incoherentes en entornos simulados de clutter de mar. La primera diferencia que se observa es que las prestaciones del detector incoherente son ligeramente menores que las obtenidas por el coherente, aspecto que era de esperar porque sólo considera la información de amplitud. La segunda diferencia observada es la alta reducción de coste computacional que se obtiene, siendo esto debido a que en estos detectores se utiliza menos información a la entrada. Los resultados obtenidos para los entornos simulados de mar helado y tierra no han sido incorporados en la memoria de la tesis porque tanto las prestaciones como el coste computacional obtenidos son similares a los obtenidos para el caso de entornos marinos. Finalmente, se han diseñado y testeado detectores incoherentes para trabajar con imágenes provenientes de un radar marino comercial situado en la plataforma de investigación alemana FINO-1, la cual se encuentra localizada en el mar del Norte (Alemania). Antes de proceder con el diseño de estos detectores, se comprobó que las medidas de clutter contenidas en las imágenes radar seguían una distribución Weibull, tal y como se asumió en el entorno simulado de mar. Acto seguido a esta comprobación, se procedió con el ajuste de los parámetros de cada uno de los detectores bajo estudio (CFAR y basados en técnicas de IA) para obtener las mejores prestaciones posibles, así como un coste computacional moderado. Una vez diseñados los detectores, se procedió a testearlos, llegando a las mismas conclusiones a las que se llegó para el caso sintético: alta robustez frente a cambios en las condiciones de diseño y baja pérdida de prestaciones cuando se procesan nuevas imágenes radar. También se muestra cual es el coste computacional de la configuración seleccionada en los casos de detectores incoherentes basados en MLPs y RBFNs, así como la velocidad de computo necesaria para poder procesar imágenes radar en tiempo real. A partir de estos resultados, se llega a la conclusión final de que como las unidades de procesado disponibles en el mercado permiten trabajar a las velocidades que necesita el sistema, el procesado en tiempo real está garantizado. A partir del análisis de las prestaciones obtenidas para los distintos casos de estudio abordados en la tesis, se llega a la siguiente conclusión general: los detectores basados en técnicas de IA mejoran las prestaciones obtenidas por los detectores de referencia seleccionados de la literatura en todos los casos de estudio presentados. Ésta conclusión se obtiene para radares que trabajan a distintas frecuencias, con distintas resoluciones y con receptores diferentes (coherentes e incoherentes). Además, esta conclusión también es independiente del entorno radar bajo estudio (mar, mar helado y tierra)

Détection robuste de cibles en imagerie Hyperspectrale.

Hyperspectral imaging (HSI) extends from the fact that for any given material, the amount of emitted radiation varies with wavelength. HSI sensors measure the radiance of the materials within each pixel area at a very large number of contiguous spectral bands and provide image data containing both spatial and spectral information. Classical adaptive detection schemes assume that the background is zero-mean Gaussian or with known mean vector that can be exploited. However, when the mean vector is unknown, as it is the case for hyperspectral imaging, it has to be included in the detection process. We propose in this work an extension of classical detection methods when both covariance matrix and mean vector are unknown.However, the actual multivariate distribution of the background pixels may differ from the generally used Gaussian hypothesis. The class of elliptical distributions has already been popularized for background characterization in HSI. Although these non-Gaussian models have been exploited for background modeling and detection schemes, the parameters estimation (covariance matrix, mean vector) is usually performed using classical Gaussian-based estimators. We analyze here some robust estimation procedures (M-estimators of location and scale) more suitable when non-Gaussian distributions are assumed. Jointly used with M-estimators, these new detectors allow to enhance the target detection performance in non-Gaussian environment while keeping the same performance than the classical detectors in Gaussian environment. Therefore, they provide a unified framework for target detection and anomaly detection in HSI.L'imagerie hyperspectrale (HSI) repose sur le fait que, pour un matériau donné, la quantité de rayonnement émis varie avec la longueur d'onde. Les capteurs HSI mesurent donc le rayonnement des matériaux au sein de chaque pixel pour un très grand nombre de bandes spectrales contiguës et fournissent des images contenant des informations à la fois spatiale et spectrale. Les méthodes classiques de détection adaptative supposent généralement que le fond est gaussien à vecteur moyenne nul ou connu. Cependant, quand le vecteur moyen est inconnu, comme c'est le cas pour l'image hyperspectrale, il doit être inclus dans le processus de détection. Nous proposons dans ce travail d'étendre les méthodes classiques de détection pour lesquelles la matrice de covariance et le vecteur de moyenne sont tous deux inconnus.Cependant, la distribution statistique multivariée des pixels de l'environnement peut s'éloigner de l'hypothèse gaussienne classiquement utilisée. La classe des distributions elliptiques a été déjà popularisée pour la caractérisation de fond pour l’HSI. Bien que ces modèles non gaussiens aient déjà été exploités dans la modélisation du fond et dans la conception de détecteurs, l'estimation des paramètres (matrice de covariance, vecteur moyenne) est encore généralement effectuée en utilisant des estimateurs conventionnels gaussiens. Dans ce contexte, nous analysons de méthodes d’estimation robuste plus appropriées à ces distributions non-gaussiennes : les M-estimateurs. Ces méthodes de détection couplées à ces nouveaux estimateurs permettent d'une part, d'améliorer les performances de détection dans un environment non-gaussien mais d'autre part de garder les mêmes performances que celles des détecteurs conventionnels dans un environnement gaussien. Elles fournissent ainsi un cadre unifié pour la détection de cibles et la détection d'anomalies pour la HSI