Orbital Effects in Spaceborne Synthetic Aperture Radar Interferometry

This book reviews and investigates orbit-related effects in synthetic aperture Radar interferometry (InSAR). The translation of orbit inaccuracies to error signals in the interferometric phase is concisely described; estimation and correction approaches are discussed and evaluated with special focus on network adjustment of redundantly estimated baseline errors. Moreover, the effect of relative motion of the orbit reference frame is addressed

The effect of uncertainty in MEG-to-MRI coregistrations on MEG inverse problems

For high precision in source estimates of magnetoencephalography (MEG) data, high accuracy of the coregistration of sources and sensors is mandatory. Usually, the source space is derived from magnetic resonance imaging (MRI). Sensor-to-MRI coregistrations are the focus of this thesis. The quality of coregistrations is assessed and the effect of their uncertainties on source estimates is analyzed. Both topics, the quality assessment and the propagation of uncertainties to source estimates are treated separately. In this thesis, the target registration error (TRE) is proposed as criterion for the quality of sensor-to-MRI coregistrations. TRE measures the effect of uncertainty in coregistrations at all points of interest. In total, 5544 data sets with sensor-to-head and 128 head-to-MRI coregistrations, from a single MEG laboratory, were analyzed. An adaptive Metropolis algorithm was used to estimate the optimal coregistration and to sample the coregistration parameters (rotation and translation). I found an average TRE between 1.3 and 2.3 mm at the head surface. A mean absolute difference in coregistration parameters between the Metropolis and iterative closest point algorithm of (1.9 ± 1.5)° and (1.1 ± 0.9) mm was found. A paired sample t-test indicated a significant improvement in goal function minimization by using the Metropolis algorithm. The sampled parameters allowed computation of TRE on the entire grid of the MRI volume. Hence, I recommend the Metropolis algorithm for head-to-MRI coregistrations. The propagation of coregistration uncertainty to source estimates was performed by using pseudospectral approximations of beamformer and standardized low resolution tomography (sLORETA). This approach was tested for auditory, visual and somatosensory brain activity with different signal to noise ratios and source orientation constraints on datasets of 20 subjects. By using pseudospectral approximations as efficient surrogates, the spatial distribution of the source estimate maximum was sampled for 50000 coregistrations. From the results, it can be concluded that it is possible to apply stochastic spectral methods to MEG source estimation with high accuracy. The investigated effects of coregistration uncertainties on source estimates are small, typically the maximum location varied within a range of 5 mm, which is in the range of the localization errors. Pseudospectral approximations of the source estimates reduced computation times considerably by a factor of approximately 10000 for beamformer and 50000 for sLORETA compared to the exact original computations.Für eine hohe Präzision in der Schätzung von Gehirnaktivität, ausgehend von Daten der Magnetoenzephalographie (MEG), ist eine sehr genaue Koregistrierung der Quellen und Sensoren notwendig. Üblicherweise werden hierbei die Quellorte der Gehirnaktivität bezüglich zu Koordinaten der Magnetresonanztomographie (MRI) angegeben. Die Sensor-zu-MRI Koregistrierungen sind der Schwerpunkt dieser Arbeit. Die Qualität von Koregistrierungen wird bewertet und der Effekt ihrer Unsicherheiten auf Schätzungen der Gehirnaktivität beziehungsweise auf Quellschätzungen wird untersucht. Beide Themen, die Qualitätsbewertung und die Übertragung der Unsicherheiten auf Quellschätzungen werden separat behandelt. In dieser Arbeit wird vorgeschlagen, den target registration error (TRE) als Qualitätskriterium für Sensor-zu-MRI Koregistrierungen zu verwenden. Der TRE kann den Effekt von Koregistrierungsunsicherheiten an beliebigen Punkten messen. Insgesamt wurden 5544 Datensätze mit Sensor-zu-Kopf und 128 Datensätze mit Kopf-zu-MRI Koregistrierungen aus einem Labor analysiert. Ein adaptiver Metropolis-Algorithmus wurde genutzt um optimale Koregistrierungen zu schätzen und um Stichproben ihrer Parameter (Rotation und Translation) zu ziehen. Es wurde ein TRE von 1.3 und 2.3 mm an der Kopfoberfläche gefunden. Weiter wurde eine mittlere absolute Differenz der Koregistrierungsparameter zwischen Metropolis-Algorithmus und dem etablierten iterative closest point-Algorithmus von (1.9 ± 1.5)° und (1.1 ± 0.9) mm gefunden. Ein Zweistichproben-t-Test zeigte eine signifikante Verbesserung in der Optimierung der Zielfunktion durch den Metropolis-Algorithmus. Die Übertragung der Koregistrierungsunsicherheit auf Quellschätzungen erfolgte unter Verwendung von speziellen Polynom-Entwicklungen des Beamformers und der standardized low resolution tomography (sLORETA). Dieser Ansatz wurde für auditorische, visuelle und somatosensorische Hirnaktivität mit verschiedenen Signal-Rausch-Verhältnissen und Beschränkungen der Quellorientierung auf Datensätzen von 20 Probanden getestet. Durch die Verwendung von Polynom-Entwicklungen als effiziente Surrogate wurde die örtliche Verteilung des Quellschätzungs-Maximums für 50000 Koregistrierungen ermittelt. Aus den Ergebnissen lässt sich schließen, dass es möglich ist, Polynom-Entwicklungen mit hoher Genauigkeit auf MEG-Quellschätzungen anzuwenden. Polynom-Entwicklungen der Quellschätzungen reduzierten die Berechnungszeiten erheblich um den Faktor von etwa 10000 für Beamformer und 50000 für sLORETA im Vergleich zu den exakten Originalrechnungen

Orbital Effects in Spaceborne Synthetic Aperture Radar Interferometry

This book reviews and investigates orbit-related effects in synthetic aperture Radar interferometry (InSAR). The translation of orbit inaccuracies to error signals in the interferometric phase is concisely described; estimation and correction approaches are discussed and evaluated with special focus on network adjustment of redundantly estimated baseline errors. Moreover, the effect of relative motion of the orbit reference frame is addressed

Cooperative Coherent Multistatic Imaging and Phase Synchronization in Networked Sensing

Coherent multistatic radio imaging represents a pivotal opportunity for forthcoming wireless networks, which involves distributed nodes cooperating to achieve accurate sensing resolution and robustness. This paper delves into cooperative coherent imaging for vehicular radar networks. Herein, multiple radar-equipped vehicles cooperate to improve collective sensing capabilities and address the fundamental issue of distinguishing weak targets in close proximity to strong ones, a critical challenge for vulnerable road users protection. We prove the significant benefits of cooperative coherent imaging in the considered automotive scenario in terms of both probability of correct detection, evaluated considering several system parameters, as well as resolution capabilities, showcased by a dedicated experimental campaign wherein the collaboration between two vehicles enables the detection of the legs of a pedestrian close to a parked car. Moreover, as \textit{coherent} processing of several sensors' data requires very tight accuracy on clock synchronization and sensor's positioning -- referred to as \textit{phase synchronization} -- (such that to predict sensor-target distances up to a fraction of the carrier wavelength), we present a general three-step cooperative multistatic phase synchronization procedure, detailing the required information exchange among vehicles in the specific automotive radar context and assessing its feasibility and performance by hybrid Cram\'er-Rao bound.Comment: 13 page

Robust and Flexible Persistent Scatterer Interferometry for Long-Term and Large-Scale Displacement Monitoring

Die Persistent Scatterer Interferometrie (PSI) ist eine Methode zur Überwachung von Verschiebungen der Erdoberfläche aus dem Weltraum. Sie basiert auf der Identifizierung und Analyse von stabilen Punktstreuern (sog. Persistent Scatterer, PS) durch die Anwendung von Ansätzen der Zeitreihenanalyse auf Stapel von SAR-Interferogrammen. PS Punkte dominieren die Rückstreuung der Auflösungszellen, in denen sie sich befinden, und werden durch geringfügige Dekorrelation charakterisiert. Verschiebungen solcher PS Punkte können mit einer potenziellen Submillimetergenauigkeit überwacht werden, wenn Störquellen effektiv minimiert werden. Im Laufe der Zeit hat sich die PSI in bestimmten Anwendungen zu einer operationellen Technologie entwickelt. Es gibt jedoch immer noch herausfordernde Anwendungen für die Methode. Physische Veränderungen der Landoberfläche und Änderungen in der Aufnahmegeometrie können dazu führen, dass PS Punkte im Laufe der Zeit erscheinen oder verschwinden. Die Anzahl der kontinuierlich kohärenten PS Punkte nimmt mit zunehmender Länge der Zeitreihen ab, während die Anzahl der TPS Punkte zunimmt, die nur während eines oder mehrerer getrennter Segmente der analysierten Zeitreihe kohärent sind. Daher ist es wünschenswert, die Analyse solcher TPS Punkte in die PSI zu integrieren, um ein flexibles PSI-System zu entwickeln, das in der Lage ist mit dynamischen Veränderungen der Landoberfläche umzugehen und somit ein kontinuierliches Verschiebungsmonitoring ermöglicht. Eine weitere Herausforderung der PSI besteht darin, großflächiges Monitoring in Regionen mit komplexen atmosphärischen Bedingungen durchzuführen. Letztere führen zu hoher Unsicherheit in den Verschiebungszeitreihen bei großen Abständen zur räumlichen Referenz. Diese Arbeit befasst sich mit Modifikationen und Erweiterungen, die auf der Grund lage eines bestehenden PSI-Algorithmus realisiert wurden, um einen robusten und flexiblen PSI-Ansatz zu entwickeln, der mit den oben genannten Herausforderungen umgehen kann. Als erster Hauptbeitrag wird eine Methode präsentiert, die TPS Punkte vollständig in die PSI integriert. In Evaluierungsstudien mit echten SAR Daten wird gezeigt, dass die Integration von TPS Punkten tatsächlich die Bewältigung dynamischer Veränderungen der Landoberfläche ermöglicht und mit zunehmender Zeitreihenlänge zunehmende Relevanz für PSI-basierte Beobachtungsnetzwerke hat. Der zweite Hauptbeitrag ist die Vorstellung einer Methode zur kovarianzbasierten Referenzintegration in großflächige PSI-Anwendungen zur Schätzung von räumlich korreliertem Rauschen. Die Methode basiert auf der Abtastung des Rauschens an Referenzpixeln mit bekannten Verschiebungszeitreihen und anschließender Interpolation auf die restlichen PS Pixel unter Berücksichtigung der räumlichen Statistik des Rauschens. Es wird in einer Simulationsstudie sowie einer Studie mit realen Daten gezeigt, dass die Methode überlegene Leistung im Vergleich zu alternativen Methoden zur Reduktion von räumlich korreliertem Rauschen in Interferogrammen mittels Referenzintegration zeigt. Die entwickelte PSI-Methode wird schließlich zur Untersuchung von Landsenkung im Vietnamesischen Teil des Mekong Deltas eingesetzt, das seit einigen Jahrzehnten von Landsenkung und verschiedenen anderen Umweltproblemen betroffen ist. Die geschätzten Landsenkungsraten zeigen eine hohe Variabilität auf kurzen sowie großen räumlichen Skalen. Die höchsten Senkungsraten von bis zu 6 cm pro Jahr treten hauptsächlich in städtischen Gebieten auf. Es kann gezeigt werden, dass der größte Teil der Landsenkung ihren Ursprung im oberflächennahen Untergrund hat. Die präsentierte Methode zur Reduzierung von räumlich korreliertem Rauschen verbessert die Ergebnisse signifikant, wenn eine angemessene räumliche Verteilung von Referenzgebieten verfügbar ist. In diesem Fall wird das Rauschen effektiv reduziert und unabhängige Ergebnisse von zwei Interferogrammstapeln, die aus unterschiedlichen Orbits aufgenommen wurden, zeigen große Übereinstimmung. Die Integration von TPS Punkten führt für die analysierte Zeitreihe von sechs Jahren zu einer deutlich größeren Anzahl an identifizierten TPS als PS Punkten im gesamten Untersuchungsgebiet und verbessert damit das Beobachtungsnetzwerk erheblich. Ein spezieller Anwendungsfall der TPS Integration wird vorgestellt, der auf der Clusterung von TPS Punkten basiert, die innerhalb der analysierten Zeitreihe erschienen, um neue Konstruktionen systematisch zu identifizieren und ihre anfängliche Bewegungszeitreihen zu analysieren

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

A Multivariate Approach to Functional Neuro Modeling

This Ph.D. thesis, A Multivariate Approach to Functional Neuro Modeling, deals with the analysis and modeling of data from functional neuro imaging experiments. A multivariate dataset description is provided which facilitates efficient representation of typical datasets and, more importantly, provides the basis for a generalization theoretical framework relating model performance to model complexity and dataset size. Briefly summarized the major topics discussed in the thesis include: ffl An introduction of the representation of functional datasets by pairs of neuronal activity patterns and overall conditions governing the functional experiment, via associated micro- and macroscopic variables. The description facilitates an efficient microscopic re-representation, as well as a handle on the link between brain and behavior; the latter is obtained by hypothesizing variations in the micro- and macroscopic variables to be manifestations of an underlying system. ffl A review of two micros..