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)

A comparison of processing approaches for distributed radar sensing

Radar networks received increasing attention in recent years as they can outperform single monostatic or bistatic systems. Further attention is being dedicated to these systems as an application of the MIMO concept, well know in communications for increasing the capacity of the channel and improving the overall quality of the connection. However, it is here shown that radar network can take advantage not only from the angular diversity in observing the target, but also from a variety of ways of processing the received signals. The number of devices comprising the network has also been taken into the analysis. Detection and false alarm are evaluated in noise only and clutter from a theoretical and simulated point of view. Particular attention is dedicated to the statistics behind the processing. Experiments have been performed to evaluate practical applications of the proposed processing approaches and to validate assumptions made in the theoretical analysis. In particular, the radar network used for gathering real data is made up of two transmitters and three receivers. More than two transmitters are well known to generate mutual interference and therefore require additional e�fforts to mitigate the system self-interference. However, this allowed studying aspects of multistatic clutter, such as correlation, which represent a first and novel insight in this topic. Moreover, two approaches for localizing targets have been developed. Whilst the first is a graphic approach, the second is hybrid numerical (partially decentralized, partially centralized) which is clearly shown to improve dramatically the single radar accuracy. Finally the e�ects of exchanging angular with frequency diversity are shown as well in some particular cases. This led to develop the Frequency MIMO and the Frequency Diverse Array, according to the separation of two consecutive frequencies. The latter is a brand new topic in technical literature, which is attracting the interest of the technical community because of its potential to generate range-dependant patterns. Both the latter systems can be used in radar-designing to improve the agility and the effciency of the radar

Modeling and Mitigation of Wireless Communications Interference for Spectrum Sharing with Radar

Due to both economic incentives and policy mandates, researchers increasingly face the challenge of enabling spectrum sharing between radar and wireless communications systems. In the past eight years, researchers have begun to suggest a wide variety of approaches to radar-communications spectrum sharing, ranging from transmitter design to receiver design, from spatial to temporal to other-dimensional multiplexing, and from cooperative to non-cooperative sharing. Within this diverse field of innovation, this dissertation makes two primary contributions. First, a model for wireless communications interference and its effects on adaptive-threshold radar detection is proposed. Based on both theoretical and empirical study, we find evidence for both Gaussian and non-Gaussian communications interference models, depending on the modeling situation. Further, such interference can impact radar receivers via two mechanisms—model mismatch and boost to the underlying noise floor—and both mechanisms deserve attention. Second, an innovative signal processing algorithm is proposed for radar detection in the presence of cyclostationary, linearly-modulated, digital communications (LMDC) interference (such as OFDM or CDMA) and a stationary background component. The proposed detector consists of a novel whitening filter followed by the traditional matched filter. Performance results indicate that the proposed cyclostationary-based detector outperforms a standard equivalent detector based on a stationary interference model, particularly when the number of cyclostationary LMDC transmitters is small and their interference-to-noise ratio (INR) is large relative to the stationary background

A simulation of the single scan accuracy of a two-dimensional pulsed surveillance radar

Bibliography: leaves 194-198.The following dissertation considers the single-scan two-dimensional positional accuracy of a pulsed surveillance radar. The theoretical aspects to the positional accuracy are considered and a generalized analytical approach is presented. Practical position estimators are often complex, and theoretical predictions of their performance generally yield unfriendly mathematical equations. In order to evaluate the performance of these estimators, a simulation method is described based on replicating the received video signal. The accuracy of such a simulation is determined largely by the accuracy of the models applied, and these are considered in detail. Different azimuth estimation techniques are described, and their performances are evaluated with the aid of the signal simulation. The best azimuth accuracy performance is obtained with the class of analogue processing estimators, but they are found to be more susceptible to interference than their binary processing counterparts. The class of binary processing estimators offer easily implemented techniques which are relatively insensitive to radar cross-section scintillation characteristics. A hybrid estimator, using both analogue and binary processing, is also evaluated and found to give an improved accuracy performance over the binary processing method while still maintaining the relative insensitivity to radar cross-section fluctuation

A Weak Target Detection Algorithm IAR-STFT Based on Correlated K-distribution Sea Clutter Model

The detection performance of weak target on sea is affected by the special effects of sea clutter amplitude. Aiming at the time and space correlated of sea clutter, the correlated K-distribution sea clutter model is established by the sphere invariant random process algorithm. To solve the problems of range migration (RM) and Doppler frequency migration (DFM) of moving target in the case of long-time coherent accumulation, a novel integration detection algorithm, improved axis rotation short-time Fourier transform (IAR-STFT) is proposed in this paper, which is based on a generalization of traditional Fourier transform (FT) algorithm and combined with improved axis rotation. IAR-STFT not only can eliminate the RM effect by searching for the target motion parameters, but also can divide the non-stationary echo signal without range migration into several blocks. Each block of signal can be regarded as a stationary signal without DFM and FFT is performed on each signal separately. The signals of each block are accumulated to detect the target in the background of the above sea clutter. Finally, the effectiveness of the algorithm is verified by simulation. The results show that the detection ability of this algorithm is better than that of Radon-fractional Fourier transform, generalized Radon Fourier transform and Radon-Lv's distribution in low SNR environment, e.g., when the SNR is -45dB, the detection ability of this algorithm is about 55%, which is higher than that of Radon-fractional Fourier transform, generalized Radon Fourier transform and Radon-Lv's distribution