Forcing scale invariance in multipolarization SAR change detection

This paper considers the problem of coherent (in the sense that both amplitudes and relative phases of the polarimetric returns are used to construct the decision statistic) multi-polarization SAR change detec- tion starting from the availability of image pairs exhibiting possible power mismatches/miscalibrations. The principle of invariance is used to characterize the class of scale-invariant decision rules which are insensitive to power mismatches and ensure the Constant False Alarm Rate (CFAR) property. A maximal invariant statistic is derived together with the induced maximal invariant in the parameter space which significantly compress the data/parameters domain. A Generalized Likelihood Ratio Test (GLRT) is synthesized both for the cases of two- and three-polarimetric channels. Interestingly, for the two-channel case, it is based on the comparison of the condition number of a data-dependent matrix with a suitable threshold. Some additional invariant decision rules are also proposed. The performance of the considered scale-invariant structures is compared to those from two non- invariant counterparts using both simulated and real radar data. The results highlight the robustness of the proposed method and the performance tradeoff involve

Change Detection for Multi-Polarization SAR

Il presente lavoro di tesi si inquadra nel contesto della change detection in immagini SAR. In particolare, la procedura di change detection si pone l'obiettivo di individuare i cambiamenti che avvengono in un area di interesse in un certo intervallo temporale a partire da una coppia coregistrata di immagini SAR rappresentative della scena di interesse nell'intervallo temporale considerato. Presupposto fondamentale delle analisi di change detection è che un cambiamento nella superficie osservata da un sensore corrisponda a un cambiamento di risposta nei dati telerilevati sensibilmente più rilevante rispetto ai cambiamenti dovuti ad altri fattori, quali le condizioni atmosferiche al momento delle acquisizioni, o l'umidità dei suoli o ancora differenze nelle condizioni di acquisizione dei dati telerilevati. Al fine di perseguire tale scopo, in letteratura aperta, vengono considerati due principali approcci noti come change detection incoerente e change detection coerente. A differenza dell'approccio coerente, nella change detection incoerente si cerca di rivelare variazioni del livello di potenza media di una determinata scena sfruttando solo le informazioni di intensità delle immagini disponibili trascurando così le informazioni di fase. L'obiettivo principale che si è inteso perseguire nel lavoro svolto, è stato quello di considerare un nuovo approccio per il problema della change detection basato sulla teoria dell'invarianza nei test di ipotesi considerando un modello di dati polarimetrico, ovvero, supponendo di avere diversità in termini di polarizzazione dei dati relativi alla scena di interesse. In particolare, il principio di invarianza consente, in fase di progetto, di forzare alcune interessanti proprietà della statistica di decisione permettendo di concentrarsi su regole decisionali che mostrano alcune simmetrie naturali implicando importanti proprietà pratiche come il comportamento CFAR (Constant False Alarm Ratio). Inoltre, l'uso del principio di invarianza porta ad una riduzione dei dati, in quanto, tutti i test invarianti possono essere espressi in termini di una statistica, chiamata massimale invariante, che organizza i dati originali in classi di equivalenza. In fase di sviluppo, dopo aver trovato un massimale invariante per il problema in esame si è osservato che il rivelatore invariante ottimo ad esso associato non è UMPI (Uniformly Most Powerful Invariant), quindi, non praticamente realizzabile. Di conseguenza, sono stati determinati alcuni ricevitori invarianti sub-ottimi, le cui prestazioni sono state valutate sia su dati simulati che su immagini SAR reali ad alta risoluzione. Successivamente, si è considerata una particolare struttura diagonale a blocchi per la matrice di covarianza polarimetrica. Imponendo tale vincolo al problema della change detection è stata introdotta una nuova regola di decisione basata sul criterio GLRT (Generalized Likelihood Ratio Test). Inoltre, seguendo un tale approccio, si è dimostrato che il ricevitore sintetizzato garantisce il comportamento CFAR. Tuttavia, nei problemi di change detection, può accadere che le due immagini vengano acquisite con angoli di vista leggermente diversi, o, che le proprietà di propagazione del mezzo cambino tra le due acquisizioni. Tali effetti, possono essere portati in conto in fase di progetto considerando un fattore di scala in termini di intensità. Se il sistema di rilevamento non è stato progettato per tenere conto di tali effetti, il disallineamento in termini di intensità tra le due immagini può introdurre dei falsi allarme con conseguente perdita in termini di capacità rivelazione del sistema di change detection. Per tale motivo, si introduce la possibilità di tenere conto di possibili variazioni di scala al fine di rendere più robusti i ricevitori sintetizzati. Nello specifico, una volta formulato analiticamente il problema considerato, viene sintetizzato il GLRT per i casi in cui si considerino due e tre canali e polarimetrici. Inoltre, utilizzando il principio di invarianza, in primo luogo si dimostra che i ricevitori basati sul GLRT soddisfano la proprietà CFAR, ed, in secondo luogo, vengono proposte alcune ulteriori regole decisionali invarianti. In tutti i casi di studio considerati, le analisi delle prestazioni sono state effettuate utilizzando sia dati simulati che immagini SAR reali ad alta risoluzione. In entrambi i casi, i risultati ottenuti hanno mostrato che alcuni degli algoritmi sviluppati forniscono prestazioni soddisfacenti in termini di capacità di rivelazione dei cambiamenti nell'area di interesse e dunque, rappresentano una buona soluzione per affrontare il problema di change detection

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

Deep learning based 3D object detection for automotive radar and camera fusion

La percepción en el dominio de los vehículos autónomos es una disciplina clave para lograr la automatización de los Sistemas Inteligentes de Transporte. Por ello, este Trabajo Fin de Máster tiene como objetivo el desarrollo de una técnica de fusión sensorial para RADAR y cámara que permita crear una representación del entorno enriquecida para la Detección de Objetos 3D mediante algoritmos Deep Learning. Para ello, se parte de la idea de PointPainting [1] y se adapta a un sensor en auge, el RADAR 3+1D, donde nube de puntos RADAR e información semántica de la cámara son agregadas para generar una representación enriquecida del entorno.Perception in the domain of autonomous vehicles is a key discipline to achieve the au tomation of Intelligent Transport Systems. Therefore, this Master Thesis aims to develop a sensor fusion technique for RADAR and camera to create an enriched representation of the environment for 3D Object Detection using Deep Learning algorithms. To this end, the idea of PointPainting [1] is used as a starting point and is adapted to a growing sensor, the 3+1D RADAR, in which the radar point cloud is aggregated with the semantic information from the camera.Máster Universitario en Ingeniería Industrial (M141