Adaptive Radar Detection of Dim Moving Targets in Presence of Range Migration

This paper addresses adaptive radar detection of dim moving targets. To circumvent range migration, the detection problem is formulated as a multiple hypothesis test and solved applying model order selection rules which allow to estimate the "position" of the target within the CPI and eventually detect it. The performance analysis proves the effectiveness of the proposed approach also in comparison to existing alternatives.Comment: 5 pages, 2 figures, submitted to IEEE Signal Processing Letter

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

Multi-Target Detection Capability of Linear Fusion Approach Under Different Swerling Models of Target Fluctuation

In evolving radar systems, detection is regarded as a fundamental stage in their receiving end. Consequently, detection performance enhancement of a CFAR variant represents the basic requirement of these systems, since the CFAR strategy plays a key role in automatic detection process. Most existing CFAR variants need to estimate the background level before constructing the detection threshold. In a multi-target state, the existence of spurious targets could cause inaccurate estimation of background level. The occurrence of this effect will result in severely degrading the performance of the CFAR algorithm. Lots of research in the CFAR design have been achieved. However, the gap in the previous works is that there is no CFAR technique that can operate in all or most environmental varieties. To overcome this challenge, the linear fusion (LF) architecture, which can operate with the most environmental and target situations, has been presented

Auto-regressive model based polarimetric adaptive detection scheme part I: Theoretical derivation and performance analysis

This paper deals with the problem of target detection in coherent radar systems exploiting polarimetric diversity. We resort to a parametric approach and we model the disturbance affecting the data as a multi-channel autoregressive (AR) process. Following this model, a new polarimetric adaptive detector is derived, which aims at improving the target detection capability while relaxing the requirements on the training data size and the computational burden with respect to existing solutions. A complete theoretical characterization of the asymptotic performance of the derived detector is provided, using two different target fluctuation models. The effectiveness of the proposed approach is shown against simulated data, in comparison with alternative existing solutions

A neural circuit for navigation inspired by C. elegans Chemotaxis

We develop an artificial neural circuit for contour tracking and navigation inspired by the chemotaxis of the nematode Caenorhabditis elegans. In order to harness the computational advantages spiking neural networks promise over their non-spiking counterparts, we develop a network comprising 7-spiking neurons with non-plastic synapses which we show is extremely robust in tracking a range of concentrations. Our worm uses information regarding local temporal gradients in sodium chloride concentration to decide the instantaneous path for foraging, exploration and tracking. A key neuron pair in the C. elegans chemotaxis network is the ASEL & ASER neuron pair, which capture the gradient of concentration sensed by the worm in their graded membrane potentials. The primary sensory neurons for our network are a pair of artificial spiking neurons that function as gradient detectors whose design is adapted from a computational model of the ASE neuron pair in C. elegans. Simulations show that our worm is able to detect the set-point with approximately four times higher probability than the optimal memoryless Levy foraging model. We also show that our spiking neural network is much more efficient and noise-resilient while navigating and tracking a contour, as compared to an equivalent non-spiking network. We demonstrate that our model is extremely robust to noise and with slight modifications can be used for other practical applications such as obstacle avoidance. Our network model could also be extended for use in three-dimensional contour tracking or obstacle avoidance

A method for the prediction of detection ranges for pulsed doppler radar

Modern radar systems must provide greater detection ranges both against high and low altitude targets because of the significant advances in weapon speed and range. Extended range indicates that the power transmitted by the radar must be increased. It follows, that ground return becomes a problem even at high altitudes. There are at present three basic types of radars which are (1) pulsed, (2) continuous wave, and (3) pulsed doppler radar. The conventional pulsed radar now closely approaches the theoretical optimum performance; however, it does not have the inherent ability to distinguish between ground return and moving targets. The continuous wave radar has the ability to distinguish between fixed and moving targets but does not retain the time form of the information and also the continuous wave radar has practical difficulties which limit the usefulness of this system in airborne applications. The pulsed doppler radar detects the doppler frequency shift of moving targets, as in the continuous wave radar, while retaining the time form of the returned information as in pulsed radar systems. It is important to be able to evaluate and predict the operation of a radar as well as the comparison of different radars. Range performance and detection range capabilities are methods by which radars are compared and their operation predicted. Statement of the problem. It is the purpose of this study to present a method for computing the range performance of an air-interceptor pulsed doppler radar in terms of detection ranges. The analysis of the detection range performance includes target scintillation --The Problem and Definitions of Terms Used, pages 1-2

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)

Modified GLRT and AMF framework for adaptive detectors

©2007 IEEE. Personal use of this material is permitted. However, permission to reprint/republish this material for advertising or promotional purposes or for creating new collective works for resale or redistribution to servers or lists, or to reuse any copyrighted component of this work in other works must be obtained from the IEEE."This material is presented to ensure timely dissemination of scholarly and technical work. Copyright and all rights therein are retained by authors or by other copyright holders. All persons copying this information are expected to adhere to the terms and constraints invoked by each author's copyright. In most cases, these works may not be reposted without the explicit permission of the copyright holder."The well-known general problem of signal detection in background interference is addressed for situations where a certain statistical description of the interference is unavailable, but is replaced by the observation of some secondary (training) data that contains only the interference. For the broad class of interferences that have a large separation between signal-and noise-subspace eigenvalues, we demonstrate that adaptive detectors which use a diagonally loaded sample covariance matrix or a fast maximum likelihood (FML) estimate have significantly better detection performance than the traditional generalized likelihood ratio test (GLRT) and adaptive matched filter (AMI') detection techniques, which use a maximum likelihood (ML) covariance matrix estimate. To devise a theoretical framework that can generate similarly efficient detectors, two major modifications are proposed for Kelly's traditional GLRT and AMF detection techniques. First, a two-set GLRT decision rule takes advantage of an a priori assignment of different functions to the primary and secondary data, unlike the Kelly rule that was derived without this. Second, instead of ML estimates of the missing parameters in both GLRT and AMF detectors, we adopt expected likelihood (EL) estimates that have a likelihood within the range of most probable values generated by the actual interference covariance matrix. A Gaussian model of fluctuating target signal and interference is used in this study. We demonstrate that, even under the most favorable loaded sample-matrix inversion (LSMI) conditions, the theoretically derived EL-GLRT and FL-AMF techniques (where the loading factor is chosen from the training data using the EL matching principle) gives the same detection performance as the loaded AMF technique with a proper a priori data-invariant loading factor. For the least favorable conditions, our EL-AMF method is still superior to the standard AMF detector, and may be interpreted as an intelligent (data-dep- endent) method for selecting the loading factor.Yuri I. Abramovich, Nicholas K. Spencer, Alexei Y. Gorokho