Radar, Insect Population Ecology, and Pest Management

Discussions included: (1) the potential role of radar in insect ecology studies and pest management; (2) the potential role of radar in correlating atmospheric phenomena with insect movement; (3) the present and future radar systems; (4) program objectives required to adapt radar to insect ecology studies and pest management; and (5) the specific action items to achieve the objectives

Subsurface sounders

Airborne or spaceborne electromagnetic systems used to detect subsurface features are discussed. Data are given as a function of resistivity of ground material, magnetic permeability of free space, and angular frequency. It was noted that resistivities vary with the water content and temperature

On Spectral Estimation and Bistatic Clutter Suppression in Radar Systems

Target detection serve as one of the primary objectives in a radar system. From observations, contaminated by receiver thermal noise and interference, the processor needs to determine between target absence or target presence in the current measurements. To enable target detection, the observations are filtered by a series of signal processing algorithms. The algorithms aim to extract information used in subsequent calculations from the observations. In this thesis and the appended papers, we investigate two techniques used for radar signal processing; spectral estimation and space-time adaptive processing.\ua0In this thesis, spectral estimation is considered for signals that can be well represented by a parametric model. The considered problem aims to estimate frequency components and their corresponding amplitudes and damping factors from noisy measurements. In a radar system, the problem of gridless angle-Doppler-range estimation can be formulated in this way. The main contribution of our work includes an investigation of the connection between constraints on rank and matrix structure with the accuracy of the estimates.Space-time adaptive processing is a technique used to mitigate the influence of interference and receiver thermal noise in airborne radar systems. To obtain a proper mitigation, an accurate estimate of the space-time covariance matrix in the currently investigated cell under test is required. Such an estimate is based on secondary data from adjacent range bins to the cell under test. In this work, we consider airborne bistatic radar systems. Such systems obtains non-stationary secondary data due to geometry-induced range variations in the angle-Doppler domain. Thus, the secondary data will not follow the same distribution as the observed snapshot in the cell under test. In this work, we present a method which estimates the space-time covariance matrix based upon a parametric model of the current radar scenario. The parameters defining the scenario are derived as a maximum likelihood estimate using the available secondary data. If used in a detector, this approach approximately corresponds to a generalized likelihood ratio test, as unknowns are replaced with their maximum likelihood estimates based on secondary data

Adaptive Illumination Patterns for Radar Applications

The fundamental goal of Fully Adaptive Radar (FAR) involves full exploitation of the joint, synergistic adaptivity of the radar\u27s transmitter and receiver. Little work has been done to exploit the joint space time Degrees-of-Freedom (DOF) available via an Active Electronically Steered Array (AESA) during the radar\u27s transmit illumination cycle. This research introduces Adaptive Illumination Patterns (AIP) as a means for exploiting this previously untapped transmit DOF. This research investigates ways to mitigate clutter interference effects by adapting the illumination pattern on transmit. Two types of illumination pattern adaptivity were explored, termed Space Time Illumination Patterns (STIP) and Scene Adaptive Illumination Patterns (SAIP). Using clairvoyant knowledge, STIP demonstrates the ability to remove sidelobe clutter at user specified Doppler frequencies, resulting in optimum receiver performance using a non-adaptive receive processor. Using available database knowledge, SAIP demonstrated the ability to reduce training data heterogeneity in dense target environments, thereby greatly improving the minimum discernable velocity achieved through STAP processing

FM airborne passive radar

The airborne application of Passive Bistatic Radar (PBR) is the latest evolution of the now established international interest in passive radar techniques. An airborne passive system is cheaper to construct, easier to cool, lighter and requires less power than a traditional active radar system. These properties make it ideal for installation on an Unmanned Aerial Vehicle (UAV), especially for the next generation of Low Observable (LO) UAVs, complementing the platforms LO design with an inherently Low Probability of Intercept (LPI) air-to-air and air-to-ground sensing capability. A comprehensive literature review identified a lack of practical and theoretical research in airborne passive bistatic radar and a quantitative model was designed in order to un- derstand the theoretical performance achievable using a hypothetical system and FM as the illuminator of opportunity. The results demonstrated a useable surveillance volume, assuming conservative estimates for the receiver parameters and allowed the scoping and specification of an airborne demonstrator system. The demonstrator system was subsequently designed and constructed and flown on airborne experiments to collect data for both air-to-air and air-to-ground operation analysis. Subsequent processing demonstrated the successful detection of air targets which correlated with the actual aircraft positions as recorded by a Mode-S/ADS-B receiver. This is the first time this has been conclusively demonstrated in the literature. Doppler Beam Sharpening was used to create a coarse resolution image allowing the normalised bistatic clutter RCS of the stationary surface clutter to be analysed. This is the first time this technique has been applied to an airborne passive system and has yielded the first quantitive values of normalised bistatic clutter RCS at VHF. This successful demonstration of airborne passive radar techniques provides the proof of concept and identifies the key research areas that need to be addressed in order to fully develop this technology

Suppression approach to main-beam deceptive jamming in FDA-MIMO radar using nonhomogeneous sample detection

Suppressing the main-beam deceptive jamming in traditional radar systems is challenging. Furthermore, the observations corrupted by false targets generated by smart deceptive jammers, which are not independent and identically distributed because of the pseudo-random time delay. This in turn complicates the task of jamming suppression. In this paper, a new main-beam deceptive jamming suppression approach is proposed, using nonhomogeneous sample detection in the frequency diverse array-multiple-input and multiple-output radar with non-perfectly orthogonal waveforms. First, according to the time delay or range difference, the true and false targets are discriminated in the joint transmit-receive spatial frequency domain. Subsequently, due to the range mismatch, the false targets are suppressed through a transmit-receive 2-D matched filter. In particular, in order to obtain the jamming-plus-noise covariance matrix with high accuracy, a nonhomogeneous sample detection method is developed. Simulation results are provided to demonstrate the detection performance of the proposed approach

US Army remotely piloted vehicle supporting technology program

Essential technology programs that lead to the full scale engineering development of the Aquila Remotely Piloted Vehicle system for U.S. Army are described. The Aquila system uses a small recoverable and reusable RPV to provide target acquisition, designation, and aerial reconnaissance mission support for artillery and smart munitions. Developments that will provide growth capabilities to the Aquila RPV system, as well as future RPV mission concepts being considered by the U.S. Army are presented

Maritime Moving Target Detection, Tracking and Geocoding Using Range-Compressed Airborne Radar Data

Eine regelmäßige und großflächige überwachung des Schiffsverkehrs gewinnt zunehmend an Bedeutung, vor allem auch um maritime Gefahrenlagen und illegale Aktivitäten rechtzeitig zu erkennen. Heutzutage werden dafür überwiegend das automatische Identifikationssystem (AIS) und stationäre Radarstationen an den Küsten eingesetzt. Luft- und weltraumgestützte Radarsensoren, die unabhängig vom Wetter und Tageslicht Daten liefern, können die vorgenannten Systeme sehr gut ergänzen. So können sie beispielsweise Schiffe detektieren, die nicht mit AIS-Transpondern ausgestattet sind oder die sich außerhalb der Reichweite der stationären AIS- und Radarstationen befinden. Luftgestützte Radarsensoren ermöglichen eine quasi-kontinuierliche Beobachtung von räumlich begrenzten Gebieten. Im Gegensatz dazu bieten weltraumgestützte Radare eine große räumliche Abdeckung, haben aber den Nachteil einer geringeren temporalen Abdeckung. In dieser Dissertation wird ein umfassendes Konzept für die Verarbeitung von Radardaten für die Schiffsverkehr-überwachung mit luftgestützten Radarsensoren vorgestellt. Die Hauptkomponenten dieses Konzepts sind die Detektion, das Tracking, die Geokodierung, die Bildgebung und die Fusion mit AIS-Daten. Im Rahmen der Dissertation wurden neuartige Algorithmen für die ersten drei Komponenten entwickelt. Die Algorithmen sind so aufgebaut, dass sie sich prinzipiell für zukünftige Echtzeitanwendungen eignen, die eine Verarbeitung an Bord der Radarplattform erfordern. Darüber hinaus eignen sich die Algorithmen auch für beliebige, nicht-lineare Flugpfade der Radarplattform. Sie sind auch robust gegenüber Lagewinkeländerungen, die während der Datenerfassung aufgrund von Luftturbulenzen jederzeit auftreten können. Die für die Untersuchungen verwendeten Daten sind ausschließlich entfernungskomprimierte Radardaten. Da das Signal-Rausch-Verhältnis von Flugzeugradar-Daten im Allgemeinen sehr hoch ist, benötigen die neuentwickelten Algorithmen keine vollständig fokussierten Radarbilder. Dies reduziert die Gesamtverarbeitungszeit erheblich und ebnet den Weg für zukünftige Echtzeitanwendungen. Der entwickelte neuartige Schiffsdetektor arbeitet direkt im Entfernungs-Doppler-Bereich mit sehr kurzen kohärenten Verarbeitungsintervallen (CPIs) der entfernungskomprimierten Radardaten. Aufgrund der sehr kurzen CPIs werden die detektierten Ziele im Dopplerbereich fokussiert abgebildet. Wenn sich die Schiffe zusätzlich mit einer bestimmten Radialgeschwindigkeit bewegen, werden ihre Signale aus dem Clutter-Bereich hinausgeschoben. Dies erhöht das Verhältnis von Signal- zu Clutter-Energie und verbessert somit die Detektierbarkeit. Die Genauigkeit der Detektion hängt stark von der Qualität der von der Meeresoberfläche rückgestreuten Radardaten ab, die für die Schätzung der Clutter-Statistik verwendet werden. Diese wird benötigt, um einen Detektions-Schwellenwert für eine konstante Fehlalarmrate (CFAR) abzuleiten und die Anzahl der Fehlalarme niedrig zu halten. Daher umfasst der vorgeschlagene Detektor auch eine neuartige Methode zur automatischen Extraktion von Trainingsdaten für die Statistikschätzung sowie geeignete Ozean-Clutter-Modelle. Da es sich bei Schiffen um ausgedehnte Ziele handelt, die in hochauflösenden Radardaten mehr als eine Auflösungszelle belegen, werden nach der Detektion mehrere von einem Ziel stammende Pixel zu einem physischen Objekten zusammengefasst, das dann in aufeinanderfolgenden CPIs mit Hilfe eines Bewegungsmodells und eines neuen Mehrzielverfolgungs-Algorithmus (Multi-Target Tracking) getrackt wird. Während des Trackings werden falsche Zielspuren und Geisterzielspuren automatisch erkannt und durch ein leistungsfähiges datenbankbasiertes Track-Management-System terminiert. Die Zielspuren im Entfernungs-Doppler-Bereich werden geokodiert bzw. auf den Boden projiziert, nachdem die Einfallswinkel (DOA) aller Track-Punkte geschätzt wurden. Es werden verschiedene Methoden zur Schätzung der DOA-Winkel für ausgedehnte Ziele vorgeschlagen und anhand von echten Radardaten, die Signale von echten Schiffen beinhalten, bewertet