Procesamiento de señales de radar en presencia de clutter dinámico

El radar es un sistema de sensado remoto que utiliza técnicas de procesamiento estadístico de señales para obtener información de la señal recibida. Los radares convencionales son sistemas activos que operan transmitiendo energía en forma de ondas electromagnéticas y recibiendo las señales reflejadas por el entorno y el objeto iluminado. Una de las dificultades a tener en cuenta en los sistemas de radar es que la señal de interés suele encontrarse obscurecida por las reflexiones producidas por el ambiente, fenómeno al que se denomina {\it clutter}. Generalmente, y dependiendo de la aplicación, el clutter es considerado una fuente de interferencia y perturbaciones cuyos efectos se deben eliminar o reducir. Por lo tanto, en vista de su naturaleza aleatoria, es importante el desarrollo de métodos estadísticos de procesamiento de señales para poder detectar objetivos y estimar sus propiedades en situaciones de clutter intenso y dinámico. Para obtener algoritmos eficientes, es fundamental utilizar modelos realistas de las señales recibidas por el radar. Estos modelos deben enfatizar las diferencias entre el objeto de interés y el clutter. De esta forma, los métodos de procesamiento de señal son usados para separar el objetivo del clutter y reducir el efecto degradante de este último. En esta tesis se aborda el problema de detección en presencia de clutter dinámico para aplicaciones de radar. En especial se desarrollan modelos que contemplan las variaciones del escenario y utilizan la historia del clutter para mejorar su caracterización en el instante actual y las predicciones a tiempo futuro. La primera alternativa considera el clutter como una serie temporal que presenta heteroscedasticidad condicional autorregresiva generalizada, utilizando los denominados procesos GARCH. Este tipo de procesos poseen la característica de ser impulsivos, pero presentan la desventaja de que no cuentan con una expresión explícita para su función densidad de probabilidad. Por este motivo, se analizan alternativas para estimar sus parámetros y determinar la calidad de la estimación. Asimismo, se adaptan los test de hipótesis usuales para deducir un esquema de detección basado en el modelo GARCH. Con el fin de incorporar información de múltiples pulsos en los instantes de decisión, se extiende el modelo anterior combinando un proceso GARCH en dos dimensiones (GARCH-2D) con un proceso autorregresivo (AR) y se deriva el detector correspondiente para este modelo de clutter. La parte GARCH-2D del modelo preserva la propiedad impulsiva de los procesos GARCH y la AR en las innovaciones permite modelar la correlación pulso a pulso que existe en los datos. En ambos casos se deducen expresiones para las probabilidades de falsa alarma y, dada su complejidad matemática, la probabilidad de detección se evalúa por medio de simulaciones numéricas. Además, se analiza la sensibilidad del desempeño de los detectores ante errores en la estimación de sus parámetros. A pesar de que no resultan de tasa de falsa alarma constante, muestran un comportamiento robusto en situaciones prácticas. Por último, el desempeño de los detectores propuestos es comparado con algoritmos de detección existentes en la literatura utilizando mediciones reales de clutter marítimo. Los resultados muestran que presentan un mejor desempeño respecto de los demás detectores, es decir, una probabilidad de detección mayor para una tasa de falsa alarma menor, independientemente de la relación señal a clutter. Finalmente se estudia el problema de estimación secuencial de los parámetros de los procesos GARCH. Si bien de los análisis de sensibilidad se concluye que en los detectores porpuestos no es necesaria una actualización frecuente de los mismos, su estimación es la etapa de mayor costo computacional en los esquemas de detección propuestos. Siguiendo el enfoque de estimación Bayesiano se deduce un estimador lineal de mínimo error cuadrático medio para la varianza condicional de los procesos GARCH, que es el parámetro del cual depende el estadístico de los detectores desarrollados. La deducción del algoritmo es análoga a la del filtro de Kalman, pero en este caso las matrices del sistema son aleatorias.Facultad de Ingenierí

Modeling and performance estimation for airborne minefield detection system

Many programs aimed at airborne mine and minefield detection are being pursued and different algorithms are being developed and evaluated to achieve performance specifications. Thus far, no single algorithm or detection architecture has been able to fulfill the performance specifications for different mine and minefield detection scenarios...a need exists for a simulation based approach. One such simulation system is developed and evaluated in this thesis. The factors affecting the performance of an airborne detection system include physical parameters (type of background, time of day), data collection parameters (swath width, number of steps, in-step and in-flight overlap), and minefield scenarios. Data collection parameters are included in the simulation tool. False alarms and mine statistics are modeled based on the available data collected as a part of the developmental programs. Various mine and minefield detection algorithms are modeled and evaluated. Simulations are run, and Receiver Operating Characteristic (ROC) curves are used to evaluate the performance at both the mine and minefield levels. Analytical models for minefield detection performance are formulated and used to validate the simulated performance --Abstract, page iii

Sensor Signal and Information Processing II

In the current age of information explosion, newly invented technological sensors and software are now tightly integrated with our everyday lives. Many sensor processing algorithms have incorporated some forms of computational intelligence as part of their core framework in problem solving. These algorithms have the capacity to generalize and discover knowledge for themselves and learn new information whenever unseen data are captured. The primary aim of sensor processing is to develop techniques to interpret, understand, and act on information contained in the data. The interest of this book is in developing intelligent signal processing in order to pave the way for smart sensors. This involves mathematical advancement of nonlinear signal processing theory and its applications that extend far beyond traditional techniques. It bridges the boundary between theory and application, developing novel theoretically inspired methodologies targeting both longstanding and emergent signal processing applications. The topic ranges from phishing detection to integration of terrestrial laser scanning, and from fault diagnosis to bio-inspiring filtering. The book will appeal to established practitioners, along with researchers and students in the emerging field of smart sensors processing

Real-time localization using received signal strength

Locating and tracking assets in an indoor environment is a fundamental requirement for several applications which include for instance network enabled manufacturing. However, translating time of flight-based GPS technique for indoor solutions has proven very costly and inaccurate primarily due to the need for high resolution clocks and the non-availability of reliable line of sight condition between the transmitter and receiver. In this dissertation, localization and tracking of wireless devices using radio signal strength (RSS) measurements in an indoor environment is undertaken. This dissertation is presented in the form of five papers. The first two papers deal with localization and placement of receivers using a range-based method where the Friis transmission equation is used to relate the variation of the power with radial distance separation between the transmitter and receiver. The third paper introduces the cross correlation based localization methodology. Additionally, this paper also presents localization of passive RFID tags operating at 13.56MHz frequency or less by measuring the cross-correlation in multipath noise from the backscattered signals. The fourth paper extends the cross-correlation based localization algorithm to wireless devices operating at 2.4GHz by exploiting shadow fading cross-correlation. The final paper explores the placement of receivers in the target environment to ensure certain level of localization accuracy under cross-correlation based method. The effectiveness of our localization methodology is demonstrated experimentally by using IEEE 802.15.4 radios operating in fading noise rich environment such as an indoor mall and in a laboratory facility of Missouri University of Science and Technology. Analytical performance guarantees are also included for these methods in the dissertation --Abstract, page iv