Continuous Wavelet Transform and Hidden Markov Model Based Target Detection

Standard tracking filters perform target detection process by comparing the sensor output signal with a predefined threshold. However, selecting the detection threshold is of great importance and a wrongly selected threshold causes two major problems. The first problem occurs when the selected threshold is too low which results in increased false alarm rate. The second problem arises when the selected threshold is too high resulting in missed detection. Track-before-detect (TBD) techniques eliminate the need for a detection threshold and provide detecting and tracking targets with lower signal-to-noise ratios than standard methods. Although TBD techniques eliminate the need for detection threshold at sensor’s signal processing stage, they often use tuning thresholds at the output of the filtering stage. This paper presents a Continuous Wavelet Transform (CWT) and Hidden Markov Model (HMM) based target detection method for employing with TBD techniques which does not employ any thresholding

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)

Sea clutter simulation

Includes bibliograpical references.This dissertation presents the results of a study, the aim of which was the prediction of sea clutter characteristics including the temporal properties of the return signals as observed by a maritime surveillance radar system. The compound K distribution model used to generate clutter amplitude statistic enables the simulation of sea clutter with a good level of approximation to real radar data and this model forms the basis for the simulation of sea clutter amplitude statistic in this dissertation. Using this distribution, a sea clutter simulator is designed to generate correlated K distributed random variates from a predefined correlation function using the method by Ward and Tough [1 ]. Results from the sea clutter simulator shows that the simulated correlated random variates fit the theoretical K distribution PDF. Experimental sea clutter measurements were carried out using an experimental netted radar system. This was done at Scarborough Cape Town. Result obtained from the monostatic node is presented. This shows the amplitude statistics of the clutter as well as the temporal variation of the Doppler spectrum. Conclusions are drawn based on this results and suggestions made for further work

Scattering statistics of rock outcrops: Model-data comparisons and Bayesian inference using mixture distributions

The probability density function of the acoustic field amplitude scattered by the seafloor was measured in a rocky environment off the coast of Norway using a synthetic aperture sonar system, and is reported here in terms of the probability of false alarm. Interpretation of the measurements focused on finding appropriate class of statistical models (single versus two-component mixture models), and on appropriate models within these two classes. It was found that two-component mixture models performed better than single models. The two mixture models that performed the best (and had a basis in the physics of scattering) were a mixture between two K distributions, and a mixture between a Rayleigh and generalized Pareto distribution. Bayes' theorem was used to estimate the probability density function of the mixture model parameters. It was found that the K-K mixture exhibits significant correlation between its parameters. The mixture between the Rayleigh and generalized Pareto distributions also had significant parameter correlation, but also contained multiple modes. We conclude that the mixture between two K distributions is the most applicable to this dataset.Comment: 15 pages, 7 figures, Accepted to the Journal of the Acoustical Society of Americ

CA-CFAR Adjustment Factor Correction with a priori Knowledge of the Clutter Distribution Shape Parameter

Oceanic and coastal radars operation is affected because the targets information is received mixed with and undesired contribution called sea clutter. Specifically, the popular CA-CFAR processor is incapable of maintaining its design false alarm probability when facing clutter with statistical variations. In opposition to the classic alternative suggesting the use of a fixed adjustment factor, the authors propose a modification of the CA- CFAR scheme where the factor is constantly corrected according on the background signal statistical changes. Mathematically translated as a variation in the shape parameter of the clutter distribution, the background signal changes were simulated through the Weibull, Log-Normal and K distributions, deriving expressions which allow choosing an appropriate factor for each possible statistical state. The investigation contributes to the improvement of radar detection by suggesting the application of an adaptive scheme which assumes the clutter shape parameter is known a priori. The offered mathematical expressions are valid for three false alarm probabilities and several windows sizes, covering also a wide range of clutter conditions

Improved Shape Parameter Estimation in Pareto Distributed Clutter with Neural Networks

The main problem faced by naval radars is the elimination of the clutter input which is a distortion signal appearing mixed with target reflections. Recently, the Pareto distribution has been related to sea clutter measurements suggesting that it may provide a better fit than other traditional distributions. The authors propose a new method for estimating the Pareto shape parameter based on artificial neural networks. The solution achieves a precise estimation of the parameter, having a low computational cost, and outperforming the classic method which uses Maximum Likelihood Estimates (MLE). The presented scheme contributes to the development of the NATE detector for Pareto clutter, which uses the knowledge of clutter statistics for improving the stability of the detection, among other applications

MIMO Radar Target Localization and Performance Evaluation under SIRP Clutter

Multiple-input multiple-output (MIMO) radar has become a thriving subject of research during the past decades. In the MIMO radar context, it is sometimes more accurate to model the radar clutter as a non-Gaussian process, more specifically, by using the spherically invariant random process (SIRP) model. In this paper, we focus on the estimation and performance analysis of the angular spacing between two targets for the MIMO radar under the SIRP clutter. First, we propose an iterative maximum likelihood as well as an iterative maximum a posteriori estimator, for the target's spacing parameter estimation in the SIRP clutter context. Then we derive and compare various Cram\'er-Rao-like bounds (CRLBs) for performance assessment. Finally, we address the problem of target resolvability by using the concept of angular resolution limit (ARL), and derive an analytical, closed-form expression of the ARL based on Smith's criterion, between two closely spaced targets in a MIMO radar context under SIRP clutter. For this aim we also obtain the non-matrix, closed-form expressions for each of the CRLBs. Finally, we provide numerical simulations to assess the performance of the proposed algorithms, the validity of the derived ARL expression, and to reveal the ARL's insightful properties.Comment: 34 pages, 12 figure