Three dimensional scattering center imaging techniques

Two methods to image scattering centers in 3-D are presented. The first method uses 2-D images generated from Inverse Synthetic Aperture Radar (ISAR) measurements taken by two vertically offset antennas. This technique is shown to provide accurate 3-D imaging capability which can be added to an existing ISAR measurement system, requiring only the addition of a second antenna. The second technique uses target impulse responses generated from wideband radar measurements from three slightly different offset antennas. This technique is shown to identify the dominant scattering centers on a target in nearly real time. The number of measurements required to image a target using this technique is very small relative to traditional imaging techniques

Persepsi pelajar sarjana muda kejuruteraan elektrik terhadap program latihan industri, Kolej Universiti Teknologi Tun Hussein Onn

Kajian ini dijalankan bertujuan untuk mengetahui persepsi Pelajar Sarjana Muda Kejuruteraan Elektrik Terhadap Program Latihan Industri, KUiTTHO berdasarkan kepada 4 faktor iaitu kesesuaian penempatan program latihan industri, kesesuaian pendedahan pelajaran teori di KUiTTHO dan amali di tempat program latihan industri, tahap kerjasama yang diberikan oleh pihak industri kepada pelajar d a n kesediaan pelajar melakukan kerja yang diberi semasa program latihan industri. Sampel kajian adalah terdiri daripada pelajar-pelajar Sarjana Mud a Kejuruteraan Elektrik di KUITTHO yang telah menjalani program latihan industri. Set soal selidik terdiri daripada 3 bahagian iaitu bahagian A yang bertujuan untuk mendapatkan maklumat diri responden manakala bahagian Bertujuan untuk mengetahui kesesuaian program latihan industri yang telah diikuti oleh pelajar dan bahagian C adalah cadangan untuk meningkatkan mutu program latihan industri. Data - data yang diperolehi dianalisis menggunakan perisisan SPSS 10.0 for Windows (Statistical Package for the Social Science version 10) dan dipersembahkan dalam bentuk peratusan, carta dan keterangan analisis. Dapatan kajian secara umumnya menunjukkan reaksi positif dimana bagi semua aspek menunjukkan min keseluruhan yang tingg

Scattering Center Extraction and Recognition Based on ESPRIT Algorithm

Inverse Synthetic Aperture Radar (ISAR) generates high quality radar images even in low visibility. And it provides important physical features for space target recognition and location. This thesis focuses on ISAR rapid imaging, scattering center information extraction, and target classification. Based on the principle of Fourier imaging, the backscattering field of radar target is obtained by physical optics (PO) algorithm, and the relation between scattering field and objective function is deduced. According to the resolution formula, the incident parameters of electromagnetic wave are set reasonably. The interpolation method is used to realize three-dimensional (3D) simulation of aircraft target, and the results are compared with direct imaging results. CLEAN algorithm extracts scattering center information effectively. But due to the limitation of resolution parameters, traditional imaging can’t meet the actual demand. Therefore, the super-resolution Estimation of Signal Parameters via Rotational Invariance Techniques (ESPRIT) algorithm is used to obtain spatial target location information. The signal subspace and noise subspace are orthogonal to each other. By combining spatial smoothing method with ESPRIT algorithm, the physical characteristics of geometric target scattering center are obtained accurately. In particular, the proposed method is validated on complex 3D aircraft targets and it proves that this method is applied to most scattering mechanisms. The distribution of scattering centers reflects the geometric information of the target. Therefore, the electromagnetic image to be recognized and ESPRIT image are matched by the domain matching method. And the classification results under different radii are obtained. In addition, because the neural network can extract rich image features, the improved ALEX network is used to classify and recognize target data processed by ESPRIT. It proves that ESPRIT algorithm can be used to expand the existing datasets and prepare for future identification of targets in real environments. Final a visual classification system is constructed to visually display the results

C&R Tree based Air Target Classification Using Kinematics

Since the improvement in Anti Radar Material technology and stealth technology grows, there are immense counter measures that have opened to deny such technologies for classification to the adversary. At the same time it is observed that radar is continuously tracking the air target. This track data represents the kinematics which can be efficiently manipulated for effective classification without being deceived. The present study uses decision tree based classifier, specifically Classification and Regression Tree (CRT) algorithm over certain significant feature vectors. It classifies the data set of an air target into a target class where feature vectors are derived from the Radar Track Data using Matlab code. The work presented here aims to assess the performance of CRT. Although the methods and results presented here are for Air Target Classification, they may give insight for other applications

An introduction to radar Automatic Target Recognition (ATR) technology in ground-based radar systems

This paper presents a brief examination of Automatic Target Recognition (ATR) technology within ground-based radar systems. It offers a lucid comprehension of the ATR concept, delves into its historical milestones, and categorizes ATR methods according to different scattering regions. By incorporating ATR solutions into radar systems, this study demonstrates the expansion of radar detection ranges and the enhancement of tracking capabilities, leading to superior situational awareness. Drawing insights from the Russo-Ukrainian War, the paper highlights three pressing radar applications that urgently necessitate ATR technology: detecting stealth aircraft, countering small drones, and implementing anti-jamming measures. Anticipating the next wave of radar ATR research, the study predicts a surge in cognitive radar and machine learning (ML)-driven algorithms. These emerging methodologies aspire to confront challenges associated with system adaptation, real-time recognition, and environmental adaptability. Ultimately, ATR stands poised to revolutionize conventional radar systems, ushering in an era of 4D sensing capabilities

LOG-POLAR AND POLAR IMAGE FOR RECOGNITION TARGETS

ABSTRACT We describe in this abstract, data processing algorithms applied on radar image in order to extract feature descriptors and then to perform recognition task. Several kinds of descriptors can be used to acquire information about target characteristics from radar images such as ISAR (Inverse Synthetic Aperture Radar) images. We present in this abstract two types of vector descriptors extracted from two minds of transformed images so-called polar and log-polar images obtained respectively via the polar and log-polar mapping. In order to guarantee the invariance of some geometrical transformation, additional processing are proposed. In this paper, we present our approach to extract feature vectors obtained on the both transformed images. In the classification step, the Support Vector machine will be used in the field of radar experimentation

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

Introduction to Drone Detection Radar with Emphasis on Automatic Target Recognition (ATR) technology

This paper discusses the challenges of detecting and categorizing small drones with radar automatic target recognition (ATR) technology. The authors suggest integrating ATR capabilities into drone detection radar systems to improve performance and manage emerging threats. The study focuses primarily on drones in Group 1 and 2. The paper highlights the need to consider kinetic features and signal signatures, such as micro-Doppler, in ATR techniques to efficiently recognize small drones. The authors also present a comprehensive drone detection radar system design that balances detection and tracking requirements, incorporating parameter adjustment based on scattering region theory. They offer an example of a performance improvement achieved using feedback and situational awareness mechanisms with the integrated ATR capabilities. Furthermore, the paper examines challenges related to one-way attack drones and explores the potential of cognitive radar as a solution. The integration of ATR capabilities transforms a 3D radar system into a 4D radar system, resulting in improved drone detection performance. These advancements are useful in military, civilian, and commercial applications, and ongoing research and development efforts are essential to keep radar systems effective and ready to detect, track, and respond to emerging threats.Comment: 17 pages, 14 figures, submitted to a journal and being under revie