Technique-Based Exploitation Of Low Grazing Angle SAR Imagery Of Ship Wakes

The pursuit of the understanding of the effect a ship has on water is a field of study that is several hundreds of years old, accelerated during the years of the industrial revolution where the efficiency of a ship’s engine and hull determined the utility of the burgeoning globally important sea lines of communication. The dawn of radar sensing and electronic computation have expanding this field of study still further where new ground is still being broken. This thesis looks to address a niche area of synthetic aperture radar imagery of ship wakes, specifically the imaging geometry utilising a low grazing angle, where significant non-linear effects are often dominant in the environment. The nuances of the synthetic aperture radar processing techniques compounded with the low grazing angle geometry to produce unusual artefacts within the imagery. It is the understanding of these artefacts that is central to this thesis. A sub-aperture synthetic aperture radar technique is applied to real data alongside coarse modelling of a ship and its wake before finally developing a full hydrodynamic model for a ship’s wake from first principles. The model is validated through comparison with previously developed work. The analysis shows that the resultant artefacts are a culmination of individual synthetic aperture radar anomalies and the reaction of the radar energy to the ambient sea surface and spike events

Investigation of non-cooperative target recognition of small and slow moving air targets in modern air defence surveillance radar

This thesis covers research in the field of non-cooperative target recognition given the limitations of modern air defence surveillance radars. The potential presence of low observable manned or unmanned targets within the vast surveillance volume demand highly sensitive systems. This may again introduce unwanted detections of single birds of comparable radar cross section, previously avoided by use of wide clutter rejection filters and sensitivity time control. The demand for methods effectively separating between birds and slow moving manmade targets is evident. The research questions addressed are connected to identification of characteristic features of birds and manmade targets of comparable size. Ultimately the goal has been to find methods that can utilize such features to effectively distinguish between the classes. In contrast to the vast majority of non-cooperative target recognition publications, this thesis includes non-rigid targets covering a range of dielectric properties and targets falling in the resonant and Rayleigh scattering regions. These factors combined with insufficient spatial resolution for classification require alternative approaches such as utilization of periodic RCS modulation, micro-Doppler- and polarimetric signatures. Signatures of birds and UAVs are investigated through electromagnetic prediction and radar measurements. A flexible and fully polarimetric radar capable of simultaneous operation in both L- and S-band is developed for collection of relevant signatures. Inspired by the use of polarimetric radar for classification of precipitation covered in the weather radar literature, focus has been on using similar methods to recognize signatures of rotors, propellers and bird wings. Novel micro-Doppler signatures combining polarimetric information from this sensor is found to hold information about the orientation of such target parts. This information combined with several other features is evaluated for classification. The benefit from involving polarimetric measurements is especially investigated, and is found to be highly valuable when information provided by other methods is limited

Improvement of detection and tracking techniques in multistatic passive radar systems. (Mejora de técnicas de detección y seguimiento en sistemas radar pasivos multiestáticos)

Esta tesis doctoral es el resultado de una intensa actividad investigadora centrada en los sensores radar pasivos para la mejora de las capacidades de detección y seguimiento en escenarios complejos con blancos terrestres y pequeños drones. El trabajo de investigación se ha llevado a cabo en el grupo de investigación coordinado por la Dra. María Pilar Jarabo Amores, dentro del marco diferentes proyectos: IDEPAR (“Improved DEtection techniques for PAssive Radars”), MASTERSAT (“MultichAnnel paSsive radar receiver exploiting TERrestrial and SATellite Illuminators”) y KRIPTON (“A Knowledge based appRoach to passIve radar detection using wideband sPace adapTive prOcessiNg”) financiados por el Ministerio de Economía y Competitividad de España; MAPIS (Multichannel passive ISAR imaging for military applications) y JAMPAR (“JAMmer-based PAssive Radar”), financiados por la Agencia Europea de Defensa (EDA) . El objetivo principal es la mejora de las técnicas de detección y seguimiento en radares pasivos con configuraciones biestáticas y multiestaticas. En el documento se desarrollan algoritmos para el aprovechamiento de señales procedentes de distintos iluminadores de oportunidad (transmisores DVB-T, satélites DVB-S y señales GPS). Las soluciones propuestas han sido integradas en el demostrador tecnológico IDEPAR, desarrollado y actualizado bajo los proyectos mencionados, y validadas en escenarios reales declarados de interés por potenciales usuarios finales (Direccion general de armamento y material, instituto nacional de tecnología aeroespacial y la armada española). Para el desarrollo y evaluación de cadenas de las cadenas de procesado, se plantean dos casos de estudio: blancos terrestres en escenarios semiurbanos edificios y pequeños blancos aéreos en escenarios rurales y costeros. Las principales contribuciones se pueden resumir en los siguientes puntos: • Diseño de técnicas de seguimiento 2D en el espacio de trabajo rango biestático-frecuencia Doppler: se desarrollan técnicas de seguimiento para los dos casos de estudio, localización de blancos terrestres y pequeños drones. Para es último se implementan técnicas capaces de seguir tanto el movimiento del dron como su firma Doppler, lo que permite implementar técnicas de clasificación de blancos. • Diseño de técnicas de seguimiento de blancos capaces de integrar información en el espacio 3D (rango, Doppler y acimut): se diseñan técnicas basadas en procesado en dos etapas, una primera con seguimiento en 2D para el filtrado de falsas alarmas y la segunda para el seguimiento en 3D y la conversión de coordenadas a un plano local cartesiano. Se comparan soluciones basadas en filtros de Kalman para sistemas tanto lineales como no lineales. • Diseño de cadenas de procesado para sistemas multiestáticos: la información estimada del blanco sobre múltiples geometrías biestáticas es utilizada para incremento de las capacidades de localización del blanco en el plano cartesiano local. Se presentan soluciones basadas en filtros de Kalman para sistemas no lineales explotando diferentes medidas biestáticas en el proceso de transformación de coordenadas, analizando las mejoras de precisión en la localización del blanco. • Diseño de etapas de procesado para radares pasivos basados en señales satelitales de las constelaciones GPS DVB-S. Se estudian las características de las señales satelitales identificando sus inconvenientes y proponiendo cadenas de procesado que permitan su utilización para la detección y seguimiento de blancos terrestres. • Estudio del uso de señales DVB-T multicanal con gaps de transmisión entre los diferentes canales en sistemas radares pasivos. Con ello se incrementa la resolución del sistema, y las capacidades de detección, seguimiento y localización. Se estudia el modelo de señal multicanal, sus efectos sobre el procesado coherente y se proponen cadenas de procesado para paliar los efectos adversos de este tipo de señales

Subspace-based methodologies for the non-cooperative identification of aircraft by means of a synthetic database of radar signatures

Una de las principales preocupaciones dentro del mundo de la aviación es la identificación rápida, eficaz y fiable de cualquier objeto observado que se encuentre a cualquier distancia y bajo cualquier condición atmosférica. Gracias a los avances en tecnología radar, esto se ha conseguido. De hecho, los radares son los sensores más adecuados para el reconocimiento de blancos en vuelo ya que pueden operar en cualquier condición. El reconocimiento de blancos mediante radar es hoy un hecho, existiendo sistemas IFF (Identification Friend or Foe) capaces de comunicarse con una aeronave haciendo posible que ella misma se identifique por sí sola. Sin embargo, esta necesidad de comunicación directa puede ser un inconveniente en ciertos momentos. Así, aparecen las técnicas no cooperativas o NCTI (Non-Cooperative Target Identification), que no establecen ninguna comunicación con el blanco y normalmente hacen uso de radares de alta resolución. Éstos ven los blancos como compuestos por diversos puntos que dispersan la energía emitida por el radar, generando así una imagen de la reflectividad de un blanco, lo que se ha llamado su firma radar. Comparando dicha firma radar con una base de datos de firmas radar de blancos conocidos es posible establecer, mediante una serie de algoritmos de identificación, el tipo de blanco iluminado por el radar. Uno de los temas más cuestionados es cómo poblar y actualizar esta base de datos de firmas radar. De manera ideal, la base de datos debería de contener medidas de blancos reales en vuelo; desafortunadamente, la principal desventaja de esta estrategia radica en la dificultad de obtener firmas radar de aviones neutrales o enemigos. Por esta razón, esta tesis propone utilizar firmas radar de blancos ideales, generadas mediante simulaciones electromagnéticas, como base de datos. Con el avance de las herramientas de predicción electromagnética es posible obtener de manera rápida y a bajo coste firmas radar de cualquier blanco deseado y en cualquier orientación. De este modo, el principal objetivo de esta tesis yace en el desarrollo de algoritmos eficientes de identificación de aeronaves en vuelo de manera no cooperativa, con altas tasas de acierto y empleando una base de datos de blancos obtenida mediante simulación electromagnética. El escenario propuesto consiste en la comparación de firmas radar reales obtenidas en una campaña de medidas con una base de datos compuesta por firmas radar simuladas, con ello se pretende por un lado, simular un escenario más realista, en el que las firmas de los blancos recogidas por el radar no tienen porqué tener la misma calidad que aquellas de la base de datos y por otro, comprobar que la identificación de un avión real mediante simulaciones es posible

A Priori Knowledge-Based Post-Doppler STAP for Traffic Monitoring with Airborne Radar

Die Verkehrsüberwachung gewinnt aufgrund des weltweiten Anstiegs der Verkehrsteilnehmer immer mehr an Bedeutung. Sicherer und effizierter Straßenverkehr erfordert detaillierte Verkehrsinformationen. Häufig sind diese lediglich stationär, räumlich stark begrenzt und meist nur auf Hauptverkehrsstraßen verfügbar. In dieser Hinsicht ist ein Ausfall des Telekommunikationsnetzes, beispielsweise im Falle einer Katastrophe, und der damit einhergehende Informationsverlust als kritisch einzustufen. Flugzeuggetragene Radarsysteme mit synthetischer Apertur (eng. Synthetic Aperture Radar - SAR) können für dieses Szenario eine Lösung darstellen, da sie großflächig hochauflösende Bilder generieren können, unabhängig von Tageslicht und Witterungsbedingungen. Sie ermöglichen aufgrund dieser Charakteristik die Detektion von Bewegtzielen am Boden (eng. ground moving target indication – GMTI). Moderne GMTI-Algorithmen und -Systeme, die prinzipiell für die Verkehrsüberwachung verwendbar sind, wurden in der Literatur bereits diskutiert. Allerdings ist die Robustheit dieser Systeme oft mit hohen Kosten, hoher Hardwarekomplexität und hohem Rechenaufwand verbunden. Diese Dissertation stellt einen neuartigen GMTI-Prozessor vor, der auf dem Radar-Mehrkanalverfahren post-Doppler space-time adaptive processing (PD STAP) basiert. Durch die Überlagerung einer Straßenkarte mit einem digitalen Höhenmodell ist es mithilfe des PD STAP möglich, Falschdetektionen zu erkennen und auszuschließen sowie die detektierten Fahrzeuge ihren korrekten Straßenpositionen zu zuordnen. Die präzisen Schätzungen von Position, Geschwindigkeit und Bewegungsrichtung der Fahrzeuge können mit vergleichsweise geringerer Hardware-Komplexität zu niedrigeren Kosten durchgeführt werden. Ferner wird im Rahmen dieser Arbeit ein effizienter Datenkalibrierungsalgorithmus erläutert, der das Ungleichgewicht zwischen den Empfangskanälen sowie die Variation des Dopplerschwerpunkts über Entfernung und Azimut korrigiert und so das Messergebnis verbessert. Darüber hinaus werden neue und automatisierte Strategien zur Erhebung von Trainingsdaten vorgestellt, die für die Schätzung der Clutter-Kovarianzmatrix wegen ihres direkten Einflusses auf die Clutter-Unterdrückung und Zieldetektion essentiell für PD STAP sind. Der neuartige PD STAP Prozessor verfügt über drei verschiedene Betriebsarten, die für militärische und zivile Anwendungen geeignet sind, darunter ein schneller Verarbeitungsalgorithmus der das Potential für eine zukünftige Echtzeit-Verkehrsüberwachung hat. Alle Betriebsarten wurden erfolgreich mit Radar-Mehrkanaldaten des flugzeuggetragenen F-SAR-Radarsensors des DLR getestet

Radar Technology

In this book “Radar Technology”, the chapters are divided into four main topic areas: Topic area 1: “Radar Systems” consists of chapters which treat whole radar systems, environment and target functional chain. Topic area 2: “Radar Applications” shows various applications of radar systems, including meteorological radars, ground penetrating radars and glaciology. Topic area 3: “Radar Functional Chain and Signal Processing” describes several aspects of the radar signal processing. From parameter extraction, target detection over tracking and classification technologies. Topic area 4: “Radar Subsystems and Components” consists of design technology of radar subsystem components like antenna design or waveform design

Oil spill and ship detection using high resolution polarimetric X-band SAR data

Among illegal human activities, marine pollution and target detection are the key concern of Maritime Security and Safety. This thesis deals with oil spill and ship detection using high resolution X-band polarimetric SAR (PolSAR). Polarimetry aims at analysing the polarization state of a wave field, in order to obtain physical information from the observed object. In this dissertation PolSAR techniques are suggested as improvement of the current State-of-the-Art of SAR marine pollution and target detection, by examining in depth Near Real Time suitability

Ocean Remote Sensing with Synthetic Aperture Radar

The ocean covers approximately 71% of the Earth’s surface, 90% of the biosphere and contains 97% of Earth’s water. The Synthetic Aperture Radar (SAR) can image the ocean surface in all weather conditions and day or night. SAR remote sensing on ocean and coastal monitoring has become a research hotspot in geoscience and remote sensing. This book—Progress in SAR Oceanography—provides an update of the current state of the science on ocean remote sensing with SAR. Overall, the book presents a variety of marine applications, such as, oceanic surface and internal waves, wind, bathymetry, oil spill, coastline and intertidal zone classification, ship and other man-made objects’ detection, as well as remotely sensed data assimilation. The book is aimed at a wide audience, ranging from graduate students, university teachers and working scientists to policy makers and managers. Efforts have been made to highlight general principles as well as the state-of-the-art technologies in the field of SAR Oceanography

Automotive radar target detection using ambiguity function

The risk of collision increases, as the number of cars on the road increases. Automotive radar is an important way to improve road traffic safety and provide driver assistance. Adaptive cruise control, parking aid, pre-crash warning etc. are some of the applications of automotive radar which are already in use in many luxury cars today. In automotive radar a commonly used modulation waveform is the linear frequency modulated continuous waveform (FMCW); the return signal contains the range and velocity information about the target related through the beat frequency equation. Existing techniques retrieve target information by applying a threshold to the Fourier power spectrum of the returned signal, to eliminate weak responses. This method has a risk of missing a target in a multi-target situation if its response falls below the threshold. It is also common to use multiple wide angle radar sensors to cover a wider angle of observation. This results in detecting a large number of targets. The ranges and velocities of targets in automotive applications create ambiguity which is heightened by the large number of responses received from wide angle set of sensors. This thesis reports a novel strategy to resolve the range-velocity ambiguity in the interpretation of FMCW radar returns that is suitable for use in automotive radar. The radar ambiguity function is used in a novel way with the beat frequency equation relating range and velocity to interpret radar responses. This strategy avoids applying a threshold to the amplitude of the Fourier spectrum of the radar return. This novel radar interpretation strategy is assessed by a simulation which demonstrates that targets can be detected and their range and velocity estimated without ambiguity using the combined information from the radar returns and existing radar ambiguity function

Goddard Visiting Scientist Program for the Space and Earth Sciences Directorate

Progress reports of the Visiting Scientist Program covering the period from 1 Jul. - 30 Sep. 1992 are included. Topics covered include space science and earth science. Other topics covered include cosmic rays, magnetic clouds, solar wind, satellite data, high resolution radiometer, and microwave scattering