Autonomous time-frequency cropping and feature-extraction algorithms for classification of LPI radar modulations

Three autonomous cropping and feature extraction algorithms are examined that can be used for classification of low probability of intercept radar modulations using time-frequency (T-F) images. The first approach, Erosion Dilation Adaptive Binarization (EDAB), uses erosion and a new adaptive threshold binarization algorithm embedded within a recursive dilation process to determine the modulation energy centroid (radar's carrier frequency) and properly place a fixed-width cropping window. The second approach, Marginal Frequency Adaptive Binarization (MFAB), uses the marginal frequency distribution and the adaptive threshold binarization algorithm to determine the start and stop frequencies of the modulation energy to locate and adapt the size of the cropping window. The third approach, Fast Image Filtering, uses the fast Fourier transform and a Gaussian lowpass filter to isolate the modulation energy. The modulation is then cropped from the original T-F image and the adaptive binarization algorithm is used again to compute a binary feature vector for input into a classification network. The binary feature vector allows the image detail to be preserved without overwhelming the classification network that follows. A multi-layer perceptron and a radial basis function network are used for classification and the results are compared. Classification results for nine simulated radar modulations are shown to demonstrate the three feature-extraction approaches and quantify the performance of the algorithms. It is shown that the best results are obtained using the Choi-Williams distribution followed by the MFAB algorithm and a multi-layer perceptron. This setup produced an overall percent correct classification (Pcc) of 87.2% for testing with noise variation and 77.8% for testing with modulation variation. In an operational context, the ability to process and classify LPI signals autonomously allows the operator in the field to receive real-time results.http://archive.org/details/autonomoustimefr10945270

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

High-latitude over-the-horizon radar applications

Thesis (Ph.D.) University of Alaska Fairbanks, 2020Over-the-horizon radar (OTHR) systems that operate at high-latitudes often must contend with multipath and pronounced diffusive scattering effects produced by the anisotropic, birefringent, and heterogeneous nature of the ionosphere. In this thesis, radar performance at high-latitudes is quantified and several applications for either mitigating the deleterious effects of multipath and diffusive scattering or deriving information about the state of the ionosphere are proposed. The first application is inspired by adaptive optics techniques in other fields and involves the coherent summation of the received plane wave spectrum in order to improve angular resolution and array gain. The second application involves deriving ionospheric E x B drift from applying spatial correlation analysis to ground clutter echoes. The third application is the development of a new spatial adaptive processing technique designed specifically to preserve the Doppler spectrum of angle-Doppler coupled clutter like that observed at high-latitudes.1. Introduction -- 2. Scintillation correction in phased array high-frequency radar -- 3. Ground clutter spatial correlation analysis: transverse ionospheric drift velocity -- 4. MV-SAP: Preserving angle-doppler coupled clutter -- 5. Conclusions & future work -- Appendix: Alternative derivation of ground clutter MC