Novel post-Doppler STAP with a priori knowledge information for traffic monitoring applications

The road traffic has worsened over time in most cities, and the methods employed for monitoring and counting the vehicles on the roads (e.g., cameras, induction loops, or even people manually counting) are expensive and limited in spatial coverage. Synthetic aperture radars (SAR) provide an effective solution for this problem due to the wide-area coverage and the independence from daylight and weather conditions. Special attention is given in case of large scale events or catastrophes, when mobile internet is unavailable and phone communication is impossible. In this particular scenario, the traffic monitoring with real-time information ensures the safety of the road users and can even save lives. For that reason, this paper presents a novel a priori knowledge-based algorithm for traffic monitoring, where the powerful post-Doppler space-time adaptive processing (PD STAP) is combined with a road network obtained from the freely available OpenStreetMap (OSM) database. The incorporation of a known road network into the processing chain presents great potential for real-time processing, since only the acquired data related to the roads need to be processed. As a result, decreased processing hardware complexity and low costs compared to state-of-the-art systems can be achieved. In addition, it is a promising solution for detecting effectively the road vehicles and estimating their positions, velocities and moving directions with high accuracy. The PD STAP is well-known for its very good clutter suppression, its sensitivity also to low vehicle velocities, and its accurate target position estimation capabilities. The road information is applied after the PD STAP, where the OSM database fused with a digital elevation model (DEM) is applied in order to recognize and to reject false detections, and moreover, to reposition the vehicles detected in the vicinity of the roads. In other words, the distance between the estimated position of the target and its closest road point is measured and compared to a relocation threshold for deciding whether the target corresponds to a true road vehicle or to a false detection. If the first condition is fulfilled, the target is repositioned to its closest road point; otherwise it is discarded. The relocation threshold is computed adaptively for each detection by using an appropriate performance model. The proposed algorithm was tested using real 4-channel aperture switching data acquired by DLR’s airborne system F-SAR. In the radar data takes examined so far, the PD STAP detected vehicles as slow as 7 km/h, with an overall position estimation accuracy better than 10 m. Besides, the estimated velocities of the vehicles were in very good agreement with the differential GPS reference data. To sum up, the experimental results revealed a powerful algorithm that detects even slow vehicles and discards most of the false detections, being suitable for many traffic monitoring applications. We will not limit our further investigations to the data takes whose results are shown in this paper. We have a large pool of multi-channel F-SAR data takes containing real highway traffic scenarios with dozens or even hundreds of vehicles

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

Ground moving target tracking with space-time adaptive radar

Ground moving target tracking by airborne radar provides situational awareness of vehicle movements in the supervised region. Vehicles are detected by applying space time adaptive processing to the received multi channel radar data. The detections are then fed to a tracking algorithm that processes them to tracks. In literature, radar signal processing and ground target tracking are treated as two separate topics and results are not validated by experimental data. The first objective of this thesis is to provide a closer link between these fields. The second objective is to show that tracking performance can be improved by providing additional data from the radar signal processing to the tracking step. The third objective is to validate the algorithm and the performance improvement using experimental data. As a result this thesis presents a unified treatment of ground moving target tracking from radar raw data to established tracks. A complete reference algorithm for ground moving target tracking based on the Gaussian mixture probability hypothesis density filter is presented. In particular, Jacobians of the observation process are derived. They are presented in such a form that immediate implementation in a programming language is possible. In the course of this thesis a measurement campaign with the experimental radar PAMIR of Fraunhofer FHR was conducted. The experiment included two GPS equipped reference vehicles and a multitude of targets of opportunity. Tracking results obtained with this experimental data and the reference tracking algorithm of this thesis are shown. The thesis also enhances the reference target tracking algorithm by a parameter that characterizes the variance of the direction of arrival measurement of the target signal. This parameter is determined adaptively depending on the estimated signal strength and the clutter background. The major contribution with regard to this enhancement is a thorough experimental validation: Firstly, a comparison between GPS based measurements and radar based measurements of the direction of arrival shows that this variance captures the distribution of measurement errors excellently. Secondly, tracking results are compared to the GPS tracks of the ground truth vehicles. It is found that the enhanced algorithm yields superior track quality with respect to both track accuracy and track continuity.Bodenzielverfolgung mit luftgestütztem Radar liefert das Lagebild von Fahrzeug­bewegungen innerhalb des beobachteten Gebiets. Fahrzeuge werden durch die Anwendung von Raum-Zeit adaptiver Signalverarbeitung (STAP) entdeckt. Die Entdeckungen werden dann von einem Zielverfolgungsalgorithmus zu Zielspuren verarbeitet. In der Literatur werden Radarsignalverarbeitung und Zielverfolgung als zwei getrennte Forschungsfelder behandelt und die Bodenzielverfolgung wird nicht anhand von Realdaten validiert. Das erste Ziel dieser Arbeit ist, eine engere Verbindung zwischen beiden Feldern herzustellen. Das zweite Ziel ist zu zeigen, dass die Qualität der Zielverfolgung durch das Verwenden zusätzlicher, durch die Radarsignalverarbeitung gewonnene Information verbessert werden kann. Das dritte Ziel ist, die Funktionalität der Zielverfolgung und die Verbesserung der Leistung durch experimentelle Realdaten zu belegen. Somit stellt diese Arbeit eine Gesamtbehandlung der Bodenzielverfolgung von den Radar-Rohdaten bis zu Zielspuren dar. Es wird ein vollständiger, auf dem Gaussian Mixture Probability Hypothesis Density Filter basierender Referenzalgorithmus für die Bodenzielverfolgung entwickelt. Insbesondere werden Jacobimatrizen der Beobachtungsfunktion hergeleitet. Sie werden in der Arbeit so dargestellt, dass sie direkt in einer Programmiersprache implementiert werden können. Im Zuge dieser Arbeit wurde ein Zielverfolgungs-Experiment mit dem Experimentalsystem PAMIR des Fraunhofer FHR durchgeführt. In dem Experiment wurden neben einer Vielzahl von Gelegenheitszielen zwei mit GPS-Geräten ausgerüstete Fahrzeuge von dem Radar beobachtet. Auf Basis dieses Experiments und des Referenzalgorithmus werden Zielverfolgungsergebnisse vorgestellt. Darüber hinaus erweitert diese Arbeit den Referenzalgorithmus um einen Parameter, der die Varianz der Richtungsschätzung des Zielsignals charakterisiert. Dieser Parameter wird adaptiv anhand der geschätzten Signalstärke und der Stärke störender Bodenrückstreuungen festgelegt. Der wesentliche Beitrag dieser Arbeit in Bezug auf diese Erweiterung ist eine gründliche experimentelle Validierung. Erstens zeigt der Vergleich von GPS- und Radar-basierten Richtungsschätzungen, dass dieser Parameter die Verteilung des Messfehlers exzellent beschreibt. Zweitens werden Zielverfolgungsergebnisse mit den GPS-Spuren verglichen. Es zeigt sich, dass der erweiterte Algorithmus sowohl in Bezug auf die Spurgenauigkeit als auch in Bezug auf die Spurkontinuität die Zielverfolgung verbessert

Ground moving target indication with synthetic aperture radars for maritime surveillance

The explosive growth of shipping traffic all over the World, with around three quarters of the total trade goods and crude oil transported by sea, has raised newly emerging concerns (economical, ecological, social and geopolitical). Geo-information (location and speed) of ocean-going vessels is crucial in the maritime framework, playing a key role in the related environmental monitoring, fisheries management and maritime/coastal security. In this scenario space-based synthetic aperture radar (SAR) remote sensing is a potential tool for globally monitoring the oceans and seas, providing two-dimensional high-resolution imaging capabilities in all-day and all-weather conditions. The combination of ground moving target indication (GMTI) modes with multichannel spaceborne SAR systems represents a powerful apparatus for surveillance of maritime activities. The level of readiness of such a technology for road traffic monitoring is still low, and for the marine scenario is even less mature. Some of the current space-based SAR missions include an experimental GMTI mode with reduced detection capabilities, especially for small and slow moving targets. In this framework, this doctoral dissertation focuses on the study and analysis of the GMTI limitations of current state-of-the-art SAR missions when operating over maritime scenarios and the proposal of novel and optimal multichannel SAR-GMTI architectures, providing subclutter visibility of small (reduced reflectivity) slow moving vessels. This doctoral activity carries out a transversal analysis embracing system-architecture proposal and optimization, processing strategies assessment, performance evaluation, sea/ocean clutter characterization and adequate calibration methodologies suggestion. Firstly, the scarce availability of multichannel SAR-GMTI raw data and the related restrictions to access it have raised the need to implement flexible simulation tools for SAR-GMTI performance evaluation and mission. These simulation tools allow the comparative study and evaluation of the SAR-GMTI mode operated with current SAR missions, showing the reduced ability of these missions to detect small and slow boats in subclutter visibility. Improved performance is achieved with the new multichannel architecture based on non-uniformly distributed receivers (with external deployable antennas), setting the ground for future SAR-GMTI mission development. Some experimental multichannel SAR-GMTI data sets over the sea and acquired with two instruments, airborne F-SAR and spaceborne TerraSAR-X (TSX) platforms, have been processed to evaluate their detection capabilities as well as the adequate processing strategies (including channel balancing). This doctoral activity presents also a preliminary characterization of the sea clutter returns imaged by the spaceborne TSX instrument in a three-level basis, i.e., radiometric, statistical and polarimetric descriptions using experimental polarimetric data. This study has shown that the system-dependent limitations, such as thermal noise and temporal decorrelation, play a key role in the appropriate interpretation of the data and so should be properly included in the physical backscattering models of the sea. Current and most of the upcoming SAR missions are based on active phase array antennas (APAA) technology for the operation of multiple modes of acquisitions. The related calibration is a complex procedure due to the high number of different beams to be operated. Alternative internal calibration methodologies have been proposed and analyzed in the frame of this doctoral thesis. These approaches improved the radiometric calibration performance compared to the conventional ones. The presented formulation of the system errors as well as the proposed alternative strategies set the path to extrapolate the analysis for multichannel SAR systems.L'increment continu del tràfic marítim arreu del món, amb gairebé tres quartes parts del total de mercaderies i cru transportats per mar, porta associats uns impactes canviants a nivell econòmic, ambiental, social i geopolític. La geo-informació (localització i velocitat) dels vaixells té un paper fonamental en el monitoratge ambiental, la gestió de la pesca i la seguretat marítima/costanera. Els radars d'obertura sintètica (SAR, sigles en anglès) embarcats en satèl·lits són una eina molt potent per al monitoratge global dels oceans i dels mars, gràcies a la seva capacitat de generar imatges d'alta resolució amb independència de les condicions meteorològiques i de la llum solar. La detecció de blancs mòbils terrestres (GMTI, sigles en anglès) combinada amb sistemes multicanal SAR és fonamental per a la vigilància de les activitats marítimes. El nivell de maduresa d'aquesta tecnologia per monitorar tràfic rodat és baix, però per al cas marítim encara ho és més. Algunes missions SAR orbitals inclouen el mode GMTI, però amb unes capacitats de detecció reduïdes, especialment per a blancs petits i lents. En aquest marc, la tesi doctoral es centra en l'estudi i anàlisi de les limitacions GMTI dels actuals sistemes SAR operant en entorns marítims, proposant noves configuracions SAR-GMTI multicanal optimitzades per a la detecció de vaixells petits (emmascarats pels retrons radar del mar) i que es mouen lentament. La present dissertació doctoral du a terme un estudi transversal que abasta des de la proposta i optimització de sistemes/configuracions, passant per l'avaluació de les tècniques de processat, fins a l'estudi del rendiment de la missió, caracterització del mar i la valoració de noves metodologies de calibratge. En primer terme, diverses eines de simulació flexibles s'han implementat per poder avaluar les capacitats GMTI de diferents missions tenint en compte la poca disponibilitat de dades multicanal SAR-GMTI. Aquests simuladors permeten l'estudi comparatiu de les capacitats GMTI de les missions SAR orbitals actuals, demostrant les seves reduïdes opcions per identificar vaixells emmascarats pels retorns del mar. En el marc de l'activitat de recerca s'han processat dades experimentals SAR-GMTI multicanal de sistemes aeris (F-SAR) i orbitals (TerraSAR-X), per tal d'avaluar les seves capacitats de detecció de blancs mòbils sobre entorns marítims, proposant les estratègies de processat i calibratge més adients. Com a part de l'activitat de recerca doctoral, s'ha portat a terme una caracterització preliminar dels retorns radar del mar adquirits amb el sensor orbital TerraSAR-X, amb tres nivells d'anàlisi (radiomètric, estadístic i polarimètric). Aquest estudi demostra que aspectes com el soroll tèrmic i la decorrelació temporal, dependents del propi sensor i de l'entorn dinàmic del mar, poden limitar la correcta interpretació de les dades, i per tant, s'han d'incloure en els models físics dels mecanismes de dispersió del mar. Les missions SAR tant actuals com futures es basen en l'explotació de la tecnologia de les agrupacions d'antenes de fase activa (APAA) per operar diferents modes d'adquisició. El procés de calibratge associat és molt complex atès el gran nombre de feixos que es poden utilitzar. En el marc de la tesi doctoral s'han proposat i avaluat metodologies alternatives de calibratge intern per aquests sistemes, amb un millor rendiment en comparació amb les tècniques convencionals. Aquestes estratègies de calibratge, juntament amb la corresponent formulació dels errors de sistema, estableixen les bases per a l'estudi i avaluació en sistemes multicanal SA

Sequential 90° Rotation of Dual-Polarized Antenna Elements in Linear Phased Arrays with Improved Cross-Polarization Level for Airborne Synthetic Aperture Radar Applications

[EN] In this work, a novel rotation approach for the antenna elements of a linear phased array is presented. The proposed method improves by up to 14 dB the cross-polarization level within the main beam by performing a sequential 90° rotation of the identical array elements, and achieving measured cross-polarization suppressions of 40 dB. This configuration is validated by means of simulation and measurements of a manufactured linear array of five dual-polarized cavity-box aperture coupled stacked patch antennas operating in L-Band, and considering both uniform amplitude and phase distribution and beamforming with amplitude tapering. The analysis is further extended by applying and comparing the proposed design with the 180° rotation and non-rotation topologies. This technique is expected to be used for the next generation L-Band Airborne Synthetic Aperture Radar Sensor of the German Aerospace Center (DLR).Lorente-Catalán, D.; Limbach, M.; Gabler, B.; Esteban González, H.; Boria Esbert, VE. (2021). Sequential 90° Rotation of Dual-Polarized Antenna Elements in Linear Phased Arrays with Improved Cross-Polarization Level for Airborne Synthetic Aperture Radar Applications. Remote Sensing. 13(8). https://doi.org/10.3390/rs1308143013

Frequency Diversity for Improving Synthetic Aperture Radar Imaging

In this work, a novel theoretical framework is presented for using recent advances in frequency diversity arrays (FDAs). Unlike a conventional array, the FDA simultaneously transmits a unique frequency from each element in the array. As a result, special time and space properties of the radiation pattern are exploited to improve cross-range resolution. The idealized FDA radiation pattern is compared with and validated against a full-wave electromagnetic solver, and it is shown that the conventional array is a special case of the FDA. A new signal model, based on the FDA, is used to simulate SAR imagery of ideal point mass targets and the new model is used to derive the impulse response function of the SAR system, which is rarely achievable with other analytic methods. This work also presents an innovative solution for using the convolution back-projection algorithm, the gold standard in SAR image processing, and is a significant advantage of the proposed FDA model. The new FDA model and novel SAR system concept of operation are shown to reduce collection time by 33 percent while achieving a 4.5 dB improvement in cross-range resolution as compared to traditional imaging systems