Desarrollo de un procesador radar de apertura sintética .

Debido al cercano lanzamiento de un satelite SAOCOM por parte de CONAE que lleva como instrumento un radar de apertura sintetica SAR (Synthetic Aperture Radar) y el desarrollo por parte del Ministerio de Defensa de VANT (Vehculo Aero No Tripulado) con este tipo de radares, se ve la necesidad de comenzar a desarrollar conocimientos basicos en esta materia que ayude en el futuro al diseño de mejores algoritmos de obtencion de imagenes con esta tecnologa. Una imagen SAR es una imagen de la re ectividad radar del terreno u objeto en particular. Dicha imagen se obtiene mediante el procesamiento de multiples ecos radar de un mismo escenario obtenidos desde distintos puntos de observacion y conociendo tanto el movimiento del radar como del escenario (usualmente jo). Con el conocimiento exacto del movimiento del radar, podemos construirnos en forma sintetica una antena mas grande, implicando mejor resolucion. Esta tecnica es conocida como radar de apertura sintetica, la cual ademas de usar el conocimiento de la variacion de la fase de la señal trasmitida de un punto sobre el terreno usa tecnicas de enfoque y ltro adaptado para obtener imagenes con buena resolucion. Esta tesis se enfoca en entender los conocimiento basicos de la tecnica SAR, realizando simulaciones de escenarios SAR de blancos puntuales y distribudos con el objetivo de desarrollar un procesador que obtenga una imagen de estos escenarios. Ademas se realizo el estudio del centroide doppler (CD) utilizando varios algoritmos. Algunos de estos algoritmos estiman el CD fraccionario (CDE, SDE, ajuste senoidal) y los otros el CD ambiguo (WDA, MLCC, MBFA). Por otro lado se estudio como utilizando tecnicas de auto enfoque se logra determinar la tasa de crecimiento de la frecuencia en acimut para poder implementar la compresion en acimut con los parametros correctos. Utilizando el estudio del CD y de la tasa de crecimiento de la frecuencia en acimut, se implemento el algoritmo RDA, se valido y verico su correcto funcionamiento usando datos simulados y datos reales respectivamente

Procesamiento estadísticos de señales en aplicaciones de radar meteorológico

El radar meteorológico es un sistema activo de sensado remoto que se utiliza para realizar alertas meteorológicas de corto plazo, contribuyendo a la prevención de pérdidas de indoles humanas y económicas. Su principio de funcionamiento consiste en transmitir energía en forma de ondas electromagnéticas y recibir parte de la energía reflejada por los fenómenos meteorológicos de interés. Dada la naturaleza aleatoria de la señal recibida, se utilizan técnicas de procesamiento estadístico para obtener información útil de los fenómenos meteorológicos bajo estudio. En particular, en los radares Doppler meteorológicos los parámetros de interés lo constituyen los tres momentos de menor orden del espectro de la señal: la potencia, la velocidad Doppler media, y el ancho espectral. Una de las dificultades a tener en cuenta en los radares es que la señal de interés suele encontrarse obscurecida por reflexiones no deseadas, a las cuales se las denomina clutter. Existen diferentes fuentes de clutter, en el caso del radar meteorológico el clutter terrestre, debido a reflexiones producidas sobre el suelo y todo lo que allá se encuentra posee un impacto significativo sobre las estimaciones de los parámetros de interés, por lo que sus efectos se deben eliminar o reducir. Por otro lado, como en todo radar pulsado, el radar meteorológico presenta los problemas de ambigüedades en la determinación del rango y la velocidad Doppler. En el modo de operación convencional, es decir cuando se utiliza un único valor para el intervalo de repetición de pulsos (PRI), aumentar el rango no ambiguo implica disminuir la velocidad Doppler máxima no ambigua y viceversa. La solución más utilizada para lidiar con esta relación de compromiso es alternar el PRI, en general, entre dos valores, a lo que se denomina modo de operación staggered. En esta tesis se abordan los problemas del filtrado de clutter terrestre, la estimación de los momentos espectrales y la clasificanción de la composición de la señal recibida para el radar meteorológico Doppler. Se presentan soluciones tanto para el modo convencional de operación del radar, como para el modo de operación staggered. Inicialmente, se propone una corrección para el ancho espectral del clutter observado con el objetivo de mejorar el filtrado del mismo con aquellos algoritmos que realizan el procesamiento en el dominio del espectro. Posteriormente se introduce el algoritmo Gaussian Model Adaptive Processing No Uniform (GMAP-NU) como solución al filtrado de clutter terrestre y estimación de momentos espectrales de señales adquiridas en el modo de operación staggered. Se muestra que el algoritmo presenta un buen desempeño, comparable al del algoritmo Gaussian Model Adaptive Processing (GMAP) con PRI uniforme. Sin embargo, posee una restricción propia sobre la velocidad Doppler máxima que impide explotar el intervalo Doppler no ambiguo que ofrece el modo staggered y limita su uso desde un punto de vista práctico. Luego, se desarrolla el algoritmo Adaptive Spectral Processing for Staggered Signals (ASPASS), también para el filtrado de clutter terrestre y estimación de los momentos espectrales del fenómeno meteorológico. El mismo se basa en ideas análogas a las de GMAP pero aplicadas a secuencias adquiridas con el modo de operación staggered. Se estudia su desempeño empleando tanto simulaciones numéricas como datos reales adquiridos con el radar argentino RMA-12 situado en el aeropuerto de la ciudad de San Carlos de Bariloche. Los resultados son comparables a los de GMAP-TD, e inclusive mejores, en cuanto a errores relativos y tiempos de cómputo. Por otro lado, se introduce un enfoque diferente para el procesamiento de la señal radar meteorológico que consiste en emplear herramientas de machine learning. En primer lugar, se utilizan redes neuronales artificiales para la estimación de los momentos espectrales tanto en presencia como en ausencia de contribuciones de clutter terrestre en la señal recibida. Se emplea la densidad espectral de potencia (DEP) como entrada a las redes y éstas últimas son entrenadas utilizando datos sintéticos, lo que permite crear bases de datos contemplando una gran diversidad de configuraciones meteorológicas. Este enfoque se aplica a los modos de operación convencional y staggered. En ambos casos, se estudia el desempeño de la respectiva red por medio de simulaciones numéricas y mediciones reales adquiridas con el radar RMA-12. En general, el desempeño es comparable al de algoritmos ampliamente utilizados en la comunidad para resolver este tipo de problemas, lo que pone de manifiesto la versatilidad del método propuesto teniendo en cuenta que el entrenamiento se realiza empleando datos sintéticos. Finalmente, se emplean redes neuronales convolucionales en el problema de clasificación de la composición de la señal recibida, con el objetivo de detectar la presencia de clutter terrestre. Nuevamente, se toma la DEP como entrada a las redes, las mismas son entrenadas utilizando datos sintéticos y el clasificador se aplica para ambos modos de operación del radar. Para cada modo, las redes entrenadas son evaluadas mediante diferentes experimentos por medio de simulaciones numéricas y su funcionamiento es validado a través de mediciones reales adquiridas por los radares RMA-11 y RMA-12. Los resultados muestran que las redes entrenadas poseen tasas de acierto mayor al 90% en la mayor parte de las situaciones estudiadas, y que su desempeño se degrada en configuraciones meteorológicas puntuales, en las cuales es difícil distinguir la contribución de cada componente sobre la DEP resultante

Adaptive spectral processing algorithm for staggered signals in weather radars

A spectral algorithm for processing staggered-pulse repetition time (SPRT) signals in weather radar is introduced. It includes new approaches for ground clutter filter and hydrometeor spectral moments estimation. The algorithm uses ideas similar to GMAP but applied to non-uniform sampled signals. This work is focused on staggered sequences 2/3, but can be extended to other staggered sequences. Monte Carlo experiments were used to evaluate the performance of the spectral moments estimators for simulated weather signal, in scenarios with and without the presence of ground clutter. When clutter is present, a study using different clutter-to-signal ratios was carried out, showing that the method can deal with a wide range of situations and is appropriate for implementation in real scenarios. A comparison against GMAP-TD was performed, showing similar estimation results for both algorithms and a fivefold processing speed improvement for the proposed method. The performance was also validated using real weather data RMA-12 from a radar located in San Carlos de Bariloche, Argentina. The proposed algorithm has an easy implementation and is a good candidate for real-time implementations.Fil: Collado Rosell, Arturo. Comision Nacional de Energia Atomica. Gerencia D/area Invest y Aplicaciones No Nucleares. Gerencia de Des. Tec. y Proyectos Especiales. Departamento de Ingenieria En Telecomunicaciones; Argentina. Comisión Nacional de Energía Atómica. Gerencia del Área de Energía Nuclear. Instituto Balseiro; Argentina. Universidad Nacional de Cuyo; ArgentinaFil: Pascual, Juan Pablo. Comision Nacional de Energia Atomica. Gerencia D/area Invest y Aplicaciones No Nucleares. Gerencia de Des. Tec. y Proyectos Especiales. Departamento de Ingenieria En Telecomunicaciones; Argentina. Universidad Nacional de Cuyo; Argentina. Comisión Nacional de Energía Atómica. Gerencia del Área de Energía Nuclear. Instituto Balseiro; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Patagonia Norte; ArgentinaFil: Areta, Javier Alberto. Universidad Nacional de Río Negro; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Patagonia Norte; Argentin

Multipulse Processing Algorithm for Improving Mean Velocity Estimation in Weather Radar

In this article, we present a novel algorithm termed multipulse processing (MPP) for improving mean Doppler velocity estimation in weather radar applications. It can be used for both staggered pulse repetition time (PRT) and uniform-PRT sequences. Essentially, MPP consists of finding a particular zero of a functional composed of data autocorrelation estimates at multiple lags. To select the proper zero, an initial Doppler velocity estimate is required. Therefore, MPP can be considered as an estimation refinement stage. Its advantage lies in the fact that it uses the complete information contained in the radar signal autocorrelation. After a theoretical analysis, we compare the performance of MPP against other well-established methods of similar complexity and the Cramér-Rao lower bound, by means of Monte Carlo simulations using synthetic data. We show that the proposed estimator offers the lowest root-mean-square error (RMSE) at low signal-to-noise ratio (SNR) situations for a wide range of spectral widths. Finally, we evaluate the MPP algorithm performance using real data measured by the RMA Argentinian weather radar. The results of tests performed are consistent with those of Monte Carlo simulations and validate the proposed method.Fil: Pascual, Juan Pablo. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Patagonia Norte; Argentina. Comisión Nacional de Energía Atómica. Gerencia del Área de Energía Nuclear. Instituto Balseiro; ArgentinaFil: Cogo, Jorge. Universidad Nacional de Río Negro; ArgentinaFil: Collado Rosell, Arturo. Comisión Nacional de Energía Atómica; ArgentinaFil: Areta, Javier Alberto. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Patagonia Norte; Argentina. Universidad Nacional de Río Negro; Argentin

Doppler processing in weather radar using deep learning

A deep learning approach to estimate the mean Doppler velocity and spectral width in weather radars is presented. It can operate in scenarios with and without the presence of ground clutter. The method uses a deep neural network with two branches, one for velocity and the other for spectral width estimation. Different network architectures are analysed and one is selected based on its validation performance, considering both serial and parallel implementations. Training is performed using synthetic data covering a wide range of possible scenarios. Monte Carlo realisations are used to evaluate the performance of the proposed method for different weather conditions. Results are compared against two standard methods, pulse-pair processing (PPP) for signals without ground clutter and Gaussian model adaptive processing (GMAP) for signals contaminated with ground clutter. Better estimates are obtained when comparing the proposed algorithm against GMAP and comparable results when compared against PPP. The performance is also validated using real weather data from the C-band radar RMA-12 located in San Carlos de Bariloche, Argentina. Once trained, the proposed method requires a moderate computational load and has the advantage of processing all the data at once, making it a good candidate for real-time implementations.Fil: Collado Rosell, Arturo. Comisión Nacional de Energía Atómica. Gerencia del Área de Energía Nuclear. Instituto Balseiro; Argentina. Comision Nacional de Energia Atomica. Gerencia D/area Invest y Aplicaciones No Nucleares. Gerencia de Des. Tec. y Proyectos Especiales. Departamento de Ingenieria En Telecomunicaciones; Argentina. Universidad Nacional de Cuyo; ArgentinaFil: Cogo, Jorge. Universidad Nacional de Río Negro; ArgentinaFil: Areta, Javier Alberto. Universidad Nacional de Río Negro; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Patagonia Norte; ArgentinaFil: Pascual, Juan Pablo. Comision Nacional de Energia Atomica. Gerencia D/area Invest y Aplicaciones No Nucleares. Gerencia de Des. Tec. y Proyectos Especiales. Departamento de Ingenieria En Telecomunicaciones; Argentina. Comisión Nacional de Energía Atómica. Gerencia del Área de Energía Nuclear. Instituto Balseiro; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Patagonia Norte; Argentina. Universidad Nacional de Cuyo; Argentin