Calibration of Correlation Radiometers Using Pseudo-Random Noise Signals

The calibration of correlation radiometers, and particularly aperture synthesis interferometric radiometers, is a critical issue to ensure their performance. Current calibration techniques are based on the measurement of the cross-correlation of receivers’ outputs when injecting noise from a common noise source requiring a very stable distribution network. For large interferometric radiometers this centralized noise injection approach is very complex from the point of view of mass, volume and phase/amplitude equalization. Distributed noise injection techniques have been proposed as a feasible alternative, but are unable to correct for the so-called “baseline errors” associated with the particular pair of receivers forming the baseline. In this work it is proposed the use of centralized Pseudo-Random Noise (PRN) signals to calibrate correlation radiometers. PRNs are sequences of symbols with a long repetition period that have a flat spectrum over a bandwidth which is determined by the symbol rate. Since their spectrum resembles that of thermal noise, they can be used to calibrate correlation radiometers. At the same time, since these sequences are deterministic, new calibration schemes can be envisaged, such as the correlation of each receiver’s output with a baseband local replica of the PRN sequence, as well as new distribution schemes of calibration signals. This work analyzes the general requirements and performance of using PRN sequences for the calibration of microwave correlation radiometers, and particularizes the study to a potential implementation in a large aperture synthesis radiometer using an optical distribution network

Sea state determnation using GNSS-R techniques: contributions to the PAU instrument

El inminente lanzamiento de la misión Soil Moisture and Ocean Salinity (SMOS, humedad del terreno y salinidad del mar) de la Agencia Espacial Europea (ESA) permitirá la recuperación sistemática y a escala global de la salinidad superficial del mar, con el consecuente beneficio tanto para oceanografía como para la climatología. No obstante, primero es necesario modelar y compensar adecuadamente el impacto de la rugosidad del mar en las medidas radiométricas, a fin de reducir el error inducido en la SSS recuperada y obtener valores significativos. En los últimos años el uso de señales reflejadas de sistemas de navegación global por satélite (GNSS-R) ha mostrado su potencial para obtener parámetros geofísicos, inicialmente altimetría y más recientemente estado del mar. La metodología más comúnmente empleada era comparar la forma de onda medida (correlación para diferentes retardos) con la modelada. Uno de los objetivos que motivó la presentación del proyecto Passive Advance Unit (PAU, Unidad Pasiva Avanzada) a la fundación EURYI fue el estudiar la relación directa entre la temperatura de brillo radiométrica y algunos observables GNSS-R por definir. Para ello se obtendrían medidas colocadas con una radiómetro en banda L y un reflectómetro GPS, y se procedería a la recuperación completa de la salinidad con ayuda de un radiómetro de infrarrojos adicional. El proyecto PAU se ha desarrollado dentro del Grupo de Teledetección Pasiva del Remote Sensing Lab, en el departamento de Teoría de la Señal y Comunicaciones del la Universitat Politècnica de Catalunya.La presente tesis doctoral describe el trabajo desarrollado entre 2004 y 2008 en aspectos tanto teóricos como de implementación hardware dentro del campo de la reflectometría GNSS. Más concretamente, el capítulo 1 introduce brevemente la recuperación de SSS mediante teledetección y describe el proyecto PAU. Por su parte, el capítulo 2 esta dedicado a los fundamentos de la reflectometría GNSS, mientras que el capítulo 3 hace hincapié en el observable GNSS-R elegido, el delay-Doppler Map (DDM) completo. Así, se presenta una nueva y eficiente aproximación a la simulación de DDMs junto a las clásicas expresiones de Zavorotny-Voronovich para la señal GNSS dispersada. Posteriormente se estudia la parametrización de DDMs en el capítulo 4, donde algunos de los parámetros derivados son subsecuentemente relacionados con el estado del mar. Por otro lado, en el capítulo 5 se ofrece una descripción pormenorizada del diseño, implementación y validación del un reflectómetro capaz de generar DDMs en tiempo real basado en un dispositivo FGPA, mientras que en el capítulo 6 se presenta la campaña de medidas ALBATROSS 08, donde se utilizó el instrumento PAU-GNSS/R desarrollado para verificar la idoneidad de los parámetros GNSS-R propuestos para describir el estado del mar. Finalmente, las conclusiones y el trabajo futuro se consignan en el capítulo 7.With the upcoming launch of the ESA's Soil Moisture and Ocean Salinity (SMOS) mission, the retrieval of Sea Surface Salinity (SSS) from space will benefit both the oceanography and climatology communities. However, the impact of the sea roughness on the radiometric measurement has to be accurately modeled and accounted for first, so that to reduce the induced error on the retrieved SSS and yield meaningful values. In recent years the use of reflected Global Navigation Satellite System Signals (GNSS-R) has shown its potential to retrieve geophysical parameters, mainly altimetry and more recently sea state. The approach consisted of comparing the measured waveform (correlation at different delays) with a modeled one. One of the rationales that motivated the submission of the Passive Advanced Unit (PAU) project to the EURYI foundation was to study the direct relationship between the radiometric brightness temperature and some to-be-defined GNSS-R observables by obtaining co-located measurements with an L-band radiometer and a GPS reflectometer, and perform the actual SSS retrieval with the aid of an infrared radiometer. The PAU project has been developed by the Passive Remote Sensing Group of the Remote Sensing Lab, at the Department of Signal Theory and Communications of the Universitat Politènica de Catalunya. The present PhD dissertation describes the work undertaken between 2004 and 2008 in both theoretical and hardware issues within the field of GNSS-R reflectometry. More specifically, in chapter 1 a brief introduction to SSS retrieval is given along with the description of the PAU project. Chapter 2 is devoted to the basics of GNSS reflectometry, whereas chapter 3 is focused into the simulation of the chosen GNSS-R observable, the whole Delay-Doppler Map (DDM). A new approach to DDM simulation is introduced along with the review of the classical implementation of the Zavorotny-Voronovich expressions for the reflected GNSS signal. After that, the parameterization of the DDMs is studied in chapter 4, where some of the derived parameters are to be linked to the actual sea state. Chapter 5 offers a detailed description of the design, implementation and validation of a real- time FPGA-based DDM reflectometer, whereas chapter 6 describes the ALBATROSS 08 measurement campaign, where the developed PAU-GNSS/R was tested. The conclusions and the future work are listed in chapter 7