Markavbildning med adaptiva SAR-algoritmer

Storlek: px

Starta visningen från sidan:

Download "Markavbildning med adaptiva SAR-algoritmer"

Stefan Karlsson
för 5 år sedan
Visningar:

Markavbildning med adaptiva SAR-algoritmer Flygteknik 2010 18-19/10 Patrik Dammert, Hans Hellsten, Anders

1 Markavbildning med adaptiva SAR-algoritmer Flygteknik /10 Patrik Dammert, Hans Hellsten, Anders Åhlander (Saab EDS) Annelie Wyholt, Lars Ulander (Inst. för Rymd- och Geovetenskap, Chalmers Tekniska Högskola)

2 Markavbildning med adaptiva SARalgoritmer Syntetisk Apertur Radar Inversionstransform och SAR fokuseringsalgoritmer Nya möjligheter Högpresterande autofokus Rörliga mål Underjordskartering Sammanfattning

3 Avbildning med radar Real beam mapping Antennlob Ingen diskriminering av objekt inom radarantennens huvudlob Upplösning begränsad av antennens fysiska utsträckning

4 Avbildning med radar Syntetisk aperturradar (SAR) Syntetisk antennlob Diskriminering av objekt inom radarantennens huvudlob Upplösning begränsad av den syntetiska antennens utsträckning Syntetisk apertur

5 Avbildning med radar Syntetisk aperturradar (SAR) SAR-bilden Syntetisk innebär en antennlob transform av registrerade radarekon Pulseko nr En stor mängd fokuseringsalgoritmer existerar Radarekon Avstånd Syntetisk apertur Transform Fokusering, processning, kompression etc... Diskriminering av objekt inom radarantennens huvudlob SAR-bild Upplösning begränsad av den syntetiska antennens utsträckning Avstånd Azimut

6 Avbildning med radar Syntetisk aperturradar (SAR) SAR-bilden innebär en Syntetisk antennlob transform av registrerade radarekon En stor mängd fokuseringsalgoritmer existerar Diskriminering av objekt inom radarantennens huvudlob Generella algoritmkrav 1. Avvikelse från Upplösning rakbana begränsad inget hinder av 2. Beräkningseffektiva den syntetiska antennens 3. Kompakt beskrivning utsträckningav algoritmapproximationer

7 SAR: Fokuseringsalgoritmer Seismik Våtfilm + linser Doppler Polär Range Migration Fourier Hankel M4 M2 M3 M1 Fourier 1951 SAR Inversionsteori Krokiga banor Hög upplösning + stor täckning Tomografi BP GBP FFB ~1980 ~1990 ~2000 Tid

8 SAR: Inversion vid ideal rakbana Algoritmer: Fourier-Hankel, Range migration etc. Egenskaper: Oberoende av upplösning, våglängd, täckning Rakbana krav Rak flygbana

9 SAR: Inversion vid krokig bana Om rakbana antas defokuseras SAR-bilden Rakbana kan användas vid Måttlig upplösning Liten täckning (+trad. autofokus) Krokig flygbana

10 SAR: Inversion vid krokig bana Algoritm: Global bakåtprojektion (GBP) Egenskaper: Oberoende av upplösning, våglängd, täckning Mycket beräkningstung Krokig flygbana

11 SAR: Inversion vid krokig bana Algoritm: Faktoriserad bakåtprojektion (FFB) Egenskaper: Oberoende av upplösning, våglängd, täckning Beräkningsbörda jmfbar med fouriermetoder Krokig flygbana

12 Fast Factorized Backprojection - base 2 shown I t e r a t i o n e r S i d u p p l ö s n i n ng S u b a p e r t u r e r

13 FFB egenskaper Generella SAR algoritmkrav 1. Avvikelse från rakbana inget hinder 2. Beräkningseffektiva 3. Kompakt beskrivning av algoritmapproximationer FFB ü ü ü (Inherent) (N 2 logn) (Grad av faktorisering) + Beräkningseffektiv implementering av 1. Högpresterande autofokus 2. Avbildning och detektion av rörliga mål 3. Avbildning och kartering av objekt under markytan

14 FFB: Högpresterande autofokus Grundläggande ide: Rekonstruera flygbanan (trad. algoritmer skattar residualer från bild) Subapertursammanslagning Bas 2 A Ny subapertur Supapertur 1 - Fokuserad Subapertur 2 - Fokuserad B Vid sammanslagning variera banparametrar (4 : 2 primära, 2 sekundära) som påverkar fokuseringen Faktoriseringen reducerar kraftigt! beräkningskomplexitet hos autofokus

15 FFB: Högpresterande autofokus Operationer vid sammanslagning Fokuseringsparametrar: 1. Polvinkel 2. Medellängd 3. Vinkel markplan 4. Skillnad i längd Fokuseringskriterium: 1. Entropi 2. Koherenskvot 3. Bildkorrelation Prel. konvexa egenskaper Nav system data Geometriantagande Fokuseringskriterium Sammanslagning Subaperturbild Bildtransform iterationer

16 FFB: Högpresterande autofokus Resultat GPS-data - vanlig FFB Felaktiga GPS-data + FFB autofokus SAR-data från Carabas-II

17 FFB: Rörliga mål Defokuserad skenbar position i SAR-bild Korrekt position och fokus i SAR-bild förutsätter stationära objekt Rörliga mål felplaceras och defokuseras Syntetisk apertur y a r v r Faktisk position FFB: Introducera kanaler för olika rörelsehypoteser i sådan takt att fokusering behålls för ökande subaperturlängder

18 FFB: Rörliga mål Exempel Standard SAR channel SAR bilder a v Standard SAR channel 2 x 2 mover channels ti n t e g r a t i o n s t i d 4 x 4 mover channels FFB iter. nr Integr. tid [s] Summa processade kanaler Bearbetningstid Hast. tolerans [m/s] Acc. tolerans [m/s 2 ] Hast. kan. # Acc. kan. # Beräkningsbörda är 28 ggr större jmf med (1-kanals) normal SAR för 256 kanaler. Total kan. #

5 s integrationstid 15 km avstånd (10-100 km) 80 m/s plattformsfart A

19 FFB: Rörliga mål Resultat Saab EDS SAR/GMTI X-band Experiment System 3 m avst uppl. (20 / 3 /.8 m) 0.5 s integrationstid 15 km avstånd ( km) 80 m/s plattformsfart A z i i m u t A v s t å n d Objekt i rörelse Simulering SAR data Rörliga objekt Amplitud [db] Amplitude [db]

20 FFB: Rörliga mål Resultat Saab EDS SAR/GMTI X-band Experiment System 3 m avst uppl. (20 / 3 /.8 m) 0.5 s integrationstid 15 km avstånd ( km) 80 m/s plattformsfart A z i i m u t A v s t å n d Objekt i rörelse Simulering SAR data 11 db 6 db

21 FFB: Objekt under markytan Våglängd i fri rymd Struktur mindre än våglängd påverkar inte spridningen (ytan optisk jämn, skrovlighet < λ/8) Vid Brewstervinkeln bryts hela vågen ner i marken Våglängd i mark Den förändrade vågutbredningen i marken defokuserar objekt under markytan

22 FFB: Objekt under markytan Graden av defokusering beror på aktuell SAR upplösning (subaperturlängd) samt objektets djup under markytan FFB Iterationsnivå (= subaperturlängd) Fokuserat markskikt Objektets djup under ytan påverkar fokuseringen FFB: Introducera kanaler (markskikt) i sådan takt att fokuseringen behålls för ökande subaperturlängder

23 Sammanfattning Faktoriserad bakåtprojektion FFB en god grund för beräkningseffektiva algoritmer vid markavbildning Högpresterande autofokus Oberoende av dyra (och exportkontrollerade) TN/NAV-system Rörliga mål Förbättrad känslighet för rörliga mål Objekt under markytan Avbildning och detektion Ett nära samarbete med Chalmers Tekniska Högskola och FOI (samt med Högskolan i Halmstad och Linköpings Universitet)

Relevanta dokument

file:///c:/users/engström/downloads/resultat.html

file:///c:/users/engström/downloads/resultat.html M 6 0 M F Ö R S Ö K 1 2 0 1 2-0 1-2 1 1 J a n W o c a l e w s k i 9 3 H u d d i n g e A I S 7. 0 9 A F 2 O s c a r J o h a n s s o n 9 2 S p å r v ä g e n s F K 7. 2 1 A F 3 V i c t o r K å r e l i d 8