Digital Beamforming for Radio Frequency Interference Suppression in Synthetic Aperture Radar

Fernerkundung mittels Radar mit synthetischer Apertur (SAR) hat sich in ein mächtiges
Werkzeug für die regelmäßige Erdbeobachtung von großen Flächen entwickelt, welches
unabhängig von den Wetter- und Sonnenlichtbedingungen arbeitet. Jedoch ist Störung
der SAR-Aufnahmen durch Radio Frequency Interference (RFI) ein wachsendes Problem.
Zudem wird sich die Anzahl der begegneten Störsignale in der Zukunft weiter auf
Grund der großen Nachfrage nach drahtlosen Diensten erhöhen. Da die operationelle
Frequenz eines SAR-Systems vorgegeben ist durch die physikalischen Eigenschaften
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welche mit der Fernerkundung bestimmt werden sollen, ist es nicht möglich auf andere
Frequenzbänder auszuweichen. Effektive Techniken für eine RFI-Korrektur sind daher
maßgebend für den operationellen Erfolg einer SAR-Mission.
In einem konventionellen SAR-System werden bei der RFI-Korrektur auch Anteile des
gewünschten SAR-Signals entfernt. Dies kann nur verhindert werden, wenn a-priori Informationen
über die Eigenschaften des störenden Signals vorhanden sind. Zudem hängt
die Qualität der Korrektur stark von der abgebildeten Szene und der Störung ab.
Eine neue Generation von SAR-Instrumenten setzt auf eine Mehrkanalarchitektur,
welche Digital Beamforming (DBF) ermöglicht. Diese Systeme können die empfangenen
Signale örtlich filtern und erlauben die Entwicklung von neuen Methoden der RFIKorrektur.
Die Ausleuchtung der Antenne kann nach der Datenaufnahme angepasst werden,
um die Aufnahme von Signalen aus der Richtung der RFI-Quelle zu unterbinden.
Zudem kann DBF genutzt werden, um das RFI und SAR-Signal aus unterschiedlichen
Richtungen separat zu messen. Damit können die Eigenschaften des Störsignals direkt
von den Daten bestimmt werden. Diese Arbeit schlägt neuartige RFI-Korrekturverfahren
vor, welche auf DBF basieren. Die Methoden nutzen die örtliche Verteilung des SARSignals
im Range-Doppler-Bereich aus. Diese Verteilung ist veränderlich mit der Zeit
und doch vorhersehbar, da die Ankunftszeit des Radarsignals durch die Aufnahmegeometrie
festgelegt ist. Die vorgeschlagenen, neuen Methoden können in zwei Kategorien
aufgeteilt werden. Die erste Methode platziert Nullen in dem Antennenmuster.
Die Positionen der Nullen werden innerhalb der SAR-Daten angepasst für eine optimale
Unterdrückung der Störsignale. Die Qualität der Filterung wird in dieser Arbeit
mit einem speziell hierfür entwickelten Simulator verifiziert. Zudem werden Ergebnisse
mit experimentellen Daten eines Flugzeug-SAR präsentiert. Die zweite Methode
steuert mehrere, gleichzeitige, digitale Antennenstrahlen in die Richtung der Störsignale
um diese zu messen. Auf Grund der gewonnenen Informationen können die Störer von
den Daten subtrahiert werden. Zusätzlich können die gemessenen Eigenschaften des
Störsignals genutzt werden, um das RFI-Signal für Zeitpunkte zu schätzen, für die eine
örtliche Filterung nicht möglich ist. Simulationsergebnisse für diese Methode werden
präsentiert.

Synthetic Aperture Radar (SAR) has developed into a powerful tool for the frequent
Earth observation of large areas, independent of the weather and sunlight conditions.
However, the contamination of the acquired SAR data by Radio Frequency Interference
(RFI) has become an increasing problem. This observed trend is expected to worsen
in the future due to the growing demand for other wireless services. As the SAR center
frequency is determined by the physical properties that are to be retrieved, switching frequency
bands is not an option. Effective methods to mitigate RFI are therefore critical
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for the successful operation of a SAR mission.
In a conventional SAR, RFI correction relies on notching methods that also remove parts
of the SAR signal. Otherwise, a-priori knowledge about the interfering signal characteristics
is required and the filtering performance strongly depends on the observed scene
and interference.
New, advanced SAR instruments employ a multi-channel architecture that is capable of
Digital Beamforming (DBF). These systems can spatially filter the received signals and
give rise to new RFI mitigation techniques. The antenna pattern can be adaptively set
after data acquisition to null the angular direction of the impinging RFI signal. Even
more, DBF gives the opportunity to individually measure RFI and SAR signals arriving
from different directions. This allows to gather information about the interfering signal
characteristics from the data. This work proposes novel DBF-based RFI mitigation
techniques that utilize the spatial distribution of the SAR signal in the range-Doppler
domain. The spatial distribution is variable in time and yet predictable because the arrival
time of the radar return is determined by the imaging geometry. The proposed new
methods can be divided into two categories. The first new approach adaptively nulls the
antenna pattern throughout the SAR data to suppress the RFI signal. A simulator was
implemented in the framework of this thesis to verify the performance and a proof-of-concept
with experimental airborne data is presented. The second new approach steers
simultaneous digital beams into the direction of the interferers to measure and subtract
them from the data. Further, the measured interferer signal characteristics can then be
used to estimate the RFI signal for time instances when a spatial filtering is not possible.
Simulation results for this approach are presented.