Abstract:
Die Beliebtheit von abbildenden Erdbeobachtungsradaren und die Vielfalt ihrer Anwendungen haben in den letzten Jahrzehnten erheblich zugenommen. Luft- und weltraumgestützte Radarsysteme mit synthetischer Apertur (SAR) sind leistungsstarke bildgebende Sensoren, die in der Lage sind, verschiedene Erdphänomene bei Tag und Nacht, unabhängig von den Wetterbedingungen, zu überwachen. Der weltweit steigende Bedarf an Umwelt-, Krisen- und Sicherheitsüberwachung hat die Entwicklung innovativer SAR-Konzepte und Datenverarbeitungstechniken vorangetrieben. Ein großer Erfassungsbereich mit einer feinen Auflösung ist jedoch typischerweise erwünscht, was ein enormes Datenvolumen und hochkomplexe Verarbeitungstechniken zu Folge hat. ... mehrDaher ist eine hohe Downlink-Kapazität erforderlich, und die Datenverarbeitung sowie Informationsgewinnung sind üblicherweise am Boden durchgeführt. Die schnelle Beschaffung der erforderlichen Informationen stellt eine große Herausforderung für moderne SAR-Systeme, insbesondere für nutzergesteuerte Anwendungen, die eine Überwachung und Identifizierung in nahezu Echtzeit erfordern. Darüber hinaus sind alle Beobachtungsgebiete mit einer festen Konfiguration für jeden Betriebsmodus abgebildet, unter Einsatz eines offenen Regelkreises, der ohne szenenabhängiges Feedback operiert. Die Datenerfassung und -auswertung erfordert menschliche Aufsicht, was die erforderliche Flexibilität für schnell entwickelnden Umgebungen deutlich einschränkt.
Um diese Herausforderungen zu beseitigen, stellt die vorliegende Doktorarbeit ein innovatives SAR-Konzept namens ADaptive OBserving SAR (ADOB-SAR) vor. Das vorgeschlagene Konzept hat das Ziel, SAR in einen intelligenten Sensor umzuwandeln, der eine zielgerichtete und selektive Datenerfassung ermöglicht. Es operiert gleichzeitig in zwei Bildgebungsmodi, die von demselben Radarinstrument gesteuert werden, um einen geschlossenen Regelkreis mit der Umgebung zu schaffen. Die gesamte Szene wird zunächst grob mit niedriger Auflösung und mini- malem Leistungs- sowie Ressourcenverbrauch analysiert. Der Sensor passt dann autonom die Beleuchtung in Echtzeit an, um spezifische Gebiete von Interesse mit höherer und optimaler Genauigkeit zu überwachen. Die Integration dieses
Systems auf einer Höhenplattform (eng. HAP) wird eine neue Ära intelligen- ter Sensoren ermöglichen, die durch wissensgestützte Steuerung, eine kontinuierliche Überwachung interessanter Bereiche bieten. Bei dem adaptiven Beobachtungsverfahren werden ausschließlich relevante Gebiete erfasst und gespeichert, was das Downlink-Datenvolumen signifikant reduziert. Zur Aufrechterhaltung dieses adaptiven Mehrmodusbetriebs, wird eine rekonfigurierbare mehrkanalige phasenges teuerte Gruppenantenne entworfen, Sie bietet digitale Strahlformung (eng. DBF) und agile zweidimensionale Schwenkung sowohl beim Senden als auch beim Empfangen. Dabei werden neuartige Hardware-Techniken konzipiert, die es ermöglichen, diese DBF-Verfahren bei minimaler Komplexität des Antennenarrays zu nutzen und mehrere gleichzeitige Sendestrahlen zur Verfolgung mehrerer Ziele zu erzeugen. Das entworfene Instrument kann die SAR-Parametern während des gleichen Fluges einstellen und von Puls zu Puls zwischen den Modi umschalten. Es wendet zeit- und raumorthogonale Techniken sowie Wellenform- und Frequenzdiversität an, um Sende-/Empfangs- sowie gegenseitige Empfangsinterferenzen zwischen allen gleichzeitig aktiven Modi zu vermeiden. Ein adaptiver Scheduling-Algorithmus wird hergeleitet, der unter Berücksichtigung der Gesamtdynamik des Szenarios und die gesamte abwechselnd Operation, den optimalen Zeitpunkt für die Übertragung neuer Pulse und den Empfang ihrer Rückerechos wählt. Dieser Algorithmus entscheidet sich auch automatisch für die am besten geeignete Orthogonalitätstechnik für jedes Szenario aus. Ein adaptives Entscheidungsmodell wird hergeleitet, um die optimale Kombination aus Instrumentenkonfiguration und -parametern zu bestimmen. Es adaptiert die Performanz und minimiert die Ressourcen anhand der extrahierten Szeneneigenschaften und Nutzeranforderungen. Es basiert auf einer dynamischen Optimierungsfunktion, die ihre Rahmenbedingungen entsprechend dem Szenario anpassen kann. Dabei werden adaptive zielgerichtete Modelle zur Strahl- und Zeitzuweisung sowie variable Prioritätseinstellungen für verschiedenen Optimierungsziele entworfen.
Im Rahmen dieser Arbeit wurde ein Referenzsystem für ein HAP unter Berücksichtigung eines maritimen Szenarios entworfen. Zudem wurde ein Simulator entwickelt, um das ADOB-SAR-Konzept zu validieren und dessen dynamische Entscheidungs- und Scheduling-Algorithmen zu verifizieren. Die Ergebnisse zeigen, dass der vorgeschlagene Sensor eine erhebliche Datenreduktion und effiziente Nutzung der Radarressourcen erreicht, was insbesondere den Energieverbrauch deutlich senkt. Die abgeleiteten Algorithmen zur Anpassung der Instrumentenparameter und zur Planung der Pulse sind für verschiedene Anwendungen geeignet und können an Bord eingesetzt werden, da sie die zusätzliche Rechenkomplexität verwalten und somit die Anforderungen nahezu Echtzeit-fähiger benutzergesteuerter SAR-Anwendungen erfüllen.
Abstract (englisch):
The popularity of Earth Observation imaging radars and the diversity of their applications have been growing tremendously over the past few decades. Airborne and spaceborne Synthetic Aperture Radars (SAR) are powerful imaging sensors capable of monitoring various Earth phenomena day and night, regardless of weather conditions. The increasing global need for environmental and crisis monitoring and security surveillance has driven the advancement of innovative SAR concepts and data processing techniques. A wide coverage at a fine resolution is typically desired, which implies a huge data volume and highly complex processing techniques. ... mehrTherefore, a high downlink capacity is required, and data processing and information extraction are typically conducted on the ground. Getting the necessary information quickly is a major challenge for state-of-the-art SAR systems, particularly for user-driven applications requiring near real-time monitoring and identification. Furthermore, all observed areas are imaged with a fixed configuration for each operating mode, employing an open loop system without scene-dependent feedback. The data acquisition and evaluation process relies on human oversight, which limits the flexibility typically required for evolving environments.
To tackle these challenges, this doctoral thesis introduces an innovative concept named ADaptive OBserving Synthetic Aperture Radar (ADOB-SAR). The proposed concept aims to transform SAR into an intelligent sensor capable of performing targeted and selective data acquisition. It operates in two concurrent imaging modes managed by the same radar instrument to create a closed loop with the environment.
The overall scene is broadly analyzed at low resolution and minimal performance and resource consumption. The sensor then autonomously adapts the illumination on the fly to monitor specific areas of interest with higher optimum accuracy. Integrating this system on a High-Altitude Platform (HAP) will facilitate a new era of smart sensors, providing persistent monitoring over regions of interest via knowledge-aided control. With the adaptive observing approach, only the relevant spots are imaged and saved, thus reducing the downlinked data volume. To cope with this adaptive multi-mode operation, a reconfigurable multi-channel phased array antenna architecture is designed. It features Digital Beamforming (DBF) and two-dimensional agile beam steering on transmit and receive. Novel hardware techniques are designed to enable the use of these DBF techniques with minimal antenna array complexity and to generate multiple simultaneous transmit beams to track multiple targets. The instrument can adjust the SAR parameters during flight and switch between modes using pulse-to-pulse interleaving. It utilizes temporal and angular orthogonality techniques, as well as waveform and frequency diversity to avoid transmit/receive and mutual receive interference across all concurrent modes. An adaptive scheduling algorithm is derived, which selects the optimal timing for transmitting new mode pulses and receiving their return echoes, considering the overall interleaved multi-target operation. This algorithm also automatically selects the most suitable orthogonality technique for each scenario. An adaptive decision-making model is implemented to determine the optimal combination of instrument configuration and parameters, adjusting system performance and minimizing resources based on extracted scene properties and user requirements. It is based on a dynamic optimization function capable of changing its framework in response to the observed scenario using adaptive target-specific beam and time allocation models, along with variable multi-objective priority settings.
A reference system for a HAP was designed considering a maritime scenario, and a simulator was developed in the framework of this thesis to validate the ADOB-SAR concept and verify its dynamic decision-making and scheduling algorithms. The results show that the proposed sensor achieves a huge data reduction and efficient use of radar resources, notably lowering power consumption. The algorithms derived to adapt the instrument parameters and schedule the pulses can be applied to any application and operate onboard, while managing the additional computational complexity, and effectively meeting the demands of near real-time user-driven SAR applications.