Loading...
Please wait, while we are loading the content...
Similar Documents
Técnicas de procesado bidimensional de señal para radares de alta resolución basadas en descriptores geométricos y estadísticos
| Content Provider | Semantic Scholar |
|---|---|
| Author | Gallego, Jaime |
| Copyright Year | 2011 |
| Abstract | Los radares de alta resolucion (HRR) se caracterizan porque los blancos detectados son extensos, esto es, ocupan mas de una celda de resolucion en distancia. La mayoria de las tecnicas tradicionales, de deteccion y extraccion de datos, que se estan aplicando a los HRR realizan procesados unidimensionales. Hay tecnicas mas eficientes pero precisan realizar procesados coherentes (utilizando informacion de modulo y fase), suelen ser fuertemente dependientes de la aplicacion concreta para la que se han desarrollado, y solo proporcionan buenos resultados bajo unas condiciones muy especificas de funcionamiento. En otros casos se ha llevado a cabo extensiones de las tecnicas utilizadas en radares convencionales de vigilancia y estan orientadas a resolver problemas muy concretos, pero no estan optimizadas para explotar las caracteristicas que ofrecen los nuevos sensores radar que incorporan los avances de las tecnologias de radiofrecuencia (permitiendo la generacion y recepcion de senales de anchuras de banda cada vez mas elevadas) y de las tecnicas de procesado de senal (con capacidad de realizar algoritmos cada vez mas complejos en tiempo real). Con el objeto de proporcionar metodos mas adecuados y computacionalmente eficientes de deteccion, localizacion y clasificacion que aprovechen las caracteristicas bidimensionales de las imagenes ofrecidas por los HRR y que sean viables para su implementacion en sistemas con requisitos de operacion en tiempo real, se ha desarrollado la presente Tesis Doctoral. Tras una concisa introduccion, en la que se ponen de manifiesto tecnologias involucradas, se plantean tecnicas, primero, para la deteccion de blancos, evaluando su comportamiento en entornos de ruido aditivo y de clutter marino comparando los resultados obtenidos con tecnicas tradicionales. Posteriormente se aborda el problema de la localizacion y la determinacion precisa de velocidad de los mismos, en el cual se ha efectuado un estudio comparando los resultados ofrecidos por varios algoritmos simples. Y, por ultimo, se exponen una serie de procesos conducentes a extraer caracteristicas identificativas de los blancos, las cuales posibiliten el desarrollo de nuevas tecnicas de clasificacion y reconocimiento de blancos. Se ha trabajado con dos tipos de matrices de datos, estas son, distancia-acimut y distancia-doppler, correspondientes a dos modos tipicos de operacion de los radares de alta resolucion: modo exploracion y modo seguimiento, respectivamente. Las tecnicas desarrolladas se han probado con datos reales provenientes de dos tipos de HRR. El primero de ellos, radar ARIES, es un radar LFMCW (onda continua y frecuencia modulada lineal) maritimo de superficie de alta resolucion, desarrollado por Indra Sistemas S. A. en colaboracion con el Departamento de Senales, Sistemas y Radiocomunicaciones de la Universidad Politecnica de Madrid y el Ministerio de Defensa. El otro es un radar LFMCW de alta resolucion en distancia que opera en banda de ondas milimetricas. Este segundo sistema ha sido desarrollado por el Grupo de Microondas y Radar, del Departamento de Senales, Sistemas y Radiocomunicaciones de la Universidad Politecnica de Madrid; en colaboracion con el Grupo de Ingenieria de Comunicaciones de la Universidad de Las Palmas de Gran Canaria. Los datos capturados con el radar ARIES se han obtenido operando en modo exploracion, mientras que los datos obtenidos con el sensor en banda de milimetricas se han capturado en modo seguimiento. Los resultados experimentales obtenidos con ambos tipos de radar avalan la bondad de las tecnicas propuestas. |
| File Format | PDF HTM / HTML |
| Alternate Webpage(s) | http://oa.upm.es/1014/1/JAIME_CALVO_GALLEGO.pdf |
| Language | English |
| Access Restriction | Open |
| Content Type | Text |
| Resource Type | Article |
