A block proccessing approach for doppler centroid estimation

Abstract

Sentetik açıklıklı radarlar (SAR), sinyal işleme algoritmalarını kullanarak yüksek çözünürlüklü görüntü elde eden görüntüleme radarlarıdır. Çözünürlük, diğer bir deyişle yerdeki hedeflerin ayırılabilirliği, iki şekilde ifade edilir. Bunlar hareket doğrultusundaki çözünürlük (azimut çözünürlük) ve bu yöne çapraz olan menzil çözünürlüğüdür. Radar sistemlerinde yüksek çözünürlük elde etmek için, menzil yönünde, darbe sıkıştırma yöntemi kullanılır. Darbe süresindeki kısalma daha iyi menzil çözünürlüğü sağlar. Darbe süresini kısaltmanın bazı limit değerleri vardır. Burada, sinyalin gönderilip geri alınabilmesi için gücün belli bir değerin üzerinde olması gerekir. Sinyal gürültü oranı da hesaba katılmalıdır. Menzil çözünürlüğü bütün radar sistemleri için aynıdır. SAR sistemini diğer radar sistemlerinden ayıran özelliği, hareket doğrultusundaki çözünürlüktür. Bu yöndeki çözünürlüğü iyileştirmek için anten boyunun uzun olması gereklidir. Uzun anten boyu, her ne kadar yer radarlarında elde edilebilir olsa da, kullanımı verimli değildir. Özellikle bir platform üzerine yerleştirildiğinde, bu platformu taşıyacak olan uçak veya uydunun kapasitesi yetersiz kalacaktır. SAR sistemi faz dizili antene benzer şekilde çalışır. Ancak burada çok sayıda anten elemanı kullanılmaz. SAR sisteminde uzun anten boyu, sinyal işleme algoritmaları kullanılarak sentezlenir.Değişik anten konumları sensörün hareketiyle sağlanır. Bu sentezleme işlemi için, daha kısa anten boyu gereklidir. SAR sisteminde, iki nokta arasındaki uçuş sırasında, her gönderilen darbenin yansımalarının genlikleri ve fazları kaydedilir. Bu verilerden faydalanılarak, çok daha uzun anten boyu ile elde edilebilecek çözünürlükteki görüntü oluşturulabilir.SAR sistemleri farklı modlarda çalışır. Bunlar, tarama modu, şerit görüntüleme modu ve spot ışıklandırma modu olarak adlandırılır. Bu çalışmada şerit görüntüleme modu kullanılmıştır. Bu tip SAR sistemleri, platformun ana ekseninden geçen yeryüzüne dik olan düzlemde değil, bu düzlemle arasında belli bir açı olacak şekilde, eğik aşağı ya da yukarı doğru bakarak görüntü alırlar.Şerit görüntülme radarlarında, ham veriden görüntü oluşturmak için kullanılan en yaygın algoritma Range (menzil) Doppler Algoritması'dır (RDA). Bu algoritma, darbe sıkıştırma yöntemine dayanır. Sıkıştırma işlemleri frekans bölgesinde yapılır.SAR sistemlerinde gönderilen sinyal, lineer frekans modüleli (FM) sinyaldir. Alınan ham SAR verisi, iki boyutlu matriks olarak kaydedilir. Satırlar, sensör belli bir pozisyondayken alınan menzil değerleridir. Sütun değerleri ise sensörün hareketini gösterir. Başka bir deyişle, SAR sensörünün hareketi darbe tekrarlama frekansıyla (DTF) örneklenir. Satır değerlerine menzil, sütun değerlerine azimutsinyali denilir.RDA algoritmasında darbe sıkıştırması yapmak için uyumlu filtreler kullanılır. Bu filtreler menzil ve azimut sinyali için frekans bölgesinde ayrı ayrı tasarlanır. Uyumlu filtreleri tasarlamak için bazı parametrelerin bilnmesi gerekir. Bu parametreler,alınan sinyalin frekans bölgesindeki bant genişliği ve merkez frekansıdır. Menzil sinyali için bu veriler, gönderilen sinyalden bilinmektedir. Azimut sinyali için bu parametrelerin bulunması daha karışıktır. Alınan sinyal Doppler etkisinden dolayı kaymıştır. Bunun nedeni platformun hareketinden dolayı sensörün hedefe göre bağıl hızı değişir ve bu da frekansı etkiler. Azimut sinyalinin merkez frekansının hesap edilmesi önemlidir. Bu frekans, Doppler merkez frekansı olarak adlandırılır ve SAR sinyal işlemede kullanılan önemli bir parametredir.Doppler merkezi SAR geometrisinden hesap edilebilir. Bunun için, sensörün konumu, yüksekliği ve hızı bilinmelidir. Bu bilgilere ulaşmak her zaman mümkün değildir. Uçakla taşınan SAR sistemlerinde, uçağın konumu, hızı sabit değildir. Hava koşulları, yeryüzü şekillerinin engebeli olması, uçağın düzgün bir doğrultuda gitmesini engelleyebilir. Uydu üzerinde taşınan SAR sistemlerinde, hareket dengeleme sistemleri,sensörün hızını, ve konumunu olabildiğince sabitlemektedir. Ancak Doppler merkezi aynı zamanda yeryüzü şekillerine de bağlıdır. Çünkü Doppler merkez frekansı hedef ile sensor arasındaki mesafeyle ilişkilidir. Bu yüzden, dağlık bir alandaki Doppler merkezi ile yükseltisi daha az olan bir bölgenin Doppler merkezi aynı olmayacaktır. Doppler merkezinin alınan veriden kestirimi çok yaygın bir metottur. Literatürde, bu konu üzerinde yapılmış birçok çalışma bulunmaktadır.Doppler kestirim yöntemleri iki başlıkta toplanmaktadır. Bunlar, temel bant Doppler merkezi kestirimi ve belirsizlik sayısı kestirimidir. Azimut sinyali darbe tekrarlama frekansıyla örneklenir ve bu durum Nyquist örnekleme kriterini sağlamaz. Çünkü azimut sinyalinin bant genişliği limitsizdir. Bu anten paterninin ana lobun dışında da ilerlemesinden kaynaklanır. Darbe tekrarlama frekansı belirlemesi sedece azimut sinyaline bağlı değildir. Antenin alış penceresine, yakın ve uzak menzil değerlerine de bağlıdır. Bundan dolayı DTF ile örneklenen azimut sinyali, bozulur ve kendini tekrar eder. Doppler merkezinin bir DTF içinde kalan kısmına kesirli veya temel bant Doppler merkezi denilir. Gerçek Doppler merkezinin hangi tekrar içinde olduğu ise belirsizlik sayısı olarak adlandırılır. Gerçek Doppler merkezi bulunmakisteniyorsa, bu iki kısımın kestirimi ayrı ayrı yapılır. Azimut yönündeki sıkıştırma işlemi için temel bant Doppler merkezinin kestirimi yeterlidir. Eğer ki menzil hücre göçü düzeltme işlemi yapılacaksa iki kısımında bilinmesi gereklidir.Temel bant Doppler merkezinin alınan veriden kestirimi için literatürde 2 yaklaşım kullanılmaktadır. Bunlardan birisi genlik temelli kestirim, diğeri ise faz temelli kestirimdir. Genlik temelli kestirimde, azimut sinyalinin güç spektrumuna bakılır. Azimut sinyalinin güç spektumu, anten paterninin yerdeki nokta hedeften yansıyan sinyalle konvolüsyonudur. Anten paterninin maksimum noktasına denk gelen frekans değeri Doppler merkezini verir. Bundan dolayı güç spektrumundan anten paterni kestirilmeye çalışılır. Öncelikle azimut sinyali üzerinde Fourier dönüşümü uygulanır ve güç spektrumu hesaplanır. Tek bir menzil değeri için hesaplanan spektrum anlamsızdır. Ancak diğer menzil değerlerinin spektrumları toplanırsa, ortalama alma işlemi ile Gauss eğrisine benzer bir spektrum elde edilir. Ortalaması alınmış spektum alçak geçiren filtreden geçirildiğinde,yüksek frekanslı gürültü ve hedeften yansıyan sinyaller bastırılır ve yavaş değişen anten paterni elde edilir. Bu paternin maksimum noktasının frekans değeri Doppler merkez frekansını verir. Bu işlem bazı çalışmalarda ham veri üzerinde uygulanırken, bazı çalışmalarda ise menzil sıkıştırılması yapılmış veri üzerinde uygulanmıştır. Faz temelli kestirimde ise iki azimut örneği arasındaki faz farkıbu yöntemin temelini oluşturur. Bu yönteme faz artışı da denir. Azimut örnekleri arasındaki ortalama çapraz korelasyon katsayısı hesaplanır. Bu katsayının açısı temel bant Doppler merkezi ile doğru orantılıdır.Literatürdeki çalışmalar, Doppler kestirimini verimli bir şekilde gerçekleştirmektedir. Ancak görüntünün merkezinden uzaklaştıkça, görüntüde bozulmalar meydana gelmektedir. Bunun sebebi, Doppler merkezinin tüm veri seti için hesaplanmasıdır. Bu durumda Doppler merkezi tüm veri için ortalama bir değer alır. Bu tezde yapılan çalışma alternatif bir yöntem olup, bu hataları olabildiğince en aza indirger. Metot, veri setini parçalara bölerek ayrı ayrı işleme ilkesine dayanır. Böylece, her alt bölgenin merkezi ayrı hesaplanacağından dolayı doğruluğu daha yüksek olan bir kestirim yapılabilecektir. Bu yöntemde, öncelikle ham veri uygun parçalara ayrılır. Menzil Doppler algoritması her parça için ayrı ayrı uygulanır. Her parça, kestirimi yapılan kendi Doppler merkeziyle işlenir.Bu yöntemin en önemli özelliği, tüm veri işlendiğinde görüntünün merkezinden uzakta olan kısımlarda görünmeyen hedeflerin, o bölgeye ait verinin alt bölgesi işlendiğinde görünür hale gelmesidir. Diğer önemli özelliği ise işleme yükünün azalmasıdır. Bütün veri işlendiğinde işleme süresi çok uzundur. Ancak verinin boyutları küçüldüğünde işeme süresi kısalır. Eğer ki bölgenin tamamı ile ilgilenilmiyorsa, daha ufak bir kısmıyla ilgileniliyorsa, bütün veriyi işlemeye gerek kalmayacaktır. Daha kısa bir sürede, ihtiyaç duyulan alan işlenerek hem zamandan tasarruf edilir hem de doğruluğu daha iyi olan görüntü elde edilir.Bu yöntemde en çok dikkat edilmesi gereken kısım, alt bölgelerin seçimidir. Aynı yükselti grubuna ait olan kısımlardan bir alt bölge oluşturulabilir. Örneğin, dağlık bir alan ile deniz bölgesi birlikte alınırsa, burada kestirimi yapılan Doppler merkezi iki alan için de doğru sonuç vermeyecektir. Düzeltilmeye çalışan kısımlar, bu etkiden dolayı daha çok bozulabilirler. Bu yüzden, dağlık alanları, yerleşim bölgelerini, su ve deniz gibi alanları mümkün olduğunca ayrı parçalarda işlemek en doğru sonucu verecektir.

Synthetic Aperture Radar (SAR) is a type of imaging radar, which uses signal-processing techniques to obtain finer resolution. The most commonly used algorithm to create an image from raw data in strip map mode SAR is the Range Doppler Algorithm (RDA). It is based on pulse compression techniques. If the compression process is not done correctly, signal to noise ratio (SNR) would reduce, and image misregistration and geometric distortions would be occurred. In RDA, frequency domain matched filter is used for pulse compression. Defining a matched filter is simple in range domain. Because the filter parameter can be derived from the transmitted signal. However, for azimuth domain matched filter, the parameters cannot be derived. The received signal is shifted because of sensor motion. This situation is called Doppler shift. To find the amount of the shift Doppler centroid frequency must be known.Doppler centroid can be calculated from the SAR geometry. In satellite SAR, orbit and attitude information is necessary. However, accurate orbit geometry information cannot be always provided. In airborne SAR, the undesired aircraft motions usually caused by weather condition do not allow to obtain accurate geometric information. Furthermore, scene contents such as landforms, buildings etc. also affect the geometry calculations. Estimating Doppler centroid from the received data is a well-known technique. There are a lot of studies in the literature on this topic. Doppler centroid is composed of two parts according to their usage: the fractional part and the integer part. The fractional part is also defined as the baseband Doppler centroid, which is used for azimuth compression. The integer part, which is called as the ambiguity part, is necessary for range cell migration correction (RCMC). Therefore, Doppler centroid estimation is done separately for each part.In order to estimate baseband Doppler centroid, two methods are used in the literature. One of them is magnitude-based estimator. In this algorithm, power spectrum of the azimuth signal gives a solution for baseband Doppler centroid. The spectrum is observed at one Pulse Repetition Frequency (PRF) range within the [-PRF/2, PRF/2]. Then, the frequency at where the peak of the spectrum occurs gives the Doppler centroid frequency. The other method is phase-based estimator, which is based on the calculation of the average cross correlation coefficient (ACCC) between the azimuth samples.Existing algorithms work well with the different types of scene with some assumptions. Since the Doppler centroid is estimated using the data of the whole scene, some distortions occur in the final image away from the Doppler centroid.In this work, we propose an alternative method based on block processing to eliminate the distortions in the final image. In proposed method, the scene is divided into many sub-scenes, and then the RDA is applied to each of those sub-scenes. The Doppler centroid estimation and azimuth compression is done separately for each sub-scene.