Zitierlink: http://dx.doi.org/10.25819/ubsi/10298
Dateien zu dieser Ressource:
Datei Beschreibung GrößeFormat
Dissertation_Reuter_Simon.pdf132.1 MBAdobe PDFMiniaturbild
Öffnen/Anzeigen
Dokumentart: Doctoral Thesis
Titel: Entwicklung und Untersuchung eines Radars mit stochastischer Wellenform
Sonstiger Titel: Development and Evaluation of a Radar with a Stochastic Waveform
AutorInn(en): Reuter, Simon 
Institut: Institut für Kommunikations- und Informationstechnik 
Schlagwörter: Noise-Radar, Bildgebendes Radar, Wellenform, Radar, Wave shape, Pulse compression
DDC-Sachgruppe: 621.3 Elektrotechnik, Elektronik
GHBS-Notation: YGE
YCB
XVWD
Erscheinungsjahr: 2022
Publikationsjahr: 2023
Zusammenfassung: 
Ziel dieser Arbeit ist es, stochastische Wellenformen im Bezug auf deren Verwendung in bildgebenden Radarsystemen zu untersuchen. Aufgrund der Unkorreliertheit aufeinanderfolgender Radarpulse ermöglichen stochastische Wellenformen eine hohe Pulsabtastrate ohne Entfernungsmehrdeutigkeiten zu erzeugen. Dies ermöglicht eine höhere Auflösung für bildgebende Radarsysteme mit synthetischer Apertur als dies mit konventionellen, wiederholten Wellenformen möglich ist.
Die Arbeit gibt zunächst einen Überblick über bisherige Arbeiten auf diesem Themengebiet, insbesondere der signaltheoretischen Beschreibung, auftretender Effekte und deren Filterung mittels bisher genutzter Algorithmik. Ein besonderes Augenmerk wird auf den bei stochastischer Wellenform auftretenden Maskierungseffekt gelegt. Aufgrund der stark varianten Wellenform im Leistungsdichtespektrum überdecken die Kreuzkorrelationsprodukte des angepassten Filters (matched filter) von Zielen mit einem starken Rückstreukoeffizienten die Zielantwort schwächerer Ziele. Dieser Effekt wird signaltheoretisch beschrieben und Lösungsmöglichkeiten aufgezeigt. Diese umfassen CLEAN-Algorithmen sowie fehlangepasste Filter (mismatched Filter) zur Reduzierung der Nebenkeulen.
Die Arbeit schlägt ein neues Filter zur Pulskompression vor, das einem Entfaltungsfilter nach Wiener entspricht. Dieses Filter reduziert den bei stochastischen Wellenformen auftretenden Maskierungseffekt, ohne den Berechnungsaufwand im Vergleich zu einem klassischen, angepassten Filter zu erhöhen. Nach Herleitung des Filters wird, im Verlauf der Arbeit, dieses Filter mit den bisher vorhandenen und genutzten Filtermöglichkeiten verglichen. Zusätzlich werden weitere Szenenrekonstruktionsverfahren untersucht.
Zur Validierung der in dieser Arbeit vorgestellten Filter wird ein Sendesystem entwickelt, das thermisches Rauschen als Sendesignalform nutzt. Dieser Sender ist portabel in einen Koffer integriert. In Zusammenarbeit mit dem im Zentrum für Sensorsysteme entwickelten Vierkanal-Radarempfangsgerät HITCHHIKER bildet dieses Sendesystem ein Experimentalradarsystem.
Mittels dieses Radarsystems lassen sich die Algorithmen unter verschiedenen Bedingungen und Einsatzmöglichkeiten vergleichen. Dies umfasst Entfernungs-Doppler-Zielverfolgung, Mehrkanal-DOA-Schätzung, Radar mit synthetischer Apertur und inverses Radar mit synthetischer Apertur. Von Indoor-Experimenten bis hin zu Outdoor-Experimenten, von stationären Zielen bis hin zu Bewegtzielen wie Straßenfahrzeuge oder Schiffen, wird eine Vielzahl von Einsatzbedingungen und Möglichkeiten durch Experimente mit diesem System abgedeckt.

The research goal of this thesis is the evaluation of stochastic waveforms regarding radar imaging systems. Due to the uncorrelated nature of successive radar pulses, stochastic waveforms allow a high pulse sampling rate without generating range ambiguities. This leads to a higher resolution in synthetic aperture radar imaging systems, than using conventional, repeating waveforms.
First, the thesis gives an overview of previous work in this area, especially the signal-theoretic description, occurring effects and their filtering by means of algorithms used so far. Special attention is paid to the masking effect occurring with stochastic waveforms. Due to the highly variant power density spectrum of the waveform, the cross-correlation products of the matched filter of strong targets mask the target response of weaker targets. This effect is described in terms of signal theoretical aspects. Further, possible solutions are shown, which include CLEAN algorithms and mismatched filters reducing the self-interference.
In the thesis a new filter is proposed for pulse compression that corresponds to a Wiener deconvolution filter. This filter reduces the masking effect that occurs with stochastic waveforms without increasing the computational effort compared to a classic matched filter. After a derivation of the filter, this filter is compared in the course of the work with the previously existing and used filter. In addition, other scene reconstruction methods will be investigated.
To validate the filters examined in this thesis, a radar transmitter is developed, that uses thermal noise as the transmitting waveform. This transmitter is integrated in a portable case. In conjunction with the four-channel radar receiver HITCHHIKER developed at the Centre for Sensor Systems, this transmitter system forms an experimental radar system.
Using this radar system, the algorithms can be compared under different conditions and applications. This includes Range-Doppler target tracking, multi-channel DOA estimation, synthetic aperture radar and inverse synthetic aperture radar. From indoor experiments to outdoor experiments, from stationary targets to moving targets such as road vehicles or ships, a wide range of operating conditions and possibilities is covered by experiments using this system.
DOI: http://dx.doi.org/10.25819/ubsi/10298
URN: urn:nbn:de:hbz:467-24918
URI: https://dspace.ub.uni-siegen.de/handle/ubsi/2491
Lizenz: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Enthalten in den Sammlungen:Hochschulschriften

Diese Ressource ist urheberrechtlich geschützt.

Zur Langanzeige

Seitenansichten

209
checked on 28.11.2024

Download(s)

61
checked on 28.11.2024

Google ScholarTM

Prüfe

Prüfe


Diese Ressource wurde unter folgender Copyright-Bestimmung veröffentlicht: Lizenz von Creative Commons Creative Commons