Design and optimization of robust detection techniques in passive radar applications (diseño y optimización de técnicas de detección robustas para radares pasivos)

Resumen

Esta tesis doctoral es el resultado de una intensa actividad investigadora centrada en la formulación de problemas de detección en escenarios de radar, la caracterización estadística de clutter radar y la propuesta de esquemas de detección mejorados para aproximar el detector Neyman-Pearson en escenarios complejos caracterizados por la presencia de clutter no homogéneo y blancos en movimiento con baja sección radar. El trabajo de investigación se ha llevado a cabo en el grupo de investigación coordinado por la Dra. María Pilar Jarabo Amores, dentro del marco de proyectos como IDEPAR (¿Improved DEtection techniques for PAssive Radars¿) y MASTERSAT (¿MultichAnnel paSsive radar receiver exploiting TERrestrial and SATellite Illuminators¿), financiados por el Ministerio de Economía y Competitividad de España; APIS (Array Passive ISAR Adaptive Processing) y MAPIS (Multichannel passive ISAR imaging for military applications) financiados por la Agencia Europea de Defensa (EDA) y el contrato de investigación INTEGRA (Investigación en Tecnologías para la Gestión de Inmigración) financiado por AMPER Sistemas SA. La Tesis se presenta como un compendio de las contribuciones más relevantes publicadas en diferentes revistas y congresos internacionales que garantizan la calidad de la actividad de investigación y los resultados asociados. El objetivo principal es el diseño de detectores radar robustos para sistemas radar pasivos, caracterizados por iluminadores de oportunidad y receptores estacionarios, por lo que el desplazamiento Doppler se asocia al movimiento del blanco con respecto al iluminador de oportunidad y receptor considerados. Se plantean dos casos principales de estudio: detección de blancos terrestres en escenarios semiurbanos (en presencia de edificios, áreas de estacionamiento y mobiliario urbano) y la detección de pequeñas embarcaciones en escenarios costeros con una profundidad variable del fondo del mar y la presencia de árboles, edificios, acantilados, etc. De forma paralela, también se ha tratado la caracterización estadística del clutter y se han propuesto mejoras en las técnicas de detección en radares activos. Las principales contribuciones se pueden resumir en los siguientes puntos: ¿ Caracterización estadística de datos de clutter reales para permitir la formulación del detector Neyman-Pearson y soluciones subóptimas para aproximarlo, el diseño de detectores basados en redes neuronales y técnicas de umbral adaptativo, y la generación de datos sintéticos biestáticos y monoestáticos para el entrenamiento y evaluación de las soluciones propuestas. ¿ Formulación del test de hipótesis compuesta para el diseño de detectores robustos frente a parámetros desconocidos del clutter o blanco ¿ Diseño de detectores de redes neuronales para aproximar el detector óptimo en los casos de estudio planteados. ¿ Diseño de nuevos detectores de umbral adaptativo basados en redes neuronales que no están sujetos a ninguna restricción estadística y no necesitan el conocimiento a priori del modelo de clutter. ¿ Diseño de técnicas de procesado de señal en array para proporcionar discriminación angular y mejorar el rendimiento de los sistemas radar pasivos. Los detectores 3-D diseñados son capaces de explotar la información generada por las técnicas de procesamiento en array y han sido evaluados en escenarios reales.