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1Institut für Hochfrequenztechnk und RadarsystemeQue

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1Institut für Hochfrequenztechnk und Radar

2.2 SAR Processierung Grundlagen

Vorlesung: Hochauflösende Radarsysteme

WS 2008/09,

Friedrich-Alexander-Universität Erlangen Nürnberg

Lehrstuhl für Hochfrequenztechnik

Wolfgang Keydel

DLR Oberpfaffenhofen, Institut für Hochfrequenztechnik und Radarsysteme

e-mail: [email protected], Web: http://www.keydel.com

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SAR Processing Image Formation

Different Azimuth Reference Functions for different Range Gates

Courtesy Alberto Moreira, DLR

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Focussed vs. Unfocussed Processing, Munich Airport ERS-1


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4Institut für Hochfrequenztechnk und RadarCourtesy Alberto Moreira, DLR

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Subaperture Data Flow

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Range Cell Migration


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Range Curvature due to Range Cell Migration

S

θH

x = vt

yGround Range

δrg

δaz

Raw Data

Range Compressed

Processed Image

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SAR Image Formation


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Range Curvature Example

Cut out of PAMIR data after range

compression, urban area, sliding mode.

The processing algorithm has to deal with a

distinct range curvature stretching across

hundreds of range cells.

[Courtesy FGAN, Ender, Brenner, PAMIR Artikle, IEE

Special Issue EUSAR 2002]

[Ender, Brenner, PAMIR Artikel IEE Special Issue EUSAR 2002,

Courtesy FGAN]

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Speckle

Inherent to coherent systemsProbability distribution function has a exponential distribution, i.e.

average value = standard deviationSpeckle makes SAR image interpretation more difficult

E-SAR high resolution image (0.6 m x 2 m)

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Speckle


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E-SAR multi-look image, 8 looks, 50 % overlap (resolution: 2 m range x 3 m azimuth)

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Phase ErrorsThe Targets Phase History must be Known Precisely

Thump Rule: Phase Jitter may not exceed π/8 rad of RF-Cyle

Phase Error EffectsPhase Error Reasons

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Zusammenfassung wichtiger SAR – Processing-Elemente

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Phasenbeziehungen in Entfernung

2)( tkt eent ⋅⋅=Φ π

( )22PP TtT

+≤≤−

Tktf ee ⋅=)(

Bandbreite:

==>

Pee TkB ⋅=

Quadratische Phasenmodulation

Lineare Frequenzmodulation

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Phasen - Beziehungen im Azimut

0

2

000022

01 2)cos(2)(

rxxrrxxrxr⋅

+⋅−≈⋅⋅⋅−+= θθ

Entfernungsverlauf:

Azimut Phasenmodulation

Azimut Frequenzverlauf

⎥⎦

⎤⎢⎣

⎡⋅⋅

+⋅⋅−⋅

=Φ0

22

00 24)(

rtVtVrtaz θ

λπ

tkftVVf azdaz ⋅+=⋅⋅

−⋅⋅

=λλ

θ 20 22

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Impulsantwort

( )⎥⎦

⎤⎢⎣

⎡ −⋅⋅⋅⋅=

crrB

cTBrxf oeeee

π2sin),(

),(),()(),( 0002

0 rxhrxsrGrxf e ⊗⋅=

),(),()(),( 02

0 rxfrxfrGrxf eae ⊗⋅=

( )⎥⎦

⎤⎢⎣

⎡ −⋅⋅+⋅⋅−⋅⋅=

cxxB

fTcTBrxf oadaaaa

π22sin),(

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Spektrum der Pulsantwort ==> Rechteckfunktion

gewichtet mit

Antennen-Diagramm & Impuls-Hüllkurve

i.a. mit verschobenem Dopplerschwerpunkt

Bestimmung des Dopplerschwerpunktes

S/N-Reduzierung durch

• falsche Positionierung von Bandpassfilter & Azimutreferenzfunktion

• Vergrößerung der Mehrdeutigkeiten

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Bandpassfilterf

fD

|S(f)|

f

fD

|S(f)|

ffD

|S(f)|

|S(f)|

Referenzfunktion

Mehrdeutigkeiten

Dopplerschwerpunkt-Fehler

Azimutspektrum

PRF

ffD

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Radiometrische Auflösung: ⎥⎦

⎤⎢⎣

⎡ ++⋅=−

effradiom n

NS 1)/(11log10δ

Reduktion des Speckle-Rauschens

„Multilook´s“d.h.

inkohärente Addition n statistisch unabhängiger Signalblöcke

Subaperturen

Verbesserung der radiometrischen Auflösung bei

Verschlechterung der geometrischen Auflösung

● nazδ=aznδ

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Beispiele für Prozessierungsparameter

1618Anzahl von Looks

2,5 m18 m3 mEntfernungsauflösung

3 m16 m4 mAzimutauflösung

1240 Hz340 Hz1000 HzPRF

40000 m1000 m3000 mEntfernung

300 m/s50 m/s80 m/sTrägergeschwindigkeit

max.min.typischSpezifizierte Parameter

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Verarbeitung im Zeitbereich

Faltungen in Optimalfilter-Theorie i.a. diskrete Korrelationen

2-dimensionaler Speicher & 2-dimensionale Referenzfunktion

Berechnungsaufwand ≈Punktanzahl Nref

Nref komplexe Multiplikationen + (Nref -1) komplexe Additionen

pro korreliertem Punkt

Ineffizienz für T·B >> 30

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Änderung der Zielentfernung

Verbreiterung der Pulsantwort in Azimut & Entfernung

notwendige Korrekturenabhängig von

Größe der Auflösungszelle, Entfernung & Wellenlänge

Lineare Korrektur:

Quadratische Korrektur: 2

20

00

162

2

az

e

az

e

r

r

δλδ

δλθδ

⋅⋅

<

⋅⋅<

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Zeit – Bandbreite Produkt: T·BKompressions - Verhältnis

Azimuth:

(T·B)Az= reale / synthetische Halbwertsbreite = θHreal : θHsyn=Anzahl der Impulse in der Synthetischen Apertur

Entfernung:

(T·B)Ent = Puls-Dauer x Puls-Bandbreite = TP·BP

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Kompressions - Verhältnisse

rl/2 dx2

≈ 5....500 kc⋅Tp /2dx

≈ 2 k....200 kZeit Bandbreite

Produkt, T⋅B

PRF≈ 0,3 kHz....10 kHz

T⋅B/ Tp≈ 10 MHz...500 MHz

SamplingRate

rl/2v dx≈

0,1 sec ....10 sec

Unkomprimierte Pulsdauer Tp

(konstant)≈ 2 msec...100 msec

Signaldauer

Lineare ChirpKorrelation

Lineare ChirpKorrelation

Prozessierung

Azimuth-Kompression

Puls –Kompression

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Berechnungsaufwand & Speichergröße für verschiedene Verarbeitungsverfahren

(K = Kompressionsfaktor)

≈ 6,4⋅ √K≈ 3,2⋅ √K10 ≤ K ≤ 104Subapertur(FFT)

1,6 ⋅ K ⋅ √K1,6 ⋅ √K10 ≤ K ≤ 30Subapertur

4 ⋅ K2 ⋅ K30 ≤ K ≤ 103Frequenzber.KK1 ≤ K ≤ 10Zeitbereich

Speichergröße für

Radardaten

Speichergrößefür

Referenzfunktion

geringster Berechnungs-

aufwand

Verfahren

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Qualitätseigenschaften der Punktzielantwort ohne & mit Zielentfernungskorrektur (E-SAR)

33021

2,9931

16,8

3,2330,518,7

Auflösung /mPSLR /dBISLR /dB

Azimut

2,54321

2,4042

15,7

7,354118

Auflösung /mPSLR /dBISLR /dB

Entfer-nung

Spezifizierter Wert

mitKorrektur der Entfernungs-

änderung

ohne Korrektur der Entfernungs-

änderung

Parameter

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Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt e.V.Institut für Hochfrequenztechnik

Beispiel: E-SAR Echtzeit Prozessor

•25 Digitale Signal Prozessoren mit je 100....400 Mflops

3 G Operationen per Sec

100 MByte Hauptspeicher (Corner Turn)

4 Mbyte pro Sec Eingangsdatenrate

25 Doppel-Europakarten

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Beispiel für Rechenleistung eines Echtzeit – Prozessorsim Subaperturverfahren (E-SAR)

1103SUMME0,24Radiometrische Korrektur18"Multi-Look"-Aufsummierung

24,6Betragsbildung694Impulskompression in Azimut3,6Phasenkorrektur für Bewegungskompensation1,2Einfügen STC-Korrekturkurve335Impulskompression in Entfernung1,2Entnahme STC-Korrekturkurve

10,2Azimutbandpaßfilter15Dopplerschwerpunkt-Korrektur

MflopsVerarbeitungsschritt

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SAR-Datenverabeitung im Zeitbereich

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SAR-Datenverarbeitung im Frequenzbereich

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Special SAR Modes

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SIR-C ScanSAR, Basic Geometry & Parameter, L-Band

Range Chirp Length 380 SamplesAltitude 2221,009 km

Wavelength 23,9 cm

Sampling Rate 11,24928 MHz

Ground Range

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TerraSAR: SpotLight-, StripMap-, ScanSAR-Examples

Resolution: 1m Resolution: 3m Resolution: 16m

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53Institut für Hochfrequenztechnk und Radar Courtesy Alberto Moreira, DLR

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Spotlight versus Stripmap

Spotlight image0.46 m azimuth resolution

Stripmap image3 m azimuth resolution

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SAR: Future Developments

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Backscattering Coefficient σ0

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SAR Image

Amplitude Phase

X-SAR/SIR-C, Mount Etna,

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References II

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Keydel, W. (Editor): AGARD Lecture Series 182; Fundamentals and special problems of Synthetic Aperture Radar (SAR), August 1992, published by AGARD, ISBN 92-835-0683-9

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Keydel, W.: SAR Peculiarities, Ambiguities, and Constraints, AGARD Lecture Series 182; Fundamentals and special problems of Synthetic Aperture Radar (SAR),pp.2-1 to 2-10 August 1992, published by AGARD, ISBN 92-835-0683-9, pp.2-1 to 2-10

Kramer, H.J.: Observation of the Earth and its Environment - Survey of Missions and Sensors, Springer, 1996.

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