MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4254671887 · doi:10.22215/etd/2016-11441

Cramer-Rao Lower Bound Derivation and Performance Analysis for Space-Based SAR SMTI

2016· dissertation· en· W4254671887 sur OpenAlexaff
Mamoon Rashid

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced SAR Imaging Techniques
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCramér–Rao boundClutterConstellationAlgorithmComputer scienceSatelliteUpper and lower boundsSIGNAL (programming language)Remote sensingSynthetic aperture radarChannel (broadcasting)RadarGeographyMathematicsArtificial intelligenceTelecommunicationsPhysicsEstimation theory

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This thesis develops the Cramér-Rao Lower Bound (CRLB) for multi-channel spaceborne synthetic aperture radar (SAR) system and provides surface moving target indication (SMTI) performance analysis.CRLB provides a lower bound on the achievable variance of any unbiased estimator.An estimator that achieves this bound is called efficient, however, there is no guarantee that an efficient estimator can be found.Nonetheless, the theoretical variance of the efficient estimator provides a good estimate of the capability of the system and serves as a valuable system performance validation tool.Even if an efficient estimator cannot be found, for radar systems the CRLB provides a necessary, but not sufficient design baseline for measurement parameters such as the number of sub-apertures for transmit and receive, power levels, pulse-repetition frequency (PRF), etc.A multi-channel moving target signal model is derived in satellite earth-fixed earthcentered coordinate system.This model is used in space-time adaptive processing (STAP) approaches for SMTI.A statistical model of the received signal is formed using the derived deterministic target signal, and Gaussian distributions for noise and clutter.CRLB for the statistical model and target parameters is derived by solving the derivatives.The non-trivial derivatives are also verified using a numerical method.CRLB is then used to analyse the SMTI performance of RADARSAT-2, RADARSAT constellation mission (RCM) satellite, and a proposed satellite called "TestSAT", under a variety of switching/toggling modes.The results confirm the SMTI capability of RADARSAT-2 demonstrated previously [1,2], and the optimal switching/toggling mode [3][4][5].The simulations for RCM demonstrate that its SMTI capability will be far inferior to RADARSAT-2.However, by slightly changing the parameters of RCM, as was done for TestSAT, it was shown that an SMTI performance that is comparable to that of RADARSAT-2 can be theoretically achieved with a smaller aperture size and lower transmitted power.The main contributions of this thesis include the derivation of the CRLB for multichannel space-borne SAR, and theoretical SMTI performance analysis using CRLB.The goal of the analysis was two-fold: i) to find the SMTI performance limits of realistic systems over different switching/toggling configurations, and ii) to use CRLB as a benchmark tool to determine if it is possible to have a system that consumes less power than an existing system and provides a comparable or better SMTI performance.The theoretical results demonstrate the usefulness of CRLB as a tool in the theoretical performance evaluation of different systems and switching/toggling schemes for SMTI. Thesis P txTransmit power.V a The satellite velocity in satellite ECEF coordinate system. d(u)The direction-of-arrival (DOA) vector.V eff The effective radar velocity, which is used to model the curved-earth geometry for an accurate representation of the range equation in space-borne applications.The velocity of the radar beam as it moves along the ground. V relThe relative velocity between the moving target and the satellite.The radial velocity component of the moving target.The direction of velocity is along the line-of-sight (los) vector. V xThe along-track velocity component of the moving target, which is in the direction parallel to the satellite velocity vector.V ⊥xThe across-track velocity component of the moving target, which is in the crossrange direction. V yThe component of across-track velocity of the moving target that is in the direction along the positive y-axis in satellite ECEF coordinate system (D). V zThe component of along-track velocity of the moving target that is in the direction along the positive z-axis in satellite ECEF coordinate system (D).A i (u) The look-direction dependent antenna pattern for i t h channel.r s Distance from the center of the earth to the center of the platform.r n Distance from the center of the platform to the n th antenna phase center.t Refers to slow-time in the one-dimensional representation of the signal.y 0 The y-component of the moving target position vector at broadside time in satellite ECEF coordinates (D)*.(check time) z 0 The z-component of the moving target position vector at broadside time in satellite ECEF coordinates (D)*.(check time) Thesis RCS radar cross section RDA range doppler algorithm SAR synthetic aperture radar SBR space-borne radar SMTI surface moving target indication SNR Signal to noise ratio STAP space time adaptive processing

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,019
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,003

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,246 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetAdvanced SAR Imaging TechniquesTravaux en français237 207