| Tesis Doctorales de la Universidad de Alcalá |
| DISEÑO DE TÉCNICAS INTELIGENTES DE PROCESADO Y FUSIÓN DE IMÁGENES RADAR ACTIVAS Y PASIVAS PARA LA GESTIÓN Y MONITORIZACIÓN DE TRÁFICO MARÍTIMO | | Autor/a | Benito Ortiz, María de Cortes | | Departamento | Teoría de la Señal y Comunicaciones | | Director/a | Jarabo Amores, María del Pilar | | Codirector/a | Mata Moya, David Anastasio de la | | Fecha de depósito | 27-02-2024 | | Periodo de exposición pública | 28 de febrero a 12 de marzo de 2024 | | Fecha de defensa | Sin especificar | | Modalidad | Presencial | | Programa | Tecnologías de la Información y las Comunicaciones (RD 99/2011) | | Mención internacional | Solicitada | | Resumen | Esta Tesis es el resultado de una actividad investigadora relacionada con las tecnologías SAR (Radar de Apertura Sintética) e ISAR (Radar de Apertura Sintética Inversa) pasivo. El trabajo de investigación ha sido desarrollado en el grupo de investigación "Redes de sensores acústicos y electromagnéticos inteligentes y procesado de la señal", en el marco de diferentes proyectos de investigación nacionales financiados por el Ministerio de Ciencia e Innovación español: KRIPTON (A Knowledge based appRoach to passIve radar detection using wideband sPace adapTive prOcessiNg, RTI2018-101979-B-I00) y SAGITARIUS (Cognitive techniques for the improvement of detection and imaging capabilities in passive radars using ground and satellite illuminators, PID2021-128898OB-I00) y otros proyectos de investigación nacionales financiados por la Comunidad Autónoma de Madrid: RAPACES (Passive radar system based on terrestrial and satellite illuminators for improved drone detection, tracking and classification, CM/JIN/2021-010); financiados por el Instituto Nacional de Tecnología Aerospacial (INTA): PAZ Science, Vessel and oil spill detection y contratos de investigación financiados por el Ministerio de Defensa español en el marco de la Agencia Europea de Defensa: JAMPAR (JAMmer-based PAssive Radar, 2/2020).
Los datos SAR utilizados para el desarrollo de esta Tesis han sido proporcionados por la empresa HISDESAT S.A y por el Intituto Nacional de Técnica Aerospacial (INTA), bajo los proyectos de colaboración llevados a cabo con las dos entidades.
El demostrador de radar pasivo IDEPAR (Improved DEtection techniques for PAssive Radars) desarrollado por el grupo de investigación, ha sido utilizado para la adquisición de los diferentes datos radar utilizados en la validación de las soluciones propuestas en el campo de ISAR pasivo.
El objetivo principal de esta Tesis es llevar a cabo la explotación de los datos generados por los sensores activos SAR (PAZ y TerraSAR-X) y por el demostrador radar pasivo IDEPAR, para desarrollar técnicas de procesado inteligente para la monitorización del tráfico marítimo. Las soluciones diseñadas se han aplicado también a otros escenarios radar con tráfico aéreo y terrestre.
Respecto a los datos SAR, se han utilizado productos SAR detectados y complejos para diseñar un detector automático de manchas de petróleo y embarcaciones. Las soluciones presentadas se basan en la caracterización estadística del clutter marino. También, se han implementado técnicas CFAR (Constant False Alarm Rate). Se ha incluido la detección de estelas y la eliminación de ambigüedades acimutales para controlar la tasa de falsas alarmas y extraer características más precisas de las posibles embarcaciones detectadas. Por otra parte, también se ha mejorado el rendimiento de la fiabilidad utilizando datos AIS. La explotación de productos SAR complejos tiene la ventaja de reducir el coste computacional, ya que se pueden proporcionar capacidades de detección similares sin la implementación de un algoritmo para productos detectados.
Respecto a los datos SAR, se han analizado dos imágenes SLC, pertenecientes a Brisbane (Australia) y Copenague (Dinamarca) para realizar el análisis estadístico de las muestras complejas del clutter marino con diferentes estados del mar. El modelo de clutter que más se ajuste a los datos reales permitirá el diseño de soluciones coherentes inteligentes capaces de mejorar las capacidades detectoras de los detectores de envolvente ampliamente utilizados en la literatura.
Por otro lado, la identificación de vertidos de petróleo conduce a la formulación de otro problema, ya que pueden existir objetivos extendidos y hay que clasificarlos. Para dicha identificación de manchas de petroleo, se han diseñado técnicas de caracterización textural multiescala y de crecimiento de regiones.
La solución propuesta considera la extracción de características estadísticas y morfológicas para realizar una etapa de discriminación y también para diseñar un clasificador inteligente basado en SVM. Para ello, se ha realizado un estudio de los resultados de la clasificación utilizando distintos espacios de entrada y funciones de kernel para aplicar la solución que ofrece el mejor rendimiento.
Por último, se explotan datos externos, como zonas de sombra, datos de viento o fuentes potenciales, para aumentar la fiabilidad de la clasificación.
Los resultados obtenidos por la etapa de procesamiento de imágenes SAR desarrollada, confirman la capacidad para la monitorización de escenarios marítimos, facilitando la toma de decisiones contra actividades ilegales, la seguridad del tráfico y la gestión de desastres naturales.
Otro de los objetivos principales de esta Tesis es llevar a cabo el diseño de técnicas de formación de imágenes ISAR pasivas para vehículos aéreos, marítimos y terrestres. Los resultados de detección y seguimiento de blancos proporcionados por el sistema de radar pasivo se utilizan para diseñar técnicas de compensación de movimiento y enfoque. Además, también se valida una estrategia de simulación de imágenes ISAR para abrir la posibilidad de generar imágenes de radar pasivo con diferentes blancos en diferentes geometrías con fines de clasificación.
Se utilizarán los datos adquiridos por el demostrador IDEPAR en diferentes escenarios de radar:
*Escenario radar semi-urbano localizado en la azotea de la Escuela Politécnica Superior de la Universidad de Alcalá.
- TRIAL 1: Caracterizada por utilizar como iluminador de oportunidad (IO) el satélite Hispasat 30W-5, por lo que la configuración del demostrador radar pasivo IDEPAR será en su versión para Digital Video Broadcasting by Satellite, DVB-S. El blanco bajo estudio es un vehículo terrestre, más concretamente una hormigonera.
- TRIAL 2: En esta ocasión, el blanco en estudio se trata de un avión militar (AIRBUS ATLAS A400M)). El IO elegido es Torrespaña, por lo que la configuración del demostrador radar pasivo IDEPAR será en su versión para TDT (DVB-T, Digital Video Broadcasting Terrestrial)
*Instalaciones de la 11ª Escuadrilla de la Armada en Torregorda (Cádiz), es un entorno costero con un gran índice de tráfico marítimo.
- TRIAL 3: En la adquisición bajo estudio, se monitoriza el movimiento de un buque de carga. Como IO, se tiene el transmisor de TDT (DVB-T) de Jeréz de la Frontera.
Como resultado del trabajo de investigación realizado: se han publicado dos artículos en revistas internacionales indexadas en JCR y un artículo se encuentra en proceso de revisión; diez contribuciones a congresos de relevancia en el tema de interés; e informes de proyectos de investigación. |
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