Sparsity-Based Multipath Exploitation for Through-the-Wall Radar Imaging

Leigsnering, Michael (2016)
Sparsity-Based Multipath Exploitation for Through-the-Wall Radar Imaging.
Technische Universität Darmstadt
Ph.D. Thesis, Primary publication

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Item Type:

Ph.D. Thesis

Type of entry:

Primary publication

Title:

Sparsity-Based Multipath Exploitation for Through-the-Wall Radar Imaging

Language:

English

Referees:

Zoubir, Prof. Abdelhak M. ; Amin, Prof. Moeness G. ; Damm, Prof. Christian ; Köppl, Prof. Heinz

Date:

2016

Place of Publication:

Darmstadt

Date of oral examination:

28 August 2015

Abstract:

In this PhD thesis sparsity-based multipath exploitation methods are developed for through-the-wall radar imaging. This imaging modality uses the radar principle to reveal targets in a scene obscured by, for example, a building wall. The scattered electromagnetic wave returning from a target may reach the receiver via different propagation paths which is called multipath. This creates ambiguities in the measurements provoking unwanted ghost targets in the image. For image reconstruction, the aforementioned issue can be resolved by utilizing the sparsity of the scene. Hence, compressive sensing is employed to recover the positions of valid targets while suppressing ghosts. As an additional benefit, fewer measurements are required for image reconstruction.

An additive multipath signal model is developed that includes returns from the targets of interest and the building structure. Incorporating the model in the image reconstruction methods allows exploitation of additional energy contained in secondary reflections. Multipath exploitation of stationary and moving targets employs compressive sensing. Therein, both sparsity and the structure originating from multipath propagation are utilized in the reconstruction problem. Moreover, the Doppler information contained in indirect propagation paths is investigated. A computationally efficient two-step approach is proposed that localizes the targets first. As a second step, the velocity vector is estimated from multipath Doppler. The scenario is extended to multiple compact radar modules, distributed around the scene. The reconstruction performance for closely-spaced and widely-separated placement is analyzed.

This work also deals with adverse effects on the imaging results caused by signal interaction with the building structure. Returns from the front wall, so-called wall clutter, are normally suppressed using a pre-processing step. A joint wall signal and target image reconstruction approach is proposed that renders prior wall clutter mitigation unnecessary. Furthermore, the case of imperfect prior knowledge of the building layout is discussed. It is shown that errors in the position of interior walls lead to complete failure of multipath exploitation. The proposed joint wall position estimation and image reconstruction procedure can deal with uncertainties in the building layout.

All proposed methods are evaluated using simulated as well as measured data from semi-controlled laboratory experiments.

Alternative Abstract:

Alternative Abstract

Language

In dieser Doktorarbeit werden Methoden für die Radarbildgebung durch Wände entwickelt. Ziel ist die Ausnutzung von Mehrwegausbreitung unter Verwendung der Dünnbesetztheit der Szene. Diese Art der Bildgebung macht sich das Radarprinzip zu Nutze, um verdeckte Ziele, z.B. hinter einer Wand, aufzudecken. Die gestreute elektromagnetische Welle, die von den Zielen zurückkehrt, kann den Empfänger über verschiedene Ausbreitungspfade erreichen. Dieser Effekt wird Mehrwegausbreitung genannt. Dadurch werden die Messungen mehrdeutig, was unerwünschte Geisterziele im Bild hervorruft. Daher wird Compressive Sensing (etwa komprimiertes Abtasten) angewandt, um die wahren Ziele zu rekonstruieren und Geisterziele zu unterdrücken. Dies hat den zusätzlichen Vorteil, dass weniger Messungen für die Bildrekonstruktion erforderlich sind.

Mehrwegausbreitung wird mittels additiver Signalkomponenten modelliert, welche sowohl die Rückstreuung der Ziele als auch des Gebäudes beinhalten. Dieses Modell wird in den Bildgebungsalgorithmus aufgenommen. Somit kann die zusätzliche Signalenergie, die in indirekten Reflektionen enthalten ist, ausgenutzt werden. Compressive Sensing wird eingesetzt, um Mehrwegausbreitung bei unbewegten und bewegten Zielen auszunutzen. Die Methode nutzt einerseits, dass das Bild dünnbesetzt ist. Andererseits wird die Struktur, die für Mehrwegausbreitung charakteristisch ist, ausgenutzt. Weiterhin wird untersucht, inwiefern der Dopplereffekt zusätzliche Informationen in indirekten Ausbreitungspfaden hervorruft. Darauf basierend wird ein Zweischritt-Verfahren vorgeschlagen, welches zunächst die Ziele lokalisiert. Im zweiten Schritt wird die Doppler-Information in indirekten Ausbreitungspfaden verwendet, um den Geschwindigkeitsvektor des Ziels zu schätzen. Ebenso wird eine Erweiterung auf ein Szenario mit verteilten kompakten Radarmodulen wird diskutiert. Zwei mögliche Anordnungen der Module werden betrachtet, nämlich eng zusammenstehend und weit verteilt. Der Einfluss dieser Anordnungen auf die Bildgebung wird analysiert.

Diese Arbeit beschäftigt sich Weiterhin mit nachteiligen Effekten auf die Bildgebung, welche durch die Interaktion der Welle mit dem Gebäude hervorgerufen werden. Die direkte Rückstreuung der Außenwand wird üblicherweise in der Vorverarbeitung der Messungen unterdrückt. Ein alternatives Verfahren wird vorgeschlagen, welches die Wandreflektionen und das Radarbild gemeinsam rekonstruiert. Somit wird der vorgenannte Vorverarbeitungsschritt überflüssig. Weiterhin wird der Fall betrachtet in dem kein Vorwissen über den genauen Grundriss des Gebäudes vorhanden ist. Es wird gezeigt, dass Positionsfehler der Innenwände ein Scheitern des Verfahrens zur Ausnutzung von Mehrwegausbreitung verursachen. Daher wird eine Methode vorgeschlagen, welche die Positionen der Innenwände und das Radarbild gemeinsam berechnen. Dadurch kann der Algorithmus auch bei unbekannten bzw. ungenau bekannten Grundrissen verwendet werden.

Die entwickelten Methoden werden anhand simulierter und gemessener Daten aus Laborexperimenten evaluiert.

German

Uncontrolled Keywords:

Radar, through-the-wall, Compressive Sensing, sparsity, array signal processing

URN:

urn:nbn:de:tuda-tuprints-52456

Classification DDC:

600 Technology, medicine, applied sciences > 620 Engineering and machine engineering

Divisions:

18 Department of Electrical Engineering and Information Technology > Institute for Telecommunications > Signal Processing

Date Deposited:

29 Jan 2016 07:35