Hardware architectures for synthetic aperture radar autofocus
Creators: name: Rother, Niklas
Publisher: name: Hannover : Institutionelles Repositorium der Leibniz Universität Hannover
Year: 2024
Subjects: subject: Synthetic Aperture Radar
subject: Autofocus
subject: FPGA
subject: Radar mit synthetischer Apertur
subject: Autofokus
subject: Dewey Decimal Classification::000 | Allgemeines, Wissenschaft::000 | Informatik, Wissen, Systeme::004 | Informatik
subject: Dewey Decimal Classification::600 | Technik::620 | Ingenieurwissenschaften und Maschinenbau::621 | Angewandte Physik::621,3 | Elektrotechnik, Elektronik

description: Synthetic Aperture Radar (SAR) imaging from small Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) promises to be a powerful technology for applications in remote sensing and related fields. Often, onboard image generation and live image transmission to the ground would increase its practicability. Small UAVs are susceptible to wind, and uncompensated flight path deviations cause phase errors, which worsen the image quality. This can be overcome with autofocus techniques. The goal of this thesis is to determine how autofocus processing fits into the field of real-time SAR processing. For this purpose, an existing concept for onboard SAR processing was extended to include autofocus techniques. A special focus was put on high-performance processing to meet the goal of real-time image generation. The newly designed autofocus system was implemented on an Field Programmable Gate Array (FPGA) and a Transport Triggered Architecture (TTA) processor. In a first step, a possible, realistic UAV-based SAR system has been envisioned to provide a framework for the rest of this thesis. Following, multiple SAR autofocus algorithms were compared regarding their aptitude for an FPGA implementation. Backprojection Autofocus from Duersch and Long was selected as the most suitable. The image formation algorithm is well parallelizable and can exploit the parallel nature of an FPGA. Contrarily, the autofocus algorithm was found to be limited by the available memory bandwidth. On the selected FPGA platform, only three pixels could be processed in parallel, resulting in a 36.5× increase in runtime and 27.8× in energy compared to image formation alone. In terms of energy efficiency, the FPGA version was found to be more efficient than an implementation on an embedded Graphical Processing Unit (GPU) with 1.54×10^−8 J/Op and 2.23×10^−8 J/Op, respectively. As an alternative, TTA processors were explored. A customized processor was synthesized for the 22FDX technology from GlobalFoundries. Running at 700 MHz, power consumption was estimated at 201 mW for a single core. This results in an energy efficiency of 5.44 × 10 −8 J/Op, which is in the same order of magnitude as the FPGA version. However, to reach a practically relevant throughput, a multi-core implementation is required. Assuming a realistic imaging geometry, the FPGA implementation presented here allows for a flight speed of 3.41 m/s while performing live image formation and focusing. The work at hand therefore shows that full-size image generation and autofocus processing are possible in real-time and within the power and space constraints of a small UAV.
description: Bildgebung durch Radar mit synthetischer Apertur (Synthetic Aperture Radar (SAR)) von kleinen unbemannten Luftfahrzeugen (UAVs) verspricht eine leistungsfähige Technologie für Anwendungen in der Fernerkundung und verwandten Bereichen zu sein. Oft würde die Erzeugung von Bildern an Bord und die Live-Übertragung dieser Bilder an den Boden die Praktikabilität von SAR-Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) erhöhen. Kleine UAVs sind anfällig für Wind und nicht kompensierte Flugbahnabweichungen verursachen Phasenfehler, welche die Bildqualität verschlechtern. Dies kann mit Autofokus-Techniken überwunden werden. Ziel dieser Arbeit ist es, zu bestimmen wie sich Autofokusverarbeitung in das Gebiet der Echtzeit-SAR-Verarbeitung einordnet. Zu diesem Zweck wurde ein bestehendes Konzept für die SAR-Verarbeitung an Bord um Autofokus-Techniken erweitert. Ein besonderer Schwerpunkt wurde auf leistungsfähige Verarbeitung gelegt, um das Ziel der Echtzeit-Bildgenerierung zu erreichen. Das neu entwickelte Autofokussystem wurde auf einem Field Programmable Gate Array (FPGA) und einem Transport Triggered Architecture (TTA)-Prozessor implementiert. In einem ersten Schritt wurde ein mögliches und realistisches UAV-basiertes SAR-System konzipiert, welches einen Rahmen für den Rest dieser Arbeit bildet. Anschließend wurden mehrere SAR-Autofokusalgorithmen hinsichtlich ihrer Eignung für die FPGA-Implementierung verglichen und Backprojection Autofocus von Duersch und Long als am besten geeignet ausgewählt. Der bestehende Bildgebungsalgorithmus ist gut parallelisierbar und kann die parallele Natur eines FPGA ausnutzen. Im Gegensatz dazu wird der Autofokusalgorithmus durch die verfügbare Speicherbandbreite begrenzt. Auf der ausgewählten FPGA-Plattform konnten nur drei Pixel parallel verarbeitet werden, was zu einer 36,5-fachen Erhöhung der Laufzeit und 27,8-fachen Erhöhung des Energieverbrauchs im Vergleich zur alleinigen Bildgebung führte. Hinsichtlich der Energieeffizienz wurde die FPGA-Version (1.54×10−8 J/Op) als effizienter als eine Implementierung auf einer eingebetteten GPU (2.23×10−8 J/Op) befunden. Als Alternative wurden TTA-Prozessoren untersucht. Ein angepasster Prozessor wurde für die 22FDX-Technologie von GlobalFoundries synthetisiert. Bei einer Taktfrequenz von 700 MHz wurde die Leistungsaufnahme auf 201 mW für einen einzelnen Kern geschätzt. Dies führt zu einer Energieeffizienz von 5.44 ×10−8 J/Op, was in derselben Größenordnung wie die FPGA-Version liegt. Um einen praktisch relevanten Durchsatz zu erreichen, ist jedoch eine Mehrkernimplementierung erforderlich. Unter der Annahme einer realistischen Bildgebungsgeometrie ermöglicht die hier vorgestellte FPGA-Implementierung eine Fluggeschwindigkeit von 3.41 m/s bei gleichzeitiger Live-Bildgebung und -fokussierung. Die vorliegende Arbeit zeigt folglich, dass eine vollständige Bildgenerierung und Autofokusverarbeitung in Echtzeit und innerhalb der Leistungs- und Platzbeschränkungen eines kleinen UAVs möglich sind.