Radarauswertungssoftware wandelt Rohdaten von Radarechos in verwertbare Daten für die Erkennung, Verfolgung, Klassifizierung, Bildgebung und Lageerfassung in Verteidigungssystemen um. Zu den Auswertungsfunktionen können unter anderem Impulskompression, Doppler-Analyse, CFAR-Erkennung, digitale Strahlformung, SAR-Bildgebung, MTI und GMTI, Mehrzielverfolgung sowie Zielerkennung gehören.
Auf dieser Seite werden Anbieter von Radarverarbeitungssoftware vorgestellt, die Anwendungen wie Luft- und Seeüberwachung, UAS-Abwehr, Feuerleitsysteme, Navigation und Lageerfassung unterstützen.
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Marine-Radarverarbeitungslösungen der nächsten Generation für eine verbesserte Lageerkennung in Marine- und Verteidigungsanwendungen
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Radarverarbeitungssoftware wandelt Rohdaten von Radarechos in Informationen um, die Bediener, autonome Systeme und Kommandonetzwerke zur Erkennung, Verfolgung, Klassifizierung, Bildgebung und Lageerfassung nutzen können. Je nach Radararchitektur kann die Verarbeitung auf eingebettete Elektronik, Missionscomputer, dedizierte Beschleuniger oder vernetzte Verarbeitungsknoten verteilt sein.
Moderne Radarssoftware muss große Datenmengen verarbeiten und gleichzeitig hohe Anforderungen an Latenz, Genauigkeit, Zuverlässigkeit und Umweltbeständigkeit erfüllen. Ein Radarprozessor kann herkömmliche Signalverarbeitungsalgorithmen mit adaptiven Techniken, Sensorfusion und zunehmend auch maschinellem Lernen kombinieren, um aus komplexen oder gestörten elektromagnetischen Umgebungen nützliche Informationen zu gewinnen.
Radarverarbeitungsketten variieren je nach Einsatzzweck und Wellenform, doch einige Funktionen finden in militärischen Überwachungs-, Zielerfassungs-, Navigations- und Bildgebungssystemen breite Anwendung. Vor der übergeordneten Erkennung und Verfolgung umfasst die Verarbeitung in der Regel Signalaufbereitung, Kalibrierung, angepasste Filterung oder Impulskompression, Entfernungsverarbeitung, Doppler-Verarbeitung, Störsignalunterdrückung und die Festlegung von Erkennungsschwellenwerten. CFAR-Verfahren (Constant False Alarm Rate) werden häufig eingesetzt, um Erkennungsschwellenwerte an sich ändernde Rausch- und Störsignalbedingungen anzupassen.
Bei der Strahlformung werden Signale von mehreren Antennenelementen kombiniert, um den Empfang oder die Übertragung in ausgewählte Richtungen zu steuern. Die digitale Strahlformung führt einen Großteil dieser Verarbeitung numerisch durch, wodurch Radarsysteme mehrere gleichzeitige Strahlen bilden, Strahlmuster anpassen, Störungen unterdrücken und schnelle Änderungen des Überwachungsbereichs unterstützen können, ohne die Antenne mechanisch neu ausrichten zu müssen. Eine genaue Kalibrierung der Antennenanordnung sowie die zeitliche und phasenmäßige Synchronisation sind wichtig für die Aufrechterhaltung der Strahlleistung.
Radarverarbeitungssoftware „ProteusCore“ von Tocaro Blue
Das Synthetic-Aperture-Radar (SAR) nutzt die Bewegung einer Radarplattform, um eine effektive Antennenapertur zu erzeugen, die größer ist als die physische Antenne selbst. Die Radarverarbeitungssoftware kombiniert phasenkohärente Messungen, die entlang der Flugbahn der Plattform erfasst wurden, um hochauflösende Bilder zu erzeugen. Die Verarbeitung kann Bewegungskompensation, Entfernungs- und Azimutkompression sowie Bildaufbereitung umfassen und dient der Geländekartierung, Aufklärung, Änderungserkennung und Zielanalyse.
Techniken zur Erkennung bewegter Ziele (Moving Target Indication, MTI) nutzen Doppler-Informationen oder aufeinanderfolgende Radarmessungen, um sich bewegende Objekte von stationären Hintergründen zu unterscheiden. Die Erkennung bewegter Bodenziele (Ground Moving Target Indication, GMTI) wendet diese Prinzipien auf sich bewegende Oberflächenziele wie Fahrzeuge und Personen an. Eine effektive Verarbeitung muss Störsignale, Plattformbewegungen, Geländeeffekte, mehrdeutige Geschwindigkeiten und andere unerwünschte Echos berücksichtigen und gleichzeitig Ziele mit relativ geringen Radialgeschwindigkeiten erhalten.
Elektronisch abtastende und Phased-Array-Radare lenken die Strahlen, indem sie die relative Phase und Amplitude der Signale über die Antennenelemente hinweg steuern. Die Radarssoftware koordiniert die Strahlplanung, die Array-Kalibrierung, die Wellenformauswahl, das Ressourcenmanagement und die Signalverarbeitung, wodurch eine schnelle Abtastung ermöglicht und mehrere Radarfunktionen innerhalb streng begrenzter Zeit- und Verarbeitungsressourcen unterstützt werden.
Klassifizierungsalgorithmen analysieren Merkmale wie das Verhalten des Radarquerschnitts, Doppler- und Mikro-Doppler-Signaturen, Bewegung, Entfernungsprofile oder Bildmerkmale, um Kategorien erkannter Objekte zu unterscheiden. Fortgeschrittenere Radaranalyse-Software kann Messungen über einen bestimmten Zeitraum hinweg kombinieren oder Radarinformationen mit anderen Sensoren korrelieren, um die Zuverlässigkeit der Klassifizierung zu verbessern und die Zielerkennung zu unterstützen.
Bei der Mehrzielverfolgung werden Erfassungen mit bestehenden Zielspuren verknüpft, während Position, Geschwindigkeit, Kurs und andere Zustandsinformationen mehrerer Objekte geschätzt werden. Zur Vorhersage und Aktualisierung der Zielzustände kommen Filter- und Schätzverfahren zum Einsatz. Die Verarbeitung muss fehlende Erfassungen, Fehlalarme, sich kreuzende Spuren, manövrierende Ziele und Umgebungen mit hoher Zieldichte berücksichtigen. Die Logik des Spurmanagements legt zudem fest, wann Spuren angelegt, aktualisiert, bestätigt oder gelöscht werden sollten.
Bildgebende Radarsysteme erfordern eine Verarbeitung, um komplexe Radarmessungen in interpretierbare Darstellungen von Gelände, Bauwerken, Schiffen, Fahrzeugen oder anderen Zielen umzuwandeln. Visualisierungsfunktionen können zudem Erfassungen, Spuren, Doppler-Informationen, Konfidenzwerte und den Sensorstatus anzeigen, sodass Bediener die Radarausgaben zusammen mit anderen Missionsinformationen interpretieren können.
Die Radarverarbeitung unterstützt Missionen, die von der großflächigen Überwachung bis hin zur Präzisionsverfolgung reichen. Die Algorithmen, die Rechenarchitektur, die Aktualisierungsraten und die Anforderungen an die Latenz hängen stark von der operativen Rolle des Radars ab.
Überwachungsradare überwachen große Gebiete auf Flugzeuge, Fahrzeuge, Personal, Schiffe oder andere Objekte von Interesse. Die Verarbeitungssoftware unterdrückt Störsignale, erkennt potenzielle Ziele, hält Verfolgungsspuren aufrecht und kann Objekte für weitere Untersuchungen priorisieren. See- und Marinesysteme müssen Seestörsignale und sich ändernde Oberflächenbedingungen berücksichtigen, während Bodenradare mit Gelände, Vegetation, Mehrwegeeffekten und anderen Störquellen zu kämpfen haben.
Bei der Radarauswertung in der Luftverteidigung stehen schnelle Erkennung, genaue Verfolgung und konsistente Aktualisierungen für potenziell schnelle oder manövrierende Bedrohungen im Vordergrund. Raketenwarn- und -verfolgungssysteme können Hochgeschwindigkeitsflugbahnen über weite Einsatzvolumina verarbeiten und liefern Verfolgungsdaten an Führungs- und Kontrollnetzwerke, Verteidigungssysteme oder andere Sensoren, die für die Bedrohungsbewertung und den Einsatz zuständig sind.
Feuerleitradar erfordert präzise Messungen, die die Waffenausrichtung und den Beschuss unterstützen können. Waffenortungs- und Gegenbatteriesysteme analysieren Projektilflugbahnen, um Abschuss- oder Einschlagspunkte zu schätzen. Bei diesen Anwendungen liegt besonderer Wert auf geringe Verarbeitungslatenz, Messgenauigkeit, Verfolgungskontinuität und zuverlässige Leistung in störungsreichen oder umkämpften Umgebungen.
Radarsoftware zur UAS-Abwehr muss relativ kleine, langsame oder tief fliegende Ziele erkennen und verfolgen, die sich nur schwer von Vögeln, Gelände, Gebäuden und anderen Störsignalen unterscheiden lassen. Klassifizierung, Mikro-Doppler-Analyse und die Analyse des Zielverhaltens können dabei helfen, potenzielle unbemannte Fluggeräte von harmlosen Objekten zu unterscheiden, bevor die Informationen an Identifizierungs- oder Abwehrsysteme weitergeleitet werden.
Plattformen für Aufklärung, Überwachung und Aufklärung (ISR) nutzen Radar, um die Beobachtung auf große Gebiete auszuweiten und unter Bedingungen, unter denen optische Sensoren möglicherweise nur eingeschränkt einsetzbar sind. Luftgestützte Frühwarnsysteme (AEW) können die Verarbeitung von Fernradardaten mit Zielverfolgung und Datenverteilung kombinieren, während Systeme zur Lageerfassung auf dem Schlachtfeld Radardetektionen in umfassendere Kommando-, Sensor- und Nachrichtennetzwerke integrieren.
Die Radarauswertung kann die geländebezogene Navigation, die Hinderniserkennung, die Höhenmessung sowie Geländeverfolgungsfunktionen für Flugzeuge und unbemannte Plattformen unterstützen. Bei weitaus größeren Entfernungen tragen spezialisierte Radarsysteme zur Weltraumlageerfassung bei, indem sie Satelliten, Weltraummüll und andere Objekte in der Umlaufbahn erkennen und verfolgen, was hochpräzise Messungen, Zuordnungen und die Verarbeitung von Flugbahnen erfordert.
Radarssoftware wird üblicherweise in größere Verteidigungselektronik-Architekturen integriert, sodass die Anforderungen an die Plattform über die Verarbeitungsalgorithmen selbst hinausgehen können. Zu den relevanten Überlegungen können gehören:
Die geltenden Normen hängen von der Plattform, dem Beschaffungsprogramm, der Systemarchitektur, den Lufttüchtigkeitsgrundlagen und der vorgesehenen Betriebsumgebung ab.
Fortschritte bei der Rechenleistung und bei softwaredefinierten Architekturen erweitern das Spektrum der Funktionen, die innerhalb von Radarverarbeitungsketten ausgeführt werden können. Zu den wichtigen Entwicklungen zählen:
Diese Entwicklungen erhöhen die Bedeutung modularer Radarverarbeitungssoftware, die sich an wechselnde Hardware, Algorithmen, Einsatzanforderungen und Verteidigungssystemarchitekturen anpassen lässt.
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