Measuring Relative Position Using Conventional Maritime Radar Systems

Abstract

Med den raske utviklingen av avanserte fartøy har nøyaktig posisjonering blitt stadig mer kritisk. Tradisjonelt har kommersielle skip vært avhengige av radarsys- temer for navigasjon og objektidentifikasjon for trafikkkontroll, kollisjonsunngåelse og sikkerhet, typisk ved bruk av Global Navigation Satellite System (GNSS) for presis posisjonering. Imidlertid kan GNSS-signaler forstyrres av jamming eller ekstreme værforhold, noe som understreker behovet for alternative løsninger i GNSS-nektete miljøer. Denne oppgaven foreslår å bruke konvensjonelle maritime radarsystemer som en alternativ posisjoneringsmetode ved å bruke bildebehan- dlingsteknikker på radarbildene. I denne avhandlingen ble et program utviklet for å konstruere og lagre levende radarbilder i datamaskinens lokale lagring ved hjelp av en analog-til-digital-omformer som kobler radaren til datamaskinen. Bildebe- handlingsteknikker som Scale-Invariant Feature Transform (SIFT) og Template Matching ble undersøkt for å estimere fartøyets nåværende posisjon ved å sam- menligne hvert bilde med enten det forrige bildet eller et enkelt referansebilde med kjente koordinater, ved å identifisere og matche spesifikke manuelt valgte objek- ter. Flere eksperimenter på data fra et operativt radarsystem bestemte den beste tilnærmingen for å oppnå de mest nøyaktige og konsistente resultatene. Til tross for noen unøyaktigheter i estimeringen, er resultatene for avstandsestimering med Template Matching lovende, hvor algoritmen er i stand til å estimere tilbakelagte avstander med en maksimal feil på 7% sammenlignet med faktisk avstand.

With the rapid development of advanced vessels, accurate positioning has become increasingly critical. Traditionally, commercial ships have relied on radar systems for navigation and object identification for traffic control, collision avoidance, and safety, typically using the Global Navigation Satellite System (GNSS) for pre- cise positioning. However, GNSS signals can be disrupted by jamming or extreme weather conditions, highlighting the need for alternative solutions in GNSS-denied environments. This thesis proposes using conventional maritime radar systems as an alternative positioning method by applying image processing techniques to the radar images. In this thesis, a program was developed to construct and store live radar images in the computer’s local storage using an analog-to-digital converter that connects the radar to the computer. Image processing techniques such as Scale-Invariant Feature Transform (SIFT) and Template Matching were investi- gated to estimate the vessel’s current position by comparing each image with either the previous image or a single reference image with known coordinates, identify- ing and matching specific manually selected objects. Several test cases on data from an operating radar system determined the best approach for achieving the most accurate and consistent outcomes. Despite some inaccuracies in trajectory estimation, the results for distance estimation by Template Matching are promis- ing, with the algorithm being able to estimate traveled distances with a maximum error of 7% compared to actual distance.