Focusing algorithms of subsampled data for a SIMO SAR formation

In the past few decades, Earth imaging, through the use of radars mounted on satellites, has known a huge growth both in the quantity and quality of the systems it exploits. The best radar platform capable of obtaining fine resolution images from a Low Earth Orbit (LEO) is the Synthetic Aperture Radar. SAR can achieve this by synthesizing a huge an- tenna as the combination of multiple along-track observations over a so-called "synthetic length", which can be in the order of magnitude of several kilometres. Nowadays, there is a compelling need for smaller and cheaper satellites, even though the ratio dollar/kilogram to bring them to orbit has been dropping with the increase of many private companies. A valid example of small satellites is the Cubesat standard. The benefits of using smaller platforms are multiple, from the cheaper launch cost to the possibility of sending lots of them in one single rocket. The on-board electronic is also much cheaper, being it way smaller and less power-hungry. This last aspect allows the making of a single Cubesat to cost no more than a few millions dollar, which is almost two orders of magnitude less than a traditional satellite size. The idea behind this thesis is to design a distributed system, made up by a formation of small satellites, which is capable of achieving the same high resolution image of, for example, Sentinel 1, at a fraction of the cost. This system can also be more robust, efficient and dynamic. If one Cubesat should fail, others could be rearranged directly from Ground Base to guarantee the normal overall functioning. This is not possible with current systems: last December, Sentinel 1B has been lost due to an anomaly and the replacement, Sentinel 1C, will be launched during Fall 2022, costing tons of money for the agencies and causing the interruption of the systems for an entire year.

Negli ultimi decenni l’Osservazione Terrestre, tramite l’utilizzo di radar montati sui satel- liti, ha subito un’enorme crescita sia in termini di qualità che di quantità nei sistemi che li utilizzano. La miglior piattaforma capace di ottenere immagini ad alta risoluzione in azimuth da una bassa orbita terrestre (LEO) è il Radar ad Apertura Sintetica (SAR). Il SAR riesce in questo sintetizzando un’antenna lunghissima come combinazione di nu- merose osservazioni su una traiettoria detta "lunghezza sintetica", che può essere lunga diversi chilometri. Al giorno d’oggi vi è sempre maggior necessità di satelliti più pic- coli ed economici, sebbene con la crescita di numerose compagnie private il rapporto dollaro/chilogrammo per lanciarli in orbita si è abbassato considerevolmente. Un valido esempio di satelliti di piccola taglia è lo standard Cubesat. I vantaggi nell’usare pi- attaforme più piccole sono diversi, dal minor costo di lancio alla possibilità di lanciarne molti insieme con un solo vettore. L’elettronica di bordo è anche molto più economica, essendo allo stesso tempo più piccola e meno energivora. Questo ultimo aspetto rende il singolo Cubesat realizzabile con pochi milioni di dolalri, almeno due ordini di grandezza in meno rispetto ai satelliti tradizionali. L’idea dietro questa tesi è quindi quella di pro- gettare un sistema distribuito, composto da una formazione di piccoli satelliti, capace di ottenere immagini ad alta risoluzione come, per esempio, Sentinel 1, ad una frazione del costo. Questo sistema può essere inoltre più robusto, efficiente e dinamico. Se un Cubesat dovesse malfunzionare, la formazione può essere riordinata in modo da mantere operativo l’intero sistema. Questo non è al momento possibile con gli attuali sistemi: lo scorso Dicembre, Sentinel 1B è andato in avaria e il suo sostituto, Sentinel 1C, verrà lanciato verso la fine del 2022, il tutto al fronte di un’enorme spesa per le agenzie e l’interruzione del sistema di monitoraggio per circa un anno.