Along-track misspositioning balancing methods for unaliased SAR imaging through CubeSats train swarm

The increasing interest in CubeSat-based Synthetic Aperture Radar (SAR) missions has led to the development of the ASI SATURN mission, which exploits an innovative Multiple-Input Multiple-Output strategy to overcome the constraints imposed by small satellite platforms. The Multiple Azimuth Phase centers Shift (MAPS) algorithm has been proposed to mitigate the effects of along-track positioning errors on this strategy. The main challenge for its application is the required knowledge of the platform’s relative positions, which is not trivial from an operational perspective. In this context, three alternative strategies to mitigate the effects of platform positioning errors on the final image quality are proposed in this thesis. The study first analyzes the impact of satellite positioning accuracy on image quality, highlighting the sensitivity of ambiguity cancellation to initial conditions. Then, balancing strategies exploiting real coefficients and an additional satellite are proposed, and the expected performance is evaluated for each of the three methods. Finally, a Single-Input Multiple-Output SAR imaging system with a central transmitter-receiver platform and two additional receivers is simulated over a central single-target scene to recreate the basic SATURN configuration. The measured gain in SNR and first ambiguity attenuation match the expected values, confirming the validity of the proposed equations. In addition, a comparison between MAPS applications and the newly proposed strategies allows for a critical assessment of their applicability. The findings provide valuable insights into the design of future CubeSat SAR missions, offering a framework for optimizing satellite formation strategies to enhance imaging capabilities.

Il crescente interesse per le missioni di radar ad apertura sintetica (SAR) basate su CubeSat ha portato ASI (Agenzia Spaziale Italiana) allo sviluppo della missione SATURN, che sfrutta una strategia innovativa di tipo Multiple-Input Multiple-Output per superare i vincoli imposti dall'utilizzo di piccoli satelliti. L'algoritmo Multiple Azimuth Phase centers Shift (MAPS) è stato proposto per mitigare gli effetti degli errori di posizionamento lungo la direzione dell'orbita su questa strategia. La principale sfida per la sua applicazione è la necessaria conoscenza delle posizioni relative delle piattaforme impiegate, un aspetto non banale dal punto di vista operativo. In questo contesto, vengono proposte per questa tesi tre strategie alternative per mitigare gli effetti degli errori di posizionamento della piattaforma sulla qualità finale dell’immagine. Lo studio analizza innanzitutto l’impatto della precisione del posizionamento dei satelliti sulla qualità dell’immagine, evidenziando la sensibilità dell’eliminazione delle ambiguità alle condizioni iniziali. Successivamente, vengono proposte strategie di bilanciamento che sfruttano coefficienti reali e un satellite aggiuntivo, valutando le prestazioni attese per ciascuno dei tre metodi. Infine, viene simulato un sistema SAR di imaging di tipo Single-Input Multiple-Output con una piattaforma trasmettitore-ricevitore centrale e due ricevitori aggiuntivi, su una scena con un singolo bersaglio puntuale nel mezzo, per ricreare la configurazione di base di SATURN. Il guadagno misurato in SNR e l’attenuazione della prima ambiguità corrispondono ai valori attesi, confermando la validità delle equazioni proposte. Inoltre, il confronto tra le applicazioni del MAPS e le nuove strategie proposte consente una valutazione critica della loro applicabilità. I risultati forniscono indicazioni preziose per la progettazione delle future missioni CubeSat SAR, offrendo un quadro di riferimento per ottimizzare le strategie di formazione satellitare al fine di migliorare le capacità di imaging.