En los últimos años, muchas iniciativas de vigilancia espacial han comenzado a considerar el problema representado por la sobrepoblación de objetos espaciales residentes. En particular, el consorcio de Vigilancia y Seguimiento Espacial Europeo (EUSST) se encarga de proporcionar servicios como la evitación de colisiones, el análisis de fragmentación y la reentrada, que dependen de mediciones obtenidas a través de sensores terrestres. BIRALES es un radar de encuesta italiano que pertenece al marco de EUSST y es capaz de proporcionar mediciones que incluyen desplazamiento Doppler, rango inclinado y perfil angular. En los últimos años, se ha desarrollado el algoritmo Enfoque Musical para Estimación y Refinamiento de Trayectorias (MATER) para recuperar trayectorias angulares a través de una técnica de formación de haces adaptativa, garantizando la generación de mediciones más precisas y robustas en comparación con el enfoque de formación de haces estática anterior. Este trabajo presenta el diseño de una nueva cadena de procesamiento de datos que será utilizada por BIRALES para calcular la trayectoria angular. La señal adquirida por la matriz de receptores de BIRALES se convierte a una frecuencia más baja y el ancho de banda del receptor se divide en múltiples canales, con el fin de maximizar la relación señal-ruido de las mediciones. Luego, la señal pasa a través de un bloque de detección, donde un procedimiento de aislamiento crea, para cada época, matrices de correlación de señales (CMs) relacionadas con los canales involucrados en la detección y luego las procesa para aislar el flujo de datos relacionado con una única fuente detectada. En consecuencia, para cada época y para cada fuente detectada, se conserva solo la CM que presenta la mayor contribución de señal, permitiendo derivar la medición del desplazamiento Doppler de la secuencia de iluminación del canal. El algoritmo MATER se aplica a cada flujo de CM, primero estimando las direcciones de llegada de la señal, luego agrupándolas en la ventana de tiempo de observación y, finalmente, devolviendo la trayectoria angular del objetivo. Pueden presentarse estimaciones ambiguas debido a la configuración de la matriz de receptores, que causan fenómenos de aliasing espacial. Este problema puede abordarse aprovechando la predicción de tránsito (en el caso de objetos catalogados) o aplicando criterios específicos (para objetos no catalogados). El rendimiento de la nueva arquitectura se evaluó en escenarios operativos reales, demostrando la mejora representada por la implementación de la estrategia de canalización, así como la precisión de medición angular devuelta por MATER, tanto en escenarios nominales como no nominales.