3.3 Sviluppo di un radar in banda L

Report
i n v e s t i a m o
n e l
f u t u r o
PROGRAMMA
OPERATIVO NAZIONALE
RICERCA
E
COMPETIVITA’
v o s t r o
PER LE REGIONI DELLA CONVERGENZA
- 2007/2013 -
CCI:
2007IT161PO006
ASSE I “SOSTEGNO AI MUTAMENTI STRUTTURALI”
OBIETTIVO OPERATIVO 4.1.1.1. “AREE SCIENTIFICO-TECNOLOGICHE GENERATRICI DI PROCESSI DI TRASFORMAZIONE DEL SISTEMA
PRODUTTIVO E CREATRICI DI NUOVI SETTORI”
AZIONE II: “INTERVENTI DI SOSTEGNO DELLA RICERCA INDUSTRIALE”
PROGETTO PON01_01503
AMBITO/SETTORE AMBIENTE E SICUREZZA
TITOLO PROGETTO: SISTEMI
INTEGRATI PER IL MONITORAGGIO, L’EARLY WARNING E LA MITIGAZIONE DEL RISCHIO
IDROGEOLOGICO LUNGO LE GRANDI VIE DI COMUNICAZIONE
CUP B31H11000370005
UNIVERSITÁ DELLA CALABRIA
OR3. Monitoraggio areale
3.1 Sviluppo di uno scatterometro a risoluzione variabile
3.2 Elettronica di bordo dello scatterometro ed integrazione
3.3 Sviluppo di un radar in banda L e/o P
3.4 Tecniche di analisi e sintesi di segnali radar per la simulazione
accurata di scenari complessi
3.5 Elettronica di bordo del radar in banda L e/o P
3.6 Sistemi interferometrici radar ad apertura sintetica basati a terra
UNIVERSITÁ DELLA CALABRIA
ING. MARCO SALZANO - LABORATORIO DI MICROONDE
3.1 Sviluppo di uno scatterometro a risoluzione variabile
STEPPED FREQUENCY CONTINUOUS WAVE RADAR
MODULO
RADAR
Radar board
MXE
(Analisi dei segnali)
FPGA board
competenza del
dip. di elettronica
NETWORK
Interfaccia di comunicazione tra RADAR board ed FPGA board necessaria
per l’adeguamento dei diversi livelli di tensione ed il bilanciamento dei
potenziali di riferimento.
INTERFACCIA
FPGA board
(Dip. di elettronica)
RADAR board
(Laboratorio di Microonde)
Il segnale proveniente dal sensore RADAR è affetto da rumore stocastico localizzato
sulle basse frequenze.
Si è scelto di ricorrere ad una procedura di filtraggio digitale per ridurre il livello di
rumore e consentire allo stadio di pre-elaborazione una corretta analisi del segnale.
FILTRO DIGITALE DEL 63° ORDINE IMPLEMENTATO SU MICROCONTROLLORE
RISPOSTA AL GRADINO
Il filtro digitale attenua il 2% dello spettro iniziale, riducendo il
livello di rumore alle basse frequenze dovuto a diversi fattori:
mutuo accoppiamento tra le antenne del RADAR, riflessioni e
clutter a corto raggio).
Lunghezza del cavo: 2.7 m
Riflessioni multiple nel cavo
Misura della lunghezza di un cavo coassiale
Il segnale proviene dal filtro digitale hardware
Picco dominante
FFT CALCOLATA SU 1024
CAMPIONI ACQUISITI
Misura di un cavo coassiale di 2 metri: FFT calcolata
dalla FPGA board del dipartimento di elettronica. Il
risultato dell’elaborazione è perfettamente in linea con
i risultati restituiti da Matlab.
Picco dominante
1024 CAMPIONI ACQUISITI
FFT CALCOLATA SU 65536
CAMPIONI (ZERO PADDING)
Anche su 65536 campioni l’elaborazione condotta
dalla FPGA board risulta in linea con l’analisi
effettuata in Matlab.
Picco dominante
HORN ANTENNA 10dB
Picco dominante
HORN ANTENNA 25dB
La FFT calcolata dalla FPGA board sulle recenti misure realizzate in camera anecoica, evidenzia
l’elevato rapporto segnale rumore che si ottiene utilizzando un’antenna ad elevato guadagno (horn
25dB). Il bersaglio, posto a 6 metri di distanza è stato correttamente rilevato.
FFT CALCOLATA SU 1024
CAMPIONI ACQUISITI
Picco dominante
Misura della distanza di un bersaglio metallico in
ambiente rumoroso: il rumore alle basse frequenze è
stato completamente eliminato dal filtro.
UNIVERSITÁ DELLA CALABRIA
3.3 Sviluppo di un radar in banda L
PROGETTO Landslides
Early Warning
Sommario:
• Progettazione e test del circuito di
alimentazione per gli amplificatori;
• test dell’intero sistema con amplificatori
e circolatori;
• algoritmo di scansione ;
PROGETTO Landslides
Early Warning
3
7
1
2
5
4
6
SBC MXE 5302: «single board
computer» processore intel I52510E;
1
USRP NI 2920: Trasmettitore
ricevitore software defined ;
2
PA: Amplificatore di Potenza WAN
TCOM WBPA0527A 0.4-2.7GHz;
3
LNA: Amplificatori a basso rumore
WAN TCOM WEA113 0,75-2.2GHz
[4];
4
Circolatore: HX-T 1.7-1.9 GHz
5
Controllore + motore: sistema di
movimento per la rotazione
dell’antenna.
6
Antenna: array di 8x4 elementi
dimensione prevista 80cm x 40
cm
7
PROGETTO Landslides
Early Warning
G Power Amplifier = 33dB
G Lna = 16 dB
Potenza fornita all’antenna ≈
1W
PROGETTO Landslides
Early Warning
Per la gestione del sistema e l’acquisizione dei dati
Iterfaccia Grafica User friendly
Tool di calibrazione
Setting dei parametri principali
(Gain, Frequency, ecc..)
Salvataggio automatico delle
misure effettuate
Predisposizione di un tool per il
trasferimento dei dati
PROGETTO Landslides
Early Warning
PROGETTO Landslides
Early Warning
1 target a 6m
1 target a 12m
2 targets a 6 m e
12m
PROGETTO Landslides
Early Warning
n=1
n=2
n=N
PROGETTO Landslides
Early Warning
La dimensione di ogni
settore dipende
dall’antenna e dalla
distanza tra il target ed il
radar
Dimensione prevista per
ogni settore illuminato
ad un 1Km dal bersaglio
• 250m (asse minore
dell’ellisse)
• 350m (asse maggiore
dell’ellise)
UNIVERSITÁ DELLA CALABRIA
3.4 Tecniche di analisi e sintesi di segnali radar per la simulazione
accurata di scenari complessi
Miglioramento delle tecniche di elaborazione dati (caso 2D)
Attraverso un apposito pre-processamento
dei dati si elimina il problema del
‘mal srotolamento’ della fase
Es    ( p )
e
 j 2 kR( p )
R( p )
t1    1 (p )
harray ( p )d p
t2    2 (p )
modulo di gamma
0.8
 1(p ) 2 (p )*   deformazione
0.6
0.4
0.2
0
-15
-10
-5
Senza pre-processamento
fase non processata e non srotolata
0
distanza
fase di gamma
5
10
Con pre-processamento
deformazione ricostruita e deformazione reale
0
4
15
0.9
3
-50
0.8
2
0.7
1
-150
-15
0
-10
-5
-1
0
distanza
altezza/lambda
-100
5
0.6
0.5
0.4
10
15
0.3
0.2
-2
0.1
-3
-4
0
0
500
1000
1500
-0.1
-10
-5
0
superficie
Università Mediterranea di Reggio Calabria. WP_3.4 Tecniche di analisi e sintesi di segnali radar per la simulazione accurata di scenari complessi
5
10
Deformazione reale
Deformazione ricostruita
Avanzamento nella generalizzazione al caso 3D della
tecnica di imaging differenziale
•Estrazione via ‘SVD’ troppo onerosa
Estrazione via ‘Tikhonov’ meno onerosa
0.7
Tikhonov
SVD
0.6
0.5
Validazione nuovo codice di estrazione delle
informazioni attraverso un esempio nel caso 2D
(linea rossa estrazione via SVD, linea blu
estrazione via Tikhonov)
0.4
0.3
0.2
x 0.1
component of the field for different orientations
400
0
0
500
1000
1500
200
•Studio della polarimetria
Aumento 0del contenuto informativo
0
2
400
400
200
200
0
0
0
2
4
6
8
10
12
14
16
0
2
6
8
10
12
14
16
4
6
8
10
12
14
16
z component of the field for different orientations
y component of the field for different orientations
100
400
200
•Unwrapping
senza pre-processamento
0
4
y component of the field for different orientations
x component of the field for different orientations
50
0
0
2
4
6
8
10
12
14
16
Analisi delle potenzialità di routine note
0
2
4
6
z component of the field for different orientations
100
50
Università Mediterranea
di Reggio Calabria. WP_3.4 Tecniche di analisi e sintesi di segnali radar per la simulazione accurata di scenari complessi
8
10
12
14
16
Conclusioni sullo stato di avanzamento
LATO 2D
simulatore e processore completati e ottimizzati
LATO 3D
•simulatore completato e ottimizzato
•procedura di imaging differenziale (mettendo in correlazione i blocchi prima citati)
Università Mediterranea di Reggio Calabria. WP_3.4 Tecniche di analisi e sintesi di segnali radar per la simulazione accurata di scenari complessi

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