В этом видео продемонстрировано, как дрон летает во дворе. Общая площадь двора около 20 квадратных метров. Когда дрон движется туда-сюда, он выглядит как яркое пятно. Также можно увидеть его лопасти. Это называется микродоплеровский эффект. Это происходит из-за вращения лопастей. Даже когда дрон неподвижен, его легко отличить от помех на земле по вращающимся лопастям. Микродоплеровский эффект — это важная информация, которую используют для распознавания и классификации дронов.
Чтобы понять, как отображаются данные на графике, посмотрите видео выше. Итак, вот как выглядят графики дальности и скорости. Машина с большим поперечным сечением для радара и велосипед с чуть меньшим поперечным сечением. Каждый кадр или обновление этого графика использует 128 импульсов. По оси Y отображается расстояние, меняющееся от 0 до 40 метров и, конечно, 0 метров соответствует радару, который вы видите на столе. Скорость рассчитывается по результатам быстрого преобразования Фурье для нескольких радиоимпульсов с линейной частотной модуляцией. Скорость отображается по оси X в метрах в секунду. Правая часть экрана показывает положительную скорость. Это объекты, которые удаляются от радара. А левая часть экрана показывает отрицательную скорость, то есть объекты, которые приближаются к радару. Прямо посередине экрана проходит большая линия, которая соответствует нулевой скорости. Объекты, которые движутся со скоростью 0 метров в секунду, считаются неподвижными. Все неподвижные объекты являются помехами. Мы можем попытаться исключить их, поставив фильтр на 0 метров в секунду. На самом первом видео с целью-дроном фильтры работают, и вы можете увидеть, как это выглядит. Но для этого графика все помехи оставлены, чтобы вы могли видеть, как выглядит необработанное двухмерное доплеровское изображение. Вы также можете заметить, что на нулевом расстоянии от радара есть яркая точка. Это не помехи, а сигнал, который попадает прямо в приёмник. Это можно исправить, изолировав передающую и приёмную антенны. Но в радарах непрерывного излучения всегда есть небольшая утечка сигнала от передатчика к приёмнику. И это потому, что в системе непрерывного излучения и передатчик и приёмник работают одновременно. И, конечно, мощность нашего передатчика намного выше мощности, которую мы получаем на приёмнике. Поэтому очень часто можно увидеть яркую точку на нулевой скорости и нулевом расстоянии. Это интересный пример того, как выглядит доплеровский график.
Введение
В этом пересказе мы создадим собственный радар и будем использовать его для отслеживания небольшого дрона. Начнём с самых основ, чтобы объяснить и продемонстрировать простые принципы работы радара. Затем мы будем постепенно расширять систему, пока не получим полноценный радар, который сможет генерировать классические графики дальности и доплеровского смещения. В итоге получится примерно то, что продемонстрировано во втором видео. Там отслеживается движение электровелосипеда и автомобиля, а в первом видео отслеживается дрон. Эти видео дают представление о том, как будет выглядеть результат. Это классический график дальности и доплеровского смещения, где по оси Y отображается дальность, а по оси X скорость. Каждая глава будет посвящена какой-нибудь концепции радара. Опять же начнём с самых основ. Затем мы воплотим эту концепцию в жизнь с помощью реального оборудования. Мы запрограммируем его на python и увидим его в действии.
Я не эксперт в области радиолокации. Это та область, которую я хочу изучить. Я пытаюсь разобраться в основах и мне проще учиться, когда я вижу, как это работает. Вот почему я это делаю. Не потому, что я уже всё знаю о радиолокации. И если вы тоже чему-то научитесь, прочитав мою статью, это будет здорово. Но, пожалуйста, не полагайтесь на мои статьи, чтобы понять теорию. Есть множество отличных книг и других источников по этой теме, где вы сможете найти более подробную информацию. Я надеюсь, что благодаря этой статье вы научитесь применять некоторые принципы радиолокации в реальных системах. Если вы заметите ошибку или что-то, что можно улучшить, пожалуйста, напишите мне в комментариях. Тогда мы сможем учиться вместе, и, возможно, я смогу исправить это и показать в новых статьях.
Теперь необходимо рассказать о выборе оборудования. Какое оборудование нам понадобится для сборки радара. Это очень важный вопрос. Для этого было рассмотрено несколько вариантов. Мы разберёмся, почему выбрано именно, то, что использовано. Это будет в разделе про выбор оборудования. В следующей главе мы начнём разбираться с концепцией радаров. В частности, с CW радаром. Затем мы настроим нашу систему и посмотрим, как она работает. В третьей главе мы добавим модуляцию в передаваемый сигнал. Вот тогда всё действительно станет интересным. С помощью модулированного сигнала можно делать много интересных вещей. В четвёртой главе мы рассмотрим идентификацию целей с помощью частотно-фазового анализа, это распространённый способ борьбы с помехами, которые появятся, когда мы добавим модуляцию в радар. Наконец, в пятой главе мы будем использовать многочастотный доплеровский радар. Радар будет на улице смотреть на людей, машины, дроны и всё такое. Это сложный проект, и чтобы к нему перейти, необходимо заложить фундамент. Итак, это было очень длинное вступление к пересказу.
Теперь давайте поговорим об оборудовании. Первый вопрос, что нам нужно от нашего радиолокационного оборудования. Имеется в виду, какие ключевые блоки нам нужно использовать. Давайте начнём с краткого обзора основ для всех радаров.
Радары используют передачу и приём радиоволн для определения расстояния, скорости и местоположения объектов. В системе радара есть передатчик с антенной и приёмник с антенной. Иногда это одна и та же антенна. Полученные данные обрабатываются. Это и есть основная задача этого пересказа. Благодаря современным технологиям само оборудование не такое уж сложное. Настоящие трудности часто связаны с управлением оборудованием, например, с синхронизацией, а также обработкой данных, например, идентификацией целей или подавлением помех.
Существует два типа радаров — импульсные и непрерывные. Мы не называем его непрерывным, мы называем его CW, что означает непрерывная волна. Вы можете видеть, что импульсный радар излучает радиоволны, а затем ждёт, пока они не вернутся. Разница во времени используется для определения расстояния и скорости. Радар с непрерывной волной всегда излучает энергию, и затем он должен определить время. Есть множество причин, почему выбирается импульсный или непрерывный радар. Оба типа широко используются и имеют множество применений. Есть много отличных книг и ресурсов, в которых подробно рассматриваются эти различия, но для наших целей важно то, что радар с непрерывной волной лучше подходит для систем ближнего радиуса действия. Если не хочется ехать на огромный полигон или большое пустое поле, чтобы продемонстрировать эти концепции радара и работать с ними в своей лаборатории, в этой статье мы будем проводить все наши эксперименты с радаром с непрерывной волной.
Итак, давайте сначала подумаем, как сделать простой радар. Показана довольно классическая схема радара, и она может быть как импульсной, так непрерывной. Это довольно просто, но давайте разберём её. Начнём с данных, они могут быть модулированные или представлять собой синусоиду. Пока давайте представим, что это синусоида. Мы преобразуем эти данные в радиочастотный сигнал. Это делается с помощью цифрового аналогового преобразователя, также называемого ЦАП. Затем мы усиливаем этот сигнал, повышая его частоту. Сейчас этот шаг становится всё менее обязательным, поскольку преобразователи данных работают на всё более высоких радиочастотах. Но давайте пока оставим его, так как это всё ещё самая распространённая реализация. Затем снова усиливаем сигнал. Это усилитель мощности радара. Сигнал отражается от какого-то объекта и возвращается к приёмной антенне. Потом усиливаем этот отражённый сигнал с помощью усилителя низкой частоты УНЧ. Затем мы понижаем частоту сигнала, чтобы вернуться к исходной частоте. И, возможно, снова усиливаем его. Затем мы оцифровываем данные. Вот как выглядит простая сигнальная цепь. Хорошо, как мы можем собрать эту цепь из реального оборудования, чтобы она была максимально простой, и, надеюсь, недорогой. Как уже сказано, было рассмотрено четыре варианта аппаратного обеспечения. Это были радары, которые собирались в прошлом, и все они могут работать в зависимости от ваших целей и ограничений. В итоге остановимся на четвёртом варианте, который будет рассмотрен. Но давайте поговорим о других вариантах и о том, почему выбран четвёртый вариант.
Аппаратный вариант #1: MIT Lincoln Labs Cantenna Radar
Итак, первый вариант — это очень популярная и невероятная система радара из банок от MIT Lincoln Labs. Думаю, многие из вас уже видели эту систему, ей уже около четырнадцати лет и это отличная установка. Вот ссылка на эту статью. В этой статье вы найдёте подробные пошаговые инструкции по сборке 2.4 ГГц радара с частотной модуляцией. Там есть блок-схемы и пошаговые инструкции по сборке и даже по созданию антенн. Система называется Cantenna radar, потому что для создания направленной антенны используются металлические банки из-под кофе. В статье подробно описано, как это сделать. Это очень интересно. И, конечно, за всем этим стоят отличные лекции по радиолокации. Так что, собирая аппаратуру, вы получите хорошие представления об основах радиолокации.
Кстати, автор сам собрал такую систему несколько лет назад. Ещё есть отличная книга Грегори Л. Чарвата Small and Short-Range Radar Systems. Это потрясающая книга. В ней рассказывается многое из того, что сделано в лаборатории MIT, а также других установках, и много другой полезной информации и формул. Это отличный источник информации, который рекомендует автор.
Радар из банок от MIT — это очень круто. Вы можете многому научиться, всё это работает и это здорово, так почему бы не использовать это в наших лабораториях по разработке радаров? Причина в том, что в итоге это тупик. Вот что имеется в виду. Лаборатории по разработке радаров с использованием банки из-под кофе — это фантастика. Они работают, инструкции к ним понятны и с ними можно многое сделать, но в результате это не то что используется в реальном мире. Имеется в виду, что использовать звуковую карту в качестве цифрового преобразователя — это очень умно, но, очевидно, никто так уже не делает. Это просто не масштабируется. Опять же 14 лет назад, когда создавалась эта система, это был абсолютный прорыв. Но с тех пор технологии и уровень интеграции кардинально изменились. Это просто не те строительные блоки, которые используются в реальных радарах. Идея в том, чтобы начать с малого и создать прототип с недорогой и простой системой и это то, что мы здесь делаем. Но затем вы сможете расширять эту систему по мере роста ваших требований к алгоритмам и оборудованию. Даже если вы будете использовать новое оборудование и программное обеспечение, вам не придётся полностью переделывать среду для прототипирования. Возможно, вы обновитесь с ad9361 до adrv9009, но каждый из этих шагов основан на предыдущем оборудовании и программном обеспечении. Вам не нужно полностью всё менять, переучиваться, а потом осваивать что-то новое или устанавливать новое программное обеспечение. Всё должно строиться на уже имеющемся. Нужно что-то, что будет расти с требованиями к прототипу и конечному продукту. И это подводит нас к следующему варианту использовать PlutoSDR.
Аппаратный вариант #2: ADALM-Pluto SDR
Pluto это наше небольшое программно определяемое радио, созданное на базе трансивера Catalina. По умолчанию у него один передающий и один принимающий канал. Но вы можете добавить второй принимающий и второй передающий каналы, если откроете корпус и подключите маленькие разъёмы. Он может оцифровывать и передавать сигналы в диапазоне от 70 мегагерц до 6 гигагерц.
И мы можем использовать Pluto практически из коробки для проведения экспериментов с радаром.
Также есть хорошее видео от доктора Дона Мецгера, где он использует программное обеспечение qIQ для реализации радара с помощью Pluto. В нём используется интерполяция и метод сжатия импульсов для построения графика зависимости расстояния от времени. Так что это работает довольно хорошо.
И, я думал, использовать Pluto для выполнения всех этих лабораторных работ. Но главное ограничение в том, что Pluto умеет оцифровывать только около 40–50 МГц мгновенной полосы пропускания. Технически, я думаю, это где-то 56 МГц. Но для этого нужно немного сместить частоту. Так что на самом деле более разумно использовать частоту около 40 МГц. А если использовать двухканальный режим передачи и приёма, то получится 30.72 МГц. Это сильно ограничивает разрешение по дальности. Я должен отметить, что использование Pluto для нашего радара — единственный вариант, в котором не используется так называемая stretch-обработка. Мы поговорим об этом подробнее в следующих видео, но в основном мы вносим модуляцию радара в LO передатчика и приёмника. Это часто даёт нам гораздо большую полосу пропускания даже при использовании АЦП с низкой скоростью передачи данных. Однако в Pluto нет возможности использовать stretch-обработку, поэтому мы действительно ограничены полосой пропускания 30.72 МГц. Но есть ещё один вариант, как использовать Pluto и получить отличное разрешение по дальности с помощью stretch-обработки.
Аппаратный вариант #3: Pluto + Mixers
Это вариант номер три. Использование Pluto с внешними смесителями. Итак, как мы это сделаем. Ну начнём с Pluto. Это даст нам ацп и цап. Затем мы добавим смесители, например, вот эти крошечные маломощные LTC5548. Для смесителей понадобится Local Osllator и это очень важная часть. Если мы выберем что-то вроде ADF4159 с фазовой автоподстройкой частоты, а затем какой-нибудь генератор, то сможем создать любую частоту, какую захотим. ADF4159 может запрограммировать эту частоту для выполнения линейного изменения, что будет важно позже. Необходимо использовать усилители, подходящие для нашего частотного диапазона. ADL8107 отлично подходят для диапазонов X и Q. У них достаточно хорошая мощность, чтобы использовать их в качестве первого каскада в передатчике. Они также малошумные, поэтому мы можем использовать их и в приёмнике. А ещё несколько антенн, вот и всё. Так, мы можем создать радар с более высокой пропускной способностью с помощью Pluto. И это действительно работает.
Можно посмотреть видео, которое автор снял в своём гараже несколько лет назад. В целом это именно такая установка.
А потом автор вместе с Майклом Хенриком представил гораздо более интересную версию этой установки на конференции GRCon в 2022 году. Вы можете посмотреть это видео.
И вы даже можете собрать всё это с помощью системы прототипирования X-Microwave. Её можно собрать из оценочных плат. И это действительно очень хорошая радиолокационная установка. Она стоит довольно недорого, но может генерировать любую частоту и пропускную способность, которые вам нужны. Некоторое время автор думал, что будет использовать эту установку в своих видео. Но нашёлся ещё более интересный вариант, который откроет для нас множество возможностей в будущем.
Аппаратный вариант #4: Pluto + Mixers + Beamformer = the PHASER (CN0566)
Это Pluto со смесителями и формирователем луча, которые мы объединили в устройство и назвали PHASER (CN0566). Итак, как проще всего добавить формирователь луча в установку номер 3. Ну мы снова начнём с Pluto, добавим туда смесители и синтезатор низкой частоты. Но теперь мы добавим формирователь луча в цепь приёма сигнала. Для формирователя луча мы можем использовать микросхему ADAR1000. Для простоты давайте настроим формирование луча на стороне приёма. Таким образом, на стороне передачи будет один канал. Это обычное дело для формирователей луча. Часто бывает, что каналов приёма намного больше, чем каналов передачи. Что касается усилителей, мы будем использовать ADL8107. И наконец у нас будут антенны. Но наши приёмные антенны теперь представляет набор патч антенн, каждая из которых подключена к отдельному каналу в формуле луча. Вот и всё. Таким образом, мы можем создать простой и недорогой радар с фазированной антенной решёткой. Именно это мы и сделали с помощью этого набора.
Автор сделал отдельное видео про фазированную антенную решётку. Можете посмотреть его, чтобы узнать больше. Но давайте вкратце. PHASER это образовательная платформа и прототип программного радара с фазированной антенной решёткой. Как мы уже видели, это по сути, Pluto c 10 ГГц фазированным передатчиком. Но с Phaser вы можете сделать гораздо больше, чем с Pluto. Хотя программирование в целом будет очень похожим. Phaser имеет 8 приёмных антенн, расположенных в линейном порядке. И два переключаемых передающих канала. Мы используем stretch-обработку для генерации 500 МГц импульсов. Мы подробнее поговорим об этом позже. Этот набор даёт нам множество возможностей для экспериментов с радарами ближнего действия. Вот ссылка на страницу, где вы найдёте инструкции по началу работы, а также примеры на Python и Matlab. Там есть видео с распаковкой, видео с программированием, другие лабораторные работы и многое другое. Так что, пожалуйста, ознакомьтесь с ними.
Вот ещё несколько подробностей о плате Phaser. Выделена приёмная часть. Таким образом, приёмные патч антенны встроены в плату, а затем мы используем ADL8107 для усиления этого сигнала. Затем ADAR1000? которые мы используем для формирования луча. И затем смесители LTC5548 для преобразования в меньшую сторону.
В качестве LO у нас есть ADF4159. Это позволит генерировать нам сигналы с очень широкой полосой пропускания. О чём мы подробнее поговорим в следующих видеороликах.
А на стороне передачи у нас есть смеситель и усилители, подключённые к одному из двух портов передачи. У нас есть два порта, через которые мы можем создавать виртуальные массивы MIMO, но мы не будем говорить об этом сейчас. Так что пока просто остановимся на этом.
Если сложить всё это воедино, то вот поток сигналов для нашей радарной установки. Мы запрограммируем Pluto на генерацию сложной синусоидальной волны частотой 2.2 ГГц, которая будет преобразована в 10 ГГц с помощью смесителя. Затем эти 10 ГГц будут выводиться с Phaser. Сигнал попадает, на какой-нибудь объект и возвращается к нам в массив. И давай просто проигнорируем ту часть, которая формирует луч прямо сейчас. Таким образом, массив просто передаёт сигнал от принимающих антенн на понижающий преобразователь. Понижающий преобразователь выдаёт нам 2.2 ГГц плюс-минус сдвиг частоты от объекта. И это сигнал, который мы будем обрабатывать. Но подробнее об обработке мы поговорим дальше.
Вот как будет выглядеть наша установка в сборе. Ссылка ведёт на страницу, где автор разместил все файлы, которые будут использоваться. Фазированная антенная решётка просто крепится к штативу. Вкратце обсудим четвёртый вариант. Здесь не используется формирователь луча, пока мы просто проигнорируем его. Но зачем мы тогда добавили формирователь луча в нашу установку? Почему бы просто не использовать третий вариант. Есть несколько причин. Хочется добавить в будущем информацию о формировании луча радара. Так что когда это будет сделано, это значительно упростит некоторые эксперименты, если начать со стандартной установки. А потом, когда будет добавлено формирование луча, мы сможем делать много интересных вещей, например, моноимпульсное слежение с управлением нулём. Может быть, адаптивное управление формированием луча. Мы сможем сканировать лучом радара и всё такое. Вторая причина в том, что лучше начать с более полного примера, а потом убрать лишнее. Но сделать это, наоборот, было бы сложнее. Например, если бы вы хотели добавить формирование луча в одноканальный радар. Итак, работа будет вестись с использованием Phaser.
CW радар
Мы уже кратко обсудили импульсный и непрерывный радар. Сейчас я хочу углубиться в оба этих типа. Здесь будет использоваться непрерывный радар. Но для понимания концепций надо сначала разобраться с импульсным радаром. Это позволит рассказать о таких ключевых понятиях, как уравнение дальности и разрешение по дальности. И это объяснит, почему мы используем непрерывный радар. Поговорим об импульсном радаре, а затем перейдём к тому, как работает непрерывный радар. Рассчитаем доплеровский сдвиг, а затем запрограммируем Phaser как простой непрерывный радар и увидим, как всё это работает. А когда увидим, автор расскажет, что именно происходит в программе на Python. Подробно рассмотрим это и уделим этому время. Программное обеспечение — это действительно ключ к созданию радиолокационной системы. Сейчас выбрать и собрать аппаратное обеспечение не так уж и сложно. Главное — это программное обеспечение и обработка данных, которые делают систему радаром или радиолокационной установкой.
Давайте начнём с того, что поговорим немного подробнее об импульсном радаре. Импульсный радар работает именно так, как вы и ожидаете. Когда вы думаете о радаре, вы, вероятно, представляете себе именно импульсный радар. В системе импульсного радара вы излучаете импульс, затем измеряете время его возвращения, затем умножаете это время на скорость света и делите на два, потому что измеряете время в оба конца. Так, вы получаете дальность. И мы можем определить скорость цели либо наблюдая за изменением времени между импульсами либо измеряя доплеровский сдвиг отражённого импульса, но это в основном для очень высоких скоростей.
И всё это прекрасно работает. В этом нет ничего плохого. Всё идеально, кроме одной проблемы. И главная проблема импульсного радара в том, что он использует импульсы. Чтобы понять, почему это проблема, нам нужно немного поговорить об уравнении дальности действия радара.
Это распространённая версия классического уравнения дальности действия радара, которая применима ко всем типам радаров. Давайте быстро разберём его. Уравнение говорит, что мощность, которую мы получим от цели, зависит от передаваемой энергии. Понятно, что это так. Это также зависит от усиления передающей и принимающей антенн. То есть от того, сколько энергии мы можем направить в нужном направлении. Здесь мы предполагаем, что принимающая антенна такая же, как и принимающая, поэтому здесь стоит квадрат G. Далее мощность, которую мы получаем, зависит от длины волны нашей несущей частоты в квадрате. Таким образом, более низкие частоты соответствуют большей длине волны и, как правило, они дают нам большую дальность действия радара. Поперечное сечение радара, это показатель того, сколько энергии мы ожидаем получить от цели, и, конечно, этот показатель сильно варьируется. А в знаменателе уравнения вы можете увидеть, что мощность уменьшается пропорционально квадрату расстояния. То есть мощность уменьшается в квадрате при приближении к цели и ещё раз в квадрате при возвращении. Таким образом, это колоссальное уменьшение мощности в квадрате, что очень существенно. Поэтому когда вы смотрите на это уравнение, многое из этого находится вне зоны нашего контроля. Мы делаем всё возможное, чтобы улучшить антенны. Длина волны обычно определяется другими факторами. Поперечное сечение это обычно то, что дано.
Поэтому хочется обратить ваше внимание на два ключевых момента. Во-первых, мощность отражённого сигнала падает очень быстро. Это соотношение 1/R^4. Это огромная проблема для всех радаров. И во-вторых, единственный способ увеличить мощность отражённого сигнала — это увеличить мощность передачи. Но это средняя мощность, а не пиковая. Это проблема, когда вы модулируете сигнал передачи, но вы можете сказать, что это не так уж и плохо. Я просто буду делать очень длинные импульсы, тогда я получу много средней мощности на цели, но проблема с очень длинными импульсами в том, что они ухудшают разрешение по дальности. Давайте поговорим об этом дальше.
Допустим, у вас есть два близко расположенных объекта, например, две машины, которые находятся в нескольких метрах друг от друга. И вы посылаете им длинный радиолокационный импульс. Тогда велика вероятность, что радиолокационный импульс от первой машины наложится на радиолокационный импульс от второй машины. Это, потому что при расстоянии всего в несколько метров импульсы будут разделены во времени всего на доли микросекунд.
Но если бы импульс был короче, то мы бы увидели отчётливый сигнал от первой машины и отчётливый сигнал от второй машины. Это разрешение по дальности. Насколько близко могут находиться две цели, чтобы мы их не считали одной большой целью.
И, конечно, есть формула для разрешения по дальности и она зависит от ширины импульса. Разрешение по дальности равно ширине импульса, умноженной на скорость света и делённой на два. И ещё один момент, который я хочу сейчас отметить. Ширина полосы пропускания импульса равна обратной величине его ширины. Таким образом, мы можем выразить разрешение по дальности через полосу пропускания. Сейчас это не так важно, но это уравнение будет очень полезно, когда мы начнём говорить о модулировании сигналов передачи. Короткие импульсы передачи или высокая пропускная способность передачи обеспечит лучшее разрешение по дальности.
Давайте теперь попробуем применить одно из этих уравнений. Если у нас ширина импульса одна микросекунда, то разрешение по дальности будет около ста пятидесяти метров. Если мы хотим увидеть разницу в полтора метра между машинами, нам нужен импульс в сто раз короче. То есть ширина импульса должна быть меньше десяти наносекунд. И мы можем это сделать.
Мы можем сделать очень короткий импульс, но тогда наша средняя мощность передачи уменьшится. Поэтому нам нужно увеличить пиковую мощность. Для точного определения дальности нам нужна огромная мощность на очень короткое время. Это действительно очень сложно сделать.
Но имейте в виду, что речь идёт только о немодулированном импульсном радаре. Существуют и другие типы сигналов, которые помогают с помощью технологии, называемой сжатием импульсов. Но об этом мы поговорим позже. Сейчас давайте рассмотрим синусоидальный импульс без модуляции. И усилители, используемые для передачи такого импульса просто сумасшедшие, они не похожи на те, что мы будем использовать. Такие устройства генерируют импульсы мощностью до двадцати киловатт! Но с такой маленькой длительностью импульса, что средняя мощность составляет всего около двадцати ватт. Или они генерируют импульсы мощностью до десяти мегаватт, а средняя мощность составляет около ста ватт. То есть это огромная пиковая мощность на очень короткое время. Демонстрация импульсного немодулированного радара — это очень сложная задача. Это надо понимать, потому что это объясняет, почему непрерывный волновой радар так привлекателен. Давайте поговорим об этом сейчас.
Непрерывный волновой радар
Непрерывный волновой радар основан на Эффекте Доплера. Давайте сейчас быстро освежим в памяти, что это такое. Радиоволны, отражаясь от движущейся цели, меняют частоту. Если объект приближается к вам, частота увеличивается. Если он удаляется, частота уменьшается. Обычно нам не важна точная частота. Нам важна разница между частотой, которая передаётся и принимаемой частотой. Разница между этими частотами называется частотой биений. И эта частота биений равна удвоенной скорости цели, умноженной на частоту передатчика и делённой на скорость света. Так что мы можем использовать этот принцип для создания радара.
Если мы направим на цель непрерывную синусоидальную волну с определённой частотой, то получим небольшой сдвиг этой частоты. Этот небольшой сдвиг и есть частота биений, и мы можем использовать её для измерения скорости цели. Но как насчёт дальности. С помощью одной немодулированной синусоидальной волны мы не можем измерить дальность. Но всё же непрерывный волновой радар полезен. Потому что всё, что неподвижно относительно радара, будет отражать одинаковую частоту. Только движущиеся объекты будут давать разные частоты. Так что это отличный механизм подавления помех. И его часто используют для этой цели, например, в полицейских радарах.
Давайте рассмотрим пример. Допустим скорость автомобиля составляет сто шестьдесят километров в час, и он движется прямо на нас. Это значит, что мы увидим частоту биений около 716 герц. Если мы изменим частоту до десяти ГГц, то частота биений увеличится примерно до трёх КГц. Это не очень большая разница в частоте. Но даже небольшое изменение частоты очень заметно. За последние сто лет мы очень хорошо научились измерять частоту.
Давайте попробуем сделать это с помощью Phaser, о котором мы говорили выше. Вот как будет выглядеть установка для измерения доплеровского сдвига непрерывного сигнала. Автор видел эксперимент с непрерывным волновым радаром, который провёл гениальный инженер Луиджи Круз. Для своего эксперимента он использовал программу GNURadio и LimeSDR. Мы же будем использовать плату Phaser, о которой рассказывалось выше, и подключим её к ноутбуку через ethernet. Передаётся непрерывная синусоидальная волна частотой 10 ГГц, которая попадает на вентилятор, а затем отражается от него и попадает на приёмную антенну. Для простоты мы не будем формировать луч на принимающей стороне платы Phaser. Антенна направлена прямо вперёд. Принимаемый сигнал поступает обратно на Phaser. Мы сравниваем его с передаваемым сигналом и получаем частоту биений. Все подробности этой лабораторной работы, а также программу можно найти по ссылке на github.
Итак, у меня есть Phaser с передающей антенной. Автор управляет скоростью вращения вентилятора с помощью пульта дистанционного управления. На верхнем графике показан мгновенный частотный спектр, а на нижнем графике частотный спектр в зависимости от времени, где цвета обозначают величину частоты. В центре графика виден большой жёлтый всплеск. Это наша передаваемая частота. По мере увеличения скорости вращения вентилятора частота отражённого сигнала смещается от центра. Это голубая кривая. Отклонение частоты — это частота биений. Мы можем измерить это отклонение частоты и использовать его для определения скорости вращения вентилятора. Цифры могут быть плохо видны. Но максимальное отклонение частоты составляет около двухсот пятидесяти герц. Это очень простой радар, который можно сделать практически из любого оборудования.
Итак, это была очень простая радиолокационная система. С помощью немодулированной синусоидальной волны мы можем определить только скорость и эта скорость должна быть достаточно высокой. Но дальше мы рассмотрим добавление частотной модуляции в систему, и вот тогда всё становится по-настоящему интересным. Такая модуляция сигнала является основой для большинства современных радиолокационных систем.
FMCW радар
Так как же нам определить расстояние с помощью нашей установки. Для этого мы вводим в передаваемый сигнал некоторую модуляцию. Именно об этом мы поговорим в этой главе.
И чтобы перейти к этой теме, позвольте мне сначала показать вам обзор всех типов радаров. Вот очень наглядная схема из книги о принципах работы современного радара. Вы можете видеть, что классификация радаров делится на непрерывное излучение и импульсные. Вот и две категории, о которых мы говорили выше. Но в рамках этих двух категорий существует множество способов создания радаров. До сих пор мы рассматривали радар только с фиксированной частотой. Это не совсем справедливо, потому что радар с фиксированной частотой используется крайне редко. Он слишком прост и ограничен в возможностях. У нас есть более совершенные способы создания радаров с непрерывным излучением или импульсных радаров. И наиболее популярным из них является линейно-частотно-модулированный сигнал. Возможно, вы слышали, что он называется chirp или ЛЧМ сигнал, или слышали термин ЛЧМ сигнал с частотной модуляцией. Давайте поговорим о том, как работает радар с частотной модуляцией.
Вот как выглядит радар с частотной модуляцией. Чаще всего мы используем ЛЧМ сигнал. Именно он показан здесь. ЛЧМ означает линейно частотную модуляцию. Таким образом, это просто означает, что скорость изменения частоты постоянная. Получается сигнал, который выглядит примерно так, как показано на рисунке. Можно видеть, что сигнал начинается с низкой частоты. А затем становится всё более высоким. И это непрерывный сигнал. Так что передатчик всегда что-то выдаёт. Для этого требуется отдельная антенна для передачи и отдельная антенна для приёма.
Выше хорошая анимация работы радара. Здесь хорошо видно, как дистанция преобразуется в частоту биений. Таким образом, у нас есть некоторая форма передаваемого сигнала, выделенного красным цветом, которая показывает некоторое изменение частоты с течением времени. А затем мы получаем обратно некоторую форму частотного сигнала, которая показана зелёным цветом. Сравнивая два сигнала, мы получаем частоту биений. Разницу во времени между передаваемыми и принимаемым сигналами сильно преувеличена. Для наших демонстраций разница составит всего несколько десятков наносекунд. Но этой разницы будет достаточно, чтобы создать небольшую частоту биений. И эта частота биений будет напрямую коррелировать с временной задержкой принимаемого сигнала. Это позволяет преобразовать нам частоту биений в диапазон.
А вот уравнения, которые управляют этим процессом. Это для низкочастотного сигнала треугольной формы. Обычно мы делаем пилообразную форму, но треугольная форма хороша, потому что мы можем использовать разницу между частотами биений вверх и вниз по склону в качестве одного из методов получения целевой скорости. Так вот, это уравнение для определения дальности и скорости ЛЧМ-сигнала.
Что касается разрешения по дальности, то это всё равно будет скорость света, делённая на удвоенную ширину полосы пропускания. Помните, что это уравнение мы использовали немного ранее для импульсного радара. Но для радара непрерывного излучения и приёма, в котором используется частотная модуляция, наша полоса пропускания - это разница между начальной и конечной частотами. Чем выше полоса пропускания, тем выше разрешение по дальности. Эти сигналы обычно генерируются и принимаются в цифровом виде. Затем мы сравниваем передаваемый и принимаемый сигналы с помощью согласованного фильтра, и это даёт нам частоту биений. Таким образом, чем выше полоса пропускания, тем выше должна быть частота дискретизации, необходимая для ацп и цап. На рис. 31 приведено несколько примеров. При частоте дискретизации один гигагерц разрешение по дальности составляет около пятнадцати сантиметров. И для этого понадобится ad9081 или ad9082 от компании Analog devices. Но если вам нужно что-то более компактное, то это будет что-то из серии ad9084. Таким образом, частотная модуляция позволяет получить нам высокое разрешение по дальности при разумной мощности и без необходимости беспокоиться о длине импульса. Но для этого требуются преобразователи с более высокой скоростью передачи данных.
Однако есть способ обойти требования к преобразователям с более высокой скоростью передачи данных, и это называется stretch-обработкой. При stretch-обработке мы подаём сигнал на смеситель. Как правило, это делается в аналоговой области. В этом и заключается преимущество этой технологии. Ключевым моментом здесь является то, что один и тот же сигнал должен подаваться на передатчик и на приёмный смеситель. Таким образом, когда возвращается принятый сигнал радара, он вычитается из сигнала с частотной модуляцией. И всё, что остаётся — это частота биений относительно исходного сигнала передатчика. И эта частота биений невелика. Для нас она будет составлять около десяти килогерц на метр дальности. Поэтому нам не нужен приёмник с высокой пропускной способностью для обработки сигнала. Вот почему мы можем использовать Pluto, несмотря на то что ширина полосы сигнала у нас будет около пятисот мегагерц.
Однако у stretch-обработки есть некоторые ограничения. Есть окно для определения дальности, а это значит, что нам нужно знать приблизительную дальность действия. Кроме того, дальность и доплеровский сдвиг влияют на частоту сигнала. Поэтому нам часто приходится использовать другие методы.
Теперь давайте разберёмся, как задать форму сигнала. В ADF4159 есть специальные программируемые режимы изменения частоты, которые позволяют нам это делать. Есть 4 типа сигналов, которые вы будете использовать чаще всего. Хотя есть и другие, которые также можно использовать с ADF4159.
pll = adi.adf4159() output_freq = 12e9 pll.frequency = int(output_freq) pll.freq_dev_range = int(500e6) pll.freq_dev_step = int(500e6/1000) pll.freq_dev_time = int(0.2e3) pll.ramp_mode = "continuous_sawtooth" pll.delay_world = 20000 pll.delay_clk = 'PFD' pll.delay_start_en = 0 pll.ramp_delay_en = 0 pll.trig_delay_en = 0 pll.sing_ful_tri = 0 pll.tx_trig_en = 1 pll.enable = 0
В первом примере используется пилообразный сигнал. Это очень распространённый, возможно, самый распространённый вид сигнала. Вы можете увидеть настройки Python, которые позволяют запрограммировать ADF4159.
pll = adi.adf4159() output_freq = 12e9 pll.frequency = int(output_freq) pll.freq_dev_range = int(500e6) pll.freq_dev_step = int(500e6/1000) pll.freq_dev_time = int(0.2e3) pll.ramp_mode = "continuous_sawtooth" pll.delay_world = 20000 pll.delay_clk = 'PFD' pll.delay_start_en = 0 pll.ramp_delay_en = 1 pll.trig_delay_en = 0 pll.sing_ful_tri = 0 pll.tx_trig_en = 1 pll.enable = 0
В следующем примере мы добавляем задержку между пилообразными импульсами. Здесь вы можете увидеть дополнительный сигнал в виде фиолетовой волны. Это сигнал, который автоматически генерируется ADF4159 по завершении каждого импульса. Это может быть полезно для синхронизации сигналов.
pll = adi.adf4159() output_freq = 12e9 pll.frequency = int(output_freq) pll.freq_dev_range = int(500e6) pll.freq_dev_step = int(500e6/1000) pll.freq_dev_time = int(0.2e3) pll.ramp_mode = "continuous_triangular" pll.delay_world = 20000 pll.delay_clk = 'PFD' pll.delay_start_en = 0 pll.ramp_delay_en = 1 pll.trig_delay_en = 0 pll.sing_ful_tri = 0 pll.tx_trig_en = 1 pll.enable = 0
А вот треугольный сигнал с задержкой. Мы рассмотрели уравнение для треугольных сигналов. Они позволяют определить скорость, используя разницу частот между восходящим и нисходящим склонами.
pll = adi.adf4159() output_freq = 12e9 pll.frequency = int(output_freq) pll.freq_dev_range = int(500e6) pll.freq_dev_step = int(500e6/1000) pll.freq_dev_time = int(0.2e3) pll.ramp_mode = "continuous_triangular" pll.delay_world = 20000 pll.delay_clk = 'PFD' pll.delay_start_en = 0 pll.ramp_delay_en = 1 pll.trig_delay_en = 1 pll.sing_ful_tri = 0 pll.tx_trig_en = 1 pll.enable = 0
И последний пример, который мы рассмотрим — это усечённая треугольная форма. Она интересна тем, что в ней есть два участка с постоянной частотой. Таким образом, можно измерить сдвиг частоты в этих точках. Для всех этих форм волны можно измерить, что делает генератор, просто измерив напряжение на его выходе с помощью стандартного осциллографа. Вот что означают эти оранжевые линии. VCO — это генератор, управляемый напряжением. Он преобразует напряжение на выходе в частоту. Таким образом, измеряя напряжение, вы можете определить форму выходной частоты VCO. Давайте рассмотрим быстрый пример.
Допустим, наша полоса пропускания составляет 500 МГц, а ширина импульса — 500 мкс. Тогда мы можем использовать эти формулы, чтобы показать, что нам нужна частота биений 6.7 КГц на каждый метр диапазона. Таким образом, на расстоянии одного метра от цели мы должны увидеть дополнительный сдвиг частоты на 6.7 КГц. И для этого нам нужно всего лишь внести несколько изменений в программу, которая использовалась для эксперимента с вентилятором.
# Configure the ADF4159 Rampling PLL output_freq = 12.145e9 BW = 500e6 num_steps = 500 ramp_time = 0.5e3 # us my_phaser.frequency = int(output_freq / 4) # Output frequency divided by 4 my_phaser.freq_dev_range = int(BW / 4) my_phaser.freq_dev_step = int((BW/4) / num_steps) my_phaser.freq_dev_time = int(ramp_time) my_phaser.ramp_mode = "continuous_triangular" my_phaser.enable = 0 # 0 = PLL enable
В основном мы просто говорим ADF4159, что нам нужна форма волны с нарастающей частотой вместо постоянной частоты, которую мы использовали для радара непрерывного излучения. Сначала мы сообщаем ему какова наша полоса пропускания. Затем мы указываем, сколько шагов по частоте мы хотим использовать. На 4 строке переменная количества шагов. Мы устанавливаем общее время для каждого полного импульса в переменной времени нарастания на 5 строке. И, наконец, мы просто сообщаем ADF4159, что нам нужна непрерывная треугольная модуляция. И это всё, что нам нужно сделать. Полный код вы сможете найти по ссылке на github. Если перейти по ссылке на Github, то можно ознакомиться с этой программой. Она называется FMCW_RADAR_Waterfall. И если прокрутить немного вниз, то можно увидеть настройки, которые мы только что просматривали для ADF4159.
Хорошо, теперь мы наконец готовы опробовать наш Phaser радар с новой формой сигнала передачи. И для этого у автора есть специальное маленькое изобретение. Оно просто бесконечно перемещает этот угловой отражатель вперёд и назад. Это облегчает проведение многих экспериментов с радаром. Проще отлаживать программы, когда у вас есть постоянно движущийся объект, который вы можете использовать для настройки параметров в программе и прочего. Вы также можете заставить его работать в пошаговом режиме. Стенд — примерно один метр в длину.
И когда это запустится, мы увидим на графике частоту 100 КГц. Это наша базовая частота. А затем мы увидим частоту биений, отражённую от уголкового отражателя радара. Это уголковый отражатель, который движется вперёд и назад на тележке. На графике можно отчётливо увидеть, как меняется интенсивность. Разница между этими двумя точками биений составляет около 7 КГц. Это то, что мы рассчитали для расстояния в один метр. Потому что длина движения тележки составляет около одного метра. И мы также можем построить график расстояния по оси X, используя уравнения для преобразования частоты биений в расстояние. Таким образом, можно увидеть расстояние, нанесённое на график. Можно изменить полосу пропускания. Сейчас она составляет 500 МГц. Но если мы уменьшим её вдвое, то получим около 250 МГц. Теперь, если поменять настройки сразу же видно, что частота биений уменьшилась вдвое. Таким образом, нижняя точка теперь находится на расстоянии половины пути до 100 КГц и также с верхней точкой. Это означает, что при использовании сигнала с шириной 250 МГц вместо 500 МГц мы теряем разрешение по дальности. С помощью других ползунков можно регулировать уровни интенсивности на графике. Это помогает увеличить масштаб спектра, который необходимо увидеть. На графике видно мелкие всплески частот. Ползунки можно использовать, чтобы убрать самые низкие частоты и выделить частоты, которые необходимо видеть. Дальше, когда мы станем говорить о фазовой обработке, будет рассмотрен более эффективный способ, которым можно воспользоваться. Но сейчас можно просто использовать уровни интенсивности сигнала, чтобы лучше показать отражённый сигнал. Мы ещё не говорили об управлении лучом с помощью фазированной решётки, но им можно управлять. Если отклонить его от тележки с целью, то больше не увидим её движения. Если вернуть её в исходное положение, то есть на нулевой угол, то снова увидим её. А если мы повернём его в другую сторону, то ничего не увидим. Таким образом, ведёт себя треугольная форма сигнала, которая здесь применяется. Можно увидеть, как частота биений поднимается и опускается по треугольной кривой. Если сдвинуть график, можно увидеть обе частоты биений верхнюю и нижнюю, сейчас эти частоты биений очень похожи. Они просто отражаются вокруг точки 100 КГц. И они очень похожи, потому что наша скорость очень и очень мала. Если бы наша скорость была выше, то эти уравнения сработали и мы могли измерить скорость, если бы вычли верхнюю частоту биений из нижней.
Автор надеется, что это было полезно для понимания принципа работы радаров с частотной модуляцией. Это невероятно мощный метод, который лежит в основе большинства современных радаров. Идея модуляции сигнала передатчика и использования этого для улучшения разрешения по дальности. Но когда мы всё сделали, то увидели все эти маленькие всплески. Всё в этой комнате отражает сигнал, и всё это отображается на графике радара с частотной модуляцией. Мы не видели этого, когда использовали вентилятор. Потому что получали только отражённые сигналы от движущихся объектов, но в радаре с частотной модуляцией все эти неподвижные объекты начинают отражаться. Дальше мы рассмотрим способ устранения всех этих помех.
