Xây dựng thuật toán xử lý tín hiệu băng tần cơ sở ứng dụng cho ra đa phát hiện thiết bị bay không người lái
225 lượt xemDOI:
https://doi.org/10.54939/1859-1043.j.mst.85.2023.18-25Từ khóa:
Ra đa phát hiện UAV; Tín hiệu điều tần tuyến tính liên tục (FMCW); Bộ xử lý tín hiệu băng tần cơ sở; Micro Đốp-le; FPGA; ZynQ Z-7045.Tóm tắt
Bài báo trình bày việc xây dựng thuật toán xử lý tín hiệu băng tần cơ sở ứng dụng cho ra đa phát hiện thiết bị bay không người lái (UAV) bằng việc sử dụng tín hiệu điều tần tuyến tính liên tục (FMCW). Trên cơ sở thuật toán đã xây dựng, bài báo trình bày các nội dung nghiên cứu mô phỏng trong môi trường Matlab, đồng thời tiến hành nghiên cứu thực nghiệm bằng việc thiết kế, triển khai bộ xử lý tín hiệu trên nền tảng công nghệ FPGA. Kết quả của nghiên cứu cho thấy có thể sử dụng ra đa FMCW để phân biệt mục tiêu UAV với mục tiêu thường bằng dấu hiệu micro Đốp-le. Bộ xử lý tín hiệu là cơ sở để xây dựng ra đa phát hiện UAV hoàn chỉnh trong tương lai.
Tài liệu tham khảo
[1]. Florin-Lucian Chiper, Alexandru Martian, “Drone Detection and Defense Systems: Survey and a Software-Defined Radio-Based Solution”, Sensors (2022).
[2]. M. Nijim and N. Mantrawadi, “Drone Classification and Identification System by Phenome Analysis Using Data Mining Techniques,” 2016 IEEE Symp. Technologies for Homeland Security, pp. 1–5, (2016). DOI: https://doi.org/10.1109/THS.2016.7568949
[3]. M. A. Ma’sum et al., “Simulation of Intelligent Unmanned Aerial Vehicle (UAV) for Military Surveillance” 2013 Int’l. Conf. Advanced Computer Science and Inf. Systems, pp. 161–66, (2013). DOI: https://doi.org/10.1109/ICACSIS.2013.6761569
[4]. Blyakhman A.B., Burov V.N., Myakinkov A.V. & Ryndyk A.G. “Detection of unmanned aerial vehicles via multistatic forward scattering radar with airborne transmit positions”. Int. Radar Conf, (2014). DOI: https://doi.org/10.1109/RADAR.2014.7060334
[5]. Krátký, M. & Fuxa, L. (2015). “Mini UAVs Detection by Radar”. IEEE Conf. Pub., pp. 1–5, (2014). DOI: https://doi.org/10.1109/MILTECHS.2015.7153647
[6]. Ochodnický, J., Matousek, Z., Babjak, M., & Kurty, J. “Drone detection by Ku-band battlefield radar”. Int. Conf. Military Tech. (ICMT), pp. 613–616, (2017). DOI: https://doi.org/10.1109/MILTECHS.2017.7988830
[7]. Rzewuski, S., Kulpa, K., Member, S., Salski, B., Kopyt, P., Borowiec, K. & Member, S. (2018). “Drone RCS estimation using simple experimental measurement in the WIFI band". 22nd Int. Microwave Radar Conf. (MIKON). pp. 695–698, (2018). DOI: https://doi.org/10.23919/MIKON.2018.8405329
[8]. Nuss, B., Sit, L., Fennel, M., Mayer, J., Mahler, T. & Zwick, T. “MIMO OFDM radar system for drone detection.” 18th Int. Radar Symp. IEEE Conf. Pub., pp. 1–9, (2017). DOI: https://doi.org/10.23919/IRS.2017.8008141
[9]. Jian, M., Lu, Z. & Chen, V. C. (2018). “Drone detection and tracking based on phase-interferometric Doppler radar”. 2018 IEEE Radar Conf., pp. 1146–1149, 2018. DOI: https://doi.org/10.1109/RADAR.2018.8378723
[10]. Yang, X., Huo, K., Jiang, W., Zhao, J. & Qiu, Z. “A passive radar system for detecting UAV based on the OFDM communication signal”. Prog. Electromag. Research Sympo., (PIERS) Proc. 2016. pp. 2757–2762, (2016).
[11]. Gaigals, G., Vavilina, E. & Carlo, M. “Simulation of compressed sensing based passive radar for drone detection”. 5th IEEE Workshop Adv. Infor. Elect. Elect. Engr. (AIEEE), 2017. pp. 1–5, (2017). DOI: https://doi.org/10.1109/AIEEE.2017.8270552
[12]. Sung, J. L., Jae, H. J. & Bonghyuk, P. “Possibility verification of drone detection radar based on pseudo random binary sequence”. IEEE Conf. Pub., pp. 291–292, (2016).
[13]. M.Jankiraman, “FMCW radar design”, Artech House (2018).
[14]. Pasi Koivumäki, Aalto university, “Triangular and Ramp Waveforms in Target Detection with a Frequency Modulated Continuous Wave Radar”, (2017).
[15]. Victor C.Chen, Hao Ling, “Time-Frequency Transforms for Radar Imaging and Signal Analysis” Artech House (2002).
