Kendi Yapımı Polarimetrik Sentetik Açıklıklı Radar Dronu

 (hforsten.com)
2 puan yazan GN⁺ 2025-02-18 | 1 yorum | WhatsApp'ta paylaş
  • Düşük maliyetli 7 inç bir FPV drona kendi yaptığı FMCW sentetik açıklıklı radarı (SAR) takarak, 1 kg altı bir hava aracıyla havadan HH/HV/VH/VV polarimetrik görüntüler çekti
  • 500 EUR altı radar bütçesi ve dar gövde nedeniyle tasarım FR4 PCB, 6 GHz bandı bileşenler, Zynq 7020 FPGA ve küçük çift polarizasyonlu anten etrafında sıkıştırıldı
  • Kısa mesafe ve yavaş platformlarda FMCW, darbeli radardan daha avantajlı olduğundan; 300 MHz RF bant genişliği, 50 MHz ADC, 1 kHz sınıfı PRF ve on binlerce sweep ile 0,3 m sınıfı görüntü çözünürlüğü hedeflendi
  • RTK olmayan GPS ve IMU tek başına görüntüyü bulanıklaştırdı; ancak PyTorch tabanlı minimum entropi otofokus ve GPU backprojection uygulanınca tarla yüzeyi, enerji hatları, binalar ve orman yapısı daha net hale geldi
  • Nihai sistem, pil dahil 948 g konfigürasyonla en az 1,5 km’ye kadar görüntüleme yaptı; drone yaklaşık 200 EUR, 2 radar PCB’si yaklaşık 600 EUR ve iş çıkışı boş zamanlardan yaklaşık 10 ay harcandı

Hedef ve bütçe kısıtları

  • Önceki yer tabanlı radar üretimi ve sentetik açıklıklı görüntüleme deneylerine dayanarak amaç, radarı bir drona taşıyıp havadan SAR görüntüleri elde etmekti
  • Geçmiş makalelerde DJI S900 gibi orta boy dronlar ve RTK-GPS kullanılmıştı; örnek makaledeki sistemin toplam fiyatı 15.000 £ idi ve kişisel bütçeye uymuyordu
  • Son dönemde Çin yapımı küçük FPV dronların fiyatı düşünce, 5–7 inç quadcopter kitleri pil ve kumanda hariç yaklaşık 100 EUR karşılığında satın alınabilir hale geldi
  • En ucuz Çin yapımı markasız 7 inç FPV kitini ve küçük bir GPS+pusula modülünü satın alarak, dronun taşıyabileceği hafif bir SAR sistemi yapımına başlandı

Sentetik açıklıklı radarın temel prensibi

  • Tek kanallı radar, hedefe olan yalnızca mesafeyi ölçebilir; hedefin açısını doğrudan bilemez
  • Birden fazla alıcı kanal doğrusal olarak yerleştirildiğinde, hedef açısına göre her alıcıya giden yol uzunluğu değişir ve bu faz farkıyla açı hesaplanabilir
  • Antenin açısal çözünürlüğü kabaca Δθ ≈ λ / D ile belirlenir
    • 6 GHz’de 1 km mesafede 1 m çözünürlük elde etmek için yaklaşık 0,03° açısal çözünürlük gerekir
    • Bu koşul yaklaşık 100 m boyutunda bir anten gerektirir
  • Büyük bir anten yerine tek bir radarı hareket ettirip birden çok konumdan ölçüm yapılırsa, sahne statik olduğunda büyük bir çok kanallı radarla aynı etki elde edilebilir
  • Drona tek kanallı bir radar takıp uçuş sırasında ölçüm yaparak büyük bir sentetik açıklık oluşturulabilir ve yüksek açısal çözünürlük elde edilebilir

Radar mimarisi seçimi

  • Tasarım hedefi, FPV drona sığarken görüntü performansını en üst düzeye çıkarmak ve radar bütçesini 500 EUR altında tutmaktı
  • Bütçe nedeniyle düşük kayıplı RF malzemeler elendi; elektronik devreler ve antenlerin tamamının kayıplı FR4 PCB ile uygulanması gerekiyordu
  • Drone gövdesinin genişliği yaklaşık 40 mm, pervane uçları arasındaki açıklık gövde boyunca yaklaşık 50 mm, uzunluğu ise yaklaşık 170 mm olduğundan radarın dar ve uzun bir biçimde olması gerekiyordu
  • Önceki ev yapımı darbeli radar yaklaşık 64×132 mm idi ve biraz genişti; ADC örnekleme hızı nedeniyle bant genişliği yaklaşık 100 MHz ile sınırlıydı, bu da mesafe çözünürlüğünü 1,5 m seviyesine getiriyordu
  • FMCW radar, gönderim ve alımı eş zamanlı yapabildiği için sinyal-gürültü oranı açısından avantajlıdır ve sweep uzunluğu yüzlerce µs’ye kadar uzatılabilir
  • Darbeli radar, uzun menzil, özellikle de birkaç km ve üzeri gerektiğinde gerekir; FMCW ise kısa mesafeler ve yavaş platformlar için avantajlıdır

RF tasarımı ve polarizasyon ölçümü

  • RF yapısı, çift polarizasyonlu antene sahip bir FMCW radardan oluşur
    • PLL sweep üretir
    • Değişken zayıflatıcı ve güç yükseltecinden geçerek verici antene iletilir
    • Verici sinyalinin bir kısmı alıcı miksere kuplajlanır
    • Alınan sinyal LNA’da yükseltildikten sonra mikserde düşük frekanslı IF sinyaline dönüştürülür ve ADC ile sayısallaştırılır
  • DAC veya DDS tabanlı sweep üretimi PLL’den daha iyi olabilirdi; ancak PLL daha ucuz olduğu ve daha az yer kapladığı için seçildi
  • RF frekansı yaklaşık 6 GHz olarak belirlendi
    • Bu frekans, tüketici sınıfı düşük maliyetli RF bileşenlerinin bol bulunduğu üst sınıra yakındır
    • Düşük maliyetli güç yükselteçleri yaklaşık 30 dBm çıkış verebilir
    • Alıcı için 1–2 dB gürültü faktörlü düşük gürültülü yükselteçler ucuza bulunabilir
  • Alıcı doğrudan dönüşüm mimarisindedir ve image rejection yoktur
    • Verici frekansının üstündeki ve altındaki gürültü aynı çıkış frekansına dönüştürülerek gürültü tabanını 3 dB artırır
    • IQ örneklemeli alıcı iki mikser ve iki ADC gerektirdiğinden, maliyet ve PCB alanına kıyasla değerinin düşük olduğu değerlendirildi
  • Polarizasyon anahtarı, gönderim ve alım taraflarında H/V seçerek HH, HV, VH, VV olmak üzere dört kombinasyonu ölçebilir
    • Pürüzsüz hedefler çoğu zaman aynı polarizasyonu daha güçlü yansıtır
    • Orman ve bitki örtüsü, iç çoklu yansımalar nedeniyle yollar ve çıplak zemine göre daha yüksek HV/VH çapraz polarizasyon bileşenlerine sahip olabilir
  • İki alıcı kullanılsa H/V aynı anda alınabilirdi; ancak maliyet ve alan nedeniyle tek alıcılı ve anahtarlı yapı seçildi

TX-RX sızıntısı ve bağlantı bütçesi

  • FMCW’de gönderim ve alım eş zamanlı gerçekleştiğinden TX-RX sızıntısı alıcı doygunluğuna yol açabilir
  • Alıcının termal gürültü tabanı olan -174 dBm/Hz seviyesini algılayacak kadar hassas olması gerekir; ancak LNA doygunluk girişi genellikle yaklaşık -20 dBm’dir
  • Verici gücü +30 dBm ise alıcı doygunluğunu önlemek için verici ile alıcı arasında 50 dB’den fazla izolasyon gerekir
  • İzolasyon yetersizse, güç yükseltecinin önündeki değişken zayıflatıcıyla verici gücü düşürülebilir
  • Bağlantı bütçesi; alınan güç, zemin yansıtıcılığı, mesafe, anten kazancı, verici gücü ve sweep sayısı temel alınarak hesaplanır
  • Örnek parametreler şöyledir
    • Verici gücü: 30 dBm
    • Anten kazancı: 10 dBi
    • Dalga boyu: 5,2 cm
    • Görüntü piksel çözünürlüğü: 0,3×0,3 m
    • Sweep uzunluğu: 200 µs
    • Görüntü içindeki darbe sayısı: 10.000
    • Alıcı gürültü faktörü: 6 dB
    • grazing angle: 30°
  • Bu koşullarda yaklaşık 1–2 km’ye kadar makul görüntü kalitesi beklenebilir; ancak 2 km’de 30° grazing angle, 1 km irtifada uçuş gerektirdiğinden dronlar için iyimser bir koşuldur

PRF ve ADC gereksinimleri

  • SAR görüntü oluşturma, alınan sinyalin faz bilgisine dayandığından, aliasing’den kaçınmak için komşu ölçümler arasındaki faz farkı 180°’yi aşmamalıdır
  • 6 GHz’de 1/4 dalga boyu 12,5 mm’dir; drone 10 m/s hızla uçarsa minimum PRF yaklaşık 800 Hz olmalıdır
  • Dört polarizasyon zaman bölüşümlü çoğullandığından toplamda 4 × 800Hz = 3.2kHz gereksinimi ortaya çıkar
  • Bu koşul sweep başına en fazla 312,5 µs bırakır; PLL locking süresi olan 20–30 µs çıkarıldığında maksimum sweep uzunluğu yaklaşık 280 µs olur
  • FMCW’de IF frekansı mesafe, RF bant genişliği ve sweep uzunluğuyla belirlenir
    • 300 MHz RF bant genişliği 0,5 m mesafe çözünürlüğü sağlar
    • 2 km maksimum mesafe ve 280 µs sweep’te IF frekansı yaklaşık 14 MHz olur
    • Nyquist koşulu ve anti-alias filtresi payı dikkate alındığında en az yaklaşık 35 MHz ADC gerekiyordu; pratikte 50 MHz örnekleme seçildi

FPGA ve depolama yapısı

  • Sweep üretiminin sıkı zamanlaması ve veri miktarı nedeniyle yalnızca mikrodenetleyiciyle yapmak zordu; FPGA gerekiyordu
  • Kullanılan FPGA, önceki darbe radarında da kullanılan Zynq 7020 idi
    • FPGA fabric’i ve çift çekirdekli ARM işlemci aynı pakette bulunuyor
    • Normal perakende fiyatı yaklaşık 150 EUR olsa da, Çin dağıtım kanallarında daha ucuza bulunabildi
  • Dezavantajı, ARM tarafında yüksek hızlı bağlantıların eksik olmasıydı
    • SD-card ve EMMC arayüzleri 25MB/s ile ADC veri hızından düşüktü
    • 1Gbps Ethernet vardı, ancak Raspberry Pi gibi ek bir bilgisayar gerektiriyordu; alan açısından bu mümkün değildi
    • Harici DDR3 için yalnızca 1 modül takılabildiğinden 1GB ile sınırlıydı ve tüm ölçüm birkaç GB’a çıkabiliyordu
  • Çözüm, FPGA programmable logic tarafında hızlı bir harici iletişim arayüzü uygulamaktı
  • ZipCPU’nun GPL3 SD-card/EMMC controller’ı kullanıldı; gerekli hızda gerçek donanım doğrulamasından geçmemişti, ancak sonuçta iyi çalıştı
  • PC ile gerçek zamanlı bağlantı kurabilmek için FT600 USB3 bridge IC de eklendi; drone kullanımı için gerekli değil, fakat testler ve başka uygulamalar için yararlı
  • FPGA içindeki radar timer bloğu, faz kararlılığı ölçümü için dahili ve harici sinyalleri saat çevrimi hassasiyetinde anahtarlıyor
  • ADC’den sonraki decimating FIR filter’da decimation 1, 2, 4 olarak ayarlanabiliyor
    • Uzun menzilli ölçümlerde maksimum IF bant genişliği için decimation kapatılıyor
    • Kısa menzilli ölçümlerde decimation ile depolanan veri miktarı azaltılabiliyor

PCB uygulaması ve üretim sorunları

  • Radar PCB’si 6 katmanlı PCB ve boyutu küçültmek için bileşenler sık yerleştirildi
  • Tek yüzey montaj daha ucuz olduğundan, alt yüzey doğrudan lehimlenecek bir SD-card konnektörü dışında boş bırakıldı
  • RF devresi PCB’nin küçük bir bölümünü kaplıyor; alanın büyük kısmını dijital elektronikler ve voltaj regülatörleri kullanıyor
  • Radar 12~30V giriş alıyor; drone bataryasına doğrudan bağlanabildiği için harici DC/DC regülatör gerekmiyor
  • PCB boyutu 113×48mm; drone’a sığması için genişliği azaltıldı
  • Alan yetersizliği nedeniyle 4 SMA konnektörü konulamadı; PCB’ye yalnızca 2 TX H/V çıkışı ve 1 RX girişi yerleştirildi
    • RX polarizasyon anahtarı harici bir PCB’ye ayrıldı
    • JST konnektörleri RX polarizasyon anahtarı, uçuş kontrolcüsü seri portu ve yedek bağlantılar için kullanıldı
  • Mouser’dan sipariş edilen parçalardan biri, tedarikçinin bireysel satışları yasaklaması nedeniyle satın alınamadı
    • Bunun yerine genel olarak eski ve üretimi durdurulmuş, pin uyumlu PE43204 IC bulundu
    • Orijinal parça 6GHz’e kadar destekliyordu; PE43204 ise 4GHz spesifikasyonuna sahip olmasına rağmen 6GHz’te kaybı yeterince düşük olduğundan büyük sorun yaratmadı
  • SD-card pinlerini 3.3V yerine yanlışlıkla 1.8V I/O’ya bağlama hatası yapıldı
    • Yeni PCB sipariş etmek yerine, level shifter bulunan küçük bir interposer PCB tasarlanıp mevcut footprint’in üzerine lehimlendi
    • İlgili ayrıntılar önceki yazıda ayrıca derlendi
  • Güç yükselteci, iletim duty cycle’ı yüksek olduğunda ısınabildiği için alüminyum tabanlı PCB soğutucu sipariş edilip radar PCB’sinin altına cıvatalandı
    • 5 adedi $4 tuttu ve iyi çalıştı

Drone elektroniği ve konum kestirimi

  • Drone kitine dahil uçuş kontrolcüsü Speedybee F405 V3 idi
    • 1MB flash’a sahip düşük maliyetli bir kontrolcü
    • Fiyat farkı büyük olmadığından 2MB flash’lı bir kontrolcünün daha iyi bir seçim olduğu değerlendirildi
  • FPV drone’lar için başlıca uçuş yazılımları Betaflight, Inav ve ArduPilot
    • Betaflight hızlı manuel uçuş odaklı ve otonom uçuşu desteklemiyor
    • Inav, Betaflight ile çok sayıda kodu paylaşıyor ve kısmi otonom uçuş desteği sunuyor
    • ArduPilot en gelişmiş otonom uçuş özelliklerini sunuyor, ancak yapılandırması daha zor
  • Bu projede ArduPilot seçildi; IMU ve GPS sensör füzyonu konum doğruluğunu iyileştirmede yararlı oldu
  • Uçuş kontrolcüsü radar ile seri port üzerinden iletişim kuruyor
    • Otonom görev sırasında radar açılıp kapatılabiliyor
    • Konum bilgisi radara sağlanabiliyor
  • SAR görüntüleme için dalga boyunun bir kısmı düzeyinde konum doğruluğu gerekir; 6GHz’te bu birkaç cm düzeyindedir
  • Ticari SAR drone’ları RTK GPS ve yerdeki referans alıcıyla yaklaşık 1cm konum doğruluğu elde edebilir, ancak maliyet ve boyut nedeniyle bunun bu drone için zor olduğu değerlendirildi
  • Standart GPS yaklaşık 1m doğruluğa sahip olabilir ve görüntü hataları oluşturabilir; ancak radar verisinden konum hatasını düzelten autofocus kullanılabilir
  • Radar için ayrı GPS ve IMU eklemek yerine, uçuş bilgisayarının konum kestirimleri seri arayüz üzerinden radara aktarıldı
  • Kumanda bağlantısı için ExpressLRS kullanılıyor
    • ELRS’nin Mavlink desteği sayesinde kumanda ve telemetri tek bir kablosuz bağlantı üzerinden yönetilebiliyor

Anten tasarımı

  • SAR’da teorik olarak geniş anten huzme genişliği daha iyi çözünürlüğe yardımcı olabilir; pratikte ise düşük kazanç, sinyal-gürültü oranını ve maksimum menzili sınırlar
  • Link bütçesinde anten kazancı kareli olarak yer aldığından, kazancı yarıya indirmek aynı SNR için gereken darbe sayısını 4 katına çıkarır
  • Drone SAR’da görüş hattı sınırlamaları nedeniyle uzun uçuş yörüngeleri elde etmek zordur ve çoğu durumda maksimum baseline uzunluğu çözünürlüğü sınırlar
  • FMCW yapısı nedeniyle gönderici ve alıcı antenleri ayırmak gerekir; düşük TX-RX sızıntısı için aralarında mesafe gerektiğinden alan sorunu büyür
  • Mevcut el yapımı horn antenna 100mm uzunluğundaydı ve yalnızca coaxial-to-waveguide transition 25mm olduğundan, pervane uçları arasındaki mesafesi 50mm olan drone’a uymuyordu
  • Basit patch antenna küçük olup çift polarizasyonlu yapılabilir; ancak 1.6mm FR4 üzerinde bant genişliği dardır, dielektrik sabiti hataları frekans kaymasına yol açar ve kazancı da yüksek değildir
  • Seçilen yapı, bir makalede görülen dual-polarized slot-fed stacked patch antenna temel alınarak oluşturuldu
    • Patch, H biçimli slot ve microstrip feed ile besleniyor
    • 90° yerleştirilen iki feed/slot ile çift polarizasyon uygulanıyor
    • İkinci patch bir hava katmanı üzerinde yükseltilerek tek patch’e göre daha geniş bant genişliği elde ediliyor
  • Ek kazanç ve sidelobe azaltımı için patch çevresine sac metal horn yapısı eklenerek stacked patch-fed horn antenna haline getirildi
  • Bu anten çift polarizasyon, geniş bant genişliği, iyi kazanç, düşük yükseklik ve düşük üretim maliyetini aynı anda karşılıyor
    • FR4 yerine düşük kayıplı RF malzemesi kullanılsa kazanç 0.5~1.0dB daha yüksek olabilir; ancak prototype adetlerinde maliyet yaklaşık 100 kat artıyor
  • Antenlerin arasına TX-RX coupling’i azaltmak için 0.25×0.5 dalga boyu boyutunda küçük bir duvar yerleştirildi
  • Anten boyutları ve performansı şöyle
    • SMA hariç yükseklik: 18mm
    • SMA dahil yükseklik: 28mm
    • patch kartı: 45×45mm
    • horn aperture: 65×65mm
    • simülasyonda -3dB beamwidth: 0/90 derece yönlerinde 50/60 derece
    • simülasyonda peak gain: 10.0dB
    • kullanılabilir bant genişliği: yaklaşık 4.5~6.2GHz

Mekanik tasarım ve ağırlık

  • Radarın çerçevenin içine sığacak alanı olmadığı için, radar PCB’sini dron çerçevesinin altına sabitleyen 3D baskı bir montaj parçası tasarladım
  • Radarın yere temas etmemesi için iniş ayakları da tasarladım
  • Tasarımı Blender’da yaptım; basit parçalar için yeterince iyi çalışıyor
  • Su geçirmez bir muhafazayı henüz yapmadım; iniş ayaklarının arızalanması ihtimaline karşı PCB’nin üzerine koruyucu malzeme ekledim
  • Anten kartı, açı ayarı yapılabilmesi için iki cıvatayla sabitleniyor
  • RX polarizasyon anahtarı PCB’sini, SMA kabloları yeterince rijit olduğu için bir montaja sabitlemeden asılı bıraktım
  • İniş ayakları 10 cm çapında carbon tube ve 3D baskı TPU cap’ten oluşuyor
  • Radar, XT60 splitter üzerinden doğrudan dron bataryasından güç alıyor
  • Ağırlıklar şöyle
    • Batarya hariç dron: 752g
    • 6 hücreli 1300mAh LiPo: 196g
    • 6 hücreli 2200mAh LiPo: 322g
    • Küçük batarya dahil tüm sistem: 948g

Görüntü oluşturma ve GPU işleme

  • Radar ölçümlerini görüntüye dönüştürmek için matched filtering kullandım
  • Her görüntü pikseli için o konumdaki hedefin yansıtacağı referans sinyali oluşturup, gerçek ölçüm sinyaliyle referans sinyalin complex conjugate’ini çarptıktan sonra tüm ölçümler üzerinden topladım
  • Ölçüm sinyali referans sinyalle eşleşirse fazlar hizalanır ve yanıt büyür; eşleşmezse rastgele faz bileşenleri ortalamayla sönümlenir ve düşük yanıt oluşur
  • Kullanılan algoritma backprojection
    • Basit ve uçuş geometrisi hakkında yaklaşım ya da varsayım yapmıyor
    • Hesaplama yükü çok yüksek
  • Örneğin 1km×1km bir görüntüyü 0.3m çözünürlük ve 10.000 sweep ile oluşturmak için 111×10^9 backprojection gerekir
  • polar koordinatlar kullanıldığında açısal çözünürlük sabit kalır ve radara yaklaştıkça cross-range çözünürlüğü iyileşir; bu da Cartesian grid’e göre piksel sayısını azaltabilir
  • Modern GPU’larda bu hesaplama 1 saniyeden kısa sürede yapılabilir
  • Basit bir CUDA kernel’i, RTX 3090 Ti üzerinde saniyede 220 milyar backprojection hesaplıyor
  • Her piksel bağımsız olarak paralel hesaplanabildiği için GPU uygulamasına çok uygun

Otofokus

  • GPS ve IMU konum doğruluğu tek başına yüksek kaliteli görüntü oluşturmak için yeterli olmadığından otofokus algoritması gerekti
  • Yaygın phase gradient autofocus basit ve hızlıdır, ancak geniş azimuth beam ve uzun radar baseline nedeniyle bu durumda iyi çalışmadı
  • Önceki backpropagation autofocus’u PyTorch ile güncelledim ve iyileştirdim
  • Algoritma şu şekilde çalışıyor
    • Radar görüntüsünü oluşturur
    • Girdi velocity’nin gradient’ini hesaplar
    • Konum değişimi önceden belirlenen maksimum değeri aşmayacak şekilde learning rate’i clipping uygular
    • Gradient descent optimizer ile velocity’yi günceller
  • 3D konumu doğrudan kullanınca her konumun rastgele yönlerde küçük hareketler yapma eğilimi olduğu için iyi çalışmadı; velocity kullanıp bunu integre ederek position’a dönüştürmek daha iyi sonuç verdi
  • Optimize edilmiş konumun özgün konumdan fazla uzaklaşmaması için küçük bir regularization term de ekledim
  • Bu yöntem radar sistemi, sahne ve uçuş yörüngesi hakkında varsayım yapmıyor; ancak görüntüyü defalarca oluşturması gerektiğinden GPU tabanlı hızlı image formation olmadan fazla yavaş
  • Otofokus algoritması Github’da açıklandı

İlk SAR ölçüm sonuçları

  • Görev ArduPilot Mission Planner’da önceden ayarlandı
    • Dron waypoint’ler boyunca otomatik uçtu
    • Antenin her zaman ilgi alanına bakması için ROI ayarlandı
    • Radar ölçümlerini başlatmak için digicam configure command kullanıldı
  • ROI’yi anten yönü referans alınarak ayarlamak için ArduPilot firmware yaması gerekti
  • İlk sahne geniş bir tarlaydı; anten yönündeki ormana mesafe yaklaşık 1.5km idi
  • Dron 110m irtifada, yaklaşık 500m düz hat boyunca, 5m/s hızla uçtu
  • Radar ayarı yalnızca VV polarizasyonunu kullandı; sweep uzunluğu 400µs, bant genişliği 500MHz, PRF 1kHz idi
  • range-compressed raw data görüntü gibi görünmüyor
    • Çünkü her sweep’te geniş anten demeti, farklı açılardaki hedefleri aynı anda yakalıyor
    • 0 mesafede TX-RX leakage belirgin şekilde görülüyor
    • Yaklaşık 100m mesafede hemen alttaki zeminden yansıma görülüyor
    • Uzak mesafe yansımaları tekil sweep’lerde çoğunlukla noise floor’un altında kalıyor, ancak image formation sırasında birden çok sweep’in integrasyonu SNR’yi iyileştiriyor
  • Otofokustan önceki SAR görüntüsünde arazi özellikleri ayırt edilebiliyordu ama hâlâ bulanıktı
  • 30 tur minimum entropy gradient optimization autofocus uygulanınca görüntü kalitesi belirgin şekilde iyileşti
    • 5 turun da yeterli olması mümkündü, ancak daha fazla yineleme kaliteyi biraz daha artırdı
    • Her yineleme backprojection’ın forward/backward pass’ini hesaplamak zorunda olduğu için birkaç dakika sürüyor
  • 300×300m’lik bir patch’e yakınlaştırıldığında, otofokus sonrasında görüntüde tarla yüzeyi detayları ortaya çıktı; otofokus öncesinde ise bulanıktı
  • phase gradient autofocus sonucu, otofokussuz görüntüye çok benziyordu; bu durumda iyi çalışmadı

Tam polarizasyon ölçümü

  • Başka bir konumda dört polarizasyonun HH, HV, VH, VV tamamını kullanan bir ölçüm de yaptım
  • Dron önceki gibi doğrusal bir yörüngede otonom uçtu; radar ise dört polarizasyon anahtarı durumunu hızlıca değiştirdi
  • Ayarlar şöyleydi
    • Sweep uzunluğu: 200µs
    • Polarizasyon başına PRF: 715Hz
    • Görüntü içindeki sweep sayısı: 51,200
    • Diğer parametreler öncekiyle aynı
  • Dört polarizasyon görüntüsü birbirine çok benziyordu; ancak HV/VH çapraz polarizasyon görüntüleri genellikle aynı polarizasyon yansımalarından daha zayıf olduğundan amplitude daha düşüktü
  • RGB kanallarına farklı polarizasyonlar atandığında, hedeflere göre polarizasyon yansıma özellikleri daha kolay görülebiliyor
    • Zemin mor renkte görünerek VV ve HH’yi çapraz polarizasyondan daha iyi yansıtıyor
    • Binalarda ve yol kenarı sokak lambalarında da aynı eğilim görülüyor
    • Orman tüm polarizasyonları neredeyse benzer biçimde yansıttığı için beyaz görünüyor
  • Anten radiation pattern ve polarizasyon anahtarı durumlarına göre kayıp farkları düzeltilmediğinden, gözlenen farkların bir kısmı donanım etkisi olabilir
  • Daha doğru polarizasyon ölçümü için calibration gerekir
  • SAR görüntü koordinatları (200, 500)m civarındaki noktaların toplandığı alan, küçük ağaçların metal tel örgüyle çevrili olduğu bir bahçe gibi görünüyordu
  • Ölçüm sırasında zeminde biraz kar vardı

VideoSAR deneyi

  • Tek bir uzun baseline ile yüksek çözünürlüklü görüntü oluşturmak yerine, tek bir uzun ölçümden küçük baseline görüntülerinin birkaçını sentezleyip video hâline getirmek mümkün
  • backprojection algoritmasının uçuş yörüngesinin düz olmasını gerektirmemesi sayesinde, dronu sekizgen bir yörüngede uçurdum ve anteni sekizgenin merkezine baktırdım
  • Her frame 1024 radar sweep’ten oluşuyor ve önceki frame ile 512 sweep örtüşüyor
  • Frame başına sweep sayısı tüm görüntüye göre daha az olduğundan gürültü daha fazla ve açısal çözünürlük de daha düşük
  • Video yaklaşık 10× hızlandırılmış; dört polarizasyonun tamamı kullanılıyor ve renklendirme yöntemi önceki polarimetrik SAR görüntüsüyle aynı
  • Her frame’e ayrı ayrı otofokus uyguladım; komşu frame’leri hizalamadığım için zaman zaman sallanıyor veya sıçrıyor gibi görünüyor
  • Sekizgen köşelerinde along-range ve cross-range konumlarının ikisini de doğru çözmek gerektiğinden image formation özellikle zorlaşıyor
  • Doğal hedefler olan zemin ve orman frame’ler arasında benzer, ancak köprü ve elektrik hatları radara göre 90 derece yönde olduğunda güçlü yansıma ortaya çıkıyor
  • Köprüde hareket ediyormuş gibi görünen parlak nokta, korkuluğun glint etkisi
  • Polarizasyonlara göre anten deseni uyumsuzluğu nedeniyle aynı hedef, beam center ve edge’de biraz farklı renkte görünebilir

Uçuş irtifası ve gözlem geometrisi

  • Özel izin olmadan dronlar en fazla 120 m irtifaya kadar uçabilir
  • Tipik SAR look angle yaklaşık 10–50 derecedir
  • Look angle 90 dereceye yaklaştığında, yani neredeyse dikey aşağıya bakıldığında, yansıyan güç yüksek olsa da çevredeki konumlar arasındaki radar mesafesi neredeyse aynı olduğundan range resolution kötüleşir
  • Düşük look angle değerlerinde range resolution iyidir, ancak grazing angle düşük olduğu için radara dönen yansıma gücü azalır
  • Aşırı düşük look angle değerlerinde yansıma gücü, tipik 45 derece civarındaki look angle’a göre 10–20 dB daha düşük olabilir; bu da maksimum gözlem mesafesini azaltır
  • 120 m irtifadan 2 km mesafeye bakıldığında grazing angle yalnızca 3,4 derecedir
  • Bu açıda 10 m yüksekliğinde bir ağaç yaklaşık 170 m gölge oluşturur ve yüksek nesnelerin arkasındaki zemin yansımaları görülemez
  • Tüm ölçümlerde shadowing belirgindi; tam polarimetrik ölçümlerde ise uzaktaki binaların yalnızca tepelerinin göründüğü durumlar oldu

Güncellemeler ve nihai sonuç

  • Ekim 2025 güncellemesinde görüntü işleme yazılımı önemli ölçüde iyileştirildi ve daha kaliteli görüntüler üretilebilir hale geldi
  • Ayrıntılar Synthetic aperture radar autofocus and calibration yazısında derlendi
  • Tamamlanan SAR dronu en az 1,5 km mesafeye kadar görüntüleme yapabiliyor; daha yüksek irtifada uçarsa daha uzağın da mümkün olacağı düşünülüyor
  • Sistem; radar, dron ve batarya dahil 1 kg’ın altında
  • HH, HV, VH, VV olmak üzere dört polarizasyonu çekebiliyor
  • Gradient tabanlı minimum entropy autofocus, RTK olmayan GPS ve IMU bilgisiyle bile geniş anten ışınında iyi kaliteli görüntüler üretebildi
  • Maliyet ve süre şöyle
    • Dron: yaklaşık 200 EUR
    • 2 radar PCB’si: yaklaşık 600 EUR
    • Yapım süresi: işten sonra boş zamanlarda yaklaşık 10 ay
  • Differentiable GPU image formation library, MIT lisansıyla Github üzerinde yayımlandı
  • Radar devre şeması da yayımlandı

İlgili okumalar

1 yorum

 
GN⁺ 2025-02-18
Hacker News yorumları

  • FPV drone fiyatlarının düşmesinin nedeni, Çin’in Ukrayna savaşının iki tarafına da muazzam miktarlarda satış yapması gibi görünüyor.
    Rusya ve Ukrayna’nın her biri ayda kabaca 100 bin adet tüketiyor; parçaların çoğu Çin’den tedarik edildiği için ölçek ekonomisi oluşuyor.

    • Ukrayna’da yerli drone ile ithal drone oranının yaklaşık ne olduğunu merak ediyorum.
      Son dönemde Ukrayna’nın çok sayıda drone ürettiğini ve üretimi artırdığını, ayrıca elektronik harp/jamming’den kaçınmak için fiber optik kontrollü drone’lar da kullandığını okumuştum.

  • DIY yapan biri olarak Henrik’in hayata geçirdiği karmaşıklık beni şaşırttı: sinyal işleme, donanım, GPU hızlandırma ve algoritma optimizasyonu dahil her şey var.
    HN topluluğunda böyle harika başarılar için bir ödül olsa keşke diye düşünüyorum.

    • İş yükü muazzam; en az bir doktora tezi kadar görünüyor.
      Hobi geliştiricisi için büyük bir başarı.
    • Henrik bu alanı meslek olarak da araştırıyor.

  • SAR algoritmasının açıklanmış halini gerçekten ilk kez görüyorum.
    Şimdiye kadar gördüğüm SAR projeleri bu kısmı üstünkörü geçiyordu.
    Bu konuda daha fazla kaynak gören var mı merak ediyorum; bağlantıdaki makaleyi okumayı düşünüyorum: https://topex.ucsd.edu/rs/sar_summary.pdf
    Sonuçta otomatik odaklama (autofocusing) ile konum sorunlarının önemli bir kısmının etrafından dolaşılabiliyor gibi görünüyor; bu kısmı da ilk kez görüyorum.

    • Henrik’in birkaç yıl önce yaptığı SAR radarı hakkında bir blog yazısı var; çalışma biçimi biraz daha ayrıntılı anlatılmış: https://hforsten.com/synthetic-aperture-radar-imaging.html
    • Radar görüntüleme, özellikle ISAR görüntü otomatik odaklama üzerine doktora yaptığım için bu yazıyı görmek sevindirici.
      Tez PDF’inin 3. ve 4. bölümlerinde matematiğin nasıl çalıştığı açıklanıyor: https://github.com/stevesimmons/phd-thesis-radar-imaging
      SAR = Synthetic Aperture Radar. Radar düz bir hatta uçar; yer yüzeyinin görünür dönüşü Doppler kayması oluşturarak yüksek azimut çözünürlüğü (cross-range resolution) elde edilmesini sağlar.
      ISAR = Inverse Synthetic Aperture Radar. Radar sabittir (ör. yerde), hedef (ör. uçak) hareket eder; ikisi arasındaki göreli hareket hedef dönüşü oluşturur ve benzer şekilde Doppler kayması üzerinden yüksek azimut çözünürlüğü elde edilir.
    • Bu site genel olarak oldukça erişilebilir açıklamalar sunuyor, ancak SAR sayfası kısa görünüyor: https://www.radartutorial.eu/20.airborne/ab07.en.html
      Kişisel olarak bunu genel faz dizili anten bağlamında anlamak en kolayıydı; ancak o ilkeyi zaten bilmiyorsanız daha az yardımcı olabilir.

  • Çok daha pahalı sistemlerden çıkan SAR görüntülerinin bile çoğu zaman bunun kadar iyi görünmediğini gördüm.
    Buradaki sonuçlar gerçekten olağanüstü.

  • HackerNews’i bu yüzden okuyorum.
    Her ay banliyö füze savunma sistemimi iyileştiren yeni bir yazı çıkıyor ve komşunun köpeğinin bir daha çimlerime kaka yapmasını engelliyor.
    Roketin doğru suçluyu bulabilmesi için mahalle arazisini haritalamak hep zordu; artık drone kullanabilirim.
    Burada kastettiğim, içinde füze bulunan bir savunma sistemi; füzeleri durduran bir savunma sistemi değil. O saçma olurdu.

  • 100 m’lik bir antene ihtiyaç varsa, birkaç drone’u koordine edip 100 m’lik parabolik bir yörüngeyle benzer bir şey yapılabilir mi?

    • Mümkün. Ancak konumu dalga boyunun yaklaşık 1/10’u düzeyinde ayarlayıp korumak gerekir; bu da birkaç GHz’in üzerinde zorlaşır, ayrıca alıcı-vericilerin pikosaniye (ps) doğrulukla senkronize edilmesi gerekir.
      GPS girişimi yoksa senkronizasyon mümkün olabilir, fakat tüm platformlar arasında ham sinyal bileşenlerinin bir şekilde paylaşılması gerekir.
      Bu durumda parabolik dizilime hiç gerek yok; her birimin fazını gerçek dizilime göre ayarlamak yeterlidir.
      Bu yöntem üzerinde çalışılan bir alandır ve daha çok 1–100 MHz aralığındaki çok düşük frekanslarda değerlendirilir. Bu aralıkta yukarıdaki sorunlar çok daha basitleşir; yönlülük elde etmek için km ölçeğinde büyük antenler gerekebilir.

  • “Tek kanallı radar yalnızca hedefe olan mesafeyi ölçebilir, hedefin açısını algılayamaz” sözü muhtemelen o belirli kullanım senaryosu için doğru olabilir.
    Ancak parabolik antenler ve yarıklı dalga kılavuzu açıklıkları çok eskiden beri var.