Programma operativo nazionale RICERCA e COMPETIVITA per le regioni della convergenza - 2007/2013 - cci: 2007it161po006Asse I Sostegno ai mutamenti strutturaliObiettivo Operativo 4.1.1.1. Aree scientifico-tecnologiche generatrici di processi di trasformazione del sistema produttivo e creatrici di nuovi settoriAzione II: Interventi di sostegno della ricerca industrialeProgetto PON01_01503Ambito/Settore AMBIENTE E SICUREZZATitolo Progetto: Sistemi integrati per il monitoraggio, learly warning e la mitigazione del rischio idrogeologico lungo le grandi vie di comunicazionecup B31H11000370005investiamo nel vostro futuro

UNIVERSIT DELLA CALABRIA

3.1 Sviluppo di uno scatterometro a risoluzione variabile3.2 Elettronica di bordo dello scatterometro ed integrazione3.3 Sviluppo di un radar in banda L e/o P3.4 Tecniche di analisi e sintesi di segnali radar per la simulazione accurata di scenari complessi3.5 Elettronica di bordo del radar in banda L e/o P3.6 Sistemi interferometrici radar ad apertura sintetica basati a terra

OR3. Monitoraggio areale2SFCW RADAR

UNIVERSIT DELLA CALABRIA

STEPPED FREQUENCY CONTINUOUS WAVE RADARING. MARCO SALZANO - LABORATORIO DI MICROONDE

3.1 Sviluppo di uno scatterometro a risoluzione variabile3

ARCHITETTURA del radarRadar boardFPGA board

competenza deldip. di elettronicaMODULORADAR

NETWORKMXE(Analisi dei segnali)4ELECTRONIC INTERFACE

FPGA board(Dip. di elettronica)RADAR board(Laboratorio di Microonde)Interfaccia di comunicazione tra RADAR board ed FPGA board necessaria per ladeguamento dei diversi livelli di tensione ed il bilanciamento dei potenziali di riferimento.INTERFACCIA5RAW RADAR SIGNAL

Il segnale proveniente dal sensore RADAR affetto da rumore stocastico localizzato sulle basse frequenze.

Si 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.

6DIGITAL FILTER WAVEFORM

FILTRO DIGITALE DEL 63 ORDINE IMPLEMENTATO SU MICROCONTROLLORERISPOSTA AL GRADINOIl 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).7WAVEFORMs comparison

8CABLE MEASUREMENT

Misura della lunghezza di un cavo coassialeIl segnale proviene dal filtro digitale hardwareLunghezza del cavo: 2.7 mRiflessioni multiple nel cavo9

CABLE MEASUREMENT: HARDWARE FFT

Misura di un cavo coassiale di 2 metri: FFT calcolatadalla FPGA board del dipartimento di elettronica. Il risultato dellelaborazione perfettamente in linea con i risultati restituiti da Matlab.FFT CALCOLATA SU 1024 CAMPIONI ACQUISITIPicco dominante10

CABLE MEASUREMENT: HARDWARE FFT

Anche su 65536 campioni lelaborazione condotta dalla FPGA board risulta in linea con lanalisi effettuata in Matlab.1024 CAMPIONI ACQUISITIFFT CALCOLATA SU 65536 CAMPIONI (ZERO PADDING)Picco dominante11

ANECHOIC CHAMBER: HARDWARE FFT

La FFT calcolata dalla FPGA board sulle recenti misure realizzate in camera anecoica, evidenzia lelevato rapporto segnale rumore che si ottiene utilizzando unantenna ad elevato guadagno (horn 25dB). Il bersaglio, posto a 6 metri di distanza stato correttamente rilevato.HORN ANTENNA 10dBHORN ANTENNA 25dBFFT CALCOLATA SU 1024 CAMPIONI ACQUISITIPicco dominantePicco dominante12REAL TARGET: NOISE ENVIRONMENT

Misura della distanza di un bersaglio metallico in ambiente rumoroso: il rumore alle basse frequenze stato completamente eliminato dal filtro.Picco dominante13

UNIVERSIT DELLA CALABRIA

3.3 Sviluppo di un radar in banda L14

Sommario:

Progettazione e test del circuito di alimentazione per gli amplificatori; test dellintero sistema con amplificatori e circolatori;

algoritmo di scansione ;

Schema a blocchi del sistema

Sistema assemblato e parti completate

G Power Amplifier = 33dB G Lna = 16 dB

Potenza fornita allantenna 1W

Miglioramento dell Applicazione Software

Per la gestione del sistema e lacquisizione dei dati

Test del sistema SDRadar

Test del sistema SDRadar

1 target a 6m 1 target a 12m 2 targets a 6 m e 12m

Scansione

n=1n=2n=NScansione

La dimensione di ogni settore dipende dallantenna e dalla distanza tra il target ed il radarDimensione prevista per ogni settore illuminato ad un 1Km dal bersaglio

250m (asse minore dellellisse)350m (asse maggiore dellellise)

UNIVERSIT DELLA CALABRIA

3.4 Tecniche di analisi e sintesi di segnali radar per la simulazione accurata di scenari complessi23Miglioramento delle tecniche di elaborazione dati (caso 2D)Attraverso un apposito pre-processamento dei dati si elimina il problema del mal srotolamento della fase

Deformazione realeDeformazione ricostruitaSenza pre-processamentoCon pre-processamentoUniversit Mediterranea di Reggio Calabria. WP_3.4 Tecniche di analisi e sintesi di segnali radar per la simulazione accurata di scenari complessi

Si ricorda che, attraverso la tecnica di imaging differenziale descritta durante le precedenti riunioni, possibile ricavare il contenuto informativo relativo alla deformazione superficiale tramite la fase del prodotto tra gamma1 (al tempo t1) e gamma2* (al tempo t2). Applicando direttamente a tale fase una routine per lo srotolamento, si possono verificare errori dovuti alla presenza dei nulli nei moduli delle singole gamma, evidenziati in verde nella figura riportata (che mostra la ricostruzione della deformazione). Tali errori vengono eliminati attraverso un pre-processamento dei dati sviluppato durante gli ultimi mesi, come osservabile nella successiva immagine che mette a confronto la deformazione reale e quella ricostruita.24Avanzamento nella generalizzazione al caso 3D della tecnica di imaging differenzialeEstrazione via SVD troppo onerosaEstrazione via Tikhonov meno onerosaValidazione nuovo codice di estrazione delle informazioni attraverso un esempio nel caso 2D(linea rossa estrazione via SVD, linea blu estrazione via Tikhonov)Studio della polarimetriaAumento del contenuto informativoUniversit Mediterranea di Reggio Calabria. WP_3.4 Tecniche di analisi e sintesi di segnali radar per la simulazione accurata di scenari complessiUnwrapping senza pre-processamento Analisi delle potenzialit di routine note

Durante gli ultimi mesi vi stato un avanzamento anche dal lato 3D.

Nel caso 3D lestrazione dellinformazione attraverso SVD, data la sua natura matriciale, comporta un elevato costo computazionale a causa dellelevato numero di variabili rispetto al caso 2D. Utilizzando la regolarizzazione di Tikhonov si evita lutilizzo di matrici formulando il problema in termini di ottimizzazione di un determinato funzionale, limitando cos il costo computazionale. stato, quindi, messo a punto un rispettivo codice numerico il quale stato validato nel caso 2D (dove possibile effettuare una SVD) a confronto dei risultati precedentemente ottenuti. Il confronto tra lestrazione delle informazioni attraverso SVD e Tikhonov sono illustrate in figura; come si pu notare i due approcci sono equivalenti (convalidando, cos, anche il nuovo codice numerico implementato).

stato effettuato uno studio sulla polarimetria che mette in evidenza la presenza di ulteriori contenuti informativi rispetto al caso 2D. Questo potr essere utilizzato durante la tecnica di imaging differenziale nel caso 3D. Le figure mostrano un caso di componente polarizzata e depolarizzata del campo scatterato (unica misura, ma due punti di vista differenti).

Sono state, infine, analizzate le potenzialit delle routine note per lunwrapping in 3D (per capirne gli eventuali limiti e proporre eventuali rimedi).25Universit Mediterranea di Reggio Calabria. WP_3.4 Tecniche di analisi e sintesi di segnali radar per la simulazione accurata di scenari complessiConclusioni sullo stato di avanzamentoLATO 2D simulatore e processore completati e ottimizzatiLATO 3D simulatore completato e ottimizzato procedura di imaging differenziale (mettendo in correlazione i blocchi prima citati)Il caso 2D completato e ottimizzato sia dal lato simulatore che dal lato processore.

Il simulatore nel caso 3D completato e validato. Resta da implementare la procedura di imaging differenziale sfruttando le conoscenze acquisite e illustrate nella precedente slide.26