Обнаружение дронов с помощью РЛС с MIMO и OFDM

12 декабря 2017

Дроны, они же беспилотники, сегодня одна из самых трендовых тем. Растет популярность этих устройств, появляются все новые возможности их использования. А вместе с этим растет и потребность вовремя обнаруживать дроны и контролировать их поведение. Представляем перевод статьи, в которой речь пойдет о методе обнаружения дронов с помощью РЛС с технологией MIMO и OFDM.

Авторы: Бенджамин Нусс, Лин Сит, Майкл Феннель, Джонатан Майер, Тобиас Малер, Томас Цвик.
Институт радиочастотной инженерии и электроники. Технологический институт Карлсруэ (Германия).

---

Статья описывает систему на базе радиолокационной системы (РЛС) с технологией MIMO (англ. Multiple Input Multiple Output — метод пространственного кодирования сигнала, позволяющий увеличить полосу пропускания канала, в котором передача данных и прием данных осуществляются системами из нескольких антенн.) при мультиплексировании с ортогональным частотным разделением каналов (англ. Orthogonal Frequency-Division Multiplexing, OFDM), используемой для беспилотных летательных аппаратов (БЛА). За последнее время БЛА обрели популярность не только в коммерческих целях, но и в качестве личных гаджетов. Однако БЛА могут быть использованы и в криминальных, террористических целях или в качестве разведывательного оборудования. В связи с этим было проведено немало исследований, чтобы научиться обнаруживать БЛА и предотвращать возможный ущерб от их использования. Одно из средств обнаружения – РЛС, успешно используемые в автомобильной и военной сферах и работающие независимо от погодных и климатических условий. РЛС позволяют обнаружить БЛА, которые не излучают электрические и оптические сигналы. Однако существует много проблем, которые необходимо решить до программной реализации таких систем. В статье рассматривается метод на основе использования РЛС с технологией MIMO и OFDM, применение которого позволяет увеличить радиус обзора и корректность обнаружения БЛА. Также в статье представлено тестирование обнаружения БЛА в реальных условиях, демонстрирующее успешную работу системы.

1. Введение

В последние годы БЛА все чаще используются не только в коммерческих целях, например, для профессиональной фотосъемки, но и в качестве гаджета для личных целей. Однако БЛА могут использоваться и для нелегальных целей, таких как перевозка наркотических, взрывчатых веществ, оружия или разведка охраняемых территорий. Поэтому было проведено много исследований, чтобы сделать возможным обнаружение таких БЛА и предотвращение возможного нанесения вреда или промышленного/военного шпионажа. Доступные сегодня методы основываются, например, на использовании камер видимого и инфракрасного спектра, на микрофонах или на детектировании электромагнитных излучений, которыми обмениваются между собой БЛА и его оператор. Однако большинство таких методов имеют существенные недостатки при использовании в темное время суток, в туманной/шумной среде или при автопилотировании БЛА, когда нет взаимодействия с оператором. Для преодоления этих недостатков нужны другие подходы. Например, в автомобильной и военной сферах уже успешно применяются РЛС. Однако, поскольку требования к РЛС для обнаружения БЛА иные, чем требования к автомобильным РЛС, необходимо решить многие задачи до реализации надежных эксплуатационных систем. Опираясь на новые концепции систем и форм сигналов на основе OFDM [1], в статье представлен метод на основе РЛС c технологией MIMO и OFDM, адаптированный для обзора областей большого радиуса и обнаружения БЛА. Проведенные в реальных условиях испытания системы с коммерческими БЛА демонстрируют ее успешную работу и готовность к эксплуатации.

2. Модель передачи сигналов РЛС с MIMO

РЛС оснащена P×Q передающих и принимающих антенн, использующих сигнальную модель и концепцию виртуальной антенны, предложенные в [2] и [3] и работающие на одинаково разнесенных N поднесущих с Δ f =1/T₀. Один кадр T_x состоит из M символов OFDM, а каждая из P передающих антенн использует чередующийся без перекрытия набор N/P поднесущих, как показано на рисунке 1.

Рисунок 1. Чередование поднесущих 4-х передающих антенн (P = 4).

Таким образом, каждая n_P-ая поднесущая соответствует передающей антенне p с учетом 0 ≤ p ≤ P-1, n_p= p + i∙P и 0 ≤ i ≤ N/P-1, где P – число передающих антенн, i – субиндекс поднесущих, распределенных между передающими антеннами, а n_p – индекс, соответствующий этим поднесущим в полном кадре. Благодаря именно такой схеме чередования поднесущих, передающая антенна покрывает полностью ширину полосы пропускания, поддерживая тем самым разрешение по дальности. Но максимальный диапазон однозначного определения дальности может снижаться посредством P, т. е.

Однако уже существуют методы, устраняющие этот недостаток, один из них, неравномерное распределение поднесущих в сочетании со сжатой информацией, уже демонстрирует многообещающие результаты в [4], [5].

Пренебрегая для простоты циклическим префиксом (англ. Cyclic Prefix, CP), можно описать сигнал Tx антенны p, следующим образом:

Χ ∈ ∁^N×M описывает полный кадр OFDM, передающий измененные данные о полезной информации, и состоит из символов модуляции, где 𝒜 – алфавит модуляции, например, QPSK. Χ делится на P частей Χ_p, соответствующих числу P передающих антенн. Каждый приемник охватывает полный диапазон частот передачи чередующихся сигналов со всех передающих антенн и поэтому способен полностью реконструировать кадр данных о полезной информации. Однако из-за различных положений передающих антенн каждый из чередующихся сигналов подвергается различному фазовому сдвигу. Таким образом, каждая Χ_p должна содержать пилот-символы для осуществления демодуляции измененных символов.

На принимающей стороне циклический префикс удаляется из дискретизированных сигналов с Q принимающих антенн, и над каждым из M OFDM-символов осуществляется дискретное преобразование Фурье (ДПФ). Приемник и передатчик должны быть синхронизированы по времени и частоте, иначе задержки и сдвиг частоты приведут к ошибочной оценке дальности цели и доплеровского смещения. В сравнении с коммуникационными системами, где не важно какая начальная точка ДПФ выбирается во время циклического префикса, в РЛС при обработке начальные точки всего кадра и каждого OFDM-символа должны быть априорно известны приемнику.

После ДПФ OFDM-кадр на q приемных антеннах должен быть представлен в частотном виде:

где H – число объектов, отражающих радиолокационный сигнал;

a_q,p,h≈a_h – соответствующий коэффициент затухания;

f _D,q,p,h≈ f_D,h – доплеровское смещение, вызванное целью h;

c₀ – скорость света;

T_G – длительность циклического префикса;

T – полная длительность OFDM-символа (T=T₀+T_G);
– время задержки при прохождении сигнала в прямом и обратном направлении;

r_p,h ≈ r_q,h ≈ r_h – дальность до цели h;

при определении дальности небольшие значения задержки могут быть опущены, однако для оценки направления прибытия (англ. Direction Of Arrival, DOA) результирующие фазовые условия

должны быть определены, и ими нельзя пренебрегать;

Z_q (n,m) – аддитивный белый гауссовский шум (англ. Additive White Gaussian Noise, AWGN) на полученном OFDM-символе Y_p (n,m).

3. Обработка радиолокационных данных

Для определения дальности цели и доплеровского смещения первым из полученного сигнала удаляется оригинальный символ модуляции Χ_p (n_p , m) поэлементным делением:

что приводит к матрице D_q,p ∈ С^N/P×M, представляющую канал радиолокационных данных: дальность, доплеровское смещение, угол.

3.1. Определение доплеровского смещения
Доплеровское смещение можно определить с помощью ДПФ относительно рядов D_q,p (i,m):

Значение AWGN сохраняется после ДПФ и обозначается Z' (n_p , m).

3.2. Определение дальности

Дальность оценивается с помощью обратного ДПФ (англ. Inverse Discrete Fourier transform, IDFT) вдоль оси частот V_q,p (i,l):

в результате получается радиолокационное изображение R_q,p ∈ ∁ ^N/P×M c осями по дальности и доплеровскому смещению.

3.3. Определение положения
Матрицы R _q,p со всех комбинаций каналов приема и передачи упорядочены вектором G (k,l) :

что соответствует конфигурации виртуальной антенной решетки, показанной на рисунке 2, и индексу виртуальной антенны s = q+Q∙p, где 0 ≤ p ≤ P-1 и 0 ≤ q ≤ Q-1 .

Рисунок 2. Конфигурации передающей (Tx), принимающей (Rx) и виртуальной антенной решетки.

Затем направление движения может быть определено путем формирования ДНА с помощью преобразования Фурье, применяя внутреннее произведение Фробениуса для комплексно сопряженного вектора G (k,l) и вектора формирования ДНА B (ϕ) размерностью ∁ ^1×P∙Q,

Внутреннее произведение Фробениуса – поэлементное перемножение и суммирование всех матричных элементов двух матриц или векторов. d – расстояние между антеннами виртуальной решетки (в данном случае расстояние между антенными элементами приемной решетки); ϕ – угол в диапазоне -90° -90°. В результате получаем трехмерную матрицу псевдоспектра:

Для устранения боковых лепестков в окнах по дальности, скорости и направлению по азимуту применяется окно Хэмминга. Длина окна настраивается соответственно размерности D_q,p , G и B.

4. Измерительная установка

Для верификации измерений на РЛС установлено 4 передающих и 4 принимающих канала, сама РЛС базируется на представленной в [6] системе. Входные параметры представлены в таблице 1.

Таблица 1. Параметры режима работы РЛС с USRP.

Обозначение	Параметр	Значение
f c	Несущая частота	4,05 ГГц
N	Число поднесущих	1024
P, Q	Число передающих/принимающих антенн	4
N/P	Число поднесущих на канал	256
M	Число определяемых символов	256
B	Ширина полосы	66,67 МГц
Δ f	Разнесение поднесущих	65,10 кГц
T0	Длительность первого OFDM-символа	15,36 мкс
TG	Длительность циклического префикса	1,92 мкс
T	Общая длительность 1 OFDM-символа при передаче	17,28 мкс
Tобщ	Общая длительность 1 OFDM-кадра при передаче	4,42 мкс
Δ R	Разрешающая способность по дальности	2,25 м
R max	Максимальный диапазон однозначного определения дальности	576 м
Δ v	Разрешающая способность по скорости	8,37 м/с
vmax	Максимальный диапазон однозначного определения скорости	± 1071,67 м/с
d	Разнесение антенных элементов принимающей/виртуальной решетки	λ/2
P Tx	Мощность передачи	˂ (– 15) дБм

На рисунке 3 антенны MIMO соединены с оконечным оборудованием универсальных программных радиосистем (англ. Universal Software Radio Peripherals, USRPs) X310 компании Ettus Research, как показано на рисунке 4(а). Здесь происходит аналого-цифровое и радиочастотное преобразования, а генерация сигнала и его обработка осуществляются в Matlab. Из-за аппаратных ограничений программно-определяемых радиосистем (англ. Software Defined Radios, SDRs) ширина полосы и несущая частота составляют 66,67 МГц и 4,05 ГГц, соответственно. БЛА, который необходимо обнаружить РЛС, это GJI Phantom 3 Standard со взлетным весом около 1,3 кг. Рисунок 4(б) демонстрирует полет БЛА прямо над измерительной установкой.

Рисунок 3. Антенна MIMO.

Металлические стенки и радиопоглощающие материалы между принимающими и передающими антеннами использованы для снижения взаимоналожений между приемом и передачей. Конструкция на рисунке 3 позволила достичь ослабления взаимоналожений примерно на -70 дБ [7].

а) Антенны MIMO, SDR и ПК для обработки сигналов	б) БЛА DJI Phantom 3 Standard, летящий прямо над измерительной установкой

Рисунок 4. Измерительная установка на крыше здания Института.

5. Результаты измерений

Для проверки работы измерительной установки БЛА пролетал над антенной с боковым смещением и без него. Одной из основных проблем было высокое металлическое ограждение по периметру крыши, отражающее значительно больше мощности излучения, чем БЛА с корпусом из пластика. В связи с этим, при всех измерениях был зафиксирован высокий уровень помех. На рисунке 5 представлено радиолокационное изображение с передающей и принимающей антенны с отображением скорости и дальности по осям, на котором видно появление отражений от ограждения на расстоянии 0 - 5 м. БЛА находится на расстоянии ~ 27 м и с трудом распознается на изображении. БЛА может быть точно идентифицирован только после определения направления движения, как показано на рисунке 6. В данном случае осью скорости можно пренебречь и оставить оси с дальностью и азимутом, построенными для скорости v = 0 м/с.

Также, при отображении направления движения видно, что отражения от БЛА на 25 дБ ниже уровня помех в ближней зоне РЛС. БЛА может быть обнаружен только, если антенна направлена на открытое небо и при небольшом количестве объектов вокруг самого БЛА, которые могут вызвать помехи. Сравнение данных тестирования с БЛА и другими объектами с известной эффективной площадью рассеивания (ЭПР) показывает, что при f_c =4 ГГц БЛА имеет ЭПР, не превышающую 0,01 м². Однако ЭПР значительно зависит от угла и может колебаться в пределах нескольких децибел.

Рисунок 5. Радиолокационное изображение, полученное с принимающей и передающей антенны 1.

Рисунок 6. Отображение направление движения точно демонстрирует летящий БЛА
на расстоянии 27 м от РЛС по азимуту в -1°.

6. Заключение

В статье была представлена измерительная система для обнаружения БЛА на основе РЛС с технологией MIMO и OFDM и аппаратными средствами для описания сигнала используемой волны. Установка базировалась на SDR в сочетании с решеткой 4×4 MIMO патч-антенны для передающей и принимающей антенны для построения виртуальной антенной решетки 1×16 с улучшенным угловым разрешением. Тестовые измерения были проведены на пониженной несущей частоте f_c = 4,05 ГГц в связи с аппаратными ограничениями. Несмотря на это, БЛА в воздухе был успешно обнаружен. В будущем планируется тестирование системы первичной обработки данных на 24 ГГц для использования в диапазоне ISM. Кроме того, возможности представленной системы должны быть расширены для работы с многостатическими измерениями и для использования нескольких радарных изображений. [8]

Список литературы

[1] Y. L. Sit, B. Sobhani, W. Wiesbeck and T. Zwick, ”Simple OFDM-based MIMO Radar for Real- Time Short-Range Area Surveillance” 2015 European Radar Conference (EuRAD), Paris, 2015, pp. 121-124.

[2] C. Sturm, Y. L. Sit, M. Braun and T. Zwick, ”Spectrally interleaved multi-carrier signals for radar network applications and multi-input multi-output radar,” in IET Radar, Sonar & Navigation, vol. 7, no. 3, pp. 261-269, March 2013.

[3] Y. L. Sit, T. T. Nguyen, C. Sturm and T. Zwick, ”2D Radar Imaging with Velocity Estimation using a MIMO OFDM-Based Radar for Automotive Applications” 2013 European Radar Conference, Nuremberg, 2013, pp. 145-148.

[4] B. Nuss, Y. L. Sit and T. Zwick, ”A Novel Technique for Interference Mitigation in OFDM Radar using Compressed Sensing” 2017 IEEE MTT-S International Conference on Microwaves for Intelligent Mobility (ICMIM), Nagoya, 2017, pp. 1-4.

[5] G. Hakobyan and B. Yang, ”A Novel OFDM-MIMO Radar with Non-equidistant Subcarrier Interleaving and Compressed Sensing,” 2016 17th International Radar Symposium (IRS), Krakow, 2016, pp. 1-5.

[6] Y. L. Sit, B. Nuss, S. Basak, M. Orzol, W. Wiesbeck and T. Zwick, ”Real-Time 2D+velocity Localization Measurement of a Simultaneous-Transmit OFDM MIMO Radar using Software Defined Radios” 2016 European Radar Conference (EuRAD), London, 2016.

[7] M. Fennel, ”Design und Optimierung eines Antennenarrays fu¨r MIMO-OFDM-Radar”, Bachelor thesis, Karlsruher Institut für Technologie, Institut fu¨r Hochfrequenztechnik und Elektronik, 2016.

[8] B. Nuss, Y. L. Sit and T. Zwick, ”3D Radar Image Fusion using OFDM-Based MIMO Radar” 2016 German Microwave Conference (GeMiC), Bochum, 2016, pp. 209-212.

Теги: РЛС, MIMO, MIMO РЛС, БЛА, дроны, обнаружение дронов, обнаружение БПЛА