Drone radar khẩu độ tổng hợp phân cực tự chế

 (hforsten.com)
2 điểm bởi GN⁺ 2025-02-18 | 1 bình luận | Chia sẻ qua WhatsApp
  • Gắn radar khẩu độ tổng hợp (SAR) FMCW tự chế lên một drone FPV 7 inch giá rẻ, hệ thống có thể chụp ảnh phân cực HH/HV/VH/VV từ trên không với thân máy dưới 1 kg
  • Do ngân sách radar dưới 500 EUR và khung máy hẹp, thiết kế được thu gọn quanh PCB FR4, linh kiện băng tần 6 GHz, FPGA Zynq 7020 và ăng-ten phân cực kép cỡ nhỏ
  • Với cự ly ngắn và nền tảng di chuyển chậm, FMCW có lợi thế hơn radar xung; mục tiêu là độ phân giải ảnh cỡ 0,3 m bằng băng thông RF 300 MHz, ADC 50 MHz, PRF cỡ 1 kHz và hàng chục nghìn lượt quét
  • Chỉ dùng GPS không RTK và IMU khiến ảnh bị nhòe, nhưng khi áp dụng tự động lấy nét entropy tối thiểu dựa trên PyTorch và backprojection bằng GPU, bề mặt cánh đồng, đường dây điện, công trình và cấu trúc rừng trở nên rõ hơn
  • Hệ thống cuối cùng nặng 948 g gồm cả pin và đã chụp ảnh được tới tối thiểu 1,5 km; chi phí khoảng 200 EUR cho drone, khoảng 600 EUR cho 2 PCB radar, cùng khoảng 10 tháng thời gian rảnh sau giờ làm

Mục tiêu và ràng buộc ngân sách

  • Dựa trên các thử nghiệm radar tự chế đặt trên mặt đất và tạo ảnh khẩu độ tổng hợp trước đó, mục tiêu là gắn radar lên drone để thu được ảnh SAR từ trên không
  • Các bài báo trước đây dùng drone cỡ trung như DJI S900 và RTK-GPS; ví dụ một hệ thống trong bài báo có tổng giá £15.000, không phù hợp với ngân sách cá nhân
  • Gần đây, khi giá drone FPV cỡ nhỏ của Trung Quốc giảm, có thể mua bộ quadcopter 5–7 inch với giá khoảng 100 EUR, chưa gồm pin và tay điều khiển
  • Tác giả đã mua bộ FPV 7 inch không thương hiệu rẻ nhất của Trung Quốc cùng mô-đun GPS + la bàn cỡ nhỏ, rồi bắt đầu chế tạo một hệ thống SAR nhẹ mà drone có thể mang được

Nguyên lý cơ bản của radar khẩu độ tổng hợp

  • Radar đơn kênh chỉ có thể đo khoảng cách tới mục tiêu, không thể biết trực tiếp góc của mục tiêu
  • Nếu bố trí tuyến tính nhiều kênh thu, độ dài đường truyền tới từng bộ thu sẽ khác nhau tùy theo góc của mục tiêu, và có thể tính góc từ chênh lệch pha này
  • Độ phân giải góc của ăng-ten xấp xỉ được quyết định bởi Δθ ≈ λ / D
    • Ở 6 GHz, để đạt độ phân giải 1 m tại khoảng cách 1 km, cần độ phân giải góc khoảng 0,03°
    • Điều kiện này đòi hỏi ăng-ten cỡ khoảng 100 m
  • Thay vì dùng ăng-ten lớn, nếu di chuyển một radar đơn lẻ và đo ở nhiều vị trí, khi cảnh là tĩnh có thể đạt hiệu ứng giống một radar đa kênh lớn
  • Gắn radar đơn kênh lên drone và đo trong khi bay có thể tạo ra khẩu độ tổng hợp lớn để đạt độ phân giải góc cao

Lựa chọn kiến trúc radar

  • Mục tiêu thiết kế là vừa lắp được vào drone FPV, vừa tối đa hóa hiệu năng ảnh, đồng thời giữ ngân sách radar dưới 500 EUR
  • Do ngân sách, vật liệu RF suy hao thấp bị loại trừ; toàn bộ mạch điện tử và ăng-ten phải được triển khai trên PCB FR4 có suy hao
  • Khung drone rộng khoảng 40 mm, khoảng cách giữa các đầu cánh quạt theo chiều ngang khung khoảng 50 mm, chiều dài khoảng 170 mm, nên radar cần có dạng hẹp và dài
  • Radar xung tự chế trước đây có kích thước khoảng 64×132 mm, hơi rộng; do tốc độ lấy mẫu ADC, băng thông bị giới hạn khoảng 100 MHz, khiến độ phân giải cự ly ở mức 1,5 m
  • Radar FMCW có thể phát và thu đồng thời nên có lợi về tỷ số tín hiệu trên nhiễu, đồng thời có thể kéo dài thời lượng quét tới hàng trăm µs
  • Radar xung cần thiết cho cự ly xa, đặc biệt khi cần từ vài km trở lên, còn FMCW có lợi cho cự ly ngắn và nền tảng di chuyển chậm

Thiết kế RF và đo phân cực

  • Cấu trúc RF gồm radar FMCW với ăng-ten phân cực kép
    • PLL tạo tín hiệu quét
    • Tín hiệu đi qua bộ suy hao biến thiên và bộ khuếch đại công suất rồi được đưa tới ăng-ten phát
    • Một phần tín hiệu phát được ghép vào mixer thu
    • Tín hiệu thu được khuếch đại ở LNA, sau đó chuyển đổi thành tín hiệu IF tần số thấp trong mixer và được số hóa bằng ADC
  • Việc tạo quét dựa trên DAC hoặc DDS có thể tốt hơn PLL, nhưng PLL được chọn vì rẻ hơn và chiếm ít không gian hơn
  • Tần số RF được đặt khoảng 6 GHz
    • Tần số này gần với giới hạn trên nơi vẫn có nhiều linh kiện RF giá rẻ cho người tiêu dùng
    • Bộ khuếch đại công suất giá rẻ có thể đạt công suất khoảng 30 dBm
    • Có thể mua rẻ các bộ khuếch đại nhiễu thấp cho thu với hệ số nhiễu 1–2 dB
  • Bộ thu dùng cấu trúc chuyển đổi trực tiếp và không có image rejection
    • Nhiễu phía trên và phía dưới tần số phát được chuyển đổi về cùng một tần số đầu ra, làm sàn nhiễu tăng 3 dB
    • Bộ thu lấy mẫu IQ cần 2 mixer và 2 ADC, nên được đánh giá là không đáng so với chi phí và diện tích PCB
  • Công tắc phân cực chọn H/V ở cả phía phát và thu để đo được bốn tổ hợp HH, HV, VH, VV
    • Các mục tiêu nhẵn thường phản xạ mạnh hơn ở cùng phân cực
    • Rừng và thảm thực vật có thể có thành phần phân cực chéo HV/VH cao hơn đường sá và đất trống do đa phản xạ bên trong
  • Dùng hai bộ thu sẽ cho phép nhận H/V đồng thời, nhưng do chi phí và không gian, thiết kế chọn cấu trúc một bộ thu kèm công tắc

Rò TX-RX và link budget

  • Vì FMCW phát và thu đồng thời, rò TX-RX có thể làm bão hòa bộ thu
  • Bộ thu phải đủ nhạy để phát hiện sàn nhiễu nhiệt -174 dBm/Hz, nhưng mức đầu vào bão hòa của LNA thường khoảng -20 dBm
  • Nếu công suất phát là +30 dBm, cần cách ly trên 50 dB giữa bộ phát và bộ thu để tránh bão hòa bộ thu
  • Nếu cách ly không đủ, có thể hạ công suất phát bằng bộ suy hao biến thiên đặt trước bộ khuếch đại công suất
  • Link budget được tính dựa trên công suất thu, hệ số phản xạ mặt đất, khoảng cách, độ lợi ăng-ten, công suất phát và số lượt quét
  • Các tham số ví dụ như sau
    • Công suất phát: 30 dBm
    • Độ lợi ăng-ten: 10 dBi
    • Bước sóng: 5,2 cm
    • Độ phân giải pixel ảnh: 0,3×0,3 m
    • Thời lượng quét: 200 µs
    • Số xung trong ảnh: 10.000
    • Hệ số nhiễu bộ thu: 6 dB
    • góc lướt: 30°
  • Với các điều kiện này, có thể kỳ vọng chất lượng ảnh ổn ở khoảng 1–2 km, nhưng góc lướt 30° tại 2 km đòi hỏi bay ở độ cao 1 km, nên đây là điều kiện khá lạc quan đối với drone

Yêu cầu PRF và ADC

  • Việc tạo ảnh SAR phụ thuộc vào thông tin pha của tín hiệu thu, nên chênh lệch pha giữa các lần đo liền kề không được vượt quá 180° để tránh aliasing
  • Ở 6 GHz, 1/4 bước sóng là 12,5 mm; nếu drone bay ở 10 m/s, PRF tối thiểu cần khoảng 800 Hz
  • Vì bốn phân cực được ghép kênh theo thời gian, tổng thể phát sinh yêu cầu 4 × 800 Hz = 3,2 kHz
  • Điều kiện này để lại tối đa 312,5 µs cho mỗi lượt quét; trừ thời gian PLL locking 20–30 µs, thời lượng quét tối đa khoảng 280 µs
  • Trong FMCW, tần số IF được quyết định bởi cự ly, băng thông RF và thời lượng quét
    • Băng thông RF 300 MHz cung cấp độ phân giải cự ly 0,5 m
    • Với cự ly tối đa 2 km và lượt quét 280 µs, tần số IF khoảng 14 MHz
    • Xét điều kiện Nyquist và khoảng dự phòng cho bộ lọc anti-alias, cần ADC tối thiểu khoảng 35 MHz, và thực tế đã chọn lấy mẫu 50 MHz

FPGA và cấu trúc lưu trữ

  • Do yêu cầu thời gian nghiêm ngặt khi tạo sweep và khối lượng dữ liệu lớn, chỉ dùng vi điều khiển là không đủ, cần có FPGA
  • FPGA được dùng là Zynq 7020, cũng từng được dùng trong radar xung trước đó
    • FPGA fabric và bộ xử lý ARM lõi kép nằm trong cùng một package
    • Giá bán lẻ thông thường khoảng 150 EUR, nhưng có thể mua rẻ hơn qua kênh phân phối Trung Quốc
  • Nhược điểm là phía ARM thiếu kết nối tốc độ cao
    • Giao tiếp SD-card và EMMC chỉ đạt 25MB/s, thấp hơn tốc độ dữ liệu ADC
    • Có Ethernet 1Gbps nhưng cần thêm một máy tính như Raspberry Pi, không khả thi do hạn chế không gian
    • DDR3 ngoài chỉ lắp được 1 module nên bị giới hạn ở 1GB, trong khi toàn bộ phép đo có thể lên tới vài GB
  • Giải pháp là triển khai giao tiếp truyền thông ngoài tốc độ cao ở phía programmable logic của FPGA
  • Đã sử dụng GPL3 SD-card/EMMC controller của ZipCPU; tuy chưa được kiểm chứng trên phần cứng thực ở tốc độ cần thiết, nhưng cuối cùng hoạt động tốt
  • Cũng đã bổ sung IC bridge USB3 FT600 để có thể kết nối thời gian thực với PC, nhưng không cần cho vận hành drone và hữu ích cho thử nghiệm cũng như các ứng dụng khác
  • Khối radar timer bên trong FPGA chuyển đổi tín hiệu nội bộ/bên ngoài với độ chính xác theo chu kỳ xung nhịp để đo độ ổn định pha
  • Decimating FIR filter phía sau ADC có thể đặt hệ số decimation là 1, 2, 4
    • Với phép đo tầm xa, tắt decimation để có băng thông IF tối đa
    • Với phép đo tầm ngắn, có thể dùng decimation để giảm lượng dữ liệu lưu trữ

Triển khai PCB và các vấn đề chế tạo

  • PCB radar là PCB 6 lớp, các linh kiện được bố trí dày đặc để giảm kích thước
  • Vì lắp ráp một mặt rẻ hơn, mặt dưới được để trống ngoại trừ một đầu nối SD-card sẽ tự hàn thủ công
  • Mạch RF chỉ chiếm một phần nhỏ của PCB; phần lớn không gian thực tế dành cho mạch điện tử số và bộ ổn áp
  • Radar nhận đầu vào 12~30V, có thể kết nối trực tiếp với pin drone nên không cần bộ DC/DC regulator ngoài
  • Kích thước PCB là 113×48mm, giảm chiều rộng đủ để đưa vào drone
  • Do thiếu không gian nên không thể đặt 4 đầu nối SMA; chỉ bố trí trên PCB 2 ngõ ra TX H/V và 1 ngõ vào RX
    • Công tắc phân cực RX được tách ra thành PCB ngoài
    • Đầu nối JST được dùng cho công tắc phân cực RX, cổng serial của flight controller và các kết nối dự phòng
  • Một trong các linh kiện đặt từ Mouser không mua được vì nhà cung cấp cấm bán cho cá nhân
    • Thay vào đó đã tìm được IC tương thích chân PE43204 đời cũ đã ngừng sản xuất
    • Linh kiện ban đầu hỗ trợ tới 6GHz, còn PE43204 có thông số 4GHz nhưng suy hao ở 6GHz vẫn đủ thấp nên không gây vấn đề lớn
  • Có lỗi nối nhầm các chân SD-card vào I/O 1.8V thay vì 3.3V
    • Thay vì đặt PCB mới, đã thiết kế một PCB interposer nhỏ có level shifter và hàn lên footprint hiện có
    • Nội dung liên quan được ghi riêng trong bài trước
  • Power amplifier có thể nóng lên nếu duty cycle phát cao, nên đã đặt một tản nhiệt PCB nền nhôm và bắt vít cố định bên dưới PCB radar
    • Giá $4 cho 5 chiếc và hoạt động tốt

Điện tử drone và ước lượng vị trí

  • Flight controller đi kèm bộ kit drone là Speedybee F405 V3
    • Đây là controller giá rẻ có flash 1MB
    • Vì chênh lệch giá không lớn, controller flash 2MB được đánh giá là lựa chọn tốt hơn
  • Các phần mềm bay chính cho drone FPV là Betaflight, Inav và ArduPilot
    • Betaflight tập trung vào bay thủ công nhanh và không hỗ trợ bay tự hành
    • Inav chia sẻ nhiều mã nguồn với Betaflight và hỗ trợ một số chức năng bay tự hành
    • ArduPilot cung cấp các tính năng bay tự hành tiên tiến nhất nhưng khó cấu hình hơn
  • Dự án này chọn ArduPilot, và việc hợp nhất cảm biến IMU và GPS hữu ích cho cải thiện độ chính xác vị trí
  • Flight controller giao tiếp với radar qua cổng serial
    • Có thể bật/tắt radar trong nhiệm vụ tự hành
    • Có thể cung cấp thông tin vị trí cho radar
  • SAR imaging cần độ chính xác vị trí ở mức một phần bước sóng; ở 6GHz là mức vài cm
  • Drone SAR thương mại có thể đạt độ chính xác vị trí khoảng 1cm bằng RTK GPS và máy thu tham chiếu mặt đất, nhưng được đánh giá là khó áp dụng cho drone này do chi phí và kích thước
  • GPS thông thường có thể có độ chính xác khoảng 1m, gây lỗi ảnh, nhưng có thể dùng autofocus để hiệu chỉnh sai số vị trí từ dữ liệu radar
  • Không thêm GPS và IMU riêng cho radar; thay vào đó truyền ước lượng vị trí của flight computer sang radar qua giao tiếp serial
  • Liên kết điều khiển sử dụng ExpressLRS
    • Nhờ hỗ trợ Mavlink của ELRS, có thể xử lý điều khiển và telemetry trên một liên kết vô tuyến duy nhất

Thiết kế antenna

  • Trong SAR, về lý thuyết beamwidth antenna rộng có thể giúp đạt độ phân giải tốt hơn, nhưng trên thực tế gain thấp sẽ giới hạn tỷ số tín hiệu trên nhiễu và tầm xa tối đa
  • Trong link budget, gain antenna đi vào theo bình phương, nên nếu giảm gain một nửa thì số xung cần thiết để đạt cùng SNR sẽ tăng gấp 4 lần
  • Với drone SAR, do hạn chế đường ngắm nên khó có quỹ đạo bay dài, và độ dài baseline tối đa thường là yếu tố giới hạn độ phân giải
  • Do cấu trúc FMCW, cần tách riêng antenna phát và thu; để giảm rò rỉ TX-RX cần có khoảng cách giữa chúng, làm vấn đề không gian trở nên lớn hơn
  • Horn antenna tự chế trước đây dài 100mm, riêng coaxial-to-waveguide transition đã 25mm, nên không vừa với drone có khoảng cách đầu cánh quạt 50mm
  • Patch antenna đơn giản nhỏ gọn và có thể làm phân cực kép, nhưng trên FR4 1.6mm thì băng thông hẹp, sai số hằng số điện môi gây dịch tần, và gain cũng không cao
  • Cấu trúc được chọn dựa trên dual-polarized slot-fed stacked patch antenna thấy trong một bài báo
    • Cấp nguồn cho patch bằng H-shaped slot và microstrip feed
    • Triển khai phân cực kép bằng hai feed/slot đặt lệch nhau 90°
    • Đặt patch thứ hai nổi trên một lớp không khí để đạt băng thông rộng hơn so với patch đơn
  • Để tăng gain và giảm sidelobe, thêm cấu trúc horn bằng tấm kim loại quanh patch, tạo thành stacked patch-fed horn antenna
  • Antenna này đồng thời đáp ứng phân cực kép, băng thông rộng, gain tốt, chiều cao thấp và chi phí chế tạo thấp
    • Nếu dùng vật liệu RF suy hao thấp thay cho FR4, gain có thể cao hơn 0,5~1,0dB, nhưng với số lượng prototype thì chi phí tăng khoảng 100 lần
  • Giữa các antenna đặt một vách nhỏ kích thước 0,25×0,5 bước sóng để giảm coupling TX-RX
  • Kích thước và hiệu năng antenna như sau
    • Chiều cao không tính SMA: 18mm
    • Chiều cao gồm SMA: 28mm
    • Nền patch: 45×45mm
    • Khẩu độ horn: 65×65mm
    • Beamwidth -3dB mô phỏng: 50/60 độ theo hướng 0/90 độ
    • Peak gain mô phỏng: 10,0dB
    • Băng thông khả dụng: khoảng 4,5~6,2GHz

Thiết kế cơ khí và trọng lượng

  • Do không có không gian để đặt radar bên trong khung, tác giả đã thiết kế ngàm in 3D để cố định PCB radar bên dưới khung drone
  • Cũng thiết kế chân đáp để radar không chạm đất
  • Thiết kế được thực hiện bằng Blender, và hoạt động đủ tốt với các chi tiết đơn giản
  • Chưa làm vỏ chống nước, và đã lót thêm vật liệu bảo vệ lên trên PCB để phòng trường hợp chân đáp bị hỏng
  • Bo mạch anten được cố định bằng hai bu-lông, cho phép điều chỉnh góc
  • PCB công tắc phân cực RX được để treo mà không cố định vào ngàm, vì cáp SMA đủ cứng
  • Chân đáp gồm ống carbon đường kính 10cm và nắp TPU in 3D
  • Radar lấy nguồn trực tiếp từ pin drone thông qua bộ chia XT60
  • Trọng lượng như sau
    • Drone không tính pin: 752g
    • LiPo 6 cell 1300mAh: 196g
    • LiPo 6 cell 2200mAh: 322g
    • Toàn bộ hệ thống gồm pin nhỏ: 948g

Tạo ảnh và xử lý GPU

  • Để chuyển các phép đo radar thành ảnh, tác giả sử dụng matched filtering
  • Với mỗi pixel ảnh, tạo tín hiệu tham chiếu mà mục tiêu tại vị trí đó sẽ phản xạ, nhân tín hiệu đo thực tế với liên hợp phức của tín hiệu tham chiếu, rồi cộng dồn trên tất cả các phép đo
  • Nếu tín hiệu đo khớp với tín hiệu tham chiếu, pha sẽ được căn chỉnh và đáp ứng tăng lên; nếu không khớp, các thành phần pha ngẫu nhiên sẽ bị lấy trung bình và đáp ứng thấp
  • Thuật toán được sử dụng là backprojection
    • Đơn giản và không dùng phép xấp xỉ hay giả định về hình học bay
    • Khối lượng tính toán rất lớn
  • Ví dụ, tạo ảnh 1km×1km với độ phân giải 0.3m và 10.000 sweep sẽ cần 111×10^9 phép backprojection
  • Dùng tọa độ polar giúp độ phân giải góc giữ cố định và càng gần radar thì độ phân giải cross-range càng tốt, nhờ đó có thể giảm số pixel so với lưới Cartesian
  • Trên GPU hiện đại, phép tính này có thể thực hiện trong chưa đến 1 giây
  • Một CUDA kernel đơn giản tính được 220 tỷ backprojection mỗi giây trên RTX 3090 Ti
  • Mỗi pixel có thể được tính song song độc lập, nên rất phù hợp để triển khai trên GPU

Autofocus

  • Chỉ dựa vào độ chính xác vị trí của GPS và IMU là chưa đủ để tạo ảnh chất lượng cao, nên cần thuật toán autofocus
  • Phase gradient autofocus thông thường đơn giản và nhanh, nhưng trong trường hợp này hoạt động không tốt do azimuth beam rộng và radar baseline dài
  • Tác giả đã cập nhật và cải tiến backpropagation autofocus trước đó bằng PyTorch
  • Thuật toán hoạt động theo cách sau
    • Tạo ảnh radar
    • Tính gradient của velocity đầu vào
    • Clipping learning rate để thay đổi vị trí không vượt quá giá trị tối đa đã định trước
    • Cập nhật velocity bằng gradient descent optimizer
  • Dùng trực tiếp vị trí 3D không hoạt động tốt vì mỗi vị trí có xu hướng dịch chuyển từng chút theo hướng ngẫu nhiên; cách dùng velocity rồi tích phân thành position cho kết quả tốt hơn
  • Cũng bao gồm một regularization term nhỏ để vị trí đã tối ưu không lệch quá xa vị trí ban đầu
  • Cách này không giả định gì về hệ thống radar, cảnh hay quỹ đạo bay, nhưng vì phải tạo ảnh nhiều lần nên sẽ quá chậm nếu không có image formation tốc độ cao dựa trên GPU
  • Thuật toán autofocus được công bố trên Github

Kết quả đo SAR đầu tiên

  • Nhiệm vụ được thiết lập trước trong ArduPilot Mission Planner
    • Drone tự động bay qua các waypoint
    • Thiết lập ROI để anten luôn hướng về vùng quan tâm
    • Bắt đầu đo radar bằng digicam configure command
  • Để thiết lập ROI theo hướng anten, cần vá ArduPilot firmware
  • Cảnh đầu tiên là một cánh đồng rộng, khoảng cách tới khu rừng theo hướng anten là khoảng 1.5km
  • Drone bay ở độ cao 110m, theo đường thẳng khoảng 500m, với tốc độ 5m/s
  • Thiết lập radar chỉ dùng phân cực VV, độ dài sweep 400µs, băng thông 500MHz, PRF 1kHz
  • Dữ liệu thô đã range-compressed không trông giống ảnh
    • Vì trong mỗi sweep, chùm anten rộng bắt đồng thời các mục tiêu ở nhiều góc khác nhau
    • Ở khoảng cách 0 xuất hiện TX-RX leakage lớn
    • Ở khoảng cách khoảng 100m xuất hiện phản xạ từ mặt đất ngay bên dưới
    • Phản xạ ở xa phần lớn nằm dưới noise floor trong từng sweep riêng lẻ, nhưng SNR được cải thiện bằng cách tích phân nhiều sweep trong image formation
  • Ảnh SAR trước autofocus có thể nhận ra các đặc trưng địa hình, nhưng vẫn bị mờ
  • Sau khi áp dụng minimum entropy gradient optimization autofocus 30 lần, chất lượng ảnh cải thiện đáng kể
    • Có thể 5 lần đã đủ, nhưng lặp nhiều hơn giúp chất lượng cải thiện thêm một chút
    • Mỗi lần lặp cần tính forward/backward pass của backprojection nên mất vài phút
  • Khi phóng to vùng 300×300m, ảnh sau autofocus cho thấy chi tiết bề mặt cánh đồng, còn trước autofocus thì bị mờ
  • Kết quả phase gradient autofocus rất giống ảnh không autofocus, nên trong trường hợp này nó không hoạt động tốt

Đo đầy đủ phân cực

  • Ở một địa điểm khác, tác giả cũng thực hiện phép đo dùng cả bốn phân cực HH, HV, VH, VV
  • Drone tự bay theo quỹ đạo tuyến tính như trước, còn radar nhanh chóng chuyển đổi giữa bốn trạng thái công tắc phân cực
  • Thiết lập như sau
    • Độ dài sweep: 200µs
    • PRF theo từng phân cực: 715Hz
    • Số sweep trong ảnh: 51,200
    • Các tham số còn lại giống lần trước
  • Bốn ảnh phân cực rất giống nhau, nhưng ảnh phân cực chéo HV/VH nhìn chung yếu hơn phản xạ cùng phân cực, nên amplitude thấp hơn
  • Gán các phân cực khác nhau vào các kênh RGB giúp dễ quan sát hơn đặc tính phản xạ phân cực theo từng mục tiêu
    • Mặt đất có màu tím, phản xạ VV và HH tốt hơn so với phân cực chéo
    • Xu hướng tương tự cũng thấy ở các tòa nhà và đèn đường ven đường
    • Rừng phản xạ gần như tương đương ở mọi phân cực nên trông có màu trắng
  • Vì radiation pattern của anten và chênh lệch suy hao theo từng trạng thái công tắc phân cực chưa được hiệu chỉnh, một phần khác biệt quan sát được có thể do ảnh hưởng phần cứng
  • Cần calibration để đo phân cực chính xác hơn
  • Vùng có các điểm tụ lại gần tọa độ ảnh SAR (200, 500)m trông như một khu vườn với các cây nhỏ được bao quanh bằng lưới kim loại
  • Khi đo, trên mặt đất có một ít tuyết

Thử nghiệm VideoSAR

  • Thay vì tạo ảnh độ phân giải cao bằng một baseline dài, có thể tổng hợp nhiều ảnh baseline nhỏ từ một phép đo dài để tạo thành video
  • Thuật toán backprojection không yêu cầu quỹ đạo bay phải là đường thẳng, nên drone được cho bay theo quỹ đạo hình bát giác và anten hướng về tâm hình bát giác
  • Mỗi frame gồm 1024 radar sweep, và chồng lấn 512 sweep với frame trước
  • Vì số sweep trên mỗi frame ít hơn ảnh đầy đủ, nhiễu nhiều hơn và độ phân giải góc cũng thấp hơn
  • Video có tốc độ khoảng 10x, dùng cả bốn phân cực và cách tô màu giống ảnh SAR phân cực trước đó
  • Autofocus được áp dụng riêng cho từng frame, và không căn chỉnh các frame liền kề nên đôi khi trông như rung hoặc nhảy
  • Ở các góc của hình bát giác, image formation đặc biệt khó vì phải giải chính xác cả vị trí along-range và cross-range
  • Các mục tiêu tự nhiên như mặt đất và rừng khá giống nhau giữa các frame, nhưng cầu và đường dây điện tạo phản xạ mạnh khi ở hướng 90 độ so với radar
  • Điểm sáng trông như đang di chuyển trên cầu là glint từ lan can
  • Do anten pattern theo từng phân cực không khớp nhau, cùng một mục tiêu cũng có thể có màu hơi khác giữa beam center và edge

Độ cao bay và hình học quan sát

  • Nếu không có giấy phép đặc biệt, drone có thể bay ở độ cao tối đa 120m
  • SAR look angle thông thường vào khoảng 10~50 độ
  • Khi look angle tiến gần 90 độ, tức là nhìn gần như thẳng đứng xuống dưới, công suất phản xạ lớn nhưng khoảng cách radar giữa các vị trí xung quanh gần như bằng nhau, khiến range resolution kém đi
  • Ở look angle thấp, range resolution tốt nhưng grazing angle thấp nên công suất phản xạ quay lại radar giảm
  • Ở look angle cực thấp, công suất phản xạ có thể thấp hơn 10~20dB so với look angle thông thường quanh 45 độ, làm giảm khoảng cách quan sát tối đa
  • Ở độ cao 120m khi nhìn tới khoảng cách 2km, grazing angle chỉ 3,4 độ
  • Ở góc này, một cây cao 10m tạo ra bóng khoảng 170m, và không thể thấy phản xạ từ mặt đất phía sau các vật thể cao
  • Trong mọi phép đo, hiện tượng shadowing đều rõ rệt; trong phép đo toàn bộ phân cực, có trường hợp chỉ thấy phần đỉnh của các tòa nhà ở xa

Cập nhật và kết quả cuối cùng

  • Trong bản cập nhật tháng 10 năm 2025, phần mềm xử lý ảnh đã được cải tiến đáng kể, cho phép tạo ảnh có chất lượng tốt hơn
  • Chi tiết được tổng hợp trong Synthetic aperture radar autofocus and calibration
  • Drone SAR hoàn thiện có thể chụp ảnh ở khoảng cách tối thiểu 1,5km, và được cho là có thể xa hơn nếu bay ở độ cao lớn hơn
  • Hệ thống nặng dưới 1kg, bao gồm radar, drone và pin
  • Có thể chụp bốn phân cực HH, HV, VH, VV
  • Gradient-based minimum entropy autofocus có thể tạo ảnh chất lượng tốt với chùm anten rộng chỉ bằng GPS không RTK và thông tin IMU
  • Chi phí và thời gian như sau
    • Drone: khoảng 200 EUR
    • 2 bo mạch PCB radar: khoảng 600 EUR
    • Thời gian chế tạo: khoảng 10 tháng thời gian rảnh sau giờ làm
  • Differentiable GPU image formation library được công khai trên Github theo giấy phép MIT
  • Sơ đồ mạch radar cũng được công khai

Bài viết liên quan

1 bình luận

 
GN⁺ 2025-02-18
Ý kiến trên Hacker News

  • Giá drone FPV giảm có vẻ là vì China đang bán khối lượng cực lớn cho cả hai phía trong chiến tranh Ukraine
    Russia và Ukraine mỗi bên đang tiêu hao khoảng 100.000 chiếc mỗi tháng, và vì phần lớn linh kiện được cung ứng từ China nên đã hình thành lợi thế kinh tế theo quy mô

    • Tò mò không biết tỷ lệ drone nội địa và drone nhập khẩu ở Ukraine là bao nhiêu
      Gần đây tôi đọc rằng Ukraine đang sản xuất rất nhiều drone và còn tăng sản lượng, đồng thời cũng dùng drone điều khiển bằng cáp quang để tránh tác chiến điện tử/gây nhiễu

  • Từ góc nhìn của người làm DIY, mức độ phức tạp mà Henrik đã hiện thực hóa thật đáng kinh ngạc: có đủ cả xử lý tín hiệu, phần cứng, tăng tốc GPU và tối ưu thuật toán
    Tôi thấy giá như cộng đồng HN có một giải thưởng nào đó cho những thành tựu tuyệt vời như thế này

    • Khối lượng công việc khổng lồ, trông như ít nhất cũng bằng một luận án tiến sĩ
      Với một lập trình viên làm vì sở thích thì đây là thành quả rất lớn
    • Henrik cũng đang nghiên cứu lĩnh vực này như một nghề nghiệp

  • Đây là lần đầu tiên tôi thực sự thấy thuật toán SAR được giải thích
    Những dự án SAR tôi từng thấy trước giờ đều lướt qua phần này khá qua loa
    Tôi tò mò không biết có ai đã xem thêm tài liệu liên quan chưa, và định đọc bài báo được liên kết: https://topex.ucsd.edu/rs/sar_summary.pdf
    Cuối cùng thì có vẻ tự động lấy nét (autofocusing) có thể lách được phần lớn vấn đề về vị trí, và đây cũng là lần đầu tôi thấy điều đó

    • Có một bài blog về radar SAR mà Henrik làm vài năm trước, mô tả chi tiết hơn một chút về cách nó hoạt động: https://hforsten.com/synthetic-aperture-radar-imaging.html
    • Tôi làm luận án tiến sĩ về tạo ảnh radar, đặc biệt là tự động lấy nét ảnh ISAR, nên rất vui khi đọc bài này
      Chương 3 và 4 của PDF luận án giải thích toán học hoạt động như thế nào: https://github.com/stevesimmons/phd-thesis-radar-imaging
      SAR = Synthetic Aperture Radar. Radar bay theo đường thẳng, và chuyển động quay biểu kiến của bề mặt đất tạo ra dịch chuyển Doppler để đạt được độ phân giải phương vị cao (cross-range resolution)
      ISAR = Inverse Synthetic Aperture Radar. Radar đứng yên (ví dụ: trên mặt đất), còn mục tiêu (ví dụ: máy bay) di chuyển, và chuyển động tương đối giữa hai bên tạo ra sự quay của mục tiêu, tương tự cũng dùng dịch chuyển Doppler để đạt được độ phân giải phương vị cao
    • Trang này nhìn chung cung cấp phần giải thích khá dễ tiếp cận, nhưng trang về SAR có vẻ ngắn: https://www.radartutorial.eu/20.airborne/ab07.en.html
      Cá nhân tôi thấy dễ hiểu nhất khi đặt trong bối cảnh ăng-ten mảng pha nói chung, nhưng nếu chưa biết nguyên lý đó từ trước thì có thể sẽ ít hữu ích hơn

  • Tôi đã thấy nhiều ảnh SAR từ các hệ thống đắt hơn rất nhiều mà trông còn không đẹp bằng thế này
    Kết quả ở đây thật sự quá ấn tượng

  • Đó là lý do tôi đọc Hacker News
    Mỗi tháng lại có một bài viết mới giúp cải tiến hệ thống phòng thủ tên lửa ở ngoại ô, để con chó nhà hàng xóm không bao giờ dám ị lên bãi cỏ của tôi nữa
    Việc lập bản đồ địa hình khu phố để rocket tìm đúng thủ phạm luôn là chuyện khó, nhưng giờ chỉ cần dùng drone
    Ở đây tôi nói đến hệ thống phòng thủ có tên lửa, chứ không phải hệ thống phòng thủ chống tên lửa. Cái đó thì vô lý rồi

  • Nếu cần ăng-ten 100 m, liệu có thể phối hợp nhiều drone để tạo ra thứ tương tự bằng một quỹ đạo parabol dài 100 m không?

    • Có thể. Nhưng phải căn và giữ vị trí ở mức khoảng 1/10 bước sóng, nên trên vài GHz thì sẽ khó, đồng thời máy phát/thu cũng phải được đồng bộ với độ chính xác pico giây (ps)
      Nếu không có gây nhiễu GPS thì việc đồng bộ có thể khả thi, nhưng bằng cách nào đó vẫn phải trao đổi các thành phần tín hiệu thô giữa mọi nền tảng
      Trong trường hợp này, bố trí parabol hoàn toàn không cần thiết, chỉ cần điều chỉnh pha của từng đơn vị theo đúng bố trí thực tế là được
      Đây là một hướng đang được nghiên cứu, chủ yếu ở tần số rất thấp 1~100MHz. Trong dải này, các vấn đề trên đơn giản hơn nhiều, nhưng để có tính định hướng thì có thể cần ăng-ten rất lớn, cỡ hàng km

  • Câu “radar một kênh chỉ có thể đo khoảng cách tới mục tiêu và không thể phát hiện góc của mục tiêu” có lẽ đúng trong trường hợp sử dụng cụ thể đó
    Nhưng ăng-ten parabol và khẩu độ ống dẫn sóng dạng khe thì đã tồn tại từ rất lâu