घर में बनाया गया polarimetric synthetic aperture radar ड्रोन

 (hforsten.com)
2 पॉइंट द्वारा GN⁺ 2025-02-18 | 1 टिप्पणियां | WhatsApp पर शेयर करें
  • कम लागत वाले 7-इंच FPV ड्रोन पर खुद बनाया गया FMCW synthetic aperture radar (SAR) लगाकर, 1kg से कम वजन वाले विमान से हवा में HH/HV/VH/VV polarization images कैप्चर किए गए
  • 500 EUR से कम radar budget और संकरे frame की वजह से design को FR4 PCB, 6GHz band components, Zynq 7020 FPGA, छोटे dual-polarization antenna के आसपास compact करना पड़ा
  • छोटी दूरी और धीमे platform में FMCW, pulse radar से ज्यादा फायदेमंद होता है; इसलिए 300MHz RF bandwidth, 50MHz ADC, करीब 1kHz PRF और दसियों हजार sweeps के जरिए 0.3m-class image resolution का लक्ष्य रखा गया
  • केवल non-RTK GPS और IMU से images धुंधली हुईं, लेकिन PyTorch-आधारित minimum entropy autofocus और GPU backprojection लगाने पर खेत की सतह, power lines, buildings और forest structures ज्यादा साफ दिखने लगे
  • अंतिम system ने battery सहित 948g configuration में कम से कम 1.5km तक imaging की; इसमें drone पर करीब 200 EUR, radar PCB की 2 boards पर करीब 600 EUR और काम के बाद के free time के करीब 10 महीने लगे

लक्ष्य और budget constraints

  • पहले के ground-built radar और synthetic aperture imaging experiments के आधार पर, लक्ष्य radar को drone पर लगाकर aerial SAR images हासिल करना था
  • पिछले papers में DJI S900 जैसे medium-sized drones और RTK-GPS का इस्तेमाल हुआ था, और एक उदाहरण paper में पूरे system की कीमत £15,000 थी, जो personal budget में फिट नहीं बैठती थी
  • हाल में Chinese small FPV drones की कीमत घटने से, 5–7 inch quadcopter kits battery और controller को छोड़कर करीब 100 EUR में खरीदी जा सकती हैं
  • सबसे सस्ता Chinese unbranded 7-inch FPV kit और छोटा GPS+compass module खरीदकर, ऐसा lightweight SAR system बनाना शुरू किया गया जिसे drone उठा सके

synthetic aperture radar का मूल सिद्धांत

  • single-channel radar लक्ष्य तक की सिर्फ distance माप सकता है, लक्ष्य का angle सीधे पता नहीं कर सकता
  • अगर कई receive channels को linear arrangement में रखा जाए, तो लक्ष्य के angle के अनुसार हर receiver तक path length बदलती है, और इसी phase difference से angle calculate किया जा सकता है
  • antenna angular resolution लगभग Δθ ≈ λ / D से तय होती है
    • 6GHz पर 1km दूरी पर 1m resolution पाने के लिए करीब 0.03° angular resolution चाहिए
    • इस condition के लिए करीब 100m size antenna की जरूरत होती है
  • बड़े antenna की जगह single radar को move करते हुए कई positions से measurements लिए जाएं, तो scene static होने पर बड़े multi-channel radar जैसा effect मिल सकता है
  • drone पर single-channel radar लगाकर उड़ान के दौरान measurement लेने से बड़ा synthetic aperture बनाया जा सकता है और high angular resolution मिल सकता है

radar architecture का चयन

  • design goal था कि system FPV drone में फिट हो, image performance maximize करे, और radar budget 500 EUR से कम रहे
  • budget के कारण low-loss RF materials को हटाना पड़ा, और electronics तथा antennas दोनों को lossy FR4 PCB पर implement करना पड़ा
  • drone frame की width करीब 40mm, propeller tips के बीच frame के across gap करीब 50mm, और length करीब 170mm थी, इसलिए radar को narrow और long form factor चाहिए था
  • पुराना DIY pulse radar करीब 64×132mm था, जो थोड़ा चौड़ा था, और ADC sampling rate के कारण bandwidth करीब 100MHz तक सीमित थी, जिससे range resolution 1.5m के स्तर का था
  • FMCW radar transmission और reception साथ-साथ कर सकता है, इसलिए signal-to-noise ratio के लिहाज से फायदेमंद है, और sweep length को कई सौ µs तक बढ़ाया जा सकता है
  • pulse radar लंबी दूरी, खासकर कई km से ऊपर की जरूरत होने पर चाहिए होता है, लेकिन FMCW छोटी distance और slow platforms के लिए बेहतर है

RF design और polarization measurement

  • RF structure dual-polarization antenna वाले FMCW radar से बना है
    • PLL sweep generate करता है
    • variable attenuator और power amplifier से गुजरकर signal transmit antenna तक जाता है
    • transmit signal का एक हिस्सा receive mixer में coupled होता है
    • receive signal LNA में amplify होने के बाद mixer में low-frequency IF signal में बदलता है और ADC से digitize होता है
  • DAC या DDS-based sweep generation PLL से बेहतर हो सकती थी, लेकिन PLL सस्ता और कम जगह लेने वाला था, इसलिए उसे चुना गया
  • RF frequency करीब 6GHz तय की गई
    • यह frequency consumer-grade low-cost RF components की उपलब्धता की upper limit के करीब है
    • low-cost power amplifiers करीब 30dBm output दे सकते हैं
    • receive-side low-noise amplifiers में 1–2dB noise figure वाले products कम कीमत में मिल जाते हैं
  • receiver direct-conversion structure वाला है और इसमें image rejection नहीं है
    • transmit frequency के ऊपर और नीचे का noise एक ही output frequency में convert होता है, जिससे noise floor 3dB बढ़ता है
    • IQ sampling receiver में 2 mixers और 2 ADCs चाहिए होते, इसलिए cost और PCB area के हिसाब से उसका value कम माना गया
  • polarization switch transmit और receive दोनों में H/V चुनकर HH, HV, VH, VV चार combinations measure कर सकता है
    • smooth targets अक्सर same polarization को ज्यादा strong reflect करते हैं
    • forest और vegetation में internal multiple reflections के कारण roads और bare ground की तुलना में HV/VH cross-polarization components ज्यादा हो सकते हैं
  • दो receivers इस्तेमाल करने पर H/V को साथ-साथ receive किया जा सकता था, लेकिन cost और space के कारण single receiver और switch structure चुना गया

TX-RX leakage और link budget

  • FMCW में transmit और receive एक साथ होते हैं, इसलिए TX-RX leakage receiver saturation पैदा कर सकता है
  • receiver को thermal noise floor -174 dBm/Hz detect करने जितना sensitive होना चाहिए, लेकिन LNA saturation input आम तौर पर करीब -20 dBm होता है
  • अगर transmit power +30 dBm हो, तो receiver saturation रोकने के लिए transmitter और receiver के बीच 50dB से ज्यादा isolation चाहिए
  • isolation कम हो तो power amplifier से पहले लगे variable attenuator से transmit power घटाई जा सकती है
  • link budget received power, ground reflectivity, distance, antenna gain, transmit power और sweeps की संख्या के आधार पर calculate किया जाता है
  • example parameters इस प्रकार हैं
    • transmit power: 30dBm
    • antenna gain: 10dBi
    • wavelength: 5.2cm
    • image pixel resolution: 0.3×0.3m
    • sweep length: 200µs
    • image में pulses की संख्या: 10,000
    • receiver noise figure: 6dB
    • grazing angle: 30°
  • इन conditions में करीब 1–2km तक ठीक-ठाक image quality की उम्मीद की जा सकती है, लेकिन 2km पर 30° grazing angle के लिए 1km altitude flight चाहिए, जो drone के लिए optimistic condition है

PRF और ADC requirements

  • SAR image formation received signal की phase information पर निर्भर करती है, इसलिए adjacent measurements के बीच phase difference 180° से ज्यादा नहीं होना चाहिए, ताकि aliasing से बचा जा सके
  • 6GHz पर 1/4 wavelength 12.5mm होती है, और drone अगर 10m/s पर उड़ता है तो minimum PRF करीब 800Hz चाहिए
  • चार polarizations को time-multiplex करने से कुल requirement 4 × 800Hz = 3.2kHz बनती है
  • यह condition प्रति sweep maximum 312.5µs छोड़ती है, और PLL locking time 20–30µs हटाने पर maximum sweep length करीब 280µs रहती है
  • FMCW में IF frequency distance, RF bandwidth और sweep length से तय होती है
    • 300MHz RF bandwidth 0.5m range resolution देती है
    • 2km maximum range और 280µs sweep में IF frequency करीब 14MHz होती है
    • Nyquist condition और anti-alias filter margin को देखते हुए कम से कम करीब 35MHz ADC चाहिए था, और वास्तव में 50MHz sampling चुनी गई

FPGA और स्टोरेज आर्किटेक्चर

  • स्वीप जनरेशन की सख्त timing और डेटा मात्रा के कारण सिर्फ microcontroller से काम करना मुश्किल था और FPGA की जरूरत पड़ी
  • इस्तेमाल किया गया FPGA वही Zynq 7020 है, जिसे पहले वाले pulse radar में भी इस्तेमाल किया गया था
    • FPGA fabric और dual-core ARM processor एक ही package में हैं
    • सामान्य retail price लगभग 150 EUR है, लेकिन चीनी distribution channels से यह सस्ता मिल सका
  • कमी यह है कि ARM side पर high-speed connectivity पर्याप्त नहीं है
    • SD-card और EMMC interface 25MB/s तक सीमित हैं, जो ADC data rate से कम है
    • 1Gbps Ethernet मौजूद है, लेकिन इसके लिए Raspberry Pi जैसा अतिरिक्त computer चाहिए था, जो space के कारण संभव नहीं था
    • external DDR3 में सिर्फ 1 module लगाया जा सकता है, इसलिए यह 1GB तक सीमित है, जबकि पूरा measurement कई GB तक हो सकता है
  • समाधान यह था कि FPGA programmable logic side पर तेज external communication interface implement किया जाए
  • ZipCPU का GPL3 SD-card/EMMC controller इस्तेमाल किया गया; जरूरी speed पर यह वास्तविक hardware validation से पहले था, लेकिन अंततः अच्छी तरह काम किया
  • PC से real-time connection के लिए FT600 USB3 bridge IC भी जोड़ा गया, लेकिन drone operation में इसकी जरूरत नहीं है और यह testing तथा दूसरे applications में उपयोगी है
  • FPGA के अंदर radar timer block phase stability measurement के लिए clock-cycle accuracy के साथ internal और external signals को switch करता है
  • ADC के बाद वाला decimating FIR filter decimation को 1, 2, 4 पर set कर सकता है
    • लंबी दूरी के measurements में maximum IF bandwidth के लिए decimation बंद रखा जाता है
    • छोटी दूरी के measurements में decimation से stored data की मात्रा घटाई जा सकती है

PCB implementation और manufacturing issues

  • radar PCB एक 6-layer PCB है, और size घटाने के लिए components को बहुत compact तरीके से रखा गया है
  • single-side assembly सस्ती पड़ती है, इसलिए bottom side को खाली रखा गया, सिर्फ एक SD-card connector को छोड़कर जिसे हाथ से solder करना था
  • RF circuit PCB का छोटा हिस्सा है; असल में ज्यादातर space digital electronics और voltage regulators लेते हैं
  • radar 12~30V input लेता है, इसलिए इसे सीधे drone battery से जोड़ा जा सकता है और external DC/DC regulator की जरूरत नहीं पड़ती
  • PCB size 113×48mm है, जिसकी width drone में फिट होने लायक कम रखी गई
  • space की कमी के कारण 4 SMA connectors नहीं लगाए जा सके, इसलिए PCB पर सिर्फ 2 TX H/V outputs और 1 RX input रखे गए
    • RX polarization switch को अलग external PCB पर रखा गया
    • JST connectors का इस्तेमाल RX polarization switch, flight controller serial port और spare connections के लिए किया गया
  • Mouser से order किए गए parts में से एक supplier की private sale ban policy के कारण खरीदा नहीं जा सका
    • विकल्प के तौर पर पुराना discontinued PE43204 pin-compatible IC मिला
    • original part 6GHz तक था, लेकिन PE43204 की specification 4GHz होने के बावजूद 6GHz पर loss काफी कम था, इसलिए बड़ी समस्या नहीं बनी
  • SD-card pins को 3.3V के बजाय गलती से 1.8V I/O से connect कर दिया गया था
    • नया PCB order करने के बजाय level shifter वाला छोटा interposer PCB design किया गया और existing footprint के ऊपर solder किया गया
    • संबंधित विवरण पिछले लेख में अलग से लिखा गया है
  • power amplifier का transmit duty cycle ज्यादा होने पर वह गर्म हो सकता था, इसलिए aluminum substrate PCB heat sink order किया गया और radar PCB के नीचे bolts से fix किया गया
    • 5 pieces की कीमत $4 थी और यह अच्छी तरह काम करता है

drone electronics और position estimation

  • drone kit में शामिल flight controller Speedybee F405 V3 है
    • यह 1MB flash वाला low-cost controller है
    • price difference ज्यादा नहीं है, इसलिए 2MB flash controller को बेहतर choice माना गया
  • FPV drones के लिए प्रमुख flight software Betaflight, Inav, ArduPilot हैं
    • Betaflight तेज manual flight पर केंद्रित है और autonomous flight support नहीं करता
    • Inav, Betaflight के साथ काफी code share करता है और कुछ autonomous flight support करता है
    • ArduPilot सबसे advanced autonomous flight features देता है, लेकिन configuration ज्यादा कठिन है
  • इस project ने ArduPilot चुना, और IMU व GPS sensor fusion position accuracy सुधारने में उपयोगी रहा
  • flight controller serial port के जरिए radar से communicate करता है
    • autonomous mission के दौरान radar को on और off किया जा सकता है
    • यह radar को position information दे सकता है
  • SAR imaging के लिए wavelength के कुछ हिस्से जितनी position accuracy चाहिए, जो 6GHz पर कुछ cm के स्तर की होती है
  • commercial SAR drones RTK GPS और ground reference receiver से लगभग 1cm position accuracy पा सकते हैं, लेकिन cost और size के कारण इसे इस drone के लिए कठिन माना गया
  • सामान्य GPS की accuracy लगभग 1m हो सकती है, जिससे image errors बन सकते हैं, लेकिन radar data से position error सुधारने के लिए autofocus इस्तेमाल किया जा सकता है
  • radar के लिए अलग GPS और IMU जोड़ने के बजाय, flight computer का position estimate serial interface के जरिए radar को भेजा गया
  • control link के लिए ExpressLRS इस्तेमाल किया गया
    • ELRS के Mavlink support की वजह से controller और telemetry को single wireless link से handle किया जा सकता है

antenna design

  • SAR में theoretical तौर पर चौड़ा antenna beamwidth बेहतर resolution में मदद कर सकता है, लेकिन practically low gain signal-to-noise ratio और maximum range को limit करता है
  • link budget में antenna gain square के रूप में आता है, इसलिए gain को आधा करने पर समान SNR के लिए pulses की संख्या 4 गुना चाहिए होती है
  • drone SAR में line-of-sight limitation के कारण लंबा flight trajectory हासिल करना मुश्किल होता है, और अक्सर maximum baseline length resolution को limit करती है
  • FMCW structure के कारण transmit और receive antennas को अलग करना जरूरी है, और low TX-RX leakage के लिए उनके बीच दूरी चाहिए, जिससे space problem बढ़ती है
  • मौजूदा home-built horn antenna की length 100mm थी और सिर्फ coaxial-to-waveguide transition ही 25mm था, इसलिए यह 50mm propeller-tip spacing वाले drone में fit नहीं हुआ
  • simple patch antenna छोटा होता है और dual-polarization संभव है, लेकिन 1.6mm FR4 पर bandwidth narrow होती है, dielectric constant error से frequency shift होता है, और gain भी ज्यादा नहीं होता
  • चुना गया structure एक paper में देखे गए dual-polarized slot-fed stacked patch antenna पर आधारित है
    • H-shaped slot और microstrip feed से patch को feed किया जाता है
    • 90° पर रखे गए दो feed/slot से dual-polarization implement किया गया
    • दूसरे patch को air layer के ऊपर suspend करके single patch से wider bandwidth मिली
  • extra gain और sidelobe reduction के लिए patch के चारों ओर sheet-metal horn structure जोड़कर इसे stacked patch-fed horn antenna बनाया गया
  • यह antenna dual-polarization, wide bandwidth, अच्छा gain, low height और low manufacturing cost, सभी जरूरतें एक साथ पूरी करता है
    • FR4 की जगह low-loss RF material इस्तेमाल करने पर gain 0.5~1.0dB ज्यादा हो सकता था, लेकिन prototype quantity में cost लगभग 100 गुना बढ़ जाती
  • antennas के बीच 0.25×0.5 wavelength size की छोटी wall लगाई गई ताकि TX-RX coupling घटे
  • antenna dimensions और performance इस प्रकार हैं
    • SMA छोड़कर height: 18mm
    • SMA सहित height: 28mm
    • patch substrate: 45×45mm
    • horn aperture: 65×65mm
    • simulated -3dB beamwidth: 0/90 degree directions में 50/60 degrees
    • simulated peak gain: 10.0dB
    • usable bandwidth: लगभग 4.5~6.2GHz

मैकेनिकल डिज़ाइन और वज़न

  • रडार के लिए फ्रेम के अंदर जगह नहीं थी, इसलिए ड्रोन फ्रेम के नीचे रडार PCB को फिक्स करने के लिए 3D-printed mount डिज़ाइन किया गया
  • रडार जमीन से न छुए, इसके लिए landing legs भी डिज़ाइन किए गए
  • डिज़ाइन Blender में किया गया, और साधारण parts के लिए यह पर्याप्त रूप से अच्छी तरह काम करता है
  • waterproof enclosure अभी नहीं बनाया गया है, और landing legs fail होने की स्थिति के लिए PCB के ऊपर protective material लगाया गया
  • antenna board को दो bolts से फिक्स किया गया है, जिससे angle adjustment संभव है
  • RX polarization switch PCB को mount पर फिक्स नहीं किया गया और लटकता छोड़ा गया, क्योंकि SMA cable पर्याप्त रूप से rigid है
  • landing legs 10cm diameter carbon tube और 3D-printed TPU cap से बने हैं
  • रडार को XT60 splitter के जरिए सीधे drone battery से power मिलती है
  • वज़न इस प्रकार है
    • battery के बिना drone: 752g
    • 6-cell 1300mAh LiPo: 196g
    • 6-cell 2200mAh LiPo: 322g
    • छोटी battery सहित पूरा system: 948g

इमेज फॉर्मेशन और GPU प्रोसेसिंग

  • रडार measurements को image में बदलने के लिए matched filtering का उपयोग किया गया
  • हर image pixel के लिए उस position के target द्वारा reflect किए जाने वाला reference signal बनाया जाता है, फिर actual measured signal को reference signal के complex conjugate से multiply किया जाता है और सभी measurements पर sum किया जाता है
  • अगर measured signal reference signal से match करता है, तो phase align हो जाता है और response बड़ा हो जाता है; match न होने पर random phase components average होकर कम response देते हैं
  • इस्तेमाल किया गया algorithm backprojection है
    • यह सरल है और flight geometry के बारे में approximation या assumption नहीं करता
    • computational load बहुत अधिक है
  • उदाहरण के लिए, 1km×1km image को 0.3m resolution और 10,000 sweeps से बनाने पर 111×10^9 backprojections की जरूरत होती है
  • polar coordinates इस्तेमाल करने पर angular resolution स्थिर रहता है और रडार के करीब cross-range resolution बेहतर होता है, इसलिए Cartesian grid की तुलना में pixel count घटाया जा सकता है
  • आधुनिक GPU पर यह computation 1 second से कम समय में किया जा सकता है
  • साधारण CUDA kernel RTX 3090 Ti पर प्रति second 220 billion backprojections compute करता है
  • हर pixel को independent रूप से parallel compute किया जा सकता है, इसलिए यह GPU implementation के लिए अच्छी तरह suited है

ऑटोफोकस

  • केवल GPS और IMU position accuracy से high-quality image बनाना पर्याप्त नहीं था, इसलिए autofocus algorithm की जरूरत पड़ी
  • सामान्य phase gradient autofocus सरल और तेज़ है, लेकिन wide azimuth beam और लंबे radar baseline के कारण इस case में अच्छी तरह काम नहीं किया
  • पिछले backpropagation autofocus को PyTorch में update और improve किया गया
  • algorithm इस तरह काम करता है
    • radar image बनाता है
    • input velocity का gradient compute करता है
    • position change पहले से तय maximum value से आगे न जाए, इसके लिए learning rate को clip करता है
    • gradient descent optimizer से velocity update करता है
  • 3D position को सीधे इस्तेमाल करने पर हर position random direction में थोड़ा-थोड़ा move करने की प्रवृत्ति दिखाती थी, इसलिए यह अच्छी तरह काम नहीं किया; velocity का उपयोग कर उसे integrate करके position बनाने का तरीका बेहतर रहा
  • optimized position original position से बहुत दूर न जाए, इसके लिए एक छोटा regularization term भी शामिल किया गया
  • यह तरीका radar system, scene और flight trajectory के बारे में assumptions नहीं करता, लेकिन image को कई बार form करना पड़ता है, इसलिए GPU-based fast image formation न हो तो यह बहुत धीमा है
  • autofocus algorithm Github पर public है

पहला SAR measurement result

  • mission को ArduPilot Mission Planner में पहले से configure किया गया
    • drone waypoint के अनुसार automatic flight करता है
    • ROI set किया जाता है ताकि antenna हमेशा region of interest की ओर रहे
    • digicam configure command का उपयोग करके radar measurement शुरू किया जाता है
  • ROI को antenna direction के आधार पर set करने के लिए ArduPilot firmware patch की जरूरत थी
    • default behavior में drone का front part ROI की ओर रहता है
    • patch ArduPilot Github pull request के रूप में उपलब्ध है
  • पहला scene एक बड़ा field था, और antenna direction में forest तक दूरी लगभग 1.5km थी
  • drone ने 110m altitude पर, लगभग 500m straight line में, 5m/s speed से उड़ान भरी
  • radar settings में केवल VV polarization इस्तेमाल किया गया, sweep length 400µs, bandwidth 500MHz, PRF 1kHz था
  • range-compressed raw data image जैसा नहीं दिखता
    • क्योंकि हर sweep में wide antenna beam कई angles के targets को simultaneously capture करता है
    • 0 range पर TX-RX leakage बहुत ज्यादा दिखता है
    • लगभग 100m range पर ठीक नीचे की ground reflection दिखती है
    • दूर की reflections individual sweeps में अधिकतर noise floor से नीचे होती हैं, लेकिन image formation में कई sweeps integrate करने से SNR improve होता है
  • autofocus से पहले SAR image में terrain features पहचानने लायक थे, लेकिन वह अभी भी blur थी
  • minimum entropy gradient optimization autofocus के 30 iterations लगाने पर image quality काफी बेहतर हुई
    • संभव है कि 5 iterations भी पर्याप्त होते, लेकिन अधिक repetitions से quality थोड़ी और improve हुई
    • हर iteration को backprojection का forward/backward pass compute करना पड़ता है, इसलिए इसमें कुछ minutes लगते हैं
  • 300×300m patch zoom करने पर autofocus के बाद image में field surface details सामने आईं, जबकि autofocus से पहले वे blur थीं
  • phase gradient autofocus के results बिना autofocus वाली image से बहुत मिलते-जुलते थे, इसलिए इस case में वह अच्छी तरह काम नहीं कर पाया

पूरी polarization measurement

  • एक दूसरी जगह पर चारों polarizations HH, HV, VH, VV का उपयोग करके measurement भी किया गया
  • drone ने पहले की तरह linear trajectory पर autonomous flight किया, और radar ने चार polarization switch states को तेजी से switch किया
  • settings इस प्रकार थीं
    • sweep length: 200µs
    • per-polarization PRF: 715Hz
    • image में sweep count: 51,200
    • बाकी parameters पहले जैसे ही थे
  • चारों polarization images बहुत मिलती-जुलती थीं, लेकिन HV/VH cross-polarized images आम तौर पर co-polarized reflections से कमजोर थीं, इसलिए amplitude कम था
  • RGB channels में अलग-अलग polarizations assign करने पर target-wise polarization reflection characteristics ज्यादा आसानी से देखे जा सकते हैं
    • ground बैंगनी दिखता है, यानी वह cross-polarization की तुलना में VV और HH को बेहतर reflect करता है
    • buildings और roadside streetlights में भी यही trend दिखता है
    • forest सभी polarizations को लगभग समान रूप से reflect करता है, इसलिए सफेद दिखता है
  • antenna radiation pattern और polarization switch states के loss differences को correct नहीं किया गया था, इसलिए observed differences में से कुछ hardware effects हो सकते हैं
  • अधिक accurate polarization measurements के लिए calibration की जरूरत है
  • SAR image coordinates (200, 500)m के आसपास dots का clustered area छोटे पेड़ों वाला एक garden लगता था, जो metal mesh से घिरा हुआ था
  • measurement के समय ground पर थोड़ी snow थी

VideoSAR experiment

  • एक लंबे baseline से high-resolution image बनाने के बजाय, एक long measurement में कई छोटे-baseline images synthesize करके video बनाया जा सकता है
  • backprojection algorithm के लिए flight trajectory का straight होना जरूरी नहीं है, इसलिए drone को octagonal trajectory पर उड़ाया गया और antenna को octagon के center की ओर रखा गया
  • हर frame 1024 radar sweeps से बना है, और पिछले frame के साथ 512 sweeps overlap करते हैं
  • per-frame sweep count पूरी image की तुलना में कम है, इसलिए noise ज्यादा है और angular resolution भी कम है
  • video लगभग 10× speed पर है, सभी चार polarizations का उपयोग करता है, और colorization method पहले वाली polarimetric SAR image जैसा है
  • हर frame पर अलग से autofocus apply किया गया, और adjacent frames को align नहीं किया गया, इसलिए कभी-कभी यह shake या jump करता हुआ दिखता है
  • octagon corners पर along-range और cross-range positions दोनों को accurately solve करना पड़ता है, इसलिए image formation खास तौर पर कठिन होती है
  • प्राकृतिक targets जैसे ground और forest हर frame में समान दिखते हैं, लेकिन bridge और power lines तब strong reflections दिखाते हैं जब वे radar के सापेक्ष 90-degree direction में होते हैं
  • bridge पर moving जैसा दिखने वाला bright point railing का glint है
  • polarization-wise antenna pattern mismatch के कारण एक ही target भी beam center और edge पर थोड़ा अलग color में दिख सकता है

उड़ान ऊंचाई और अवलोकन ज्योमेट्री

  • विशेष अनुमति के बिना ड्रोन अधिकतम 120m ऊंचाई तक उड़ सकता है
  • सामान्य SAR look angle लगभग 10~50 डिग्री होता है
  • जब look angle 90 डिग्री के करीब हो जाता है, यानी लगभग सीधे नीचे देखा जाता है, तो reflected power बड़ा होता है, लेकिन आसपास की पोज़िशन के बीच radar distance लगभग समान हो जाता है, जिससे range resolution खराब हो जाता है
  • कम look angle पर range resolution अच्छा होता है, लेकिन grazing angle कम होने से radar पर लौटने वाला reflected power घट जाता है
  • अत्यधिक कम look angle पर, सामान्य 45 डिग्री के आसपास के look angle की तुलना में reflected power 10~20dB कम हो सकता है, जिससे अधिकतम अवलोकन दूरी घट जाती है
  • 120m ऊंचाई से 2km दूरी देखने पर grazing angle सिर्फ 3.4 डिग्री होता है
  • इस angle पर 10m ऊंचा पेड़ लगभग 170m की छाया बनाता है, और ऊंची वस्तुओं के पीछे जमीन से होने वाले reflections नहीं दिखते
  • सभी measurements में shadowing स्पष्ट था, और पूर्ण polarimetric measurements में कई बार दूर की इमारतों की केवल छतें ही दिखती थीं

अपडेट और अंतिम नतीजे

  • अक्टूबर 2025 के अपडेट में image processing software में काफी सुधार हुआ, जिससे बेहतर quality की images बनाई जा सकीं
  • विस्तृत जानकारी Synthetic aperture radar autofocus and calibration में संकलित है
  • तैयार SAR ड्रोन कम से कम 1.5km तक imaging कर सकता है, और माना जाता है कि अधिक ऊंचाई पर उड़ाने से यह और दूर तक संभव होगा
  • system का वजन radar, drone और battery सहित 1kg से कम है
  • HH, HV, VH, VV चार polarizations capture किए जा सकते हैं
  • gradient आधारित minimum entropy autofocus, non-RTK GPS और IMU जानकारी भर से भी चौड़े antenna beam में अच्छी quality की images बना पाया
  • लागत और समय इस प्रकार हैं
    • ड्रोन: लगभग 200 EUR
    • radar PCB की 2 boards: लगभग 600 EUR
    • निर्माण समय: काम के बाद खाली समय में लगभग 10 महीने
  • differentiable GPU image formation library Github पर MIT license के तहत सार्वजनिक की गई है
  • radar schematics भी सार्वजनिक किए गए हैं

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1 टिप्पणियां

 
GN⁺ 2025-02-18
Hacker News की राय

  • FPV ड्रोन की कीमतें गिरने की वजह शायद यह है कि China, Ukraine युद्ध के दोनों पक्षों को भारी मात्रा में बेच रहा है
    Russia और Ukraine, दोनों हर महीने लगभग 1 लाख ड्रोन खर्च कर रहे हैं, और ज़्यादातर पार्ट्स China से आते हैं, इसलिए economies of scale बन रही हैं

    • Ukraine में देशी ड्रोन और आयातित ड्रोन का अनुपात कितना है, यह जानने की उत्सुकता है
      हाल में पढ़ा था कि Ukraine बहुत सारे ड्रोन बना रहा है और उत्पादन भी बढ़ा रहा है, और electronic warfare/jamming से बचने के लिए fiber-optic controlled drones भी इस्तेमाल कर रहा है

  • DIY करने वाले के नज़रिए से Henrik ने जो जटिलता लागू की है, वह हैरान करने वाली है: signal processing, hardware, GPU acceleration, algorithm optimization—सब कुछ है
    लगता है HN community में ऐसी शानदार उपलब्धियों के लिए कोई पुरस्कार होना चाहिए

    • काम की मात्रा बहुत बड़ी है, कम से कम एक PhD जितनी लगती है
      hobby developer के लिए यह बड़ी उपलब्धि है
    • Henrik इस क्षेत्र में पेशेवर रूप से भी research करते हैं

  • SAR algorithm की व्याख्या सचमुच देखना मेरे लिए पहली बार है
    अब तक देखे SAR projects ने इस हिस्से को बस सरसरी तौर पर पार कर दिया था
    सोच रहा हूं कि किसी ने और related material देखा है क्या, और linked paper पढ़ने की कोशिश करूंगा: https://topex.ucsd.edu/rs/sar_summary.pdf
    आखिरकार autofocusing से location-related कई समस्याओं को bypass किया जा सकता है, ऐसा लगता है; यह हिस्सा भी पहली बार देखा

    • Henrik के कुछ साल पहले बनाए SAR radar पर एक blog post है, जिसमें काम करने का तरीका थोड़ा और detail में है: https://hforsten.com/synthetic-aperture-radar-imaging.html
    • radar imaging, खासकर ISAR image autofocusing पर PhD की है, इसलिए यह लेख देखकर खुशी हुई
      thesis PDF के chapters 3 और 4 में बताया गया है कि maths कैसे काम करती है: https://github.com/stevesimmons/phd-thesis-radar-imaging
      SAR = Synthetic Aperture Radar. radar सीधी रेखा में उड़ता है, और जमीन की apparent rotation Doppler shift पैदा करती है, जिससे high cross-range resolution मिलता है
      ISAR = Inverse Synthetic Aperture Radar. radar स्थिर रहता है (जैसे जमीन पर), target (जैसे विमान) चलता है, और दोनों की relative motion target rotation बनाती है, जिससे उसी तरह Doppler shift के जरिए high cross-range resolution मिलता है
    • यह site कुल मिलाकर काफी accessible explanations देती है, लेकिन SAR page छोटा लगता है: https://www.radartutorial.eu/20.airborne/ab07.en.html
      व्यक्तिगत रूप से मुझे इसे सामान्य phased array antenna के संदर्भ में समझना सबसे आसान लगा, लेकिन अगर पहले से वह principle न पता हो तो शायद कम मददगार हो

  • मैंने कई बार काफी महंगे systems से निकली SAR images भी देखी हैं जो इससे इतनी अच्छी नहीं लगतीं
    यहां के results सच में कमाल के हैं

  • इसी वजह से HackerNews पढ़ता हूं
    हर महीने उपनगरों के लिए missile defense system बेहतर करने वाला नया लेख आ जाता है, ताकि पड़ोसी का कुत्ता फिर कभी मेरे lawn में गंदगी न करे
    rocket को सही अपराधी तक पहुंचाने के लिए local terrain map करना हमेशा मुश्किल था, लेकिन अब drone इस्तेमाल कर सकते हैं
    यहां जिस defense system की बात है, वह missiles वाला defense system है, missiles को रोकने वाला defense system नहीं. वह तो बेतुकी बात होगी

    • ये किताबें मददगार लगती हैं
      Tactical and Strategic Missile Guidance, Seventh Edition https://www.amazon.com/Tactical-Strategic-Missile-Guidance-S...
      Tactical missile warheads https://www.amazon.com/Tactical-Warheads-Progress-Astronauti...
      Fundamentals of Astrodynamics https://www.amazon.com/Fundamentals-Astrodynamics-Second-Dov...
    • missile हमेशा जानती है कि वह कहां है
      क्योंकि उसे पता होता है कि वह कहां नहीं है
    • इसके ऊपर anti-drone jamming भी है
      वाकई हम अद्भुत दुनिया में रह रहे हैं
    • बिना इजाजत गंदगी करने वाले अपराधी के लिए loitering munition सबसे प्रभावी लगती है
      animal conditioning में immediate feedback महत्वपूर्ण होता है, यह अच्छी तरह ज्ञात है

  • अगर 100m antenna चाहिए, तो क्या कई drones को coordinate करके 100m की parabolic trajectory जैसी कोई चीज बनाई जा सकती है?

    • संभव है. लेकिन position को wavelength के लगभग 1/10 स्तर तक मिलाकर बनाए रखना होगा, इसलिए कुछ GHz से ऊपर यह मुश्किल हो जाता है, और transmitter/receiver को picosecond (ps) accuracy से synchronize करना होगा
      अगर GPS interference न हो तो synchronization संभव हो सकता है, लेकिन सभी platforms के बीच raw signal components को किसी न किसी तरह exchange करना पड़ेगा
      इस case में parabolic arrangement की बिल्कुल जरूरत नहीं है; actual arrangement के हिसाब से हर unit का phase adjust कर दें तो काफी है
      इस तरह का approach अध्ययनाधीन क्षेत्र है, और मुख्यतः 1~100MHz की बहुत low frequencies पर विचार किया जाता है. इस range में ऊपर वाली समस्याएं काफी सरल हो जाती हैं, और directionality पाने के लिए km-scale तक बड़े antennas की जरूरत पड़ सकती है

  • “single-channel radar केवल target तक की दूरी माप सकता है और target का angle detect नहीं कर सकता” वाली बात शायद उस specific use case में सही हो सकती है
    लेकिन parabolic antenna और slotted waveguide aperture बहुत पहले से मौजूद हैं