- Se montó un radar de apertura sintética (SAR) FMCW de fabricación propia en un dron FPV económico de 7 pulgadas, y con una aeronave de menos de 1 kg se capturaron imágenes polarimétricas HH/HV/VH/VV desde el aire
- Debido a un presupuesto de radar inferior a 500 EUR y a un frame estrecho, el diseño se compactó en torno a PCB FR4, componentes de la banda de 6 GHz, un FPGA Zynq 7020 y una antena compacta de doble polarización
- En distancias cortas y plataformas lentas, FMCW resulta más ventajoso que un radar de pulsos, por lo que se apuntó a una resolución de imagen del orden de 0.3 m con 300 MHz de ancho de banda RF, ADC de 50 MHz, PRF del orden de 1 kHz y decenas de miles de barridos
- Con solo GPS no RTK e IMU, las imágenes quedaban borrosas, pero al aplicar autoenfoque de mínima entropía basado en PyTorch y backprojection en GPU, se hicieron más nítidas la superficie de campos, líneas eléctricas, edificios y estructuras de bosques
- El sistema final logró generar imágenes hasta al menos 1.5 km con una configuración de 948 g incluida la batería, y requirió unos 200 EUR para el dron, unos 600 EUR para dos PCB del radar y unos 10 meses de tiempo libre después del trabajo
Objetivo y restricciones de presupuesto
- A partir de radares terrestres ya construidos y experimentos de imagen por apertura sintética, el objetivo era montar un radar en un dron para obtener imágenes SAR aéreas
- Artículos anteriores usaban drones medianos como el DJI S900 y RTK-GPS, y el precio total del sistema en un artículo de ejemplo era de £15,000, fuera del presupuesto personal
- Con la reciente caída de precios de los drones FPV pequeños de fabricación china, los kits de cuadricóptero de 5 a 7 pulgadas se pueden comprar por unos 100 EUR, sin incluir batería ni control remoto
- Se compró el kit FPV chino genérico de 7 pulgadas más barato y un pequeño módulo de GPS + brújula, y se comenzó a construir un sistema SAR liviano que el dron pudiera levantar
Principios básicos del radar de apertura sintética
- Un radar de un solo canal solo puede medir la distancia hasta el objetivo, y no puede conocer directamente el ángulo del objetivo
- Si se disponen varios canales receptores en línea, la longitud del trayecto hasta cada receptor cambia según el ángulo del objetivo, y ese ángulo puede calcularse a partir de la diferencia de fase
- La resolución angular de la antena se determina aproximadamente por
Δθ ≈ λ / D- Para obtener una resolución de 1 m a 1 km de distancia en 6 GHz, se necesita una resolución angular de aproximadamente 0.03°
- Esta condición requiere una antena de unos 100 m de tamaño
- En lugar de una antena grande, si se mueve un único radar y se mide desde varias posiciones, se puede obtener el mismo efecto que con un radar multicanal grande cuando la escena es estática
- Al montar un radar de un solo canal en un dron y medir durante el vuelo, se puede crear una gran apertura sintética y obtener alta resolución angular
Elección de la arquitectura del radar
- El objetivo de diseño era que entrara en un dron FPV, maximizara el desempeño de imagen y mantuviera el presupuesto del radar por debajo de 500 EUR
- Por el presupuesto, se descartaron materiales RF de baja pérdida, y tanto la electrónica como la antena tuvieron que implementarse en PCB FR4 con pérdidas
- El ancho del frame del dron era de unos 40 mm, la separación entre puntas de hélices a través del frame de unos 50 mm y la longitud de unos 170 mm, por lo que el radar debía tener una forma estrecha y alargada
- El radar de pulsos casero anterior medía unos 64×132 mm, era algo ancho y, por la velocidad de muestreo del ADC, tenía el ancho de banda limitado a unos 100 MHz, con una resolución en distancia de alrededor de 1.5 m
- Un radar FMCW puede transmitir y recibir al mismo tiempo, lo que favorece la relación señal-ruido, y permite extender la duración del barrido hasta cientos de µs
- El radar de pulsos es necesario para largas distancias, especialmente cuando se requieren varios km o más, pero FMCW es ventajoso en distancias cortas y plataformas lentas
Diseño RF y medición de polarización
- La estructura RF consiste en un radar FMCW con antena de doble polarización
- El PLL genera el barrido
- Pasa por un atenuador variable y un amplificador de potencia, y se entrega a la antena transmisora
- Una parte de la señal transmitida se acopla al mezclador de recepción
- La señal recibida se amplifica en el LNA, luego se convierte en el mezclador a una señal IF de baja frecuencia y se digitaliza con el ADC
- La generación de barridos basada en DAC o DDS podría ser mejor que un PLL, pero se eligió el PLL porque es más barato y ocupa menos espacio
- La frecuencia RF se fijó en alrededor de 6 GHz
- Esta frecuencia está cerca del límite superior donde abundan componentes RF de consumo y bajo costo
- Los amplificadores de potencia económicos pueden entregar unos 30 dBm de salida
- Para recepción, se consiguen a bajo costo amplificadores de bajo ruido con figura de ruido de 1 a 2 dB
- El receptor usa una arquitectura de conversión directa y no tiene image rejection
- El ruido por encima y por debajo de la frecuencia de transmisión se convierte a la misma frecuencia de salida, lo que eleva el piso de ruido en 3 dB
- Se consideró que un receptor con muestreo IQ requeriría 2 mezcladores y 2 ADC, con poco valor frente al costo y el área de PCB
- El switch de polarización permite seleccionar H/V tanto en transmisión como en recepción para medir las cuatro combinaciones HH, HV, VH, VV
- Los objetivos lisos suelen reflejar con más intensidad la misma polarización
- En bosques y vegetación, por las múltiples reflexiones internas, los componentes de polarización cruzada HV/VH pueden ser más altos que en carreteras y suelo desnudo
- Con dos receptores se podría recibir H/V simultáneamente, pero por costo y espacio se eligió una estructura con un solo receptor y switches
Fuga TX-RX y presupuesto de enlace
- Como en FMCW la transmisión y la recepción ocurren al mismo tiempo, la fuga TX-RX puede saturar el receptor
- El receptor debe ser lo bastante sensible para detectar el piso de ruido térmico
-174 dBm/Hz, pero la entrada de saturación del LNA suele estar alrededor de-20 dBm - Si la potencia de transmisión es
+30 dBm, se necesita más de 50 dB de aislamiento entre transmisor y receptor para evitar saturar el receptor - Si el aislamiento es insuficiente, se puede reducir la potencia de transmisión con el atenuador variable antes del amplificador de potencia
- El presupuesto de enlace se calcula con base en la potencia recibida, la reflectividad del suelo, la distancia, la ganancia de antena, la potencia de transmisión y la cantidad de barridos
- Los parámetros de ejemplo son los siguientes
- Potencia de transmisión: 30 dBm
- Ganancia de antena: 10 dBi
- Longitud de onda: 5.2 cm
- Resolución de píxel de imagen: 0.3×0.3 m
- Duración del barrido: 200 µs
- Cantidad de pulsos en la imagen: 10,000
- Figura de ruido del receptor: 6 dB
- grazing angle: 30°
- Con estas condiciones se puede esperar una calidad de imagen razonable hasta alrededor de 1 a 2 km, pero a 2 km un grazing angle de 30° requeriría volar a 1 km de altura, lo que es una condición optimista para un dron
Requisitos de PRF y ADC
- La formación de imágenes SAR depende de la información de fase de la señal recibida, por lo que la diferencia de fase entre mediciones adyacentes no debe superar 180° para evitar aliasing
- A 6 GHz, 1/4 de longitud de onda son 12.5 mm, y si el dron vuela a 10 m/s se necesita una PRF mínima de unos 800 Hz
- Como las cuatro polarizaciones se multiplexan en el tiempo, en total surge un requisito de
4 × 800Hz = 3.2kHz - Esta condición deja un máximo de 312.5 µs por barrido, y si se excluyen 20 a 30 µs de tiempo de locking del PLL, la duración máxima del barrido es de unos 280 µs
- En FMCW, la frecuencia IF está determinada por la distancia, el ancho de banda RF y la duración del barrido
- Un ancho de banda RF de 300 MHz ofrece una resolución en distancia de 0.5 m
- Con un alcance máximo de 2 km y un barrido de 280 µs, la frecuencia IF es de unos 14 MHz
- Considerando la condición de Nyquist y el margen para el filtro anti-alias, se necesitaba un ADC de al menos unos 35 MHz, y en la práctica se eligió un muestreo de 50 MHz
FPGA y estructura de almacenamiento
- Debido a la temporización estricta de la generación de barridos y al volumen de datos, era difícil hacerlo solo con un microcontrolador y se necesitó un FPGA
- El FPGA usado fue el Zynq 7020, que ya se había utilizado en el radar de pulsos anterior
- El fabric del FPGA y un procesador ARM de doble núcleo están en el mismo paquete
- El precio minorista normal es de unos 150 EUR, pero se pudo conseguir más barato en la red de distribución china
- La desventaja es la falta de conexiones de alta velocidad del lado ARM
- Las interfaces SD-card y EMMC están limitadas a 25MB/s, por debajo de la tasa de datos del ADC
- Hay Ethernet de 1Gbps, pero requería una computadora adicional como una Raspberry Pi, lo que era imposible por espacio
- Solo se puede montar un módulo DDR3 externo, por lo que queda limitado a 1GB, y una medición completa puede ocupar varios GB
- La solución fue implementar una interfaz de comunicación externa rápida del lado de la lógica programable del FPGA
- Se usó el controlador SD-card/EMMC GPL3 de ZipCPU; aunque todavía no había sido verificado en hardware real a la velocidad necesaria, al final funcionó bien
- También se agregó un IC puente USB3 FT600 para poder conectarlo en tiempo real con una PC, pero no es necesario para operar el dron y resulta útil para pruebas y otras aplicaciones
- El bloque radar timer dentro del FPGA conmuta señales internas y externas con precisión de ciclo de reloj para medir la estabilidad de fase
- El filtro FIR con decimación después del ADC permite configurar la decimación en 1, 2 o 4
- En mediciones de larga distancia se desactiva la decimación para obtener el máximo ancho de banda IF
- En mediciones de corta distancia, la decimación permite reducir el volumen de datos almacenados
Implementación del PCB y problemas de fabricación
- El PCB del radar es un PCB de 6 capas, con los componentes colocados de forma muy compacta para reducir el tamaño
- Como el ensamblaje de una sola cara es más barato, la cara inferior se dejó vacía salvo por un conector SD-card que se soldaría manualmente
- El circuito RF ocupa una pequeña parte del PCB; la mayor parte del espacio real la ocupan la electrónica digital y los reguladores de voltaje
- El radar acepta una entrada de 12~30V, por lo que puede conectarse directamente a la batería del dron y no necesita un regulador DC/DC externo
- El tamaño del PCB es de 113×48mm, con el ancho reducido lo suficiente para entrar en el dron
- Por falta de espacio no se pudieron incluir cuatro conectores SMA, así que en el PCB solo se colocaron dos salidas TX H/V y una entrada RX
- El conmutador de polarización RX se separó en un PCB externo
- Los conectores JST se usan para el conmutador de polarización RX, el puerto serial del controlador de vuelo y conexiones de reserva
- Uno de los componentes pedidos a Mouser no se pudo comprar porque el proveedor prohibía la venta a particulares
- Como reemplazo, se consiguió un IC antiguo descontinuado PE43204 compatible pin a pin
- El componente original llegaba hasta 6GHz, pero aunque el PE43204 está especificado para 4GHz, su pérdida a 6GHz era suficientemente baja y no generó un problema importante
- Hubo un error al conectar los pines de la SD-card a I/O de 1.8V en vez de 3.3V
- Sin pedir un PCB nuevo, se diseñó un pequeño PCB interposer con level shifter y se soldó sobre el footprint existente
- El tema se resume por separado en un artículo anterior
- Como el amplificador de potencia puede calentarse si el duty cycle de transmisión es alto, se pidió un disipador en PCB con sustrato de aluminio y se fijó con tornillos debajo del PCB del radar
- Costó $4 por 5 unidades y funcionó bien
Electrónica del dron y estimación de posición
- El controlador de vuelo incluido en el kit del dron es el Speedybee F405 V3
- Es un controlador económico con 1MB de flash
- Dado que la diferencia de precio no es grande, se considera que un controlador con 2MB de flash habría sido una mejor opción
- Los principales software de vuelo para drones FPV son Betaflight, Inav y ArduPilot
- Betaflight está orientado al vuelo manual rápido y no admite vuelo autónomo
- Inav comparte mucho código con Betaflight y admite algunas funciones de vuelo autónomo
- ArduPilot ofrece las funciones de vuelo autónomo más avanzadas, pero es más difícil de configurar
- Este proyecto eligió ArduPilot, y la fusión de sensores IMU y GPS fue útil para mejorar la precisión de posición
- El controlador de vuelo se comunica con el radar mediante un puerto serial
- Durante una misión autónoma se puede encender y apagar el radar
- También puede proporcionar información de posición al radar
- Para imágenes SAR se requiere una precisión de posición del orden de una fracción de la longitud de onda; a 6GHz, eso equivale a unos pocos cm
- Los drones SAR comerciales pueden obtener una precisión de posición de alrededor de 1cm con GPS RTK y un receptor base en tierra, pero se consideró difícil para este dron por costo y tamaño
- El GPS común puede tener una precisión de alrededor de 1m, lo que produce errores en la imagen, pero se puede usar autofocus para corregir errores de posición a partir de los datos del radar
- En lugar de agregar un GPS e IMU separados para el radar, la estimación de posición de la computadora de vuelo se transmite al radar por una interfaz serial
- El enlace de control usa ExpressLRS
- Gracias al soporte Mavlink de ELRS, se pueden manejar el control y la telemetría con un único enlace inalámbrico
Diseño de la antena
- En SAR, teóricamente un ancho de haz de antena amplio puede ayudar a lograr mejor resolución, pero en la práctica la baja ganancia limita la relación señal-ruido y el alcance máximo
- En el presupuesto de enlace, la ganancia de la antena entra al cuadrado, así que si la ganancia se reduce a la mitad, se necesitan 4 veces más pulsos para lograr el mismo SNR
- En SAR con dron, por las limitaciones de línea de vista es difícil asegurar trayectorias de vuelo largas, y a menudo la longitud máxima de baseline limita la resolución
- Por la arquitectura FMCW, las antenas de transmisión y recepción deben estar separadas, y para lograr baja fuga TX-RX se necesita distancia entre ellas, lo que agrava el problema de espacio
- La horn antenna casera existente mide 100mm de largo, y solo la transición coaxial-to-waveguide mide 25mm, por lo que no cabía en un dron con 50mm de separación entre puntas de hélice
- Una patch antenna simple es pequeña y puede hacerse de doble polarización, pero en FR4 de 1.6mm tiene ancho de banda estrecho, presenta desplazamientos de frecuencia por errores de permitividad y tampoco ofrece mucha ganancia
- La estructura elegida se basa en una dual-polarized slot-fed stacked patch antenna vista en un artículo
- El patch se alimenta con un slot en forma de H y una microstrip feed
- La doble polarización se implementa con dos feed/slot colocados a 90°
- Se obtiene un ancho de banda mayor que con un patch único al elevar un segundo patch sobre una capa de aire
- Para obtener más ganancia y reducir los sidelobes, se agregó alrededor del patch una estructura de horn de chapa metálica, convirtiéndola en una stacked patch-fed horn antenna
- Esta antena satisface al mismo tiempo doble polarización, ancho de banda amplio, buena ganancia, baja altura y bajo costo de fabricación
- Si se usara un material RF de baja pérdida en lugar de FR4, la ganancia podría aumentar 0.5~1.0dB, pero en cantidades de prototipo el costo sería unas 100 veces mayor
- Entre las antenas se colocó una pequeña pared de 0.25×0.5 longitudes de onda para reducir el acoplamiento TX-RX
- Las dimensiones y el rendimiento de la antena son los siguientes
- Altura sin SMA: 18mm
- Altura con SMA: 28mm
- Sustrato del patch: 45×45mm
- Apertura del horn: 65×65mm
- Beamwidth simulado a -3dB: 50/60 grados en las direcciones 0/90 grados
- Ganancia pico simulada: 10.0dB
- Ancho de banda utilizable: aprox. 4.5~6.2GHz
Diseño mecánico y peso
- Como no había espacio para el radar dentro del frame, se diseñó un soporte impreso en 3D para fijar la PCB del radar debajo del frame del dron
- También se diseñaron patas de aterrizaje para que el radar no tocara el suelo
- El diseño se hizo en Blender, y funciona suficientemente bien para piezas simples
- Todavía no se fabricó un enclosure impermeable, y se agregó material protector sobre la PCB por si fallaban las patas de aterrizaje
- La placa de antena se fija con dos pernos, lo que permite ajustar el ángulo
- La PCB del switch de polarización RX se dejó colgando sin fijarla al soporte, porque los cables SMA eran lo bastante rígidos
- Las patas de aterrizaje están compuestas por un carbon tube de 10 cm de diámetro y caps de TPU impresos en 3D
- El radar recibe alimentación directamente de la batería del dron a través de un splitter XT60
- Los pesos son los siguientes
- Dron sin batería: 752 g
- LiPo de 6 celdas 1300 mAh: 196 g
- LiPo de 6 celdas 2200 mAh: 322 g
- Sistema completo con la batería pequeña: 948 g
Formación de imágenes y procesamiento en GPU
- Para convertir las mediciones del radar en imágenes se usó matched filtering
- Para cada píxel de la imagen se genera una señal de referencia que reflejaría un objetivo en esa posición; luego se multiplica la señal medida real por el complex conjugate de la señal de referencia y se suma sobre todas las mediciones
- Si la señal medida coincide con la señal de referencia, las fases se alinean y la respuesta aumenta; si no coincide, los componentes de fase aleatoria se promedian y la respuesta queda baja
- El algoritmo usado es backprojection
- Es simple y no hace aproximaciones ni suposiciones sobre la geometría de vuelo
- Requiere una cantidad de cálculo muy grande
- Por ejemplo, crear una imagen de 1 km × 1 km con resolución de 0.3 m y 10,000 barridos requiere
111×10^9backprojections - Usar coordenadas polares permite mantener constante la resolución angular y mejorar la resolución cross-range cuanto más cerca esté del radar, reduciendo la cantidad de píxeles frente a una Cartesian grid
- En GPU modernas, este cálculo puede realizarse en menos de 1 segundo
- Un kernel CUDA simple calcula 220 mil millones de backprojections por segundo en una RTX 3090 Ti
- Como cada píxel puede calcularse en paralelo de forma independiente, se adapta bien a una implementación en GPU
Autofocus
- La precisión de posición de GPS e IMU por sí sola no era suficiente para producir imágenes de alta calidad, por lo que se necesitó un algoritmo de autofocus
- El phase gradient autofocus común es simple y rápido, pero en este caso no funcionó bien debido al haz de azimuth amplio y al radar baseline largo
- Se actualizó y mejoró el autofocus de backpropagation anterior en PyTorch
- El algoritmo funciona de la siguiente manera
- Forma una imagen de radar
- Calcula el gradient de la velocity de entrada
- Aplica clipping al learning rate para que el cambio de posición no supere un máximo predefinido
- Actualiza la velocity con un gradient descent optimizer
- Usar directamente la posición 3D no funcionó bien, porque cada posición tendía a moverse un poco en direcciones aleatorias; resultó mejor usar la velocity e integrarla para obtener la position
- También se incluyó un pequeño regularization term para que la posición optimizada no se alejara mucho de la posición original
- Este método no hace suposiciones sobre el sistema de radar, la escena ni la trayectoria de vuelo, pero como debe formar la imagen varias veces, es demasiado lento sin image formation rápida basada en GPU
- El algoritmo de autofocus está publicado en Github
Primeros resultados de medición SAR
- La misión se configuró previamente en ArduPilot Mission Planner
- El dron vuela automáticamente por waypoints
- Se configura un ROI para que la antena siempre apunte al área de interés
- Se inicia la medición del radar usando el comando digicam configure
- Para configurar el ROI según la dirección de la antena fue necesario parchear el firmware de ArduPilot
- El comportamiento predeterminado hace que la parte frontal del dron apunte al ROI
- El parche está disponible como pull request de ArduPilot en Github
- La primera escena fue un campo amplio, y la distancia hasta el bosque en la dirección de la antena era de aproximadamente 1.5 km
- El dron voló a 110 m de altitud, en línea recta unos 500 m, a 5 m/s
- La configuración del radar usó solo polarización VV, con longitud de barrido de 400 µs, ancho de banda de 500 MHz y PRF de 1 kHz
- Los range-compressed raw data no parecen una imagen
- Porque en cada barrido el haz amplio de la antena capta simultáneamente objetivos en varios ángulos
- A distancia cero aparece una fuerte TX-RX leakage
- A unos 100 m de distancia aparece la reflexión del suelo justo debajo
- Las reflexiones lejanas quedan en su mayoría por debajo del piso de ruido en barridos individuales, pero en la image formation se integran múltiples barridos y mejora el SNR
- La imagen SAR antes del autofocus permitía identificar rasgos del terreno, pero seguía estando borrosa
- Al aplicar 30 iteraciones de minimum entropy gradient optimization autofocus, la calidad de imagen mejoró mucho
- Es posible que 5 iteraciones hubieran sido suficientes, pero con más iteraciones la calidad mejoró un poco más
- Cada iteración debe calcular el forward/backward pass de backprojection, por lo que tarda varios minutos
- Al ampliar un parche de 300 × 300 m, la imagen posterior al autofocus reveló detalles de la superficie del campo, mientras que antes del autofocus estaba borrosa
- El resultado de phase gradient autofocus fue muy similar a la imagen sin autofocus, por lo que en este caso no funcionó bien
Medición polarimétrica completa
- En otro lugar también se realizó una medición usando las cuatro polarizaciones HH, HV, VH, VV
- El dron voló de forma autónoma una trayectoria lineal como antes, y el radar cambió rápidamente entre los cuatro estados del switch de polarización
- La configuración fue la siguiente
- Longitud de barrido: 200 µs
- PRF por polarización: 715 Hz
- Cantidad de barridos en la imagen: 51,200
- El resto de los parámetros fue igual que antes
- Las imágenes de las cuatro polarizaciones eran muy parecidas, pero las imágenes de polarización cruzada HV/VH por lo general eran más débiles que las reflexiones copolarizadas y tenían menor amplitud
- Al asignar distintas polarizaciones a los canales RGB se pueden ver con más facilidad las características de reflexión polarimétrica de cada objetivo
- El suelo toma un tono violeta, porque refleja VV y HH mejor que la polarización cruzada
- La misma tendencia se observa también en edificios y faroles al borde de la carretera
- El bosque refleja todas las polarizaciones casi por igual y se ve blanco
- Como no se corrigieron el radiation pattern de la antena ni las diferencias de pérdida entre estados del switch de polarización, algunas de las diferencias observadas podrían deberse al hardware
- Para mediciones polarimétricas más precisas se necesita calibration
- El área con puntos agrupados cerca de las coordenadas SAR
(200, 500)m parecía un jardín con árboles pequeños rodeado por una malla metálica - En el momento de la medición había algo de nieve en el suelo
Experimento VideoSAR
- En lugar de generar una imagen de alta resolución con un solo baseline largo, se puede sintetizar un video a partir de varias imágenes de baseline corto dentro de una medición larga
- El algoritmo de backprojection no requiere que la trayectoria de vuelo sea recta, así que se hizo volar el dron en una trayectoria octogonal y se orientó la antena hacia el centro del octágono
- Cada cuadro está compuesto por 1024 radar sweeps, y se superpone con el cuadro anterior en 512 sweeps
- Como la cantidad de sweeps por cuadro es menor que en la imagen completa, hay más ruido y la resolución angular también es menor
- El video está a aproximadamente 10× de velocidad, usa las cuatro polarizaciones y el método de colorización es el mismo que en la imagen SAR polarimétrica anterior
- Se aplicó autofocus por separado a cada cuadro, y no se alinearon los cuadros adyacentes, por lo que a veces parece temblar o saltar
- En las esquinas del octágono, la image formation es especialmente difícil porque hay que resolver con precisión tanto la posición along-range como la cross-range
- Los objetivos naturales, como el suelo y el bosque, se ven parecidos de un cuadro a otro, pero el puente y las líneas eléctricas muestran una reflexión fuerte cuando quedan a 90 grados respecto del radar
- El punto brillante que parece moverse en el puente es un glint de la baranda
- Debido a la falta de correspondencia entre los patrones de antena por polarización, un mismo objetivo puede verse de un color algo distinto en el beam center y en el edge
Altitud de vuelo y geometría de observación
- Sin permisos especiales, los drones pueden volar hasta una altitud máxima de 120 m
- El look angle típico de un SAR es de aproximadamente 10 a 50 grados
- Cuando el look angle se acerca a 90 grados, es decir, cuando mira casi verticalmente hacia abajo, la potencia reflejada es alta, pero la distancia de radar entre posiciones cercanas es casi la misma, por lo que la range resolution empeora
- Con un look angle bajo, la range resolution es buena, pero al ser bajo el grazing angle, disminuye la potencia reflejada que vuelve al radar
- Con un look angle extremadamente bajo, la potencia reflejada puede ser 10 a 20 dB menor que con un look angle típico cercano a 45 grados, lo que reduce la distancia máxima de observación
- A una altitud de 120 m, al observar a 2 km de distancia, el grazing angle es de apenas 3.4 grados
- En ese ángulo, un árbol de 10 m de altura genera una sombra de unos 170 m, y no se pueden ver las reflexiones del suelo detrás de objetos altos
- En todas las mediciones, el shadowing fue evidente, y en las mediciones polarimétricas completas hubo casos en los que solo se veían las partes superiores de edificios lejanos
Actualizaciones y resultado final
- En la actualización de octubre de 2025, el software de procesamiento de imágenes mejoró mucho, lo que permitió generar imágenes de mayor calidad
- Los detalles están recopilados en Synthetic aperture radar autofocus and calibration
- El dron SAR terminado puede hacer imaging al menos hasta 1.5 km, y se estima que podría llegar más lejos si vuela a mayor altitud
- El sistema pesa menos de 1 kg, incluyendo radar, dron y batería
- Puede capturar las cuatro polarizaciones HH, HV, VH y VV
- El minimum entropy autofocus basado en gradient pudo generar imágenes de buena calidad con un haz de antena amplio usando solo GPS no RTK e información de la IMU
- Los costos y el tiempo fueron los siguientes
- Dron: aprox. 200 EUR
- 2 PCB de radar: aprox. 600 EUR
- Tiempo de fabricación: unos 10 meses de tiempo libre después del trabajo
- La differentiable GPU image formation library está publicada en Github bajo licencia MIT
- También se publicó el esquema del circuito del radar
1 comentarios
Comentarios de Hacker News
Parece que la caída en el precio de los drones FPV se debe a que China está vendiendo cantidades enormes a ambos bandos de la guerra en Ucrania
Rusia y Ucrania consumen aproximadamente 100 mil unidades cada una por mes, y como la mayoría de los componentes se abastecen desde China, se generan economías de escala
Leí que últimamente Ucrania está produciendo muchos drones y aumentando su volumen de producción, y que también usan drones controlados por fibra óptica para evitar guerra electrónica/jamming
Desde la perspectiva de alguien que hace DIY, impresiona la complejidad de lo que implementó Henrik: tiene de todo, desde procesamiento de señales y hardware hasta aceleración por GPU y optimización de algoritmos
Ojalá hubiera algún premio en la comunidad de HN para logros tan extraordinarios
Como desarrollador aficionado, es un gran logro
Esta es la primera vez que realmente veo explicado un algoritmo SAR
En los proyectos SAR que había visto hasta ahora, esta parte la pasaban muy por encima
Me pregunto si alguien ha visto más material sobre esto, y quiero leer el paper enlazado: https://topex.ucsd.edu/rs/sar_summary.pdf
Al final, parece que con autofoco (autofocusing) se puede esquivar una buena parte de los problemas de posicionamiento, y también es la primera vez que veo esa parte
En los capítulos 3 y 4 del PDF de la tesis se explica cómo funcionan las matemáticas: https://github.com/stevesimmons/phd-thesis-radar-imaging
SAR = Synthetic Aperture Radar. El radar vuela en línea recta, y la rotación aparente de la superficie terrestre produce un corrimiento Doppler que permite obtener alta resolución azimutal (cross-range resolution)
ISAR = Inverse Synthetic Aperture Radar. El radar está fijo (por ejemplo, en tierra) y el objetivo (por ejemplo, un avión) se mueve; el movimiento relativo entre ambos produce una rotación del objetivo que, del mismo modo, permite obtener alta resolución azimutal mediante corrimiento Doppler
Personalmente, lo más fácil para mí fue entenderlo en el contexto de una antena de arreglo en fase común, aunque puede servir menos si ya no conoces ese principio
He visto muchas imágenes SAR de sistemas mucho más caros que no se ven tan bien como esta
El resultado aquí es realmente impresionante
Por eso uno lee Hacker News
Cada mes aparece una nueva publicación que me ayuda a mejorar mi sistema de defensa con misiles suburbano y a evitar que el perro del vecino vuelva a hacer sus necesidades en mi césped
Siempre había sido difícil mapear el terreno del vecindario para que el cohete encontrara al culpable exacto, pero ahora basta con usar un dron
Aquí me refiero a un sistema de defensa que tiene misiles, no a un sistema de defensa contra misiles. Eso sería absurdo
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...
Porque sabe dónde no está
De verdad vivimos en un mundo increíble
Es bien sabido que, en el condicionamiento animal, la retroalimentación inmediata es importante
Si se necesitara una antena de 100 m, ¿no se podría coordinar varios drones para formar algo parecido a una trayectoria parabólica de 100 m?
Si no hubiera interferencia de GPS, la sincronización podría ser posible, pero de algún modo habría que intercambiar los componentes de señal cruda entre todas las plataformas
En ese caso no se necesitaría en absoluto una disposición parabólica; bastaría con ajustar la fase de cada unidad según la disposición real
Este enfoque es un área que sí se estudia, sobre todo en frecuencias muy bajas de 1 a 100 MHz. En ese rango, los problemas anteriores se simplifican mucho, aunque para obtener directividad podría hacer falta una antena enorme, de escala kilométrica
La afirmación de que “un radar de canal único solo puede medir la distancia al objetivo y no puede detectar el ángulo del objetivo” probablemente sea cierta en ese caso de uso específico
Pero las antenas parabólicas y las aperturas de guía de onda ranurada existen desde hace mucho tiempo