Tái tạo hình ảnh độ phân giải cao sử dụng hệ thống radar fmcw khẩu độ tổng hợp ở bước sóng milimet

ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP HCM KHOA NGUYỄN CAO HỒNG PHÚC TÁI TẠO HÌNH ẢNH ĐỘ PHÂN GIẢI CAO SỬ DỤNG HỆ THỐNG RADAR FMCW KHẨU ĐỘ TỔNG HỢP Ở BƯỚC SÓNG MILIMET Chuyên ngành: K thu t Vi n Thông Mã s : 8520208 LUẬN VĂN THẠC SĨ TP.HỒ CHÍ MINH, tháng n m 2022 Cơng trình hoàn thành tại: Trường Đại học Bách Khoa - ĐHQG-HCM Cán hướng dẫn khoa học: TS Trịnh Xuân Dũng Cán chấm nhận xét 1: GS.TS Lê Tiến Thường Cán chấm nhận xét 2: PGS.TS Võ Nguyễn Quốc Bảo Luận văn thạc sĩ bảo vệ Trường Đại học Bách Khoa, ĐHQG Tp.HCM ngày 04 tháng 07 năm 2022 Thành phần Hội đồng đánh giá luận văn thạc sĩ gồm: Chủ tịch Hội đồng: PGS.TS Đỗ Hồng Tuấn Thư ký Hội đồng: TS Võ Quế Sơn Phản biện 1: GS.TS Lê Tiến Thường Phản biện 2: PGS.TS Võ Nguyễn Quốc Bảo Ủy viên: PGS.TS Trần Trung Duy Xác nhận Chủ tịch Hội đồng đánh giá luận văn Trưởng Khoa quản lý chuyên ngành sau luận văn sửa chữa CHỦ TỊCH HỘI ĐỒNG TRƯỞNG KHOA ĐIỆN-ĐIỆN TỬ i ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP.HCM TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM Độc lập - Tự - Hạnh phúc NHIỆM VỤ LUẬN VĂN THẠC SĨ Họ tên học viên: Nguyễn Cao Hồng Phúc MSHV: 1970074 Ngày, tháng, năm sinh: 09/02/1996 Nơi sinh: TP.HCM Chuyên ngành: Kỹ Thuật Viễn Thông Mã số: 8520208 I TÊN ĐỀ TÀI: Tái tạo hình ảnh độ phân giải cao sử dụng hệ thống radar FMCW độ tổng hợp bước sóng milimet (Tên tiếng anh: High resolution mmWave imaging using FMCW synthetic aperture radar) II NHIỆM VỤ VÀ NỘI DUNG: Nghiên cứu hệ thống Radar FMCW ứng dụng hệ thống để đo đạc thông tin khoảng cách, vận tốc hướng tương đối hệ thống radar vật thể trước hệ thống Đánh giá hiệu hệ thống (sai số, giới hạn hoạt động, ) Xây dựng giải thuật tính khoảng cách, vận tốc, góc đến vật thể Mơ Matlab với liệu giả lập liệu thực từ module phần cứng mmWave Radar Nghiên cứu giải thuật tái tạo hình ảnh sử dụng hệ thống Radar độ tổng hợp (Synthetic Aperture Radar - SAR), đánh giá hiệu quả, độ phân giải, tầm hoạt động, giải thuật phụ thuộc hiệu giải thuật vào thông số hệ thống Radar đề xuất phương pháp cải tiến hiệu giải thuật có Xây dựng giải thuật giả lập tín hiệu sau trộn tần hệ thống Radar, kết hợp với giải thuật tái tạo hình ảnh SAR để hồn thiện tồn hệ thống mơ tái tạo hình ảnh Radar độ tổng hợp Nghiên cứu khả triển khai thực hóa hệ thống Radar tái tạo hình ảnh SAR sử dụng module phần cứng Radar mmWave robot trục XY III NGÀY GIAO NHIỆM VỤ: 22/02/2021 IV NGÀY HOÀN THÀNH NHIỆM VỤ: 13/06/2022 V CÁN BỘ HƯỚNG DẪN: TS Trịnh Xuân Dũng Tp HCM, ngày 13 tháng 06 năm 2022 CÁN BỘ HƯỚNG DẪN CHỦ NHIỆM BỘ MÔN ĐÀO TẠO TRƯỞNG KHOA ĐIỆN-ĐIỆN TỬ ii LỜI CẢM ƠN Lời đầu tiên, xin gửi lời cảm ơn chân thành sâu sắc đến TS Trịnh Xuân Dũng, người Thầy - vô nhiệt huyết, tận tâm nguồn kiến thức tuyệt vời - hướng dẫn giúp đỡ tơi suốt q trình thực luận văn thạc sĩ Thầy đồng hành hỗ trợ từ năm tháng đại học đến Trong suốt quãng thời gian ấy, Thầy không truyền đạt kiến thức chuyên môn đến tơi, mà Thầy cịn chia sẻ với tơi học sống thật chân tình vơ quý báu Tôi xin gửi lời cảm ơn đến quý Thầy Khoa Điện - Điện Tử hướng dẫn nhiệt huyết qua môn học từ lúc Đại học Cao học, dù dù nhiều góp phần củng cố bồi đắp kiến thức để tơi có khả hồn thành luận văn Bên cạnh đó, anh em bạn bè gần xa hỗ trợ mặt kỹ thuật trình thực đề tài luận văn xin ghi nhớ! Tôi xin gửi lời cảm ơn đến môn Viễn Thông, khoa Điện - Điện Tử, trường Đại học Bách Khoa - ĐHQG TP HCM hỗ trợ tơi có điều kiện sở vật chất phịng thí nghiệm, phịng học để tơi hồn thành luận văn cách tốt nhất! Luận văn thực hoàn cảnh vô đặc biệt, mà suốt năm qua (2019-2022) dịch bệnh COVID-19 xảy làm đảo lộn sống biết người chúng ta, hoành hành khắp giới Ảnh hưởng đến nhiều mặt xã hội, đặc biệt Việt Nam thân yêu Tuy gặp nhiều khó khăn, thật may mắn phút việc dần ổn trước! Đây kỷ niệm khó quên quãng thời gian học tập trường Đại học Bách Khoa Thật hạnh phúc hãnh diện học tập trải nghiệm nhiều điều mái trường này! Xin cảm ơn gia đình lớn Bách Khoa nhiều! Tp Hồ Chí Minh, ngày 16 tháng 06 năm 2022 Nguyễn Cao Hồng Phúc iii TÓM TẮT Nghiên cứu triển khai ứng dụng cơng nghệ sóng mmWave dải tần 77 Ghz đến 81 Ghz hệ thống mô-đun FMCW radar hãng Texas Instrument (TI) đề tài thú vị nhiều thách thức Đầu tiên, yếu tố ảnh hưởng đến việc tái tạo hình ảnh 2D vật mục tiêu hệ thống cân nhắc nhận định Tiếp theo, phần lý thuyết tảng công nghệ điều chế tần số sóng liên tục FMCW (Frequency-Modulated Continuous-Wave) nghiên cứu phân tích qua đại lượng quan trọng khoảng cách, vận tốc góc đến Bên cạnh đó, việc tìm hiểu thành phần cấu tạo chế hệ thống radar FMCW qua mô-đun phần cứng hãng TI đề cập kĩ thuật hỗ trợ (SISO/SIMO-SAR) cho việc quét vật tái tạo ảnh Với mục tiêu nắm bắt rõ lý thuyết nghiên cứu, việc xây dựng liệu mơ giải thuật phân tích liệu triển khai đánh giá chi tiết luận văn Các thí nghiệm với liệu mô liệu thật thông qua việc đo vật thực để đánh giá thông qua đại lượng khoảng cách, vận tốc góc đến vật mục tiêu đến hệ thống radar Ngoài ra, luận văn tiến đến việc nghiên cứu giải thuật tái tạo ảnh, thực thử nghiệm đánh giá mức độ tin cậy giải thuật lý thuyết sở thông qua việc tự triển khai thuật tốn liệu mơ tín hiệu sau trộn tần (IF signals) MATLAB Việc đánh giá mô thực thành công, bước triển khai thực hệ thống thực tự động hóa cho việc quét vật thu thập liệu thực Sau cùng, liệu thô thu thập xử lý chuẩn hóa thành định dạng liệu phù hợp phục vụ cho việc tái tạo hình ảnh 2D vật thể mục tiêu giải thuật Sự phân tích đánh giá kết thực nghiệm đề cập chi tiết Bên cạnh đó, ưu điểm, mặt hạn chế hướng phát triển tương lai nêu rõ luận văn iv ABSTRACT Researching and implementing applications of mmWave technology in the 77 Ghz to 81 Ghz frequency band on the Texas Instrument (TI) FMCW radar module system is an interesting and challenging topic First, the factors affecting the 2D image reconstruction of the target object by the system are considered and identified Next, the theoretical foundation of FMCW (Frequency-Modulated Continuous-Wave) technology is studied and analyzed through important quantities of range, velocity and angle of arrival In addition, learning about FMCW radar system components and mechanisms through TI hardware modules is also mentioned as well as supporting techniques (SISO/SIMO-SAR) for object scanning and image reconstruction With the goal of better grasping the studied theories, the construction of simulation data and algorithms to analyze those data are also deployed and evaluated in detail in this thesis Experiments with simulated data and real data through object measurement are also carried out to evaluate through the quantities of range, velocity and angle of arrival of the target object to the radar system In addition, this thesis proceeds to study image reconstruction algorithms, perform tests to evaluate the reliability of algorithms and basic theory through self-implementation of algorithms and simulated data right after the mixer (IF signals) on MATLAB The simulation evaluation is successful, the next step is to implement a real system automation for object scanning and data collection has been implemented Finally, the collected raw data is processed and normalized into a suitable data format for 2D image reconstruction of the target object by the algorithms The analysis and evaluation of experimental results are also covered in detail Besides, the advantages, limitations and future development directions are also clearly stated in this thesis v LỜI CAM ĐOAN Tôi tên Nguyễn Cao Hồng Phúc, học viên cao học chun ngành Kỹ thuật Viễn Thơng, khóa 2019, Trường Đại Học Bách Khoa - Đại Học Quốc Gia TP.HCM Tôi xin cam đoan nội dung sau thật: - Cơng trình nghiên cứu hồn tồn tơi thực hướng dẫn TS Trịnh Xuân Dũng - Các tài liệu trích dẫn luận văn tham khảo từ nguồn thực tế, uy tín độ xác cao - Các số liệu kết thực nghiệm thực cách độc lập hồn tồn trung thực Tp Hồ Chí Minh, ngày 16 tháng 06 năm 2022 Nguyễn Cao Hồng Phúc vi Mục lục vii Mục lục Danh sách hình vẽ x Danh sách bảng xiii Từ viết tắt xiv MỞ ĐẦU 1.1 Đặt vấn đề nghiên cứu 1.2 Mục tiêu nhiệm vụ luận văn 1.2.1 Mục tiêu 1.2.2 Nhiệm vụ luận văn Đối tượng phạm vi nghiên cứu 1.3.1 Đối tượng nghiên cứu 1.3.2 1.3 Phạm vi nghiên cứu 1.4 Phương pháp nghiên cứu 1.5 Bố cục luận văn 1.6 Các báo hoàn thành luận văn TỔNG QUAN CÁC VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU VÀ CƠ SỞ LÝ THUYẾT LIÊN QUAN 2.1 2.2 Hệ thống tái tạo hình ảnh 2D SAR mm-Wave Radar 2.1.1 Tổng quan 2.1.2 Các yếu tố cần quan tâm xây dựng hệ thống tái tạo ảnh độ phân giải cao 2.1.2.1 Tính xác ổn định hệ thống dịch chuyển vị trí radar 2.1.2.2 Mức độ phức tạp hệ thống 2.1.2.3 Khối lượng liệu cần thu thập xử lý Cơng nghệ Radar điều chế tần số sóng liên tục FMCW (Frequency-Modulated ContinuousWave) 2.2.1 Tổng quan công nghệ Radar FMCW 2.2.2 Cấu tạo chế hệ thống Radar FMCW 2.2.2.1 Bộ phát sóng 2.2.2.2 Bộ thu sóng 10 2.2.2.3 Bộ xử lý lưu trữ tín hiệu 11 2.2.3 Lý thuyết tảng Radar FMCW 12 2.2.3.1 Lý thuyết ước lượng khoảng cách 12 2.2.3.2 Lý thuyết ước lượng vận tốc 15 vii 2.2.3.3 Lý thuyết ước lượng góc đến 19 Hệ thống SISO/SIMO/MISO/MIMO-SAR Radar 22 2.2.4.1 Hệ thống SISO - SIMO - MISO - MIMO Radar 22 2.2.4.2 Kĩ thuật độ tổng hợp SAR (Synthetic Aperture Radar) 23 Kết luận chương 23 2.2.4 2.3 XÂY DỰNG DỮ LIỆU MÔ PHỎNG VÀ GIẢI THUẬT PHÂN TÍCH KHOẢNG CÁCH, VẬN TỐC, GĨC ĐẾN CỦA VẬT THỂ TRÊN MATLAB 25 3.1 Mục tiêu 25 3.2 Tổng quan module IWR1642BOOST DCA1000 25 3.2.1 Tổng quan module IWR1642BOOST 25 3.2.2 Tổng quan module DCA1000 26 3.2.3 Định dạng liệu radar 28 3.2.3.1 Định dạng liệu radar gửi từ DCA1000EVM đến máy tính 28 3.2.3.2 3.3 3.4 Định dạng liệu radar để phân tích 28 Phương pháp xây dựng liệu mô đầu cuối hệ thống Radar FMCW 29 3.3.1 Tính tốn tham số tín hiệu 29 3.3.2 Xây dựng mô hình tín hiệu 30 3.3.3 Lưu đồ giải thuật liệu mô 31 3.3.4 Triển khai giải thuật MATLAB 31 Phương pháp phân tích liệu mô 33 3.4.1 Q trình tính khoảng cách thơng qua tần số 33 3.4.2 Xử lý pha ban đầu tính tốn vận tốc, góc đến 36 3.4.2.1 Tính tốn vận tốc 39 3.4.2.2 Tính tốn góc đến 39 Lưu đồ giải thuật phương pháp phân tích liệu mô 40 3.4.3 3.5 3.6 Kết thực nghiệm đánh giá 40 3.5.1 Một vật trước radar chuyển động dọc theo phương vật radar 40 3.5.2 Nhiều vật trước radar có vận tốc khác nhau, góc đến 40 3.5.3 Vật thực trước radar có vị trí trực diện đứng n 44 Kết luận chương 46 NGHIÊN CỨU GIẢI THUẬT TÁI TẠO ẢNH VÀ XÂY DỰNG GIẢI THUẬT GIẢ LẬP TÍN HIỆU SAU BỘ TRỘN TẦN CỦA HỆ THỐNG RADAR 47 4.1 Giải thuật tái tạo hình ảnh 2D sử dụng SAR mm-Wave Radar 47 4.1.1 Tín hiệu cặp ăng-ten thu-phát (monostatic transceiver - SISO) 48 4.1.2 Giải thuật tái tạo hình ảnh sử dụng K-Interpolation với liệu SAR 51 4.1.3 Giải thuật tái tạo hình ảnh sử dụng Matched Filter với liệu SAR 53 4.1.4 Độ phân giải hình ảnh 53 4.2 Giải thuật giả lập tín hiệu sau trộn tần 55 4.3 Thực nghiệm đánh giá 55 4.4 Kết luận chương 58 HIỆN THỰC HÓA HỆ THỐNG RADAR TÁI TẠO HÌNH ẢNH SAR SỬ DỤNG HAI PHƯƠNG PHÁP K-INTERPOLATION VÀ MATCHED FILTER 60 5.1 Tổng quan mơ hình tồn hệ thống tái tạo hình ảnh vật 60 5.1.1 60 Mơ hình phần cứng viii MỤC LỤC 5.2 5.3 5.1.2 Mơ hình phần mềm tích hợp vào hệ thống Triển khai xây dựng hệ thống thực quét vật tái tạo ảnh 5.2.1 Xây dựng chuẩn hóa liệu thu thập 5.2.2 Thực quét vật thật trực diện 5.2.3 Phân tích đánh giá kết thực Kết luận chương KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG NGHIÊN CỨU KẾ 6.1 Kết luận chung 6.1.1 Các công việc thực 6.1.2 Những hạn chế luận văn 6.2 Hướng phát triển TIẾP 60 62 62 63 64 67 68 68 68 69 69 DANH MỤC CÁC CƠNG TRÌNH KHOA HỌC 71 Tài liệu tham khảo 78 Phụ lục 1: Code Matlab xử lý chuyển đổi liệu thô thành liệu 3-D datacube 81 Phụ lục 2: Code Matlab khởi tạo tín hiệu mơ sau trộn tần 85 Phụ lục 3: Code Matlab giải thuật dùng K-Interpolation Matched Filter cho tái tạo 90 ảnh từ liệu 3-D datacube Phụ lục 4: Code MATLAB tạo liệu mô phân tích khoảng cách, vận tốc, góc 98 đến vật Phụ lục 5: Hình ảnh thí nghiệm đo đạc với board IWR1642BOOST DCA1000EVM 104 môi trường thật LÝ LỊCH TRÍCH NGANG 109 ix KẾT LUẬN CHUNG, HƯỚNG PHÁT TRIỂN mesh( xRangeT , yRangeT , abs ( f l i p l r ( sarImage ) ) , ’ FaceColor ’ , ’ i n t e r p ’ , ’ L i n e S t y l e ’ , ’ none ’ ) ; % mesh ( ycolumn , xrows , a b s d a t a v a l u e s a t t h i s p o i n t ) view ( ) colormap ( ’ j e t ’ ) ; xlabel ( ’ H o r i z o n t a l ␣ (mm) ’ ) ylabel ( ’ V e r t i c a l ␣ (mm) ’ ) t i t l e F i g u r e = "SAR Image ❂ Using S t o l t I n t e r p o l a t i o n " ; title ( titleFigure ) end %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% USE MATCHED FILTER %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% function sarImage = reSARimage_MatchedFilter ( sarData , m a t c h e d F i l t e r , xStepM , yStepM , xySiz % Example f u n c t i o n c a l l s , s e e d e t a i l s b e l o w % sarImage = reSARimage_MatchedFilter ( sarData , m a t c h e d F i l t e r , 0 / , , 0 ) ; % Variables % This code c r e a t e s SAR Image f o r t h e f o l l o w i n g s c e n a r i o : % sarData : n V e r t i c a l x n H o r i z o n t a l 2❂D SAR Data % m a t c h e d F i l t e r : n V e r t i c a l x n H o r i z o n t a l 2❂D Matched F i l t e r % xStepM : measurement s t e p s i z e a t x ( h o r i z o n t a l ) a x i s i n mm ( o n l y used f o r d a t a d i s p l % yStepM : measurement s t e p s i z e a t y ( v e r t i c a l ) a x i s i n mm ( o n l y used f o r d a t a d i s p l a y % xyS izeT : Ta rget s i z e i n mm ( o n l y used f o r d a t a d i s p l a y ) %% sarData s h o u l d be i n f o l l o w i n g forma t % yPointM x xPointM [ yPointM , xPointM ] = s i z e ( sarData ) ; disp ( [ yPointM , xPointM ] ) ; [ yPointF , xPointF ] = s i z e ( m a t c h e d F i l t e r ) ; disp ( [ yPointF , xPointF ] ) ; %% E q u a l i z e Dimensions o f sarData and Matched F i l t e r w i t h Zero Padding %❂ FOR IMAGE MATCHED 30/10/2021 i f ( xPointF > xPointM ) % Add z e r o t o p r e and p o s t m a t r i x t o e q u a l i z e 512 d a t a %❂ b a s e d on matched f i l t e r % Add z e r o t o p r e m a t r i x t o x dimension sarData = padarray ( sarData , [ f l o o r ( ( xPointF ❂xPointM ) / ) ] , , ’ p r e ’ ) ; disp ( sarData ) ; sarData = padarray ( sarData , [ c e i l ( ( xPointF ❂xPointM ) / ) ] , , ’ p o s t ’ ) ; disp ( sarData ) ; else m a t c h e d F i l t e r = padarray ( m a t c h e d F i l t e r , [ f l o o r ( ( xPointM❂xPointF ) / ) ] , , ’ p r e ’ ) m a t c h e d F i l t e r = padarray ( m a t c h e d F i l t e r , [ c e i l ( ( xPointM❂xPointF ) / ) ] , , ’ p o s t ’ ) end 95 i f ( yPointF > yPointM ) % Add z e r o t o p r e and p o s t m a t r i x t o e q u a l i z e 512 d a t a %❂ b a s e d on matched f i l t e r % Add z e r o t o p r e m a t r i x t o y dimension sarData = padarray ( sarData , [ f l o o r ( ( yPointF ❂yPointM ) / ) ] , , ’ p r e ’ ) ; sarData = padarray ( sarData , [ c e i l ( ( yPointF ❂yPointM ) / ) ] , , ’ p o s t ’ ) ; else m a t c h e d F i l t e r = padarray ( m a t c h e d F i l t e r , [ f l o o r ( ( yPointM❂yPointF ) / ) ] , , ’ p r e ’ ) ; m a t c h e d F i l t e r = padarray ( m a t c h e d F i l t e r , [ c e i l ( ( yPointM❂yPointF ) / ) ] , , ’ p o s t ’ ) ; end %% E x p l a i n d a t a m a t r i x : w i t h T i s d a t a o f Y x X d a t a % 00000000000000000000000000000000000000000 % 00000000000000000000000000000000000000000 % 0000000000000TTTTTTTTTTT00000000000000000 % 0000000000000TTTTTTTTTTT00000000000000000 % 0000000000000TTTTTTTTTTT00000000000000000 % 00000000000000000000000000000000000000000 % 00000000000000000000000000000000000000000 %% Crea t e SAR Image sarDataFFT = f f t ( sarData ) ; matchedFilterFFT = f f t ( m a t c h e d F i l t e r ) ; sarImage = f f t s h i f t ( i f f t ( sarDataFFT ✯ matchedFilterFFT ) ) ; % ✯ %❂ by e l e m e n t m u l t i p l i c a t i o n t h i s mean e l e m e n t %% D e f i n e Ta rget Axis [ yPointT , xPointT ] = s i z e ( sarImage ) ; % Get dimension o f sarImage disp ( [ yPointT , xPointT ] ) ; xRangeT = xStepM ✯ ( ❂ ( xPointT ❂ 1)/2 : ( xPointT ❂ ) / ) ; % xStepM i s i n mm yRangeT = yStepM ✯ ( ❂ ( yPointT ❂ 1)/2 : ( yPointT ❂ ) / ) ; % yStepM i s i n mm %% Crop t h e Image f o r R e l a t e d Region indXpartT = xRangeT>(❂ xySizeT / ) & xRangeT(❂ xySizeT / ) & yRangeT ( mirro r ) y_shift = f f t s h i f t (y ) ; y_shift_pos _fre q = y _ s h i f t (L/2+1:end ) ; y_shift_pos _fre q ( : end ) = y_s hift_pos _fre q ( : end ) ✯ ; %Get a b s o l u t e v a l u e y_abs = abs ( y_s hift_pos_fre q /L ) ;%a b s ( y _ s h i f t _ p o s _ f r e q /L);% a b s ( y _ s h i f t _ p o s _ f r e q /L ) ; y_abs ( y_abs < t o l ) = ; Fv = linspace ( , , f i x ( t / ) ) ✯ ( 0 0 0 / ) ; % Frequency Vector ( For ’ p l o t ’ C a l l ) I v = : length ( Fv ) ; % e d i t e d 06/06/2022 % e d i t e d 06/06/2022 y_abs_expand = reshape ( [ y_abs ; zeros ( s i z e ( y_abs ) ) ] , , [ ] ) ; % f i g u r e ( ’Name ’ , ’FFT’ , ’ NumberTitle ’ , ’ o f f ’ ) ; % p l o t ( Fv , y_abs ( I v ) ) ; % e d i t e d 06/06/2022 o l d p l o t ( y_abs ) ; % t i t l e ( [ ’FFT Chirp ’ , num2str ( i ) , ’ , RX’ , num2str ( j ) ] ) ; % x l a b e l ’ Frequency ( Hz ) ’;% e d i t e d 06/06/2022 % ylabel ’| y | ’; % grid ; %%%%% Below t o f i n d i n d e x f r e q u e n c y %%%%%%% f i g u r e ( ’Name ’ , ’FFT ’ , ’ NumberTitle ’ , ’ o f f ’ ) ; 100 KẾT LUẬN CHUNG, HƯỚNG PHÁT TRIỂN plot ( y_abs_expand ) ; % e d i t e d 06/06/2022 t i t l e ( [ ’FFT␣ Chirp ’ , num2str ( i ) , ’ , ␣RX ’ , num2str ( j ) ] ) ; xlabel ’ Frequency ␣ Index ’ ;% e d i t e d 06/06/2022 ylabel ’ | y | ’ ; grid ; %%%%%%%%%%%%%%%%%% CALCULATE RANGE, VELOCITY AND ANGLE %%%%%%%%%%%%%%% function [ RangeMap , VelocityMap , AoAMap ] = RangeFFT ( frame ) %Load r a d a r params load ( ’ param ’ , ’ dmax ’ , ’ d r e s ’ , ’ Fs ’ , ’L ’ , ’ Chirp ’ , ’ S ’ , ’ Tc ’ , ’ T I n t e r C h i r p ’ ) ; %I n i t r a d a r params %Fs = 0 0 0 ; %L = ; %Chirp = ; %S = 15 ✯ 10^12; c = 3✯10^8; %dmax = ; %d r e s = ; lambda = 0 ; %Tc = 50 ✯ 10^( ❂ 6); RX = ; tol = 0.5; %I n i t RangeMap RangeMap = zeros ( Chirp , dmax/ d r e s ) ; %FFT t r a n s f o r m a t i o n o f Chirp o f Frame t o f i n d Fs , t h e t a f or i = : Chirp f or j = :RX %Cal FFT f o r each Chirp y = f f t ( frame ( j ,1+L ✯ ( i ❂ 1):L ✯ i ) ) ; % figure , % p l o t ( y , ❂L / : L/2 ❂ 1); % Updated 10/05/2022 %P r o c e s s t o g e t p o s i t i v e p a r t > ( mirro r ) y_shift = f f t s h i f t (y ) ; % figure , % p l o t ( y _ s h i f t , ❂L / : L/2 ❂ 1); % Updated 10/05/2022 y_shift_pos _fre q = y _ s h i f t (L/2+1:end ) ; % figure , % p l o t ( y _ s h i f t _ p o s _ f r e q , : ) ; % Updated 10/05/2022 y_shift_pos _fre q ( : end ) = y_s hift_pos _fre q ( : end ) ✯ ; %Get a b s o l u t e v a l u e y_abs = abs ( y_s hift_pos _fre q /L ) ; 101 y_abs ( y_abs < t o l ) = ; % figure , % p l o t ( y_abs ) ; % Updated 10/05/2022 %Cal t h e t a y_shift_pos _fre q ( abs ( y_s hift_pos _fre q ) < t o l ) = ; y_theta = angle ( y_s hift_pos _fre q ) ; %Find F_beat o f s i g n a l y_abs_expand = reshape ( [ y_abs ; zeros ( s i z e ( y_abs ) ) ] , , [ ] ) ; [ ~ , f _ f f t _ p o s ] = f i n d p e a k s ( y_abs_expand , ’ Thre s ho ld ’ , e ❂ 4); f _ f f t = ( ( f_fft_pos ❂ 1)/2)/L ✯ Fs ; %Find t h e t a o f s i g n a l t h e t a _ f f t = y_theta ( ( ( f_fft_pos ❂ 1)/2)+1); %Cal d i s t a n c e d = f _ f f t ✯c /(2✯S ) ; %Find p o s i t i o n i n d e x t o s a v e d_pos = round ( d/ d r e s ) ; %Save t h e t a t o d_pos p o s i t i o n RangeMap ( i , d_pos , j ) = t h e t a _ f f t ; end end %Cal a n g l e d i f f e r e n c e bet w e en C h i r p s and Cal V e l o c i t y delta_theta_map = a n g d i f f ( RangeMap ) ; VelocityMap = delta_theta_map ✯ lambda / ( ✯ pi ✯ Tc ) ; %Angle o f A r r i v a l map %Rearrange row and page o f 3❂D d a t a ( hang va t r a n g ) RangeMap_alpha = permute ( RangeMap , [ ] ) ; %Cal d e l t a _ a l p h a on RangeMap_alpha delta_alpha_map = a n g d i f f ( RangeMap_alpha ) ; %Cal AoA AoAMap = a s i n d ( delta_alpha_map / pi ) ; end %%%%%%%%%%%%%%%%% PLOT RANGE, VELOCITY AND ANGLE %%%%%%%%%%%%%% function plot_map_image (RM,VM,AM) ; f i g u r e ( ’Name ’ , ’ 2D␣ images ␣ o f ␣Maps ’ , ’ NumberTitle ’ , ’ o f f ’ ) ; subplot ( , , ) ; imagesc (RM( : , : , ) ) 102 KẾT LUẬN CHUNG, HƯỚNG PHÁT TRIỂN colorbar ylabel ’ Chirp ’ ; t i t l e ( ’ RangeMap , ␣RX1 ’ ) ; set ( gca , ’ x t i c k ’ , : 2 ) ; grid subplot ( , , ) ; imagesc (VM( : , : , ) ) colorbar ylabel ’ Chirp ␣ p a i r ’ ; t i t l e ( ’ VelocityMap , ␣RX1 ’ ) ; set ( gca , ’ x t i c k ’ , : 2 ) ; grid subplot ( , , ) ; imagesc (AM( : , : , ) ) colorbar xlabel ’ D i s t a n c e ␣ i n d e x ’ ; ylabel ’RX␣ p a i r ’ ; t i t l e ( ’AoAMap␣ a l o n g ␣RX, ␣ Chirp ␣1 ’ ) ; set ( gca , ’ x t i c k ’ , : 2 ) ; grid 103 Phụ lục 5: Hình ảnh thí nghiệm đo đạc với board IWR1642BOOST DCA1000EVM môi trường thật THỬ NGHIỆM BÀI ĐO TRONG HAI MÔI TRƯỜNG KHÁC NHAU Thiết bị: board radar IWR1642, board DCA1000 đọc liệu từ board radar, PC, chân chống radar vật thể kim loại Bảng thơng số thiết lập Hình 1, 2, 3, Hình 1: Bảng thơng số thí nghiệm Mơi trường 1: khn viên hẹp, có nhiều vật cản khác xung quanh Thể qua Hình 5, 6, Kết đo đạc sử dụng mmWave GUI (trường hợp khoảng cách 100cm): Môi trường 2: khuôn viên rộng, có vật cản khác xung quanh Thể qua Hình 8a, 8b, 8c Kết đo đạc sử dụng mmWave GUI (trường hợp khoảng cách 150cm): 104 KẾT LUẬN CHUNG, HƯỚNG PHÁT TRIỂN Hình 2: Giao diện ban đầu mmWave GUI Hình 3: Giao diện thơng số quan trọng 105 Hình 4: Các mục lưu ý điều chỉnh thơng số Hình 5: Mơi trường 106 KẾT LUẬN CHUNG, HƯỚNG PHÁT TRIỂN Hình 6: Kết MT1 mmWave GUI-1 Hình 7: Kết MT1 mmWave GUI-2 107 (b) Môi trường - 150cm (a) Môi trường (c) Kết MT2 mmWave GUI Hình 8: Thực nghiệm mơi trường (MT2) 108 LÝ LỊCH TRÍCH NGANG Họ tên: Nguyễn Cao Hồng Phúc Ngày, tháng, năm sinh: 09/02/1996 Nơi sinh: TP Hồ Chí Minh E-mail liên lạc: phucjosephnguyen@gmail.com nchphuc.sdh19@hcmut.edu.vn Địa liên lạc: 50 đường 4, KP4, P Linh Chiểu, TP Thủ Đức, HCM QUÁ TRÌNH ĐÀO TẠO a Đại học Nơi đào tạo: Trường Đại học Bách Khoa - ĐHQG TP.HCM Ngành học: Điện tử - Viễn thơng (Hệ quy - CT Tiên Tiến) Điểm trung bình tích lũy: 7.76 loại Khá Thời gian đào tạo từ 09/2014 đến 04/2019 b Sau đại học Nơi đào tạo: Trường Đại học Bách Khoa - ĐHQG TP.HCM Ngành học: Kĩ Thuật Viễn Thông (Hướng nghiên cứu) Điểm trung bình tích lũy tồn khóa: 8.05 loại Giỏi Thời gian đào tạo từ 09/2019 đến 06/2022 QUÁ TRÌNH CƠNG TÁC a Thực tập Tổng Cơng Ty Cơng Nghiệp Sài Gịn (CNS) Vị trí: Thực tập sinh Thời gian công tác từ 07/2018 đến 08/2018 b Keppel Land Vietnam Vị trí: Chuyên viên tập (MAP Trainee) Thời gian công tác từ 02/2019 đến 05/2019 c Đại học Bách Khoa TPHCM Vị trí: Làm việc nghiên cứu khoa học Thời gian công tác từ 06/2019 đến 06/2021 d WOSS Vị trí: Kĩ sư nghiên cứu phát triển hệ thống phần mềm Thời gian công tác từ 06/2021 đến 109 ... thuật tái tạo hình ảnh SAR để hồn thiện tồn hệ thống mơ tái tạo hình ảnh Radar độ tổng hợp Nghiên cứu khả triển khai thực hóa hệ thống Radar tái tạo hình ảnh SAR sử dụng module phần cứng Radar mmWave... hệ thống Radar tái tạo hình ảnh SAR sử dụng module phần cứng Radar mmWave robot trục XY 1.2.2 Nhiệm vụ luận văn Nghiên cứu giải thuật, xây dựng hệ thống tái tạo hình ảnh độ phân giải cao sử dụng. .. Chương TỔNG QUAN CÁC VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU VÀ CƠ SỞ LÝ THUYẾT LIÊN QUAN 2.1 2.1.1 Hệ thống tái tạo hình ảnh 2D SAR mm-Wave Radar Tổng quan Việc tái tạo hình ảnh độ phân giải cao sử dụng radar sóng milimet