Hardware-beschleunigte eingebettete SAR -Prozessoren für Echtzeit FMCW -Radar Anwendungen

Jonas Wagner, Jan Barowski, Tobias Kalb, Diana Göhringer, Ilona Rolfes

Klein­heu­ba­cher Ta­gung 2017, U.R.S.I. Lan­des­aus­schuss in der Bun­des­re­pu­blik Deutsch­land e.V., Mil­ten­berg, Ger­ma­ny, Sep 25-27, 2017


Abstract

Auf Basis des synthetischen Apertur-Radars (SAR) können aus einer Vielzahl von Entfernungsmessungen, die ein Radar zur Verfügung stellt, Informationen über die genaue Position und die geometrische Form betrachteter Ziele errechnet werden. Somit können zwei- oder dreidimensionale Darstellungen der Umgebung erstellt werden. Die bekannteste SAR-Anwendung ist die hochauflösende dreidimensionale Vermessung ganzer Landstriche, die von Satelliten oder Flugzeugen aus erfolgt. Andere Systeme sind auf die Anwendung in kleineren Dimensionen spezialisiert und werden beispielsweise für Sicherheitsüberprüfungen von Briefen, Paketen oder Flugpassagieren eingesetzt. In diesem Beitrag wird für die Implementierung eines URSI-KH2017-Programm (19) zweidimensionalen Radar-Bildgebungs-Algorithmus ein eingebettetes System genutzt. Derartige Systeme sind einerseits räumlich deutlich kompakter als gewöhnliche Computer, andererseits können Programme meist als gemischte Hardware-Software-Ausführung auf das jeweils verwendete System angepasst und hinsichtlich Durchführungszeit und Leistungsaufnahme optimiert werden. Mit diesen Eigenschaften sind eingebettete Systeme insbesondere für mobile SAR -Systeme (z.B. auf Drohnen oder in Handheld-Geräten) interessant. Der verwendete Aufbau besteht aus einer Metallschiene, auf der ein Schlitten verfahren werden kann. Zusätzlich zum Radarsensor, welcher die Bilddaten aufnimmt, ist ein weiterer Sensor auf den Schlitten montiert, welcher die Position auf der Schiene jederzeit hochgenau bestimmen kann, indem er den Abstand zu einer Metallwand am Ende der Schiene misst. Dazu wird das Maximum des Betragsspektrums dieses Positionsradars bestimmt. Die hierfür notwendige FFT kann effizient in der Hardware ausgeführt werden. Für eine höhere Genauigkei t wird ein quadratischer Fit angewendet. Diese Positionsbestimmung ermöglicht es, den Bild-Sensor auf der Schiene in einer Dimension frei zu bewegen, da die aufgenommenen Daten bei genau bekannter Position korrekt zu einem Bild verrechnet werden können. Da der Bildgebungs-Prozess in Echtzeit (≥ 20 Bilder/Sekunde) dargestellt werden soll, wird für die notwendige Kompression in Range-Richtung eine effiziente Hardware-FFT genutzt. Anschließend muss für jeden Bildpunkt der Abstand zwischen diesem und der aktuellen Position des Sensors berechnet und die entsprechende Phasenänderung kompensiert werden, um die Messung auf den Bildbereich zu projizieren. Diese Verarbeitung wird als Rückprojektions-Algorithmus bezeichnet. Da dieser auf ein großes Array angewendet wird (hier wird eine Bildgröße von 140751 Bildpunkten verwendet), kann durch Anwendung einer Befehls-Pipeline eine erhebliche Beschleunigung erzielt werden. Je nach verwendetem Interpolations-Verfahren bei der Projektion sind so 86 bis 107 Messungen pro Sekunde durchführbar. Zur Visualisierung werden die Daten über eine Netzwerkschnittstelle an einen PC gesendet.

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