investiamo nel vostro futuro

1. investiamo nel vostro futuro Programma operativo nazionale RICERCA e COMPETIVITA’ per le regioni della convergenza - 2007/2013 - cci: 2007it161po006 Asse I “Sostegno ai mutamenti strutturali” Obiettivo Operativo 4.1.1.1. “Aree scientifico-tecnologiche generatrici di processi di trasformazione del sistema produttivo e creatrici di nuovi settori” Azione II: “Interventi di sostegno della ricerca industriale” Progetto PON01_01503 Ambito/Settore AMBIENTE E SICUREZZA Titolo Progetto: Sistemi integrati per il monitoraggio, l’earlywarning e la mitigazione del rischio idrogeologico lungo le grandi vie di comunicazione cupB31H11000370005

2. UNIVERSITÁ DELLA CALABRIA OR3. Monitoraggio areale 3.1 Sviluppo di uno scatterometro a risoluzione variabile 3.2 Elettronica di bordo dello scatterometro ed integrazione 3.3 Sviluppo di un radar in banda L e/o P 3.4Tecniche di analisi e sintesi di segnali radar per la simulazione accurata di scenari complessi 3.5 Elettronica di bordo del radar in banda L e/o P 3.6 Sistemi interferometrici radar ad apertura sintetica basati a terra

3. UNIVERSITÁ DELLA CALABRIA ING. MARCO SALZANO - LABORATORIO DI MICROONDE SFCW RADAR 3.1 Sviluppo di uno scatterometro a risoluzione variabile STEPPED FREQUENCY CONTINUOUS WAVE RADAR

4. ARCHITETTURA del radar MODULO RADAR Radar board MXE (Analisi dei segnali) NETWORK FPGA board competenza del dip. di elettronica

5. ELECTRONIC INTERFACE Interfaccia di comunicazione tra RADAR board ed FPGA board necessaria per l’adeguamento dei diversi livelli di tensione ed il bilanciamento dei potenziali di riferimento. INTERFACCIA FPGA board (Dip. di elettronica) RADAR board (Laboratorio di Microonde)

6. RAW RADAR SIGNAL Il segnale proveniente dal sensore RADAR è affetto da rumore stocastico localizzato sulle basse frequenze. Si è scelto di ricorrere ad una procedura di filtraggio digitale per ridurre il livello di rumore e consentire allo stadio di pre-elaborazione una corretta analisi del segnale.

7. DIGITAL FILTER WAVEFORM FILTRO DIGITALE DEL 63° ORDINE IMPLEMENTATO SU MICROCONTROLLORE RISPOSTA AL GRADINO Il filtro digitale attenua il 2% dello spettro iniziale, riducendo il livello di rumore alle basse frequenze dovuto a diversi fattori: mutuo accoppiamento tra le antenne del RADAR, riflessioni e clutter a corto raggio).

8. WAVEFORMs comparison

9. CABLE MEASUREMENT Lunghezza del cavo: 2.7 m Riflessioni multiple nel cavo Misura della lunghezza di un cavo coassiale Il segnale proviene dal filtro digitale hardware

10. CABLE MEASUREMENT: HARDWARE FFT Picco dominante FFT CALCOLATA SU 1024 CAMPIONI ACQUISITI Misura di un cavo coassiale di 2 metri: FFT calcolata dalla FPGA board del dipartimento di elettronica. Il risultato dell’elaborazione è perfettamente in linea con i risultati restituiti da Matlab.

11. CABLE MEASUREMENT: HARDWARE FFT Picco dominante 1024 CAMPIONI ACQUISITI FFT CALCOLATA SU 65536 CAMPIONI (ZERO PADDING) Anche su 65536 campioni l’elaborazione condotta dalla FPGA board risulta in linea con l’analisi effettuata in Matlab.

12. ANECHOIC CHAMBER: HARDWARE FFT Picco dominante Picco dominante HORN ANTENNA 10dB HORN ANTENNA 25dB La FFT calcolata dalla FPGA board sulle recenti misure realizzate in camera anecoica, evidenzia l’elevato rapporto segnale rumore che si ottiene utilizzando un’antenna ad elevato guadagno (horn 25dB). Il bersaglio, posto a 6 metri di distanza è stato correttamente rilevato. FFT CALCOLATA SU 1024 CAMPIONI ACQUISITI

13. REAL TARGET: NOISE ENVIRONMENT Picco dominante Misura della distanza di un bersaglio metallico in ambiente rumoroso: il rumore alle basse frequenze è stato completamente eliminato dal filtro.

14. UNIVERSITÁ DELLA CALABRIA 3.3 Sviluppo di un radar in banda L

15. Sommario: • Progettazione e test del circuito di alimentazione per gli amplificatori; • test dell’intero sistema con amplificatori e circolatori; • algoritmo di scansione ;

16. Schema a blocchi del sistema

17. Sistema assemblato e parti completate G PowerAmplifier = 33dB G Lna = 16 dB Potenza fornita all’antenna ≈ 1W

18. Miglioramento dell’ Applicazione Software Per la gestione del sistema e l’acquisizione dei dati

19. Test del sistema SDRadar

20. Test del sistema SDRadar 1 target a 6m 1 target a 12m 2 targets a 6 m e 12m

21. Scansione n=N n=2 n=1

22. Scansione La dimensione di ogni settore dipende dall’antenna e dalla distanza tra il target ed il radar • Dimensione prevista per ogni settore illuminato ad un 1Km dal bersaglio • 250m (asse minore dell’ellisse) • 350m (asse maggiore dell’ellise)

23. UNIVERSITÁ DELLA CALABRIA 3.4Tecniche di analisi e sintesi di segnali radar per la simulazione accurata di scenari complessi

24. Miglioramento delle tecniche di elaborazione dati (caso 2D) Attraverso un apposito pre-processamento dei dati si elimina il problema del ‘mal srotolamento’ della fase Deformazione reale Deformazione ricostruita Senza pre-processamento Con pre-processamento Università Mediterranea di Reggio Calabria. WP_3.4 Tecniche di analisi e sintesi di segnali radar per la simulazione accurata di scenari complessi

25. Avanzamento nella generalizzazione al caso 3D della tecnica di imaging differenziale • Estrazione via ‘SVD’ troppo onerosa Estrazione via ‘Tikhonov’ meno onerosa Validazione nuovo codice di estrazione delle informazioni attraverso un esempio nel caso 2D (linea rossa estrazione via SVD, linea blu estrazione via Tikhonov) • Studio della polarimetria Aumento del contenuto informativo • Unwrapping senza pre-processamento Analisi delle potenzialità di routine note Università Mediterranea di Reggio Calabria. WP_3.4 Tecniche di analisi e sintesi di segnali radar per la simulazione accurata di scenari complessi

26. Conclusioni sullo stato di avanzamento LATO 2D simulatore e processore completati e ottimizzati • LATO 3D • simulatore completato e ottimizzato • procedura di imaging differenziale (mettendo in correlazione i blocchi prima citati) Università Mediterranea di Reggio Calabria. WP_3.4 Tecniche di analisi e sintesi di segnali radar per la simulazione accurata di scenari complessi