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Digital Signal Processing in radar per applicazioni automotive

Digital Signal Processing in radar per applicazioni automotive. Matteo Macchini. Storia / Prospettive future.

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Presentation Transcript

  1. Digital Signal Processing in radar per applicazioni automotive Matteo Macchini

  2. Storia / Prospettive future • Secondo le stime di NASS e FARS, l'utilizzo su larga scala di sensori anticollisione in ambito automobilistico avrebbe il potenziale di evitare fino a 1.200.000 incidenti, di cui circa 900 mortali • 1993 – Primi sistemi radar su mezzi Greyhound (USA) • 1995 – L' ACC (Adaptive Cruise Control) viene commercializzato in Giappone • 1999 – L' ACC sbarca in Europa (Mercedes) • 2003 – Mercedes lancia i primi PSSs (Predictive Safety Sistems)

  3. Schema di base • PARTE ANALOGICA Gestisce i segnali • PARTE DIGITALE Elabora i dati Sintetizza forme d'onda Comunica con il veicolo PARTE DIGITALE PARTE ANALOGICA ADC DAC Al controllo del veicolo...

  4. Esempio di implementazione f f ° VCO LENTE DI ROTMAN t SWITCH ANTENNA PATCH DAC LENTE DI ROTMAN ADC LPF MIXER SWITCH ANTENNA PATCH DSP GENERATORE FORME D'ONDA SWITCH CONTROL INTERFACCIA UTENTE CONTROLLO VEICOLO

  5. Principio di funzionamento f 1/fm f V = 0 Segnale ricevuto Segnale ricevuto fₒ ΔF Segnale trasmesso Segnale trasmesso t t f f R = 0 Segnale ricevuto Segnale trasmesso beat frequency f up f down t t

  6. Cosa fa il DSP? • Calcola distanza e velocità del bersaglio • Informa il conducente/agisce sul mezzo SI SERVE DEI SEGUENTI STRUMENTI • UP/DOWNCONVERTION • FILTRAGGIO DIGITALE • INVERSIONE MATRICI • BEAMFORMING • FFT • CFAR

  7. Up / Downconvertion 75Mhz -75Mhz 0 Mhz 4 3 2 * 1 2 LPF 1 ADC 4 2 3 * 2 2 LPF 3 -sin cos NCO (75MHz) X DDC 4 *

  8. Filtraggio digitale Filtri FIR (Finite Impulse Response) Scelta parametri: Scelta grado (troncamento): Filtri di diverso ordine Ripple in BP Zona transizione Schema logico: x(n) Ripple in BS h(0) h(1) h(2) h(n) y(n) + + + + + +

  9. Inversione matrici Scomposizione QR Data una matrice A la scompone in: A=QR con Q ortogonale R triangolare superiore Richiede operazioni SVD (Singular Value Decomposition) Richiede Data una matrice A la scompone in: A=UΣV* con U ortogonale Σ diagonale a valori positivi V* trasposta coniugata di matrice ortogonale operazioni

  10. FFT (Fast Fourier Transform) • DFT Calcola coefficienti spettrali del segnale su un dominio discreto. • Come funziona? 1. Calcolo coefficienti complessi 2.Somma di N/2 coefficienti (in parallelo) 3.Iterazione • FFT Variante della DFT. Necessita di meno iterazioni. (migliore per applicazioni numeriche)

  11. CFAR (Constant False Alarm Rate) • Che cos'è? Algoritmo adattivo che serve a rilevare ostacoli in ambiente corrotto da rumore/clutter. • Come funziona? Confronta la potenza del segnale con una soglia (adattiva) e stabilisce la presenza o meno di ostacoli rilevati. • CA-CFAR Il Cell-Averaging CFAR genera la soglia mediando la potenza sulle celle adiacenti. CA-CFAR Guard Cells Comparatore CUT MEDIA ARITMETICA Fattore di scala K

  12. Possibili piattaforme di sviluppo – DSP DIGITAL SIGNAL PROCESSOR Si tratta di microcontrollori ottimizzati per avere prestazioni elevate nell'ambito di elaborazione di segnali digitali. Rispetto ad un normale microprocessore • Sono più economici • Dissipano meno potenza • Hanno prestazioni migliori • Presentano maggiore integrabilità • Migliori per real-time Analog Devices AD8283WBCPZ

  13. Possibili piattaforme di sviluppo – FPGA FIELD PROGRAMMABLE GATE ARRAY Si tratta di un circuito riprogrammabile composto da array di flip-flop (registri) e di logica (Look Up Table). Il programmatore decide come effettuare le connessioni tra i vari blocchi disponibili • Solitamente basate su SRAM • Architettura pipeline • Possibilità di riprogrammazione • Funzionamento in alta frequenza • Programmazione hardware • Ottime per realizzazione di funzioni ripetitive (non algoritmi decisionali)

  14. Possibili piattaforme di sviluppo – GPU GRAPHICS PROCESSING UNIT Sono le classiche “schede video” da pc, processori multi-core specializzati nel rendering di immagini digitali. Ultimamente, grazie anche al lancio dell'architettura CUDA, si sono diffuse anche nell'ambito del DSP. • Piuttosto costose • Alta potenza dissipata • Estrema attitudine in processo parallelo • Altissima velocità di elaborazione

  15. DSPvsFPGAvsGPU – Prestazioni Tempo (μs) Tempo (μs) Osservazioni: la GPU è nettamente superiore nel calcolo parallelo. Il DSP, data la frequenza di clock più elevata, ha una latenza inferiore rispetto all'FPGA.

  16. CONSUMI MEDI (W) COSTI MEDI (€) 10 ÷ 20 1 ÷ 3 DSP 5 ÷ 10 30 ÷ 50 FPGA 60 ÷ 200 GPU 120 ÷ 200 DSPvsFPGAvsGPU – consumi e costi Osservazioni: mentre i DSP e le FPGA presentano prezzi e consumi ragionevoli data l'applicazione, le GPU costano e consumano decisamente troppo (almeno per un target di prezzo medio-basso), potrebbero essere utilizzate per dispositivi “di lusso” nella categoria.

  17. Conclusioni

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