reklama
reklama
reklama
reklama
reklama
reklama
reklama
reklama
reklama
reklama
© janaka dharmasena dreamstime.com_technical Technologie | 29 grudnia 2015

Radar dzięki wykorzystaniu NI USRP oraz LabVIEW

Wykorzystanie NI USRP oraz LabVIEW do analizy sygnałów WiFi i pasywnego widzenia przez ściany – artykuł techniczny.
Wyzwanie:

Udowodnienie koncepcji zakładającej, że lokalne sygnały WiFi mogą być użyte do obserwacji poruszających się obiektów i postaci za przeszkodą. Mimo, że to oryginalne podejście jest bliskie tradycyjnym systemom radarowym, działa ono w sposób pasywny – wykorzystuje sygnały bezprzewodowe, powszechnie obecne w przestrzeni miejskiej. Technologia ta mogłaby zostać przykładowo użyta do efektywnego i niewykrywalnego nadzoru porządku publicznego.

Rozwiązanie:

Produkcja prototypowego radaru pasywnego przy wykorzystaniu © NI USRP i LabVIEW, dzięki którym przyśpieszony został ten rewolucyjny proces badawczy. Urządzenia USRP dzięki możliwości pracy w szerokim zakresie częstotliwości odbierały częstotliowości radiowe (RF) na kilku kanałach. LabVIEW zostało użyte do zaprojektowania i realizacji zaawansowanego algorytmu przetwarzania sygnałów w celu wykrycia znikomego efektu Dopplera w badanych próbkach, i, dzięki temu, obserwacji ruchu.

----

Badania University College London (UCL) dzięki zaangażowaniu i kreatywnemu myśleniu przyczyniają się do rozwiązywania największych światowych problemów. Niezależnie, czy jest to projektowanie zdrowszych obszarów zurbanizowanych, czy zmaganie się z kwestiami, takimi jak globalne zdrowie i zmiany klimatyczne – codzienne wyzwania inspirują studentów i pracowników UCL. Mający siedzibę w UCL zespół badawczy inżynierów elektroników pracował nad technologiami obecnymi w radarze pasywnym – urządzeniu, który jest w stanie widzieć przez ściany przy użyciu fal radiowych WiFi.

Przeprowadzenie tych oryginalnych badań wymagało zastosowania pasywnego (nieinwazyjnego) systemu bezprzewodowego działającego w czasie rzeczywistym, co ma zapewnić obserwację poruszających się za przeszkodą obiektów. Podobnie, jak w przypadku tradycyjnych systemów radarowych, zasada działania opiera się na wykryciu efektu Dopplera w falach radiowych, gdy te odbijają się od obiektów będących w ruchu. Jednak w przeciwieństwie do tradycyjnych systemów wysyłających fale radiowe, pasywny system bada obecne wokół sygnały WiFi. Zupełny brak emisji energii i obecności w widmie sprawia, że radar jest niewykrywalny i stanowi idealne rozwiązanie dla wojska lub systemów ochrony w środowisku miejskim.



Rys. 1. Monitorowanie stanu zakładników przy użyciu systemu radarowego

Poza zastosowaniami w bezpieczeństwie publicznym, system pasywnej detekcji mógłby być wykorzystany między innymi w przypadku monitorowania tłumu i ruchu ulicznego oraz komunikacji pomiędzy człowiekiem i maszyną. Różne sygnały bezprzewodowe mają zastosowanie w różnych sytuacjach. Przykładowo, system byłby w stanie odbierać sygnały w standardzie IEEE 802.11x (b, g, n, ac) do detekcji poruszających się wewnątrz budynku celów, przykładowo zakładników. Alternatywnie, ten sam system mógłby monitorować sygnały emitowane przez telefony komórkowe (GSM lub Long-Term Evolution – LTE) w celu detekcji kierunku i prędkości poruszających się pojazdów.

Zwiększenie wszechstronności opracowanego systemu radarowego wymaga wykorzystania kilku kanałów, by zapewnić kompatybilność z wieloma pasmami częstotliwości. System powinien być na tyle konfigurowalny, by pracować zarówno z sygnałami WiFi (IEEE 802.11 b, g, n, ac), falami FM, jak i sygnałami z sieci komórkowych. Można to zapewnić dzięki zastosowaniu elastycznego urządzenia RF, będącego w stanie badać szeroki zakres częstotliwości, w połączeniu z rekonfigurowalnym oprogramowaniem do przetwarzania sygnału.

Pasywny system bezprzewodowej detekcji oparty na urządzeniach USRP

Dokładny pomiar przemieszczenia celu wymaga przynajmniej dwóch odbiorników do przetwarzania w dziedzinie czasu i częstotliwościJeden z kanałów namierza podstawowy sygnał radiowy biegnący po bezpośredniej ścieżce do lokalnego nadajnika sygnału (takiego jak router WiFi) – jest on kanałem referencyjnym. Drugi z kolei bada odbicie sygnału referencyjnego od przemieszczającego się obiektu – jest to kanał podsłuchu. W największym uproszczeniu sygnał podsłuchu jest porównywany z sygnałem referencyjnym w celu ustalenia prędkości i położenia wykrytego obiektu. W rzeczywistości wymagane jest przeprowadzenie zaawansowanej analizy danych, autokorelacji, transformacji Fouriera i inteligentnej detekcji błędów.

Dla celów badania stworzony został demonstracyjny, dwukanałowy system, który korzystał z dostępnych w przestrzeni sygnałów WiFI (IEEE 802.11x) do wykrycia przemieszczających się obiektów lub postaci za zamkniętymi drzwiami.

Sercem systemu były dwa transceivery częstotliwości radiowych USRP-2921, wykorzystane do odbioru sygnału referencyjnego i podsłuchu. Urządzenia spełniały wymagania dotyczące dokładności i zakresu częstotliwości, a ponadto ich programowo definiowana architektura pomogła w szybkim zaprojektowaniu algorytmów.

W zakresie oprogramowania zdecydowano się na zastosowanie LabVIEW. W pierwszej kolejności pod uwagę były brane inne narzędzia, takie jak GNU Radio służące do przetwarzania danych przy użyciu C++. Jednak analiza danych, uwzględniająca wizualizacje i obliczenia wektorowe, wymagała skomplikowanych, wielowątkowych operacji przetwarzania, które byłyby trudne do zaimplementowania za pomocą tradycyjnych języków tekstowych. Środowisko LabVIEW, jako że jest dedykowanym narzędziem do tworzenia rozwiązań wielowątkowych, zredukowało złożoność tworzonego kodu. Produkt, który łączy w sobie powyższą cechę, jak i pozostałe funkcje (intuicyjny graficzny sposób programowania czy wbudowane szablony) skrócił czas tworzenia projektu o tygodnie.



Rys. 2. Charakterystyka architektury oprogramowania

Platforma NI USRP może obsługiwać pasma częstotliwości znajdujące się w zakresie 50 MHz – 5.9 GHz, dzięki temu system radaru pasywnego jest w stanie nasłuchiwać wiele standardów bezprzewodowej łączności – na przykład FM, GSM, LTE, IEEE 802.11x, IEEE 802.16, Digital Audio Broadcasting (DAB) lub Digital Video Broadcasting (DVB). Sygnały kwadraturowe o szerokości 20 MHz są zbierane z każdego takiego pasma z prędkością 25 MS/s i przetwarzane na komputerze hoście wyposażonym w LabVIEW. Szerokość pasma jest na tyle duża, by z powodzeniem odbierać najszersze sygnały komunikacyjne, z których korzystać miał prototyp systemu pasywnej detekcji obiektów.

Kolejną, poza pokryciem dużego pasma częstotliwości, przewagą USRP jest obecność dedykowanego portu do połączeń łańcuchowych (daisy chain) i synchronizacji zaawansowanych systemów MIMO (wiele wejść, wiele wyjść). Funkcjonalność ta okaże się przydatna w chwili rozpoczęcia przyszłych badań nad radarem i jego rozbudowy.

Zaprogramowanie USRP przebiega dzięki zawartemu w LabVIEW interfejsowi programistycznemu (API), które pozwala na szybkie otwarcie, konfigurację i inicjalizację sesji odbiornika. Umożliwia on również ustawienie parametrów takich jak częstotliwość środkowa, częstotliwość próbkowania kwadraturowego, wzmocnienie na kanale czy ilość zbieranych próbek – ostatecznie kształtując charakter danych zebranych z powietrza. Informacje są zapisywane w postaci skomplikowanych reprezentacji zmiennoprzecinkowych, dzięki którym osiągany jest zadowalający kompromis pomiędzy prędkością i dokładnością przetwarzania. Pobrane próbki kwadraturowe są poddawane analizie, której algorytmy stworzono w oparciu o narzędzia matematyczne i przetwarzania danych w LabVIEW.

Korzystając z USRP oraz LabVIEW bardzo szybko zbudowano i przetestostowano prototyp pasywnej bezprzewodowej detekcji. Użycie funkcji wbudowanych w LabVIEW pozwoliło efektywnie zaimplementować szereg operacji na wektorach – takich jak otrzymanie podzbioru tablicy, jej indeksowanie, przekształcenia i analiza – wszystko to w obrębie jednego bloku. Dzięki funkcjom przetwarzania sygnałów możliwe było przeprowadzenie odpowiednio skonfigurowanych, szybkich transformat Fouriera, będące optymalnym nie tylko pod względem programistycznym, ale również obliczeniowym.

Po zakończeniu procesu analizy przetworzone sygnały poddawane były zależnemu od środowiska progowaniu by określić, czy otrzymany wynik obserwacji był prawdziwym obiektem.

Eksperyment w warunkach rzeczywistych dowodem koncepcji

W celu zademonstrowania możliwości stworzonego systemu skorzystano z dwóch scenariuszy. Pierwszy zakładał wykrycie idącej osoby przy wykorzystaniu sygnału WiFi emitowanego przez zwykły punkt dostępu (AP - Access Point) o poziomie mocy 15 dBm. W środowisku testowym rolę bariery pełniła ściana z cegły o grubości 25 cm, oddzielająca anteny referencji i podsłuchu od osoby i punktu dostępowego (Ilustracja 3). Oba sygnały są dyskretyzowane przez urządzenia USRP i przetwarzane w LabVIEW.

Drugi scenariusz opierał się na wykryciu gestów ciała znajdującego się za ścianą w tych samych warunkach środowiskowych. Tym, co róźni oba te scenariusze jest typ i wielkość wykonywanych przez człowieka ruchów. Wykrycie małej zmiany położenia obiektu w drugim scenariuszu wymagało zmiany parametrów przetwarzania sygnałów, co obniżyło czas całkowania; obniżono również współczynnik progowania..



Rys. 3. Środowisko doświadczalne do przeprowadzenia eksperymentu detekcji ruchu

Rysunek 4 przedstawia wyniki eksperymentu dla pierwszego scenariusza, podczas którego osoba chodzi tam i z powrotem. Na Front Panelu przedstawiono wyniki powierzchniowe zjawiska Dopplera (lewy górny róg), wykryty obiekt (środkowy górny), widmo z dyskretyzowanym zjawiskiem Dopplera na obiekcie (prawy górny róg), zapis 60-minutowej historii wykrycia (lewy dolny róg) oraz zapis indeksu intensywności obiektu (prawy dolny róg). Stosowane na tym indeksie progowanie sprawia, że system rozpoznaje w wykrytym sygnale prawdziwy obiekt tylko wtedy, gdy jego wartość przekracza odpowiedni poziom. Na zapisie historii wykrycia można dokładnie zauważyć dodatnie i ujemne przesunięcie Dopplera odpowiadające zmiennemu kierunkowi poruszania się obiektu.



Rys. 4. Detekcja poruszającej się za ścianą osoby (Scenariusz 1)

Ilustracja 5 przedstawia wyniki detekcji trudniej wykrywalnych ruchów ciała, jak zmiana pozycji człowieka z przykucniętej na stojącą. W tym wypadku system rozpoznaje zmiany wywołane niewielkim ruchem przez zjawisko Dopplera z rozdzielczością mniejszą niż 1 Hz. Widoczny na Front Panelu okresowy sygnał reprezentuje cykle „kucnięcie-powstanie”, gdzie dodatnie przesunięcie Dopplera oznacza zbliżanie się obiektu w stronę anteny podsłuchu. Dodatkowo, system radarowy został rozwinięty do tego stopnia, że jest w stanie rozpoznać mniejsze ruchy, nawet gesty dłoni.



Rys. 5. Detekcja osoby wykonującej za ścianą stacjonarne ruchy (Scenariusz 2)

Uzyskane wyniki eksperymentu potwierdziły istnienie możliwości pasywnego wykrycia obiektu za przeszkodą. Ponadto, wysoka wrażliwość urządzeń NI pozwala na wykrycie mniejszych ruchów, niż było to pierwotnie zakładane.

Podsumowanie

LabVIEW wraz z NI USRP są idealnym rozwiązaniem do szybkiego prototypowania systemów bezprzewodowej transmisji i przetwarzania. Szerokie pasma częstotliwości i gotowe biblioteki przetwarzania sygnałów przyśpieszyły proces tworzenia kodu i eksperymenty w realnym środowisku.
Należy z optymizmem spoglądać na to, co oferuje wykorzystanie pasywnego radaru w przyszłości. Może to być bezpieczeństwo publiczne (sytuacje związane z porwaniem i przetrzymywaniem zakładników), eHealth (system nadzoru dla osób starszych) jak i sposób komunikacji na linii człowiek – maszyna (do zastosowania w przemyśle i w branży rozrywkowej).

System pasywnej detekcji nie tylko udowodnił słuszność postawionych założeń - będzie teraz pełnił rolę platformy edukacyjnej dla studentów i podłoża testowego dla tworzonych w przyszłości algorytmów pasywnej detekcji.

Informacje o autorze:
Bo Tan
University College London
1104 Budynek Robertsa, Budynek Torringtona, Wydział Elektroniki i Inżynierii Elektrycznej University College London
London WCIE 7JE
b.tan@ee.ucl.ac.uk
reklama
reklama
Załaduj więcej newsów
November 29 2016 16:13 V7.6.2-1