自作の偏波合成開口レーダードローン
(hforsten.com)- 低価格の7インチFPVドローンに自作の FMCW合成開口レーダー（SAR） を搭載し、1kg未満の機体で空中からHH/HV/VH/VV偏波画像を撮影した
- レーダー予算500 EUR未満と狭いフレームという制約のため、FR4 PCB、6GHz帯部品、Zynq 7020 FPGA、小型デュアル偏波アンテナを中心に設計を圧縮した
- 短距離・低速プラットフォームではFMCWがパルスレーダーより有利で、300MHzのRF帯域幅、50MHz ADC、1kHz級PRF、数万回のスイープにより 0.3m級の画像解像度 を狙った
- 非RTK GPSとIMUだけでは画像がぼやけたが、PyTorchベースの 最小エントロピーオートフォーカス とGPU backprojectionを適用すると、野原の地表、送電線、建物、森林構造がより鮮明になった
- 最終システムはバッテリー込み948g構成で少なくとも1.5kmまでイメージングし、ドローン約200 EUR、レーダーPCB 2枚で約600 EUR、退勤後の自由時間約10か月を要した
目標と予算制約
- 既存の地上製作レーダーと合成開口イメージング実験を踏まえ、レーダーをドローンに載せて 空中SAR画像 を得ることが目標だった
- 過去の論文ではDJI S900のような中型ドローンとRTK-GPSを使用しており、例示された論文システム全体の価格は £15,000 で、個人予算には合わなかった
- 近年、中国製小型FPVドローンの価格が下がり、5〜7インチのクアッドコプターキットはバッテリーと送信機を除いて約 100 EUR で購入可能になった
- 最も安価な中国製ノーブランドの7インチFPVキットと小型GPS+コンパスモジュールを購入し、ドローンが持ち上げられる軽量SARシステムの製作を始めた
合成開口レーダーの基本原理
- 単一チャネルレーダーは目標までの 距離 しか測定できず、目標の角度は直接はわからない
- 複数の受信チャネルを線形に配置すると、目標角度に応じて各受信機までの経路長が変わり、その位相差から角度を計算できる
- アンテナの角度分解能はおおよそ
Δθ ≈ λ / Dで決まる- 6GHzで1km先の1m解像度を得るには約0.03°の角度分解能が必要である
- この条件では約 100mサイズのアンテナ が必要になる
- 大型アンテナの代わりに単一レーダーを動かしながら複数位置で測定すれば、シーンが静的な場合には大型多チャネルレーダーと同じ効果を得られる
- ドローンに単一チャネルレーダーを載せて飛行しながら測定すると、大きな 合成開口 を形成して高い角度分解能を得られる
レーダーアーキテクチャの選択
- 設計目標はFPVドローンに収まりつつ画像性能を最大化し、レーダー予算を 500 EUR未満 に抑えることだった
- 予算の都合で低損失RF材料は除外され、電子回路とアンテナはすべて損失の大きい FR4 PCB で実装する必要があった
- ドローンフレームの幅は約40mm、プロペラ先端間の間隔はフレーム横断で約50mm、長さは約170mmだったため、レーダーは細長い形状が必要だった
- 既存の自作パルスレーダーは約64×132mmでやや幅広く、ADCサンプリング速度の制約により帯域幅が約100MHzに制限され、距離分解能は 1.5m 程度だった
- FMCWレーダーは送信と受信を同時に行えるため信号対雑音比で有利で、スイープ長を数百µsまで延ばせる
- パルスレーダーは長距離、特に数km以上が必要な場合に求められるが、FMCWは短距離と低速プラットフォームに有利である
RF設計と偏波測定
- RF構成は デュアル偏波アンテナ を備えたFMCWレーダーで構成される
- PLLがスイープを生成する
- 可変減衰器と電力増幅器を経て送信アンテナへ送られる
- 送信信号の一部は受信ミキサーに結合される
- 受信信号はLNAで増幅された後、ミキサーで低周波IF信号に変換され、ADCでデジタル化される
- DACまたはDDSベースのスイープ生成はPLLより優れている可能性があるが、PLLの方が安価で省スペースのため採用された
- RF周波数は約 6GHz に設定した
- この周波数は、民生向けの低価格RF部品が多く存在する上限に近い
- 低価格の電力増幅器で約30dBmの出力が可能である
- 受信用低雑音増幅器は、雑音指数1〜2dBの製品を安価に入手できる
- 受信機は直接変換構成で、image rejectionはない
- 送信周波数の上下の雑音が同じ出力周波数に変換されるため、雑音フロアが 3dB 増加する
- IQサンプリング受信機はミキサーとADCが2系統必要になり、コストとPCB面積に見合う価値が低いと判断した
- 偏波スイッチは送信・受信それぞれでH/Vを選択し、HH、HV、VH、VV の4通りを測定できる
- 滑らかな目標は、同一偏波をより強く反射することが多い
- 森林や植生は内部の多重反射のため、道路や裸地よりもHV/VHの交差偏波成分が高くなることがある
- 受信機を2系統使えばH/Vを同時受信できるが、コストとスペースのため単一受信機とスイッチ構成を選んだ
TX-RX漏洩とリンクバジェット
- FMCWでは送受信が同時に行われるため、TX-RX漏洩 が受信機の飽和を引き起こす可能性がある
- 受信機は熱雑音フロア
-174 dBm/Hzを検出できるほど高感度である必要がある一方、LNAの飽和入力は通常約-20 dBmである - 送信電力が
+30 dBmの場合、受信機の飽和を防ぐには送信機と受信機の間に 50dB超のアイソレーション が必要になる - アイソレーションが不足する場合は、電力増幅器前の可変減衰器で送信電力を下げられる
- リンクバジェットは受信電力、地表反射率、距離、アンテナ利得、送信電力、スイープ数を基に計算される
- 例としてのパラメータは以下の通り
- 送信電力: 30dBm
- アンテナ利得: 10dBi
- 波長: 5.2cm
- 画像ピクセル解像度: 0.3×0.3m
- スイープ長: 200µs
- 画像内のパルス数: 10,000
- 受信機雑音指数: 6dB
- grazing angle: 30°
- この条件では1〜2km程度までは良好な画質が期待できるが、2kmで30°のgrazing angleを得るには1km高度の飛行が必要であり、ドローンとしては楽観的な条件である
PRFとADCの要求事項
- SAR画像形成は受信信号の 位相情報 に依存するため、隣接測定間の位相差が180°を超えないようにしなければエイリアシングを避けられない
- 6GHzで1/4波長は 12.5mm であり、ドローンが10m/sで飛行するなら最小PRFは約 800Hz 必要である
- 4つの偏波を時分割多重するため、全体では
4 × 800Hz = 3.2kHzの要求になる - この条件では1スイープあたり最大 312.5µs が残り、PLLのロック時間20〜30µsを除くと最大スイープ長は約 280µs である
- FMCWではIF周波数は距離、RF帯域幅、スイープ長で決まる
- 300MHzのRF帯域幅は 0.5mの距離分解能 を提供する
- 最大距離2km、280µsスイープではIF周波数は約 14MHz である
- ナイキスト条件とanti-aliasフィルタの余裕を考慮し、少なくとも約35MHzのADCが必要で、実際には 50MHzサンプリング を選択した
FPGAとストレージ構成
- スイープ生成の厳密なタイミングとデータ量のため、マイクロコントローラだけでは難しく、FPGAが必要だった
- 使用したFPGAは、以前のパルスレーダーでも使ったZynq 7020である
- FPGA fabricとデュアルコアARMプロセッサが同じパッケージに入っている
- 一般的な流通価格は約150 EURだが、中国の流通網ではより安く入手できた
- 欠点はARM側の高速接続が不足している点である
- SD-cardとEMMCインターフェースは25MB/sで、ADCデータレートより低い
- 1Gbps Ethernetはあるが、Raspberry Piのような追加コンピュータが必要で、スペース的に不可能だった
- 外部DDR3は1モジュールしか載せられず1GBに制限され、全測定では数GBになる可能性がある
- 解決策は、FPGA programmable logic側に高速な外部通信インターフェースを実装することだった
- ZipCPUのGPL3 SD-card/EMMC controllerを使用した。必要な速度で実ハードウェア検証前だったが、結果的には問題なく動作した
- FT600 USB3 bridge ICも追加し、PCとリアルタイム接続できるようにしたが、ドローン運用では不要で、テストや他の用途で役立つ
- FPGA内部のradar timerブロックは、位相安定測定のためにクロックサイクル精度で内部・外部信号を切り替える
- ADC後段のdecimating FIR filterは、decimationを1、2、4に設定できる
- 長距離測定では最大IF帯域幅のためdecimationを無効にする
- 短距離測定ではdecimationで保存データ量を減らせる
PCB実装と製造上の課題
- レーダーPCBは6層PCBで、サイズを小さくするため部品を高密度に配置した
- 片面実装のほうが安価なため、下面は自分ではんだ付けするSD-cardコネクタ1個を除いて空けておいた
- RF回路はPCBの小さな一部分で、実際のスペースの大半はデジタル電子回路と電圧レギュレータが占めている
- レーダーは12~30V入力を受け、ドローンバッテリーに直接接続できるため、外部DC/DCレギュレータは不要である
- PCBサイズは113×48mmで、ドローンに収まるよう幅を抑えた
- スペース不足でSMAコネクタ4個を入れられず、TX H/V出力2個とRX入力1個だけをPCB上に配置した
- RX偏波スイッチは外部PCBに分離された
- JSTコネクタはRX偏波スイッチ、フライトコントローラのシリアルポート、予備接続に使われる
- Mouserで注文した部品のうち1つは、供給元が個人販売を禁止していて購入できなかった
- 代わりに旧型で製造終了のPE43204ピン互換ICを入手した
- 元の部品は6GHzまで対応していたが、PE43204は4GHz仕様にもかかわらず6GHzでも損失が十分低く、大きな問題にはならなかった
- SD-cardピンを3.3Vではなく1.8V I/Oに誤って接続するミスがあった
- 新しいPCBを発注せず、level shifter付きの小型interposer PCBを設計して既存のfootprint上にはんだ付けした
- 関連内容は以前の記事に別途まとめられている
- 電力増幅器は送信duty cycleが高いと熱くなる可能性があるため、アルミ基板PCBヒートシンクを発注し、レーダーPCBの下にボルトで固定した
- 5個で**$4**で、うまく機能した
ドローン電子機器と位置推定
- ドローンキットに含まれていたフライトコントローラはSpeedybee F405 V3である
- 1MB flashを持つ低価格帯コントローラである
- 価格差が大きくないため、2MB flashコントローラのほうがよりよい選択と評価している
- FPVドローン向けの主な飛行ソフトウェアはBetaflight、Inav、ArduPilotである
- Betaflightは高速な手動飛行が中心で、自律飛行をサポートしない
- InavはBetaflightと多くのコードを共有し、一部の自律飛行をサポートする
- ArduPilotは最も進んだ自律飛行機能を提供するが、設定はより難しい
- このプロジェクトではArduPilotを選択し、IMUとGPSのセンサーフュージョンが位置精度の改善に有用だった
- フライトコントローラはシリアルポートを通じてレーダーと通信する
- 自律ミッション中にレーダーのオン・オフを切り替えられる
- 位置情報をレーダーに提供できる
- SARイメージングには波長の一部レベルの位置精度が必要で、6GHzでは数cmレベルである
- 商用SARドローンはRTK GPSと地上基準受信機で約1cm位置精度を得られるが、コストとサイズのためこのドローンには難しいと判断した
- 一般的なGPSは約1m精度で画像誤差を生む可能性があるが、レーダーデータから位置誤差を補正するオートフォーカスを使える
- レーダー用に別個のGPSやIMUを追加せず、飛行コンピュータの位置推定値をシリアルインターフェース経由でレーダーに渡す
- 操縦リンクにはExpressLRSを使用する
- ELRSのMavlink対応のおかげで、送信機とテレメトリを単一の無線リンクで処理できる
アンテナ設計
- SARでは理論上、広いアンテナビーム幅はより良い解像度に役立つ可能性があるが、実際には低利得が信号対雑音比と最大距離を制限する
- リンクバジェットではアンテナ利得は二乗で効くため、利得を半分にすると同じSNRのために必要なパルス数は4倍になる
- ドローンSARでは見通し線の制約から長い飛行軌跡を確保しにくく、最大baseline長が解像度を制限することが多い
- FMCW構成のため送信・受信アンテナを分離する必要があり、低いTX-RX漏洩のため両者の間に距離が必要で、スペースの問題が大きくなる
- 既存の自作horn antennaは長さ100mmで、coaxial-to-waveguide transitionだけで25mmあり、プロペラ先端間隔50mmのドローンには合わなかった
- 単純なpatch antennaは小型で二重偏波化が可能だが、1.6mm FR4では帯域幅が狭く、誘電率誤差で周波数シフトが生じ、利得も高くない
- 選んだ構造は、論文で見たdual-polarized slot-fed stacked patch antennaをベースにしている
- H字型slotとmicrostrip feedでpatchに給電する
- 90°に配置した2つのfeed/slotで二重偏波を実現する
- 2枚目のpatchを空気層の上に浮かせ、単一patchより広い帯域幅を得る
- 追加利得とsidelobe低減のため、patch周囲に板金horn構造を加えてstacked patch-fed horn antennaにした
- このアンテナは、二重偏波、広帯域、良好な利得、低い高さ、低い製造コストを同時に満たす
- FR4の代わりに低損失RF材料を使えば利得は0.5~1.0dB高くなる可能性があるが、prototype数量ではコストが約100倍になる
- アンテナ間には0.25×0.5波長サイズの小さな壁を入れ、TX-RX couplingを低減した
- アンテナ寸法と性能は次のとおりである
- SMA除く高さ: 18mm
- SMA含む高さ: 28mm
- patch基板: 45×45mm
- horn aperture: 65×65mm
- シミュレーション上の-3dB beamwidth: 0/90度方向で50/60度
- シミュレーション peak gain: 10.0dB
- 使用可能帯域幅: 約4.5~6.2GHz
機械設計と重量
- レーダーをフレーム内部に収める空間がなかったため、ドローンフレーム下部にレーダーPCBを固定する3Dプリントマウントを設計した
- レーダーが地面に触れないよう、着陸脚も設計した
- 設計はBlenderで行い、単純な部品には十分うまく機能した
- 防水エンクロージャーはまだ作っておらず、着陸脚が失敗した場合に備えてPCBの上に保護材を追加した
- アンテナボードは2本のボルトで固定され、角度調整が可能である
- RX偏波スイッチPCBは、SMAケーブルが十分に硬いためマウントに固定せず、吊り下がった状態にしている
- 着陸脚は直径10cmのcarbon tubeと3DプリントしたTPU capで構成される
- レーダーはXT60 splitterを通じてドローンバッテリーから直接給電される
- 重量は以下の通り
- バッテリー除くドローン: 752g
- 6セル 1300mAh LiPo: 196g
- 6セル 2200mAh LiPo: 322g
- 小さいバッテリーを含むシステム全体: 948g
画像形成とGPU処理
- レーダー測定値を画像に変換するためにmatched filteringを使用した
- 各画像ピクセルについて、その位置の目標が反射する基準信号を作り、実測信号と基準信号のcomplex conjugateを掛けた後、すべての測定について合算する
- 測定信号が基準信号と一致すれば位相が揃って応答が大きくなり、一致しなければランダムな位相成分が平均化されて応答は低くなる
- 使用したアルゴリズムはbackprojectionである
- 単純で、飛行ジオメトリに関する近似や仮定を置かない
- 計算量は非常に大きい
- 例えば、1km×1kmの画像を0.3m解像度、10,000 sweepで生成すると、
111×10^9回のbackprojectionが必要になる - polar座標を使うと角度分解能が一定で、レーダーに近いほどcross-range分解能が良くなるため、Cartesian gridよりピクセル数を減らせる
- 現代のGPUではこの計算を1秒未満で実行できる
- 単純なCUDAカーネルはRTX 3090 Tiで毎秒2200億回のbackprojectionを計算する
- 各ピクセルを独立して並列計算できるため、GPU実装と相性が良い
オートフォーカス
- GPSとIMUの位置精度だけでは高品質な画像を作るには不十分で、オートフォーカスアルゴリズムが必要だった
- 一般的なphase gradient autofocusは単純で高速だが、このケースでは広いazimuth beamと長いradar baselineのためうまく動作しなかった
- 以前のbackpropagation autofocusをPyTorchで更新・改善した
- アルゴリズムは以下のように動作する
- レーダー画像を形成する
- 入力velocityのgradientを計算する
- 位置変化が事前に定めた最大値を超えないようlearning rateをclippingする
- gradient descent optimizerでvelocityを更新する
- 3D位置を直接使うと各位置がランダムな方向へ少しずつ動く傾向があり、うまく機能しなかったため、velocityを用いてそれを積分してpositionにする方法の方が良かった
- 最適化された位置が元の位置から大きく外れないよう、小さなregularization termも含めた
- この方法はレーダーシステム、シーン、飛行軌跡に関する仮定を置かないが、画像を何度も形成する必要があるため、GPUベースの高速image formationがなければ遅すぎる
- オートフォーカスアルゴリズムはGithubで公開されている
最初のSAR測定結果
- ミッションはArduPilot Mission Plannerで事前設定した
- ドローンはwaypointを自動飛行する
- ROIを設定し、アンテナが常に関心領域を向くようにした
- digicam configure commandを使ってレーダー測定を開始した
- ROIをアンテナ方向基準で設定するにはArduPilot firmwareのパッチが必要だった
- デフォルト動作ではドローン前方がROIを向く方式になっている
- パッチはArduPilot Github pull requestとして提供されている
- 最初のシーンは広い野原で、アンテナ方向にある森までの距離は約1.5kmだった
- ドローンは高度110m、直線約500m、速度5m/sで飛行した
- レーダー設定はVV偏波のみを使用し、sweep長400µs、帯域幅500MHz、PRF 1kHzだった
- range-compressed raw dataは画像のようには見えない
- 各sweepで広いアンテナビームが複数角度の目標を同時に捉えるためである
- 0距離にはTX-RX leakageが大きく現れる
- 約100mの距離には真下の地面反射が現れる
- 遠距離反射は個々のsweepではほとんどノイズフロア以下だが、image formationで複数sweepを積分することでSNRが改善する
- オートフォーカス前のSAR画像でも地形の特徴は識別できたが、まだぼやけていた
- 30回のminimum entropy gradient optimization autofocusを適用すると画像品質は大きく向上した
- 5回でも十分だった可能性はあるが、反復回数を増やすと品質はわずかにさらに改善した
- 各反復ではbackprojectionのforward/backward passを計算する必要があり、数分かかった
- 300×300mのパッチを拡大すると、オートフォーカス後の画像では野原表面のディテールが現れ、オートフォーカス前はぼやけていた
- phase gradient autofocusの結果はオートフォーカスなしの画像と非常によく似ており、このケースではうまく動作しなかった
全偏波測定
- 別の場所で4つの偏波HH, HV, VH, VVをすべて使った測定も実施した
- ドローンは前回と同様に線形軌道を自律飛行し、レーダーは4つの偏波スイッチ状態を高速に切り替えた
- 設定は以下の通り
- sweep長: 200µs
- 偏波ごとのPRF: 715Hz
- 画像内のsweep数: 51,200
- そのほかのパラメータは前回と同じ
- 4つの偏波画像は非常によく似ていたが、HV/VHの交差偏波画像は一般に同偏波反射より弱く、amplitudeが低かった
- RGBチャンネルに異なる偏波を割り当てると、目標ごとの偏波反射特性をより見やすくできる
- 地面は紫色がかって見え、VVとHHを交差偏波より強く反射する
- 建物や道路脇の街路灯でも同じ傾向が見られる
- 森はすべての偏波をほぼ同程度に反射するため白く見える
- アンテナradiation patternと偏波スイッチ状態ごとの損失差は補正されていないため、観測された差の一部はハードウェアの影響である可能性がある
- より正確な偏波測定にはcalibrationが必要である
- SAR画像座標
(200, 500)m付近の点が集まった領域は、小さな木々が金属製フェンスで囲まれた庭のように見えた - 測定時、地面には少し雪があった
VideoSAR実験
- 1本の長いbaselineで高解像度画像を作る代わりに、1回の長い測定から小さなbaseline画像を複数合成して動画にできる
- backprojectionアルゴリズムは飛行軌跡が直線である必要がないため、ドローンを八角形軌道で飛行させ、アンテナは八角形の中心を向けた
- 各フレームは1024 radar sweepで構成され、前フレームと512 sweepが重複する
- フレームあたりのsweep数が全体画像より少ないため、ノイズが多く、角度分解能も低い
- 動画は約10倍速で、4つの偏波をすべて使用し、色付け方式は前述の偏波SAR画像と同じである
- フレームごとに個別にオートフォーカスを適用し、隣接フレームの位置合わせはしていないため、ときどき揺れたり飛んだりして見える
- 八角形のコーナーではalong-rangeとcross-rangeの位置を両方正確に解く必要があり、image formationが特に難しい
- 自然目標である地面と森はフレームごとに似ているが、橋と送電線はレーダーに対して90度方向になると大きな反射を示す
- 橋で動いているように見える明るい点は手すりのglintである
- 偏波ごとのアンテナパターン不一致のため、同じ目標でもbeam centerとedgeでわずかに異なる色に見えることがある
飛行高度と観測ジオメトリ
- 特別な許可がなくても、ドローンは最大 120m の高度まで飛行できる
- 一般的なSARのlook angleは約 10〜50度
- look angleが90度に近づき、つまりほぼ真下を向いて観測すると、反射電力は大きいものの周辺位置間でのレーダー距離がほとんど同じになり、range resolutionが悪化する
- 低いlook angleではrange resolutionは良いが、grazing angleが低いためレーダーに戻る反射電力が減少する
- 極端に低いlook angleでは、一般的な45度付近のlook angleより反射電力が 10〜20dB 低くなる可能性があり、最大観測距離が短くなる
- 高度120mで2km先を見ると、grazing angleはわずか 3.4度 にすぎない
- この角度では高さ10mの木が約 170m の影を作り、高い物体の背後にある地表反射は見えない
- すべての測定でshadowingが顕著で、完全偏波測定では遠方の建物は頂上部分しか見えない場合があった
アップデートと最終結果
- 2025年10月のアップデートで画像処理ソフトウェアが大幅に改善され、より高品質な画像を生成できるようになった
- 詳細は Synthetic aperture radar autofocus and calibration にまとめられている
- 完成したSARドローンは少なくとも 1.5km までイメージングでき、より高い高度で飛行すればさらに遠距離も可能と見られる
- システムはレーダー、ドローン、バッテリーを含めて 1kg未満
- HH、HV、VH、VVの4つの偏波を撮影できる
- gradientベースのminimum entropy autofocusは、RTKではないGPSとIMUの情報だけでも、広いアンテナビームで高品質な画像を生成できた
- コストと時間は次のとおり
- ドローン: 約 200 EUR
- レーダーPCB 2枚: 約 600 EUR
- 製作時間: 退勤後の自由時間で約 10か月
- differentiable GPU image formation library は Github でMITライセンスとして公開されている
- レーダー回路図も公開されている
1件のコメント
Hacker Newsの意見
FPVドローンの価格が下がったのは、ChinaがUkraine戦争の両陣営に大量に売っているためだと思われる
RussiaとUkraineはそれぞれ毎月およそ10万機ずつ消耗しており、部品の大半がChinaから調達されるため、規模の経済が働いている
最近はUkraineがドローンを多く生産し、生産量も増やしており、電子戦/ジャミングを避けるために光ファイバー操縦ドローンも使っていると読んだ
DIYする立場からすると、Henrikが実装した複雑さには驚かされる。信号処理、ハードウェア、GPU加速、アルゴリズム最適化まで全部そろっている
HNコミュニティにこうしたすごい成果のための賞があればいいのにと思う
趣味の開発者としては大きな成果だ
SARアルゴリズムが説明されているのを実際に見たのは今回が初めてだ
これまで見たSARプロジェクトは、この部分をだいたい流していた
さらに関連資料を見た人がいるのか気になるし、リンクされている論文を読んでみようと思う: https://topex.ucsd.edu/rs/sar_summary.pdf
結局のところ、オートフォーカス(autofocusing) によって位置に関する問題のかなりの部分を回避できそうで、この点も初めて見た
論文PDFの第3章と第4章で、数学がどう機能するかが説明されている: https://github.com/stevesimmons/phd-thesis-radar-imaging
SAR = Synthetic Aperture Radar。レーダーが直線飛行し、地表の見かけ上の回転がドップラーシフトを生み、高い方位分解能(cross-range resolution)を得る方式だ
ISAR = Inverse Synthetic Aperture Radar。レーダーは静止しており(例: 地上)、目標(例: 航空機)が動き、両者の相対運動が目標の回転を生み、同様にドップラーシフトを通じて高い方位分解能を得る方式だ
個人的には、一般的なフェーズドアレイアンテナの文脈で理解するのがいちばん簡単だったが、その原理をすでに知らないとあまり助けにならないかもしれない
もっと高価なシステムから出てきたSAR画像でも、これほど良く見えないことを何度も見てきた
ここの成果物は本当にすごい
だからHacker Newsを読むことになる
毎月、郊外のミサイル防衛システムを改良してくれる新しい記事が出てきて、隣の家の犬が二度と私の芝生にフンをしないようにしてくれる
ロケットが正確な犯人を見つけられるように近所の地形をマッピングするのはいつも難しかったが、今はドローンを使えばいい
ここで言っているのはミサイルを備えた防衛システムであって、ミサイルを防ぐ防衛システムのことではない。それはありえない
Tactical and Strategic Missile Guidance, Seventh Edition https://www.amazon.com/Tactical-Strategic-Missile-Guidance-S...
Tactical missile warheads https://www.amazon.com/Tactical-Warheads-Progress-Astronauti...
Fundamentals of Astrodynamics https://www.amazon.com/Fundamentals-Astrodynamics-Second-Dov...
なぜなら、自分がどこにいないかを知っているからだ
なんともすごい世界に生きているものだ
動物の条件づけでは即時のフィードバックが重要なのはよく知られている
100mアンテナが必要なら、複数のドローンを協調させて100mの放物線軌道を作り、似たようなものにできないだろうか?
GPS妨害がなければ同期は可能かもしれないが、すべてのプラットフォーム間で生の信号成分を何らかの形でやり取りする必要がある
この場合、放物線配置はまったく不要で、実際の配置に合わせて各ユニットの位相を調整すればよい
この方式は検討されている分野であり、主に1~100MHzの非常に低い周波数で考えられている。この範囲では上記の問題ははるかに単純になり、指向性を得るにはkm級の大きなアンテナが必要になることもある
「単一チャネルレーダーは目標までの距離しか測定できず、目標の角度は検知できない」という記述は、おそらくその特定のユースケースでは正しいのだろう
しかし、パラボラアンテナやスロット導波管開口はずっと以前から存在している