51 Analisis Pengolahan Sinyal Radar Frequency Modulated Continuous Wave untuk Deteksi Target

Analisis Pengolahan Sinyal Radar Frequency Modulated Continuous Wave untuk Deteksi Target

Siska Aulia 1 , Suhartono Tjondronegoro 2 , Rahmadi Kurnia 1

1 Program Studi Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Andalas 2 Program Studi Teknik Elektro, STEI, Institut Teknologi Bandung

Email : chessca_aulia@yahoo.co.id

Abstrak -Penelitian ini mensimulasikan pembangkitan sinyal radar Frequency Modulated Continuous Wave (FMCW) untuk mendeteksi target dengan informasi jarak dan kecepatan target. Sistem radar FMCW ini didesain untuk aplikasi pengaturan lalu lintas darat yaitu memonitoring lalu lintas. Sistem radar FMCW tidak memerlukan daya pancar yang besar untuk mendapatkan nilai Signal to Noise (SNR) yang cukup untuk proses deteksi target. Kemampuan sistem radar FMCW untuk mendeteksi target tergantung pada SNR sinyal beat. Sinyal yang dipantulkan oleh target bergerak menunjukkan adanya kehadiran suatu target yang memiliki karakteristik gerak dan Radar Cross Section (RCS). SNR sinyal beat yang digunakan pada penelitian ini 20 dB, dimana karakteristik target dimodelkan dengan model fluktuasi RCS swerling 5 (tanpa fluktuasi) dan probabilitas false alarm yaitu 10 -7 . Sistem radar untuk mendeteksi target bergerak dengan menggunakan efek doppler. Simulasi GNU Radio sebagai Software Defined Radio digunakan dalam simulasi telekomunikasi. Radar front end pada dasarnya memiliki arsitektur yang sama dengan komunikasi radio pada umumnya, software defined radio, dapat digunakan untuk mendesain radar FMCW untuk mengurangi biaya dan kompleksitas dalam perhitungannya. Pengolahan sinyal radar FMCW yang disimulasikan pada Matlab dan GNU radio mampu mendeteksi satu target dan lima target. Hasil simulasi yang diperoleh sama dengan hasil perhitungan.

Abstract - On this report has been simulated signal generation Frequency Modulated Continuous Wave (FMCW) radar to determine the distance and speed of the target. This design FMCW radar system for traffic management applications that monitor ground traffic. FMCW system does not require a large transmit power to obtain sufficient Signal to Noise (SNR) values for target detection process. FMCW radar system's ability to detect targets depends on the signal SNR beat. Target reflected signal indicates the presence of a moving target motion characteristics and Radar Cross Section (RCS). Beat signal SNR used in this study was 20 dB, where the characteristics of the target RCS fluctuations are modeled by models swerling 5 (without fluctuations) and probability of false alarm is 10-7. Radar system to detect moving targets using the doppler effect. GNU Radio as Software Defined Radios are used in the telecommunications simulation. Radar front end basically has the same architecture with radio communications in general, software defined radio, can be used to design FMCW radar to reduce the cost and complexity of the calculations. FMCW radar signal processing is simulated in Matlab and GNU radio capable of detecting a single target and five targets. Simulation results obtained with the calculation.

Keywords: FMCW radar, GNU Radio, beat signal, doppler effect

I. PENDAHULUAN

Radar atau Radio Detection and Ranging, merupakan aplikasi yang telah banyak Pada prinsipnya teknologi dikembangkan

digunakan pada bidang militer, mengukur untuk membuat alat atau sarana yang dapat

kecepatan, sebagai pengendali lalu-lintas, dan membantu dan memberi kemudahan bagi

lain-lain. Pada tahun 1934 ditemukan continous manusia untuk melakukan kegiatan dalam

wave (CW) dimanfaatkan untuk sistem radar [1]. hidupnya. Seiring dengan perkembangan

Dewasa ini telah dikembangkan teknologi teknologi, manusia selalu menginginkan

digital signal processing (DSP) dan image peningkatan kualitas dan kepraktisan dari alat-

processing untuk mendukung sistem radar [2][3] . alat tersebut. Misalnya penggunaan radar, radar

Teknologi radar merupakan suatu sistem dulu hanya untuk kebutuhan militer saja

yang mampu memantau suatu objek dalam kemudian

jarak dan arah tertentu. Informasi dari target dimanfaatkan untuk keperluan sipil.

antara lain posisi, kecepatan, arah, dan antara lain posisi, kecepatan, arah, dan

konsep yang diajukan dalam [11][12] . Salah satu dapat dimanfaatkan untuk mengatur sistem lalu

teknik pemrosesan signal yang banyak lintas baik darat, laut maupun udara.

digunakan pada sistem radar FMCW adalah Penggunaan sistem radar pada lalu lintas darat

dengan mendapatkan beat frekuensi dan untuk kendaraan bermotor, diperlukan oleh

melakukan proses Fast Fourier Transform kepolisian yang bertanggung jawab atas

(FFT) untuk mendapatkan informasi jarak dari lancarnya lalu lintas darat. Salah satu

target [7] .

metodenya menggunakan sistem radar doppler yang memanfaatkan efek doppler.

II. TINJAUAN PUSTAKA

Perkembangan teknologi saat ini juga dirasakan dalam dunia radio komunikasi yaitu

sebuah sistem Software Define Radio (SDR) . SDR memiliki

Radar

adalah

mendeteksi dan arsitektur yang lebih sederhana dibandingkan

elektromagnetik

untuk

menentukan lokasi objek yang bekerja dengan sistem radio konvensional karena sebagian

memancarkan gelombang elektromagnetik dan besar proses modulasi dilakukan dengan

mengolah sinyal pantul untuk mengetahui software. GNU radio merupakan software yang

karakter objek. Radar digunakan untuk dapat digunakan untuk merancang software

mengukur jarak objek. Sistem radar ada dua defined radio.

macam yaitu radar pulsa (pulsed radar) dan Salah satu jenis radar yang dapat

radar continu (CW radar). Untuk memperoleh diimplementasikan menggunakan SDR adalah

informasi jarak dan dopler suatu target maka radar Frequency Modulated Continuous Wave

radar continu dapat menggunakan gelombang (FMCW) [7] .

Linier FM (LFM).

menggunakan modulasi Linear FM dan memancarkan gelombang dalam seluruh

2.1 Sistem Radar

rentang waktu periodiknya, hal ini berbeda Ada tiga komponen utama yang tersusun dengan radar pulsa yang mengirimkan pulsa

di dalam sistem radar, yaitu transmitter, antena, pulsa pendek dalam rentang waktu periodiknya.

dan receiver [3]. Gambar 1 menunjukkan blok Sehingga radar FMCW tidak memerlukan daya

diagram radar secara umum. pancar yang besar untuk mendapatkan nilai SNR yang cukup untuk proses deteksi target,

seperti pada radar pulsa [8] . Dari sisi hardware radar FMCW dapat dibangkitkan menggunakan solid state amplifier yang berukuran lebih kecil dan jauh lebih murah dibandingkan magnetron yang digunakan untuk membangkitkan radar

pulsa. CW-Doppler (continous wave), FMCW

(Frequency Modulated Continous Wave dan FH Gambar 2.1. Diagram Blok Sistem Radar (frequency hop) merupakan sistem radar yang

berhasil diterapkan untuk mengukur jarak dan Berdasarkan skema diatas, sistem radar secara kecepatan target bergerak untuk waktu yang

umum terdiri dari:

sangat lama [9] . Kemampuan radar CW untuk

1. Transmitter

mendeteksi target yang tergantung pada SNR Transmitter tersusun dari pembangkit sinyal sinyal beat dan resolusi radar, yaitu kemampuan

(waveform generator), oscilator , dan untuk memisahkan target yang berdekatan

amplifier .

dalam jangkauan atau arah Doppler [9] .

2. Antena

Kelemahan utama dari pendekatan radar Antena merupakan suatu transformator CW, bahwa sistem radar hanya mampu

gelombang elektromagnetik terbimbing memberikan resolusi dalam satu arah, baik

menjadi gelombang elektromagnetik di jangkauan atau Doppler. Pada penelitian [9] ruang bebas dan sebaliknya.

skema pengukuran radar FMCW dan range-

3. Receiver

Doppler 2-D, pengolahan Transformasi Fourier Receiver terdiri dari amplifier (Low Noise FMCW radar mampu memberikan resolusi 2-D.

Amplifier ), oscilator, dan filter.

4. Pengolahan sinyal penerima radar inilah yang disebut dengan Bagian ini berfungsi untuk menghilangkan

target Radar Cross Section. Singkatnya Radar sinyal yang tidak diinginkan dan

Cross Section adalah perbandingan daya sinyal mengambil sinyal yang dibutuhkan.

datang dengan daya sinyal yang terhamburkan,

5. Bagian pengolahan data dan berfungsi sebagai pendeteksi kepadatan. Bagian ini berfungsi untuk mengolah sinyal

RCS berfluktuasi tergantung pada aspek yang diterima menjadi suatu informasi yang

frekuensi, sudut dan polarisasi medan RF dibutuhkan. Salah satu contohnya adalah

tersebut.

target. Jika diasumsikan rapat daya gelombang elektromagnetik pada target yang terletak pada

2.1.1 Persamaan Radar

jarak R dari radar yaitu P Di , maka daya pantul dari target yaitu;

Persamaan radar menjelaskan parameter- P r   P Di

parameter sistem radar [2][3] . Saat gelombang radar mengenai target, terjadilah arus permukaan sehingga target memancarkan

2.2 Prinsip Dasar Radar FMCW

kembali gelombang tersebut ke segala arah. Frequency Modulated Continuous Wave Energi radiasi sebanding dengan parameter

(FMCW) Radar adalah suatu metode radar yang Radar Cross Section (RCS) . Maka, daya

menggunakan modulasi frekuensi secara liner terima P r yang disalurkan ke pengolah sinyal

dan kontinu. FMCW radar memanfaatkan menjadi:

frekuensi beat untuk mencari jarak objek ke

P radar. Sinyal pemodulasi umumnya berbentuk

2 A e  (2.1)

gelombang

triangular, sawtooth atau

sinusoidal .

Jarak maksimum R max adalah jarak Radar Linear FMCW dengan gelombang terjauh target yang masih bisa dideteksi radar.

Linear FMCW Kondisi itu terjadi ketika daya sinyal echo P r

pemodulasi

triangular

menggunakan dua sinyal chirp yaitu up-chirp

dan down chirp. Frekuensi sinyal sinyal masih bisa dideteksi.

sama dengan daya sinyal minimum P Smin yang

triangular Linear FMCW dapat dilihat pada

gambar 2.2 dan dan bentuk sinyalnya gambar

Ambang batas deteksi radar dibuat sama dengan SNR minimum (SNR) o,min . Maka, diperoleh jangkauan maksimum sebagai berikut: 1

Gambar 2.2. Frekuensi sinyal triangular Linear FMCW [13] dimana Pt daya pancar sinyal, G gain antena, 

panjang gelombang, B bandwidth, F Noise

Figure, k konstanta Boltzman, T s suhu efektif

sistem. Pada umumnya, terdapat rugi-rugi radar L yang mengurangi SNR total, sehingga:

SNR  

 4  3 kT s B  F . L  R 4 max Gambar 2.3. Sinyal triangular LFM dalam

o , min

domain waktu 2.1.2 [2] Radar Cross Section

Sinyal dengan frekuensi yang naik/turun berbagai jenis polarisasi secara normal akan

Gelombang elektromagnetik

dalam

linear terhadap waktu (chirp) ditransmisikan. terdifraksi atau menghambur ke segala arah jika

Persamaan sinyal yang dipancarkan (transmisi) mengenai sesuatu objek yang memiliki

yaitu:

s tx ( t )  A tx . cos  2 .  . f 0 . t   .  . t 2 

koefisien pantul tertentu. Intensitas dari energi

gelombang hamburan yang mempunyai

polarisasi yang sama dengan polarisasi antenna polarisasi yang sama dengan polarisasi antenna

dan k merupakan laju perubahan frekuensi gelombang beat yang dihasilkan setelah (chirp rate). Chirp rate dapat didefinisikan

filtering akan memiliki persamaan: sebagai:

1 1 s m ( t )  s ( t ) xs ( t )  cos(  )  cos( 

 tx  rx  tx  rx ) (2.8)

B tx

rx

s ( t )  A . cos 2 .  . f .   2 .  .  .  . t   . k . t beat 2 beat  0  (2.9)

dimana Bandwidth (B) merupakan selisih antara frekuensi gelombang terendah dan

Jadi diperoleh persamaan frekuensi beat tertinggi. Time Sweep (T p ) merupakan periode

yang diperoleh dari turunan pertama fasa sinyal sinyal chirp. Ini untuk pemodulasi sawtooth.

beat, yaitu:

Sedangkan untuk pemodulasi triangular T 0 .

f  1 d ( 2  f 0   2  t   t 2 Ketika gelombang yang dipancarkan ) beat   .   B .   2 . R . B (2.10)

dt

T sweep c . T

radar tersebut diradiasikan kedalam sebuah Sehingga jangkauan R diperoleh dari f beat yaitu, medium dan menumbuk target, target akan

memantulkan sebagian gelombang tersebut

. f b (2.11)

kembali ke radar. Gelombang pantul yang

2 . B Dengan melakukan proses FFT untuk

dihasilkan merupakan duplikasi gelombang merubah sinyal beat dalam domain waktu ke pancar yang mengalami pelemahan dan dalam domain frekuensi kita akan mendapatkan penundaan waktu. Dalam domain waktu puncak frekuensi beat pada spektum gelombang pantul tersebut dapat dinyatakan

sebagai: frekuensinya. Frekuensi ini dapat dengan mudah diterjemahkan ke dalam nilai jarak

s rx ( t )  A rx . s tx ( t  A  2 )  r . cos  2 .  . f 0 .( t   )   .  .( t   )  (2.6)

dengan persamaan yang telah dijelaskan Berdasarkan persamaan diatas, gelombang

sebelumnya.

pantul ini pada dasarnya sama dengan

gelombang pancar yang tertunda sebesar  .

2.3 Pengolahan Sinyal Triangular FMCW

2 radar

 t  . R   (2.7)

c Ada dua kasus dalam pengolahan sinyal FMCW radar. Pertama, ketika tidak ada

dimana R adalah jarak antara radar dengan pergeseran Doppler dalam sinyal, frekuensi beat target dan c adalah cepat rambat gelombang di

adalah ukuran dari jangkauan target f b = f r, udara.

adalah frekuensi beat karena hanya Pada gambar 2.4, gelombang pantul yang

dimana f r

jangkauan target. Jika kemiringan perubahan diterima oleh receiver antena selanjutnya akan

frekuensi dari sinyal yang ditransmisikan dikalikan dengan sinyal yang dipancarkan.

adalah f’ maka;

Proses perkalian ini dilakukan oleh mixer yang

. f ' (2.12) akan menghasilkan komponen penjumlahan dan

pengurangan frekuensi

antara

kedua

Ketika sinyal pemodulasi triangular gelombang. Perbedaan frekuensi antara kedua

frekuensi modulasi digunakan seperti Gambar gelombang tersebut disebut sebagai gelombang

2.4 frekuensi beat yang dihasilkan adalah: beat (pelayangan) yang nilainya sebanding

dengan jarak target pemantul dengan radar.

Gambar 2.5. Sinyal Triangular LFM dan Gambar 2.4. Blok diagram FMCW Radar [4] frekuensi beat untuk target stasioner [2]

Untuk mendapatkan elemen pengurangan

(low-order) pada frekuensi beat, elemen

Biasanya dipilih frekuensi pemodulasi

2 . v r . f 0 (2.14)

c perubahan frekuensi f’ dengan deviasi frekuensi

sebesar f m sehingga f m  1 , sedangkan laju

Untuk target yang bergerak, persamaan puncak f ;

sinyal FMCW telah dijelaskan, sehingga

f   f   f didapatkan informasi tentang jangkauan jarak

dan Doppler. Ilustrasi target bergerak berdasarkan gambar 2.6 dengan kecepatan

Sehingga frekuensi beat yang dihasilkan: relatif v r , sehingga nilai perubahan fungsi waktu

f b   t . f '  4 Rf m f  4 Rf m B

antara radar dan target yaitu[8]:

c ada pergeseran frekuensi Doppler ditumpang-

Kasus kedua, jika target bergerak, akan

kan ke frekuensi beat dan harus dipertimbang- kan dalam demodulasi. Sketsa sinyal pemancar dan penerima jika target bergerak seperti gambar 2.5.

Gambar 2.6. Ilustrasi FMCW radar untuk target bergerak [8]

Persamaan sinyal pemancar dan sinyal penerima sama dengan kondisi target stasioner,

dimana sinyal pemancar dan penerima Gambar 2.5. Sinyal Triangular LFM dan

mengalami delay perubahan fungsi waktu seperti yang telah dijelaskan sebelumnya.

frekuensi beat untuk target bergerak [2]

Seperti yang ditunjukkan pada Gambar. s rx ( t )  A rx . s tx ( t   ( t )) (2.16)

2.5, frekuensi beat meningkat oleh pergeseran

Doppler, sementara di bagian lain berkurang Perhitungan sinyal beat seperti yang telah dengan jumlah yang sama.

dijelaskan, yaitu mengalikan sinyal pemancar dengan sinyal refleksi (pantulan) dalam mixer

f beat =f terima –f kirim dan difilter dengan LPF, sehingga diperoleh Jika target bergerak, frekuensi beat akan

persamaan sinyal beat;

terdiri dari pergeseran frekuensi karena delay

0 .    .  . t  2 . . v . t  jarak (2.17) t dan juga karena pergeseran Doppler.

s beat ( t )  A b . cos   

c  Saat kemiringan positif, efek Doppler akan mengurangi frekuensi beat yaitu f bu . Sedangkan

dimana  o adalah frekuesi sweep awal saaat kemiringan negatif, efek dopler akan

menambah frekuensi beat yaitu f bd .

pemodulasi (frekuensi carrier kurang defiasi frekuensi  ). Pada persamaan-persamaan f

diatas, nilai quadrat diabaikan karena nilai 

2.3.1 FMCW Doppler Radar

dan v cukup kecil.

Estimasi jarak dan kecepatan relatif Sinyal beat berulang-ulang sebesar I menggunakan frekuensi Doppler FMCW Radar.

secara periodik dan dijumlahkan. Periode waktu Jika antena merasakan adanya target bergerak

pengukuran  . Waktu ketika pengukuran T dengan kecepatan relatif terhadap radar v, r

dengan indeks i adalah:

pergeseran frekuensi terhadap sinyal terima dari t . i  T , dengan i = 0,1,2,3,...,I-1

transmiter disebut frekuensi doppler (f d ).

Perhitungan kecepatan relatif berdasarkan Fungsi perubahan waktu antara radar dan target frekuensi doppler berdasarkan persamaan

sebanyak I (chirp) periodik dapat didefinisikan berikut[17]:

sebagai:

 ke USRP (kalau diimplementasikan dengan

d ( t i )    2 . . t i (2.18)

c USRP), serta melakukan mixing antara sinyal Berdasarkan persamaan diatas, untuk sinyal

transmit dan sinyal receive. Sehingga beat 2D didefinisikan sebagai [8][11] :

didapatkan hasil berupa sinyal beat yang

disimpan dalam bentuk file binary.

c (2.19)

b ( t , ti )  A b . e III. Metodologi dan Perancangan Sistem

Pemodelan sistem ini bertujuan untuk

2.4 Software Define Radio (SDR)

merancang sistem radar doppler dengan GNU Radio merupakan sebuah free

pengolahan sinyal FMCW radar untuk deteksi software yang dapat digunakan oleh siapa saja

target. Perancangan sistem radar yang akan untuk membuat dan mendesain sistem radio

disimulasikan untuk deteksi target seperti berbasis perangkat lunak. Perangkat lunak

gambar 3.1.

open-source ini didistribusikan oleh GNU general public license. Eric Blossom dan John Gilmore merintis GNU Radio mulai tahun 2001, dan sekarang telah banyak digunakan oleh universitas dan industri untuk penelitian komunikasi

diimplimentasikan untuk real-time radio. GNU Radio terdiri dari blok signal prosessing (diimplementasikan dalam C++) yang dapat menghubungkan semuanya. Pengguna dapat dengan mudah membuat

perangkat lunak radio dengan membuat grafik, Gambar 3.1 Diagram blok perancangan sistem yaitu dengan cara menghubungkan blok-blok

radar FMCW untuk deteksi target yang telah tersedia pada software tersebut. Software GNU Radio dapat dijalankan

Secara umum, terdapat tiga bagian yang dengan berbagai komputer yang berbasis OS

dilakukan, yaitu (1) Simulasi sistem radar Linux. Python script digunakan untuk

FMCW dengan Matlab. Pada simulasi matlab mendesain modulasi, grafik yang menjelaskan

ada dua skenario percobaan yaitu untuk target tentang aliran data pada pemrosesan sinyal.

bergerak dan target diam (stasioner). (2) Sejumlah blok diagram dapat diimplemen-

Simulasi sistem radar FMCW dengan GNU tasikan menggunakan bahasa pemogramann

radio. Pada simulasi GNU Radio pengolahan C++ yang dibuat oleh GNU Radio. GNU Radio

data dari sinyal dilakukan dengan matlab. juga menyediakan GUI tool yang disebut GNU

3.1 . Pemodelan Simulasi Sistem FMCW

Radio Companion untuk mengimplementasikan

grafik. Pengguna dapat membuat grafik dengan

Radar dengan Matlab

cara drag-and-drop interface dan menghasilkan Berdasarkan diagram blok pada gambar Python script yang sesuai.

3.1, algoritma pengolahan sinyal FMCW radar Keuntungan menggunakan GNU radio

sebagai berikut:

1. Sinyal dengan frekuensi yang naik/turun direkonfigurasi. Parameter dari blok pemroses-

untuk membuat aplikasi SDR yaitu mudah

linear terhadap waktu (chirp) ditransmisikan. an sinyal dapat dimodifikasi dengan mudah.

0  t  T Topologi pemrosesan juga mudah dilakukan.

Frekuensi : f ( t )  f 0  Mu . t

 ( t )  2  f 0 t   Mut 2 0  t  T Banyak parameter input dan output. Bisa

Fasa :

melakukan proses modulasi, demodulasi, VCO,

Sinyal Pancar :

NCO, pentapisan, kecepatan tinggi ADC dan

s tx ( t )  exp[ j { 2  f t  Mut 0 2 }]

DAC.

dimana:

f 0 = frekuensi dalam sinyal chirp (Hz) frekuensi baseband maupun IF. GNU radio

GNU radio bekerja pada rentang

digunakan untuk membangkitkan sinyal chirp Mu = gradient frekuensi sinyal chirp (Hz/s) FMCW, mengirim dan menerima data dari dan

T = periode sinyal chirp (s)

2. Sinyal tersebut dimodulasi, kemudian Diagram blok diatas lanjutan gambar 3.1 dipantulkan oleh suatu target yang akan

untuk pemodelan target bergerak. Algoritma dikenali, dan diterima serta didemodulasi

sebagai berikut:

pada receiver. Informasi jarak dapat  Sinyal beat s b1(n) terdeteksi oleh antena diperoleh dari frekuensi beat antara sinyal

setelah melewati Low Pass Filter (LPF) yang ditransmisikan dan sinyal yang

untuk menekan komponen frekuensi yang diterima, sebagai berikut:

tidak diinginkan dari penjumlahan dan T sweep . c noise.

. f beat

Hasil sinyal mixer dilakukan berulang secara

2 . B periodik dengan jumlah perulangan I dan Frekuensi beat tersebut dapat diperoleh

disimpan ke dalam matriks data dua melalui proses mixing, yaitu dengan

dimensi, sehingga dua matriks diisi dengan konjugasi komplek sinyal pantul dan

sinyal beat untuk masing-masing penerima. mengalikannya dengan sinyal transmisi awal

 dengan persamaan sebagai berikut:

s b 1 ( t )  A 1 . cos    0 .  d 1   .  1 . t  2 . 0 . v . t  

c  Sinyal pantul:

 Hamming dua dimensi digunakan setiap

s rx ( t )  exp[ j { 2  2 f 0 ( t  t d )   Mu ( t  t d ) }]

matriks untuk membuat spektrum sinyal t d  t  T  t d terbatas dalam jarak (range) dan kecepatan (arah Doppler). Kemudian matrik beat

Hasil konjugasi kompleks dan perkalian dalam domain waktu diubah ke domain sinyal transmisi:

frekuensi oleh FFT 2D, sehingga didapat s 2

Mu ( t )  exp[ j { 2  f 0 t d  2  Mut d t   Mut d }]

spektrum sinyal dua dimensi S b1 (f b ,f d ) . Hasil

t d  t  T deteksi target:

T . c dimana t d adalah waktu delay mulai dari saat

2 ..  . r mult

. f beat T . c 2 . B

sinyal ditransmisikan sampai sinyal tiba

kembali di penerima.

3. Sinyal tersebut kemudian ditransformasikan

dengan Transformasi Fourier ke domain frekuensi untuk memperoleh letak frekuensi

f beat dan f dop adalah komponen frekuensi di beat sebagai berikut:

setiap arah spektrum range-doppler 2D

S ( f )   S m ( t ) exp{ j  ( f )} sin c [( f  Mut d )( T  t d )]

Adapun parameter sistem radar berdasarkan t d tabel 3.1.

dengan  ( f )   2  f t  Mut 0 2 d  d   ( Mut d  f )( T  t d )

Tabel 3.1 Parameter FMCW radar

Hasil transformasi Fourier pada persamaan Spesifikasi diatas merupakan sinyal sinc yang berpusat

Parameter

Notasi

Frekuensi carrier

f c 10 GHz

di f=Mu.t d , dengan lebar sinyal sinc sebesar

f up -f lw 10,075-9,925

GHz T  t d

1 . Letak pusat sinc memberikan

Range Frekuensi

Bandwidth

B 150 MHz

informasi jarak target pemantul, sedangkan

Periode chirp

T 1ms

lebar sinyal sinc menentukan resolusi sistem

T m radar. 2ms

Periode Modulasi

Frekuensi modulasi

f m 500 Hz

3.1.1 Pengolahan Sinyal FMCW Doppler

Jumlah chirp

ADC (sampling rate)

Windowing

s b1 (f b ,f d )

FT

Jarak maksimum target

R 200 m

Daya pancar

Pt 20 mW

Gambar 3.2 Diagram Blok Pengolahan Sinyal

Frekuensi beat maksimal

f beat 200 kHz

radar FMCW Doppler

3.1.2 Desain Lokasi radar dan target

3.2. Pemodelan Simulasi Sistem Radar FMCW dengan GNU Radio

Tabel 3.2 Parameter Lokasi radar dan target

Desain secara umum arsitektur sistem

Parameter

Spesifikasi

Jarak maksimum target

200 m

radar FMCW yang direalisasikan menggunakan

Lebar jalan

20 m

GNU Radio pada gambar 3.5 dan spesifikasi

Tinggi posisi radar

8m

sistem radar FMCW yang digunakan pada tabel

Gambar 3.3 Desain lokasi posisi radar

Gambar 3.5 Desain arsitektur sistem radar FMCW berbasis SDR

Tabel 3.5 Spesifikasi desain radar FMCW berbasis SDR GNU radio

Parameter

Notasi Spesifikasi

Frekuensi carrier

f c 20 MHz

Gambar 3.4 Desain lokasi daerah radar dan

Chirp waveform

Triangular

3.1.3. Informasi pemodelan target

Periode chirp

T 1ms

Ada dua informasi target yang

Periode Pemodulasi

T m 2ms

dimodelkan yaitu:

1. Informasi target berdasarkan nilai RCS

Frekuensi Pemodulasi

f m 500 Hz

target

ADC (sampling rate)

f Sam 80 MHz

Tabel 3.3 RCS Target Pada Frekuensi radio 3-

 R 10 GHz (Skolnik) 75 m

Range Resolution

Target

RCS (m 2 )

Pada tahap ini, dilakukan simulasi untuk

Pickup Truck

sistem FMCW yang didesain menggunakan

Mobil

GNU radio. Pertama-tama dibuat skema sebagai

6 berikut pada GNU Radio Companion.

Motor

Sepeda

2 3.2.1 Percobaan Sistem FMCW untuk Satu

1 Target

Man

2. Informasi target berdasarkan kecepatan target

Tabel 3.4 Kecepatan model target

Target Kecepatan (km/jam)

Truk Slow (10-20 km/jam) Mobil

Normal (20-30 km/jam)

Fast (30-90 km/jam)

Motor Sepeda

Normal (10 km.jam)

Orang

Slow (2-3 kim/jam)

Gambar 3.6. Skema untuk simulasi pada GNU

Normal (3-5 km/jam)

Radio Companion (file binary)

Pada skema gambar I.2 terdapat dua buah sistem kedua ini, diuji coba dimana sistem blok VCO. Input blok VCO yang pertama

digunakan untuk mendeteksi lima target pada terhubung ke blok Signal Source yang

gambar 3.7.

menghasilkan sinyal berbentuk triangular. Sinyal dibangkitkan di signal source, kemudian voltage controlled osilator (VCO) mengubah signal source menjadi sinyal FM. Hasil output blok VCO tersebut adalah sinyal chirp pada frekuensi baseband. Frekuensi sinyal yang dihasilkan naik dan turun secara linear mulai dari 0 Hz sampai 2 MHz selama selang waktu 2ms (frekuensi Signal = 500 Hz). Sinyal triangular yang dihasilkan digunakan untuk mencatu VCO dengan nilai sensitifitas 2πx2MHz/volt, yang akan memghasilkan gelombang chirp dengan bandwidth 2 MHz.

Input blok VCO yang kedua terhubung dengan

blok Constant

Source

yang

menghasilkan output tegangan konstan. Blok VCO kedua tersebut menghasilkan sinyal sinusoidal yang akan digunakan sebagai carrier. Frekuensinya ketika amplitude blok Constant

Source bernilai 1 adalah 20 MHz. Kedua sinyal Gambar 3.7. Modifikasi skematik untuk tersebut dikalikan untuk mengimplementasikan

simulasi pada GNU Radio lima target proses modulasi.

Pada output modulasi, terdapat blok Delay yang berfungsi memberi delay beberapa

IV. Hasil Simulasi dan Analisa

sample pada sinyal input. Blok delay menyatakan sinyal radar mengenai target yang

4.1 Hasil Simulasi Matlab

mengalami penundaan waktu. Kemudian target Pada simulasi matlab ini, pemodelan target diasumsikan bergerak dan diam dimana

memantulkan sinyal,

fungsi

ini

diimplementasikan sebagai proses demodulasi. informasi target berupa jarak dan kecepatan . Hasil demodulasi tersebut dikalikan dengan

4.1.1 Pengolahan sinyal untuk deteksi target

Skenario percobaan 1 untuk satu target

sinyal hasil modulasi, untuk mendapatkan

frekuensi beat, yang diikuti oleh blok Low Pass Pada simulasi matlab ini, sinyal beat Filter b1 untuk mendapatkan komponen Low s (t) dilewatkan ke suatu unit pengubah analog

Order dari frekuensi beat sekaligus sebagai ke digital (ADC), kemudian diproses dengan aliasing filter. Hasilnya kemudian disimpan ke

algoritma pemprosesan sinyal akan didapatkan sinyal keluaran pada ADC s b1 (n). ADC yang

dalam suatu file dengan format binary float dengan menggunakan blok File Sink (file

dirancang dengan frekuensi pencuplikan 2 MHz binary data.dat). Pada MATLAB, dilakukan

atau periode pencuplikan 0.5  s . Hasil sinyal pengolahan sinyal beat dan transformasi fourier

beat untuk target pickup truk pada gambar 4.1. sehingga didapatkan komponen frekuensi

Pemprosesan sinyal digital (DSP) digunakan rendah sebagai frekuensi beat dan jarak target.

untuk proses pendeteksian. Proses DSP dimulai dengan sampling. Menurut teorema sampling

3.2.2 Percobaan Sistem FMCW untuk Lima

untuk menghindari aliasing sinyal harus

Target

disampling lebih besar dari dua kali frekuensi Untuk mensimulasikan deteksi target

beat maksimum

8 . R mak . f

pada desain sistem FMCW yang telah dibuat.

Pemodelan dengan memberikan delay, dapat

1 sinyal beat antena 1

dibuat seolah-olah sinyal transmit mengenai X: 12

am pli tud o

Y : 0.9638

suatu target pada jarak tertentu sebelum 0

dikembalikan ke receive radar. Pada pemodelan

0 20 40 60 80 sample 100 120 140 160 180 200

0.5 Y : 0.96 X: 22

0 diperoleh dari perkalian sinyal pancar dengan

penerima dalam baseband.

( 2 ) exp[ { 2 f 0 t d  2  Mut d t   Mut d }] t d  t  NT Gambar 4.1 Hasil simulasi Matlab sinyal beat

untuk target pickup truk Terakhir, hasil sinyal beat diatas dilakukan

transformasi fourier (dalam Hasil simulasi sinyal beat diperbesar

penelitian ini menggunakan FFT). Hasil sinyal dengan pencuplikan 200 sample atau 0,1 ms,

di-FFT untuk mengamati deteksi target sinyal beat yang dihasilkan dari sebuah sistem

pemantulnya. Jumlah sample yang digunakan FMCW

untuk FFT pada simulasi Matlab adalah 400000 sinusoidal dengan frekuensi beat 200 kHz.

Pada gambar 4.1 sinyal yang diamati pada

0.8 antena penerima 1, dimana pergeseran periode jarak target antena 1 sinyal periodik setiap 10 sample per frekuensi

0.8 frekuensi beat antena 1

cuplik yaitu 5x10

0.6 Y: 0.7058

X: 2.004e+005

-6 s. Begitu juga jika dilihat

pada antena penerima 2 (dalam domain waktu).

Periode sinyal beat diperoleh 5x10 -6 s (8.5x10 -6

0.4 pl itu

– 3.5x10 am s).

2 sinyal beat dengan noise pada antena 1 0.2 0.2

x 10 5 4 0 100 jarak 200 300 400 2 sinyal beat dengan noise pada antena 2 waktu(s)

0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 -4 1 frekuensi (Hz))

x 10

Gambar 4.4 Frekuensi beat dan jarak target

o pli tud Am

pickup truk pada antena penerima 1

0 0.1 0.2 0.3 0.4 waktu(s) 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 x 10

1  Skenario percobaan 2 untuk lima target

Gambar 4.2 Sinyal beat dengan noise target

pickup truk Sinyal beat antena 1 20

Sinyal beat pada gambar 4.1 berbentuk 10

do

itu pl

sinusoidal periodik yang rata, tetapi pada

gambar 4.2 sinyal beat rusak karena pengaruh

waktu(s) 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 -3 1

noise. Untuk mengatasi noise supaya dalam

20 Sinyal beat antena 2

x 10

pendektesian target tidak terjadi kesalahan

maka dirancanglah filter. Filter yang digunakan

do

itu m pl

A dalam penelitian ini filter IIR yaitu chebychev -10

waktu(s) 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 x 10 -3 1 gambar 4.3.

tipe 2. Hasil sinyal beat setelah difilter pada -20 0 0.1 0.2 0.3 0.4

Gambar 4.5 Hasil simulasi Matlab sinyal beat

2 Sinyal Beat setelah filter (orde 5 ) pada antena1

untuk lima target

de tu pli 1 Am

0 4 frekuensi beat antena 1

4 jarak target antena 1

Sinyal Beat setelah filter (orde 5) pada antena2 Waktu(s) 0.5 0.7 0.8 0.9 x 10 -4 1 3.5

Y: 3.574

X: 2.004e+005

1 3 3 pli de tu Am 0 2.5 2.5

Waktu(s) 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 -4 1 u o d d lit o p 2 lit p x 10 u

2 m a m Gambar 4.3 Simulasi sinyal beat setelah filter a

untuk target pickup truk

Analisis dari pengolahan sinyal beat

sistem FMCW radar, sinyal beat berbentuk

sinusoidal dengan pergeseran periode tetap. frekuensi (Hz)) x 10

jarak

Pergeseran periode

Gambar 4.6 Frekuensi beat dan jarak target menunjukkan frekuensi beat. Sinyal beat ini

pada lima pada antena penerima 1

Analisis dari hasil simulasi matlab untuk Gambar 4.7 diatas merupakan grafik nilai deteksi target yaitu sinyal beat digabung dengan

SNR sinyal dari sistem radar FMCW. Jika noise, sehingga diperoleh frekuensi beat dan

diinginkan probabilitas false alarm rendah jarak target. Kemampuan sistem radar FMCW

(waktu rata-rata false alarm meningkat) , maka untuk mendeteksi target tergantung pada SNR

SNR yang dihasilkan lebih tinggi untuk sinyal beat. Sinyal yang dipantulkan target yang

probabilitas deteksi sama. Hasil grafik bergerak menunjukkan adanya kehadiran suatu

probabiltas deteksi target untuk SNR sinyal target yang memiliki karakteristik gerak dan

yang dibutuhkan sesuai dengan persamaan Radar Cross Section. Sinyal yang mengalami

berikut :

pergeseran fasa ini mencapai batas tingkat 2  SNR   ln  1   erfc  1  2 P D    1 deteksi sinyal pantul target pada output sistem  

 P FA  

Rx. Setelah kehadiran suatu target diketahui dari sinyal pantulnya yang diterima bagian Rx,

diatas disubtitusi ke kemudian parameter gerak target di estimasi

Persamaan

persamaan radar sehingga dihasilkan persamaan pada bagian pemrosesan sinyal. Parameter

jarak maksimum radar secara eksplisit dimana gerak target yaitu jarak dan kecepatan, dideteksi

1 / 4 dengan cara mengetahui delay waktu propagasi

terkandung realibilitas deteksi:

sinyal dan pergeseran frekuensi sinyal. 

R mak , P D , P FA ,   

 G tx G rx P tx  

Deteksi suatu sinyal pantul merupakan

1   1 ln  P FA   erfc  2 P D     1   L   

 ( 4  ) 3 kT 0 BF   

hubungan antara tingkat daya sinyal yang

diterima oleh bagian Rx dengan suatu Persamaan diatas masih merupakan karakteristik gerak target. Level sinyal

perkiraan atau estimasi jarak maksimum karena menentukan tingkat SNR pada proses deteksi.

sinyal terima dan noise memiliki fluktuasi Hubungan level sinyal dan deteksi sinyal

statistik. Efek dari fluktuasi dapat dikurangi menunjukkan hubungan antara SNR sinyal

dengan teknik windowing. Persamaan radar pantul dengan fungsi probabilitas dari deteksi

diatas dengan nilai RCS target konstan. Sebuah

target RCS bervariasi terhadap aspek sudut, konteks karakteristik gerak target.

sinyal P D dan probabilitas false-alarm P FA pada

frekuensi dan polarisasi. Bentuk persamaan Pada proses deteksi, karakteristik objek

jangkauan radar diatas mengabaikan fluaktuasi yang digunakan adalah model fluktuasi RCS

sinyal terima, sehingga parameter probabilitas objek yang disusun oleh Marcum dan Swerling.

deteksi dan deteksi false alarm diperlukan untuk Model ini mengklasifikasikan tingkah laku

mendapatkan SNR minimum. Berdasarkan nilai gerak yang berbeda-beda dari RCS suatu target.

SNR sinyal maka diperoleh batas jangkauan SNR sinyal beat yang digunakan pada

target dapat dilihat pada gambar 4.8, dan nilai penelitian ini 20 dB, dimana karakteristik target

jarak deteksi target terhadap SNR yang berbeda dimodelkan dengan model fluktuasi RCS

sesuai RCS target dapat dilihat pada tabel 4.1. swerling 5 (tanpa fluktuasi) dapat dilihat pada

gambar 4.7. Tabel 4.1 Deteksi target berdasarkan SNR dan frekuensi beat sinyal

1 Karakteristik Target berdasarkan Marcum dan Swerling I-V

0.9 Marcum Swerling II Swerling I

Target

SNR (dB)

Frekuensi Beat (Hz)

Jarak (m)

Swerling V Swerling IV 0.7 Swerling III 20 200.4x10 3 200.4

si et ek 0.6

30 117.3x10 D 3 117.3

lit 0.5 P ro ba bi as 0.4

Pickup

40 65.49 x10 Truk 3 65.49

0 5 SNR - dB 10 15 20 25 30 20 3 176.9x10

Gambar 4.7 Probabilitas deteksi dan SNR

30 96.77x10 3 96.77

sinyal berdasarkan karakteristik target swerling Mobil

40 55.72 x10 3 55.72

5, P FA =10

50 30.3 x10 3 30.3

60 18.57 x10 3 18.57 menggunakan Matlab secara offline untuk mengurangi beban kerja GNU Radio. Didalam

20 87.98x10 3 87.98 analisa ini, tidak memperhatikan besar daya

30 48.88x10 3 48.88 yang diterima, tetapi ditekankan pada proses

40 27.37 x10 3 27.37 penerimaan sinyal dan tundaan waktu yang terjadi. Hasil perkalian sinyal yang diterima

Motor

50 15.64 x10 3 15.64 dengan sinyal yang dipancarkan, maka

60 9.775 x10 3 9.775

diperoleh sinyal beat seperti ditunjukkan pada gambar 4.10.

20 64.52x10 3 64.52

30 36.17x10 3 36.17 0.15 Y: 0.1254 0.1 X: 1e-005

Sinyal beat

Sepeda

40 20.53 x10 3 20.53 0.05

50 11.73 x10 3 11.73 itu do 0 A m pl

60 6.834 x10 3 -0.05 6.834 -0.1

20 53.76x10 3 53.76 -0.15

30.3x10 3 30.3 30 -0.2 0 1 2 waktu(s) 3 4 5 -4 x 10 6

Orang

40 17.6 x10 3 17.6 Gambar 4.10 Sinyal beat dari GNU radio untuk

(man)

target 1 (delay 8000)

50 9.775 x10 3

Gambar 4.10 menunjukkan sinyal beat

60 5.865 x10 3 5.865

setelah proses filter. Sinyal beat yang dihasilkan merupakan sinyal beat dari target 1 dengan

delay 8000 sample. Percobaan ini diasumsikan target diam, dimana delay 8000 sample artinya target mengalami penundaan waktu sebesar 0.1 ms. Frekuensi beat sinyal dapat dilihat pada gambar 4.11 dan jarak target 4.12.

0.1 Spektrum sinyal beat 0.09 Y: 0.09286

X: 2e+005

o d 0.06

Gambar 4.8 RCS dan batas jangkauan target

a m p lit u 0.05 0.04

“truk”

Gambar 4.9 merupakan hasil simulasi 0.02 deteksi target dengan informasi jarak dan 0.01

Frequency (Hz) 1.8 2 2.2 kecepatan untuk kondisi target bergerak. 2.4 x 10 5 Gambar 4.11 Frekuensi sinyal beat

) Jarak dan Kecepatan Target Pada Antenna 1 /s

0.1 Jarak Target

n (m

ta 0 0.08 Y: 0.09286

X: 1.5e+004

u o lit jarak(m) d p

a 0.05 m

Gambar 4.9 Hasil simulasi matlab posisi target

Jarak dan Kecepatan Target Pada Antenna 1

berdasarkan jarak-kecepatan 0.03

4.2 Hasil Simulasi Sistem Radar FMCW

0.9 0 1 1.1 1.2 1.3 jarak(m) 1.4 1.5 1.6 1.7 1.8

x 10 dengan GNU Radio 4

Percobaan simulasi FMCW pada GNU Gambar 4.12 Jarak Target radio dengan pengolahan sinyal pada Matlab.

Gambar 4.12 menunjukkan jarak target Pengolahan

pada posisi 15 km. Frekuensi beat berdasarkan pada posisi 15 km. Frekuensi beat berdasarkan

target, kita dapat mengetahui frekuesi beat dari

masing-masing target menentukan jarak dari

f   t . f '  d xT s xB 8000 x 2 . 000 . b 000  T

 200 kHz target tersebut. Data binary dalam bentuk float yang sudah ada dibaca menggunakan Matlab

80 x 10 6 x 10  3

dan jarak target dihitung dengan persamaan dan difilter menggunakan low pass filter digital sebagai berikut:

FIR. Low Pas filter yang digunakan untuk

R  b xc 200 . 000 x 3 x  10 

f 8 mengetahui hubungan antara jarak dengan

15 km reflektifitas target.

Setelah itu, FFT dilakukan untuk Sehingga hasil yang diperoleh berdasarkan

4 xf m xB 4 x 500 x 2 . 000 . 000

mengubah sinyal domain waktu diskrit ke simulasi dan perhitungan mempunyai nilai yang

dalam domain frekuensi diskrit, dan dilakukan sama. Pemodelan diatas untuk target dengan

ploting hasil transformasi untuk bisa

 delay 8000 sample ( 4   10 ) yaitu target

mendapatkan gambaran antara reflektifitas dengan jarak. Frekuensi beat dari 5 target dan

pertama. Target pertama dari simulasi GNU jaraknya dapat dilihat pada gambar 4.14 dan Radio diasumsikan truk (simulasi matlab)

karena frekuensi beat yang dihasilkan 200 kHz.

0.25 Spektrum sinyal beat

Sinyal FM dari pemodelan target diatas, dibangkitkan mulai dari 0 Hz sampai 2MHz

selama 1 ms. Frekuensi sampel untuk pencuplikan sinyal 80 MHz, sehingga jumlah

lit

a m sampel data (N p data ) adalah: 0.1 Y: 0.09142 X: 2e+005

N 6 =Txf = 10 x 80x10 = 80000

data s

Sedangkan resolusi jarak dari sistem radar

Frequency (Hz) 1.5 2 x 10 2.5 FMCW ini: 5

c x 8 Gambar 4.14 Spektrum Frekuesi beat dari 5

0.25 Jarak Target

 Percobaan sistem FMCW untuk deteksi jarak target yang berbeda

Untuk mensimulasikan deteksi target

pada sistem FMCW SDR yang telah dibuat, 0.15

lit u d p digunakan blok delay setelah blok modulasi X: 1.5e+004 a m

0.1 Y: 0.09142

pada GRC. Dengan memberikan delay, dapat dibuat seolah-olah sinyal transmit mengenai 0.05

suatu target pada jarak tertentu sebelum

dikembalikan ke receiver radar. Pada percobaan 8000 jarak(m) 10000 12000 14000 16000 18000 selanjutnya, dilakukan uji coba menggunakan

Gambar 4.15 Jarak target dari 5 target lima buah delay sekaligus sebesar 8000, 7040,

Berdasarkan gambar 4.14 dan 4.15, 3480, 2560, dan 2160 sampel untuk mendeteksi

spektrum frekuensi beat dari 5 target yang beberapa target yang berbeda. Hasil sinyal beat

dimodelkan sekaligus, didapat nilai frekuensi untuk lima target ditunjukkan pada gambar

beat untuk masing-masing target. Nilai yang

4.13. diperoleh sama dengan nilai frekuensi beat

1.5 Sinyal beat

ketika dimodelkan hanya satu target. Begitu

1 juga dengan jarak target, didapatkan 5 buah

0.5 u nilai jarak untuk masing-masing target. Hasil

lit d m A p

simulasi ini sama dengan perhitungan. Jadi,

0 sistem radar FMCW yang dibangun dapat

mendeteksi satu target dan lima target. -1 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 1.2 Sehingga jarak msing-masing target dapat

Gambar 4.13 Sinyal beat dari lima target

V. PENUTUP

using a Two- Stage SVM Procedure”, IEEE TRANSACTIONS ON AEROSPACE AND

5.1 Kesimpulan

ELECTRONIC SYSTEMS VOL. 47, NO. 2 APRIL 2011.

1. Pengolahan sinyal beat FMCW yang

[6] Aditya Prabaswara, Achmad Munir,Andriyan

dilakukan pada simulasi matlab ada dua

Bayu Suksmono, GNU Radio Based Software-

yaitu sinyal tanpa derau (noise) dan sinyal

Defined FMCW Radar for Weather Surveillance

dengan derau. Percobaan deteksi target

Application , The 6th International Conference on

melalui sinyal beat target adalah pengolahan

Telecommunication Systems, Services, and

sinyal beat dengan derau. Sinyal pada

Applications 2011

keluaran [7] penerima merupakan suatu L. K. Patton, A GNU Radio Based Software- Defined Radar kombinasi echo dari target dan derau. Sinyal , Wright State University, Thesis,

2007.

target dan noise merupakan echo yang

[8] Faiza Ali, Martin Vossiek, Detection of Weak

tertunda dari sinyal transmisi.

Moving Targets Based on 2-D Range-Doppler

2. Pendeteksian dan penentuan jarak diperoleh

FMCW Radar Fourier Processing. Institute of

dengan menentukan waktu delay (tunda)

Electrical Information Technology, Clausthal

antara sinyal transmisi dan sinyal yang telah

University of Technology, Germany.2010.

dipantulkan target.

[9]

A. Wojtkiewicz, J. Misiurewicz, M. Nalecz, K.

3. Sistem radar FMCW yang dirancang baik

Jedrzejewski and K. Kulpa, Two-Dimensional

melalui simulasi

In FMCW Radars,

direalisasikan dengan GNU radio dapat

Politechnika Warszawska, Warszawa, 1996. [10]

D. Bonefačić, J. Jančula, and Majurec, “Model of a Monopulse Radar Tracking System

mendeteksi satu target dan lima target

6. Informasi target bergerak menggunakan efek

for Student Laboratory”. Radio Engineering, vol.

doppler. Informasi

yang

diperoleh

16, no. 3, September 2007.

jarak,kecepatan dan arah target. Penggunaan

[11] Iván Lozano Mármol, “Monopulse Range-

dalam bentuk domain frekuensi lebih mudah

Doppler FMCW Radar Signal Processing for

untuk menganalisa radar shift doppler.

Spatial Localizati on of Moving Targets”,

Radar shift doppler dapat diaplikasikan pada

Technische Universität Clausthal Institut für

pengaturan lalu lintas darat.

Elektrische Informationstechnik.2012.

[12] Li Su, Hsien Shun Wu and Ching-Kuang C.

5.2 Saran Tzuang “2-D FFT and Time-Frequency Analysis

Techniques for Multi-Target Recognition of

Pada penelitian yang dilakukan diasumsikan

FMCW Radar Signal ”,Proceedings of the Asia-

posisi target dan radar adalah lurus (pada jalur

Pacific Microwave Conference 2011.

yang sama), sedangkan pada aplikasinya posisi

[13] Erman Ozdemir ,”Super Resolution Spectral

target dan radar mempunyai sudut tertentu.

Estimation Methods for Buried and Through-the-

wall Object Detection”. Electrical and electronics engineering, middle east technical university.

Informasi target diharapkan bisa mengenali

target artinya radar mengetahui bentuk atau

2005 .

jenis target. Pengolahan sinyal radar diharapkan

bisa disertai dengan pengolahan image radar.

Biodata Penulis

REFERENSI

[1] Mark A. Richards, “Fundamental of Radar

Signal Processing”, McGraw-Hill 2005 Siska Aulia, Lahir di Payakumbuh 4 Maret

[2]

B. R. Mahafza, Radar Systems Analysis and 1988, memiliki riwayat Pendidikan lulus dari

Design Using MATLAB . CRC Press. 2009.

SMA N 1 Padang dan menamatkan S1 di

[3] Merrill

I. Skolnik,

“RADAR

Jurusan Teknik Elektro Universitas Andalas

HANDBOOK”,Third Edition.The McGraw-Hill

tahun 2011. Saat ini melanjutkan studi magister

Companies. 2008.

Teknik Elektro di Universitas Andalas dan

[4] Bu-Chin Wang, “Digital Signal Processing

sebagai mahasiswa pencangkokan Teknik

Techniques and Applications in Radar Image

Elektro program Aliansi UNAND-ITB di STEI

Processing”. Published by John Wiley & Sons,

Institut Teknologi Bandung.

Inc., Hoboken, New Jersey,2008.

[5] Eryildirim Abdulkadir, Onaran Ibrahim, and Etin A .“Pulse Doppler Radar Target Recognition