無人航空機 (UAV) が民間用途と軍事用途の両方でより一般的になるにつれて、正確な検出および識別方法の必要性も高まっています。ドローンは環境監視やインフラ測定のために配備されることが多いですが、安全でない UAV の使用について世界中のコミュニティで懸念が高まっています。こうした懸念から、イタリアのマルケ工科大学 (UNIVPM) の研究者は、UAV、特に未確認の荷物を積んで都市部を飛行する UAV を識別するための、新しく信頼性の高い検出方法を模索しています。現在、UAV の検出に使用される最も一般的な方法はレーダーですが、カメラ、LiDAR、RF センサー、音響マイクなどの他の技術も存在します。飛行目標は多くの場合検出が難しいため、研究者はより正確かつ包括的な UAV 検出のためにこれらの代替方法にますます注目しています。
UAV には回転するプロペラがあり、シャーシ内に振動が発生します。 UNIVPM の研究者らは、周波数変調連続波 (FMCW) レーダーを使用して、マイクロ ドップラー効果を介してこれらの振動を検出および測定したいと考えています。彼らの実験装置を図 1 に示します。
図 1: チームはレーダー捕捉にこの実験セットアップを使用しました。
この研究を行うために、准教授のスザンナ・スピンサンテ氏、博士研究員のジャンルカ・シアタグリア氏とその同僚は、 Moku:Go、単一のハードウェアで 14 以上のソフトウェア定義計測器を提供する FPGA ベースのテスト デバイスです。これらの機器は、 オシロスコープ のような高度な機器まで、 レーザーロックボックス。使いやすい機器を幅広く取り揃えているため、研究者は教室の研究室から産業の研究開発施設に至るまで、より多くの成果をより迅速に得ることができます。
課題
ドローンやその他の UAV のプロペラの回転速度は、抽出することが困難な量です。これは、ドローンのブレードのレーダー断面積が非常に小さいため、探知がほぼ不可能であるためです。レーダーを使用してこれらの小型 UAV を効果的に識別するために、UNIVPM の研究チームは複数の測定方法を検討しました。まず、レンジドップラーマップ上で速度を測定し、ブレードの速度と長さを抽出することを検討しました。しかし、送信されるレーダーパルスの要求パルス繰り返し周波数は非常に高くなければならないため、この方法は高速UAVには適さないことが判明した。次に、チームはプロペラのマイクロ ドップラー効果を測定することを検討しましたが、速度の測定と同じ制限に直面しました。さらに、これらの測定を行うために必要なさまざまな機器や機器を集めるのは、費用と時間のかかる作業です。
進歩を遂げるために、チームは別の方法、つまり回転そのものを測定するのではなく、回転の副作用を測定することに目を向けることにしました。プロペラの回転によってもたらされるドローンのシャーシの振動を測定することで、チームは、UAV レーダーの測定に通常伴う問題の回避を試みることができました。
ソリューション
柔軟な統合機器を備えた Moku:Go は、UAV 検出測定をより迅速かつ簡単に行うための直感的で効果的なソリューションを提供しました。
「柔軟性は、このプラットフォームとデバイスの最も重要な機能の 1 つです」とスザンナ氏は言います。
振動解析を実行するために、チームは次の材料を利用しました。
- レーダー システムと制御 PC、UAV プロペラの BLDC モーターから 1721 mm
- ADXL 加速度計 プロペラを監視するために
- 10軸加速電圧値を測定するXNUMX MHz DAQ
- DC電源とESC電流ドライバー
- モク：ゴM2 プロペラの回転速度を制御し、加速度計に電力を供給するための電源が組み込まれています
- Moku:Go 波形発生器 パルス幅変調 (PWM) 制御信号をモーターに提供します。
- 3枚羽根長さ65mmプロペラと2枚羽根長さ130mmプロペラのXNUMX種類のプロペラ
研究チームは加速度計とレーダーセンサーから信号を同時に取得し、結果を比較しました。そのために、彼らは Moku:Go から PWM 信号を送信し、オンタイムを 1.1 ミリ秒から 1.6 ミリ秒まで 0.1 ミリ秒単位で設定しました。研究チームは、制御信号をモーターに送信する方法を制御する機能が不可欠であることを発見しました。
「私たちは Moku デバイスを頻繁に使用しています。これは強力です」とスザンナ氏は言います。 「同じデバイスで異なる構成や測定を簡単にセットアップできます。これは、たとえば入力と出力を同期する場合に非常に便利です。」
次に研究者らは、収集したデータに対して高速フーリエ変換 (FFT) を実行して、プロペラの毎分回転数 (RPM) 値を決定しました。振動情報を抽出するために、彼らはまずビート信号を分析しました。次に、検出されたデータを立方体に整理し、単一のチャープのサンプルを Fast-Time と呼ばれる軸に沿って配置しました。次に、さまざまなチャープのサンプルを低速軸に沿って配置しました。最後に、さまざまな受信機からのサンプルが空間サンプリング軸に沿って配置されます。次にチームは、Fast-Time 空間サンプリング平面の 2 次元 FFT を実行して、図 XNUMX を作成しました。
図 2: FFT ビンを使用したサンプル検出マップ。赤枠のビンはターゲットの位置を示します。[1]
このターゲットの位置から、チームは信号の位相を簡単に抽出し、望ましくないターゲットからの振動を空間的に除去することができました。この位相情報を使用して、振動変位を決定し、メートルに変換して距離を決定することもできます。回転速度をさらに検証するために、チームはレーザータコメーター DT2234C+ で測定し、図 3 に示す振動信号スペクトルを抽出しました。
図 3: PWM デューティ サイクル 75% のレーダー センサーによって抽出された 1 枚ブレード プロペラの振動信号スペクトル。[XNUMX]
結果
Moku:Go を実験に統合することで、Susanna と Gianluca はテストを大幅に合理化し、堅牢で再現可能な結果を得ると同時に、予期せぬメリットも得ました。
「Moku の興味深い機能は Wi-Fi 接続です」とジャンルカ氏は言います。 「セットアップから離れた場所から測定を開始できます。他の機器にはこの機能がありません。プロペラを使用して作業する場合は、安全上の理由からセットアップから遠ざけることが望ましいです。」
実験終了後、研究チームは、モーターの加速度信号から抽出したプロペラの回転速度、タコメーターで測定した回転速度、測定した振動から抽出した回転速度が一致することを確認しました。この検証により、重要な防衛用途でドローンやその他の UAV を検出するためのより信頼性の高い方法が明らかになります。表 I は 3 ブレード プロペラの結果を示し、表 II は 2 ブレード プロペラの結果を示しています。どちらも測定方法間の誤差は低レベルです。
表 I: 抽出された加速度周波数とレーダー信号から計算された RPM 値を含む 1 ブレード プロペラの結果は、整数に切り捨てられます。紙から再現した[XNUMX]。
表 II: 抽出された加速度周波数とレーダー信号から計算された RPM 値を含む 1 ブレード プロペラの結果は、整数に切り捨てられます。紙から再現した[XNUMX]。
まとめ
実験の成功を受けて、スザンナとジャンルカは Moku:Go の研究と使用を拡大する計画を立てています。将来的には、校正済みの加速度計を振動変位の基準値として使用する予定であり、また、ドローンに直接アクセスせずに、他のどのような物理現象を利用して UAV プロペラの回転速度を測定できるかを決定することも目指しています。
このアプリケーションとは別に、スザンナは Moku:Go を使用して学部生に電子測定の原理を紹介しています。彼女は、センサーとトランスデューサーに焦点を当てた大学院レベルのコースを教えるためにもそれを使用しています。スザンナ、彼女の共同研究者、および生徒は全員、Moku:Go を使用してラボ、レポート、プレゼンテーションを準備しています。
「非常に便利な機能は、トレース、波形、データを MATLAB 形式でエクスポートできることです」と Susanna 氏は言います。 「これは学生にとっても、私たちにとっても、論文の草稿を準備する必要がある場合に備えて用意されています。」
Gianluca 氏はまた、実験全体で Moku:Go を使用しており、トリガーされたデータ ログ機能とストレージの利点を指摘しています。
「大量の測定を行う場合に便利です」と彼は言います。 「すべてのデータを Moku デバイスに保存し、作業の実験部分の後にダウンロードできます。」
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脚注
[1] G. Ciattaglia、G. Iadarola、L. Senigagliesi、S. Spinsante、および E. Gambi、「FMCW レーダーによる UAV プロペラ回転速度測定」 リモートセンシング、vol. 15、いいえ。 1 年 2023 月 10.3390 日。doi:15010270/rsXNUMX
