Дрон дважды пролетел над полем и собрал рельеф фазой радара
Радарная картинка с дрона обычно выглядит как яркости отражений: дорога, поле, лес, крыши. Здесь в работу пошла её самая капризная часть — фаза. Если аппарат повторяет маршрут чуть выше или ниже, фазовый сдвиг возвращённого FMCW-сигнала несёт информацию о высоте поверхности. Так у самодельного SAR на борту дрона появился режим repeat-pass InSAR, способный собрать DEM без лидара.
Сантиметры траектории держат фазу живой
Два пролёта выполнены по одной траектории и в одном направлении, с вертикальным baseline 1 м. Это условие выглядит почти бытовым, пока не вспомнить длину волны и накопление апертуры: сантиметровая ошибка положения, остаточная вибрация или уход частоты быстро превращают полезную фазу в случайную. Прежний GPS давал около метра неопределённости; RTK вместе с офлайн-обработкой PPK довёл ориентир до 1–2 см. В конкретном сравнении решения RTK и PPK расходились примерно на сантиметр по горизонтали, а по высоте заметнее.
Ради получения PPK пришлось лезть ниже уровня навигационного решения. В журнале ArduPilot пакеты GPS_RAW_DATA, содержащие более 32 измерений, отбрасывались, хотя u-blox F9P может выдавать около 80. В логе также не хватало sigId, идентификатора диапазона сигнала. Исправления оформлены открытым PR; это ещё не означает их появления в релизной ветке, зато хорошо показывает масштаб задачи: карта высот начинается с того, какие именно GNSS-наблюдения пережили полётный лог.
Петля, память и фаза
Петля, память и фаза
Второй источник разрушения интерферограммы жил в синтезаторе FMCW-свипа на LMX2491. Настройка фильтра PLL под моделируемые 60 кГц полосы и 55° фазового запаса подавила integer-boundary spurs и фазовый шум, хотя захват петли стал дольше. На опубликованной range–Doppler-картине постоянные артефакты после доработки исчезли. Для SAR это не косметика спектра: повторяемый свип определяет, можно ли честно сравнить фазу одного пролёта с фазой другого.
Как фаза превращается в склон
Ещё один узкий проход оказался у SD-интерфейса Zynq. АЦП выдаёт 50 MSPS при 12 битах, то есть 75 MB/s, тогда как четырёхбитный SD-интерфейс на 50 МГц практически записывал около 20 MB/s. В programmable logic поставили lossless-компрессор: он кодирует разность соседних отсчётов, применяет zigzag-преобразование и укладывает результат в классы, выровненные по nibble. На данных миссии поток сжался в 2.3 раза до 5.7 бит на отсчёт; блок успевает обработать около трёх отсчётов за такт.
Как фаза превращается в склон
После фокусировки SAR алгоритмом GPGA, backprojection с опорной моделью рельефа и residual motion estimation два комплексных изображения перемножаются. Полученная интерферограмма проходит фильтр Goldstein, затем двумерную развёртку фазы в SNAPHU. Высота выходит из развёрнутой разности фаз и геометрии baseline. Средняя когерентность в опыте выросла с 0.210 без autofocus и RME до 0.453 с RME; на близких участках грунта она превышала 0.9.
Полученный SAR-DEM сравнили с финской lidar-derived моделью высот с сеткой 2 × 2 м. Автор приводит RMS-разность 0.4 м и median absolute error 0.11 м, однако перед сравнением подогнал постоянную ошибку baseline по опорному DEM. Сам эталон имеет заявленную вертикальную точность от 0.3 до 1 м в зависимости от класса данных. Лес, гладкие дороги, края диаграммы антенны, тени, layover и мосты остаются сложными местами: боковой радар смотрит на сцену совсем под иным углом, чем воздушный лазерный сканер.
Здесь особенно красива связка ограничений. Дрону недостаточно просто нести радар и вычислитель: ему нужны сырые GNSS-измерения, дисциплинированный PLL, FPGA-компрессор и две почти одинаковые траектории в воздухе. Именно из этой цепочки получается прибор, который видит рельеф через фазу собственного радиосигнала.
Источники и данные: первичный отчёт Henrik Forstén, https://hforsten.com/interferometric-synthetic-aperture-radar-drone.html ; открытый PR журналирования PPK в ArduPilot, https://github.com/ArduPilot/ardupilot/pull/32395 ; документация SAR-инструментария torchbp, https://ttl.github.io/torchbp/ ; описание финской lidar-модели высот, https://www.maanmittauslaitos.fi/en/maps-and-spatial-data/datasets-and-interfaces/product-descriptions/elevation-model-2-m