Retour sur... Le radar MIMO

11/05/2015
Publication REE REE 2015-2
OAI : oai:www.see.asso.fr:1301:2015-2:13524
DOI : http://dx.doi.org/10.23723/1301:2015-2/13524You do not have permission to access embedded form.
contenu protégé  Document accessible sous conditions - vous devez vous connecter ou vous enregistrer pour accéder à ou acquérir ce document.
Prix : 10,00 € TVA 20,0% comprise (8,33 € hors TVA) - Accès libre pour les ayants-droit
 

Résumé

Retour sur... Le radar MIMO

Métriques

18
5
565.3 Ko
 application/pdf
bitcache://96838a09a189b9d920a9ea18b88f4749d6d0b842

Licence

Creative Commons Aucune (Tous droits réservés)
<resource  xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
                xmlns="http://datacite.org/schema/kernel-4"
                xsi:schemaLocation="http://datacite.org/schema/kernel-4 http://schema.datacite.org/meta/kernel-4/metadata.xsd">
        <identifier identifierType="DOI">10.23723/1301:2015-2/13524</identifier><creators><creator><creatorName>Jean-Paul Guyvarch</creatorName></creator></creators><titles>
            <title>Retour sur... Le radar MIMO</title></titles>
        <publisher>SEE</publisher>
        <publicationYear>2015</publicationYear>
        <resourceType resourceTypeGeneral="Text">Text</resourceType><dates>
	    <date dateType="Created">Mon 11 May 2015</date>
	    <date dateType="Updated">Thu 26 Jan 2017</date>
            <date dateType="Submitted">Sat 17 Feb 2018</date>
	</dates>
        <alternateIdentifiers>
	    <alternateIdentifier alternateIdentifierType="bitstream">96838a09a189b9d920a9ea18b88f4749d6d0b842</alternateIdentifier>
	</alternateIdentifiers>
        <formats>
	    <format>application/pdf</format>
	</formats>
	<version>22620</version>
        <descriptions>
            <description descriptionType="Abstract"></description>
        </descriptions>
    </resource>
.

REE N°2/2015 23 Retour sur… Le radar MIMO L'ARTICLE INVITÉ Taking benefit of new AESA (Active Electronically Scanned Array) radar architecture, the MIMO (Multiple Input Multiple Output) radar concept aims at improving radar performances and in particular its ability to achieve simultaneous surveillance over a wide domain while optimizing the resolution in the angular, range and Doppler dimensions. In this presentation, the main characteristics and challenges of MIMO radar are described: ABSTRACT JEAN-PAUL GUYVARCH Thales Senior radar expert Figure 1 : RIAS (Radar à impulsion et antenne synthétiques). Introduction L ’acronyme anglo-saxon “MIMO” (Multiple Input Multiple Output) a pour origine le domaine des communications hertziennes. Par opposi- tion aux systèmes “SISO” (Single Input Single Output), le signal à transmettre est émis par plusieurs voies d’émission et reçu en parallèle par plusieurs voies de récep- tion (antennes et récepteurs). Le but est d’améliorer les per- formances, notamment le débit, tout en n’augmentant pas la largeur spectrale globale utilisée. Les performances sont optimales quand le codage des différentes voies MIMO est orthogonal et que le nombre de voies de réception est au moins égal au nombre de voies d’émission. Ce concept MIMO appliqué au radar (antenne, co-loca- lisée ou non, comportant plusieurs voies d’émission et de réception) n’est pas réellement nouveau, les premiers tra- vaux théoriques sur ce thème remontant à la fin des années 60 [1]. La dénomination du concept n’était alors pas le terme “MIMO”mais plutôt « antenne à codage spatio-temporel », ou 24 REE N°2/2015 L'ARTICLE INVITÉ encore à « émission colorée ». Il faudra attendre une dizaine d’années pour qu’un prototype d’un tel radar soit expérimen- té (le radar RIAS [2] (figure 1) réalisé en coopération par Thomson CSF – aujourd’hui la société Thales – et l’ONERA). Les réseaux d’émission et de réception sont circulaires et concentriques. Le réseau d’émission comporte 25 émetteurs en bande VHF qui apparaissent sous forme de pylônes verti- caux dans l’image (figure 1). Ensuite, dans les années 1990 et 2000, les innovations des radars terrestres se situeront davantage dans des do- maines de fréquence plus élevés (en particulier la bande S aux environs de 3 GHz), avec des antennes à balayage élec- tronique intégrant de façon co-localisée émission et récep- tion. La dernière évolution en la matière est le concept AESA (Active Electronically Scanned Array) où l’émetteur de forte puissance est remplacé par une pluralité de modules actifs état solide. C’est cette architecture à voies d’émission multiples (et indépendantes) qui permet de s’intéresser de nouveau au radar MIMO, mais cette fois en longueurs d’onde déci ou centimétriques, avec des antennes émission/réception com- pactes. Il faut par ailleurs noter que ce nouveau concept de- mande une puissance de calcul temps réel qui n’est acces- sible à des coûts raisonnables que seulement depuis peu. Comme dans le domaine des télécommunications, le but est d’améliorer les performances du radar, et en parti- culier sa capacité à assurer simultanément plusieurs fonc- tions (ou mesures) tout en garantissant des caractéristiques optimales du point de vue de la résolution (angles, distance et Doppler). On verra par contre que la notion de codes orthogonaux des télécommunications n’est pas directe- ment transposable au radar et que le concept mathéma- tique fondamental qui sous-tend le radar MIMO est celui de fonction d’ambiguïté généralisée. L’un des challenges est notamment de s’affranchir des problèmes de lobes secon- daires, a priori plus critiques que pour les formes d’onde radar classiques. Applications Les bénéfices apportés par le MIMO concernent plusieurs catégories de radar, en permettant notamment une meil- leure prise en compte de modes multiples simultanés (par exemple modes air-air et imagerie terrestre pour les radars aéroportés ou encore les multi-missions des radars terrestres et de surface – figure 3). Pour des radars devant effectuer des missions de sur- veillance sur de grands domaines, la nécessité d’augmenter les temps d’analyse pour mieux rejeter le fouillis, demande d’élargir le faisceau d’émission. L’élargissement par émission colorée (ou MIMO) a pour avantage d’ajouter une informa- tion spatiale dans le signal émis. Citons enfin des avantages concernant la résistance à des conditions de propagation difficiles (notamment le multi-tra- jet) et la résistance au brouillage. Principe de base Le principe du radar MIMO est décrit par le schéma de la figure 4. Chaque élément du réseau d’émission T rayonne sur un large domaine angulaire un signal distinct (représenté par les couleurs violet, bleu vert et orange). Du fait des recom- binaisons en phases différentes de ces signaux suivant les directions, les signaux émis en champ lointain dépendent de l’angle (représenté en rose pour la direction du premier avion et en vert clair pour le second). Autrement dit, les deux Figure 2 : Radar Thales à AESA. Figure 3 : Modes air-air et SAR simultanés. Figure 4 : Principe du MIMO radar. REE N°2/2015 25 L'ARTICLE INVITÉ avions représentés sur la figure reçoivent des signaux diffé- rents : l’espace est donc « codé » (différents signaux dans les différentes directions). A la réception le réseau R effectue une « formation de faisceau par le calcul » (ou DBF : Digi- tal Beam Forming) dans chaque direction, comme dans les radars de type AESA déjà existants. Par rapport à ces derniers qui doivent émettre un faisceau large pour éclairer simultané- ment les deux avions, l’intérêt est immédiat : avec le MIMO on a ajouté une capacité de directivité angulaire à l’émission, en plus de la directivité angulaire à la réception (DBF), tout en conservant l’analyse simultanée de tout le domaine angulaire. Remarques : pour des raisons de clarté, les réseaux T et R sont représentés non co-localisés, mais le concept MIMO se généralise sans difficulté particulière à des réseaux co- localisés (avec des modules émission réception T/R intégrés). De même une seule direction angulaire est représentée, mais le concept MIMO est parfaitement compatible avec des réseaux 2D. La remarque en introduction sur l’utilisation de codes orthogonaux se justifie également très simplement : comme on s’intéresse à des cibles qui peuvent être situées à des dis- tances différentes, il ne suffit pas que les codes (vert, bleu…) soient orthogonaux pour garantir une bonne séparation à la réception. Il faudrait qu’ils le soient également pour tous les décalages temporels, ce qui en pratique n’est pas réalisable. Dans un radar classique, le traitement en réception s’ap- puie principalement sur le concept de « filtrage adapté » qui consiste à effectuer une corrélation entre le signal reçu et une réplique du signal émis. Ce calcul permet de détecter la présence de cibles et de déterminer leur distance. Quand le radar et/ou les cibles sont mobiles, la fréquence du signal reçu est modifiée par effet Doppler. La mesure de ce déca- lage de fréquence permet également de déterminer la vitesse relative entre radar et cible. Une forme d’onde idéale devrait permettre d’effectuer ces mesures distance et vitesse sans aucune ambiguïté, ce qui dans un espace à deux dimensions (distance-vitesse) serait représenté par une fonction de type « Dirac » (un pic central, et un niveau nul partout ailleurs). Il n’est malheureusement pas possible de concevoir une telle forme d’onde idéale (impossibilité mathématique) et chaque forme d’onde réelle peut être caractérisée par une fonction dite « d’ambiguïté » qui montre comment les mesures ef- fectuées sur une cible donnée peuvent être perturbées par la présence d’autres échos situés dans le domaine de re- cherche, en particulier si leur niveau est fort en comparaison du niveau de la cible recherchée. Pour un radar MIMO, les traitements effectués en récep- tion peuvent être considérés comme une généralisation de cette notion de filtrage adapté. Comme représenté figure 4, les signaux reçus par des cibles situées dans des directions distinctes sont différents : il sera donc nécessaire en récep- tion d’appliquer autant de filtres adaptés différents qu’il y a de directions d’intérêt dans l’espace de recherche des cibles (caractérisé dans le cas général par deux angles, comme par exemple gisement et élévation). La généralisation de la fonction d’ambiguïté classique pour le radar MIMO est très complexe car aux dimensions distance et Doppler vont s’ajouter des dimensions angulaires (quatre dimensions supplémentaires en l’occurrence car en plus des écarts angulaires relatifs entre cible recherchée et échos parasites, il faut en général tenir compte également de la direction absolue de la cible recherchée). Pour une for- malisation mathématique de cette fonction d’ambiguïté à six dimensions, on pourra se référer à [3]. Afin de bien mettre en évidence cet aspect nouveau des radars MIMO, à savoir le couplage angle-distance, nous nous limiterons dans la suite de cet article à la présentation de coupes 2D de cette fonction d’ambiguïté suivant l’axe dis- tance et suivant une direction angulaire relative, et en suppo- sant de surcroît que l’effet Doppler est négligeable (ce qui est ici légitime car on se limitera à un traitement dans une seule impulsion radar de courte durée). Tout l’enjeu des travaux en cours est de définir des codes MIMO (formes d’onde envoyées sur les différents éléments de l’antenne) qui présentent un bon compromis entre per- formances de résolution du radar (en particulier distance et angles) et niveau des lobes secondaires de la fonction d’ambiguïté (représentatifs des perturbations apportées par des échos parasites sur la mesure de la cible recherchée). Pour cela, deux approches complémentaires sont possibles : approche analytique ou approche par techniques d’optimisa- tion numérique. Dans un deuxième temps, il sera nécessaire de vérifier la robustesse des solutions trouvées au regard des défauts du matériel (couplage entre éléments rayonnants, défauts des chaînes de transmission…). Afin d’optimiser les per- formances globales du radar, il sera également souhaitable de redéfinir les traitements à la réception pour s’adapter au mieux aux défauts résiduels. Des techniques spécifiques et prometteuses sont étudiées dans ce cadre : filtrage désa- dapté, adaptatif, compressed sensing… Enfin il semble éga- lement intéressant d’adapter les codes émis, en fonction du contexte (concept d’adaptativité à l’émission). Exemples de codes MIMO En reprenant les conventions de [3], les codes appliqués sur le réseau d’antenne peuvent être représentés par le sché- ma de la figure 5. Chaque élément Wnm représente l’élément de code (en phase, en amplitude, en fréquence…) appliqué au signal radiofréquence de base (la porteuse) à l’instant m sur l’élé- ment rayonnant ou sous-réseau (subarray) n. Un radar émet 26 REE N°2/2015 L'ARTICLE INVITÉ en général un train d’impulsions dont on a représenté ici qu’une impulsion unique. On ne s’intéressera donc dans ces exemples qu’à un codage dans l’impulsion, sachant qu’il est également possible d’y ajouter des codages différents d’im- pulsion à impulsion. Un codage de compression d’impulsion classique (non MIMO) serait représenté suivant la convention de ce schéma par W1m = W2m = … = WNm : même code envoyé sur tous les éléments du réseau. 1er exemple : code “FDMA” (Frequency Divivsion Multiple Access) Ce code consiste simplement à envoyer des fréquences adjacentes W1 à WN sur les N voies. L’effet en résultant est un balayage temporel dans l’impulsion. La figure 6 illustre la fonction d’ambiguïté angle distance obtenue pour ce codage, dans le cas d’une antenne linéaire à N = 12 éléments rayon- nants et M = 128. Le balayage dans l’impulsion se traduit dans cette figure par des droites inclinées. On remarquera qu’en dehors de ces droites d’ambiguïté, le niveau des lobes secondaires est très bas (inférieur à - 40 dB). 2ème exemple : code « circulant » [4] Le code circulant est caractérisé par une circulation tem- porelle et spatiale (sur l’antenne) des éléments Wnm (comme par exemple Wn+1m+1 = Wnm ). Ce type de code a pour prin- cipal intérêt de « colorer » spectralement l’espace suivant une rampe linéaire : par exemple décalage négatif des fré- quences sur la gauche de l‘antenne, et positif sur la droite pour un code circulant de gauche à droite sur l’antenne. La fonction d ‘ambiguïté de ce code est représentée par la figure 7 (cas N = 12 et M = 128). On remarquera que la résolution distance est dégradée avec ce type de code. Certains perfec- tionnements (codes de Delft par exemple [5]) permettent de compenser partiellement cette limitation. 3ème exemple : code de phase aléatoire De nombreuses familles de codes pseudo- aléatoires sont connues (gold, Kasami, chaotic…). La figure 8 représente la fonction d’ambiguïté obtenue avec des codes de Gold. Ce type de code présente l’avantage d’une fonction d‘ambiguïté de type « punaise ». Mais par contre le niveau Figure 5 : Codage MIMO dans l’impulsion. Figure 6 : Fonction d’ambiguïté angle-distance du code FDMA. Figure 7 : Fonction d’ambiguïté angle distance du code circulant. Figure 8 : Fonction d’ambiguité angle-distance d’un code pseudo aléatoire. REE N°2/2015 27 L'ARTICLE INVITÉ des lobes secondaires est sensiblement plus élevé que pour les codes précédents. A l’aide de techniques d’optimisation numérique [6], il est possible de générer des codes qui ré- duisent dans certaines zones le niveau de ces lobes, mais au détriment du niveau dans les autres zones de la fonction. Il est notamment intéressant de minimiser le niveau des lobes secondaires dans l’axe ( = 0), sachant qu’à la réception la formation de faisceau va naturellement réduire ce niveau en dehors de l’axe. La figure 9 illustre le gain que l’on peut obtenir dans l’axe (de l’ordre de 10 dB). Application aux antennes à deux dimen- sions, illustration du gain en résolution Dans le cas d’une antenne 2D, il est difficile de disposer d’une voie d’émission indépendante par élément rayonnant, en raison de leur nombre élevé. On appliquera alors le co- dage MIMO à des sous-réseaux de l’antenne. Dans l’exemple suivant, l’antenne carrée a été découpée en 16 sous-réseaux, chaque sous-réseau comprenant lui-même 64 éléments rayonnants. Bien entendu cette découpe réduit le champ angulaire instantané au domaine correspondant au faiseau du sous-ré- seau. Afin de montrer le gain en résolution angulaire résultant de l’émission MIMO, des simulations numériques de cette antenne ont été réalisées, dans le cas d’un fonctionnement classique, c’est-à-dire en alimentant tous les sous-réseaux par la même forme d’onde, et en mode « MIMO » : pour couvrir tout le domaine utile, seule la formation de faisceau à la réception contribue à la résolution angulaire ; - tion de faisceau à la réception. Les figures 10 & 11 illustrent le diagramme angulaire résul- tant dans ces deux cas. On constate pour cette configuration d’antenne 2D un gain en résolution d’un facteur de l’ordre de deux. Essais réels Pour l’étude de nouveaux modes radar, les simulations numériques permettent d’apporter un premier niveau de validation des solutions proposées. Les modèles numériques Figure 9 : Coupe à = 0 de la fonction d’ambiguïté (rouge : non-optimisé, bleu : code optimisé). Figure 10 : Diagramme site gisement résultant en émission classique. Figure 11 : Diagramme site gisement résultant en émission MIMO. 28 REE N°2/2015 L'ARTICLE INVITÉ utilisés ont toutefois toujours des limitations (en particulier dans la modélisation des défauts des chaînes de transmis- sion), et il convient de les compléter par des mesures réelles. Le banc de test HYCAM de l’ONERA qui a été conçu pour tester et valider de nouveaux modes radar, est l’outil adéquat pour expérimenter le mode MIMO. HYCAM permet notam- ment de générer jusqu’à douze voies d’émission indépen- dantes en réseau linéaire, orientable suivant un axe vertical ou horizontal. Les tous premiers essais réalisés confimrent une bonne adéquation avec les signaux calculés théoriquement, comme le montrent les courbes comparatives suivantes de la figure 13. Perspectives Comme on l’a vu, le radar MIMO peut apporter des amé- liorations significatives à différents types de radar (polyva- lence opérationnelle améliorée, meilleure résolution angu- laire). Avant de passer à la phase industrielle de mise œuvre, il reste cependant des travaux à effectuer pour parfaitement maîtriser certains aspects techniques : - optimisation des formes d’onde ; - nouveaux traitements de réception (adaptatifs, com- pressed sensing...). - ments rayonnants, caractéristiques des chaînes d‘émission) : - modélisation et simulations fines + essais réels pour ca- ractériser les défauts ; - adaptativité des formes d’onde à l’émission Références [1] S. Drabowitch, C. Aubry, “Pattern compression by space- time binary coding of an array antenna” AGARD CP66, Advanced Radar Systems 1969. [2] M. Lesturgie, J-P. Eglizeaud, G. Auffray, D. Muller, B. Olivier, C. Delhote, Les dernières décennies et le futur du radar basse fréquence en France, revue REE n° 3 mars 2005. [3] O. Rabaste, L. Savy, M. Cattenoz and J.-P. Guyvarch, “Signal waveforms and range/angle coupling in coherent colocated MIMO radar,” IEEE Intl. Radar Conference, Adelaide, Australia, pp. 157-162, 9-12 Sept. 2013. [4] G. Babur, P, Aubry, and F. Le Chevalier, “Space-time Radar Waveforms: Circulating Codes”, Journal of Electrical and Computer Engineering, Special Issue on “Advances in Radar Technologies,” vol. 2013, article ID 809691, 8 pag. [5] G. Babur, P. Aubry, F. Le Chevalier, “Space-time codes for active antenna systems”, Research Disclosures (www. researchdisclosure.com), April 2013. [6] J.-P. Guyvarch “Design of high resolution radar seeker waveform by optimisation methods,” RTO-MP-40, March 1999, AC/323 pp. 52-1–52-5. Figure 12 : Banc de test HYCAM de l’ONERA. Figure 13 : Fonction d’ambiguïté angle distance ; courbes théoriques à gauche, mesure HYCAM à droite. Jean-Paul Guyvarch est ingénieur diplômé de Supélec. Il a travaillé comme expert dans le domaine radar pendant de nom- breuses années, il est l’auteur de nombreuses publications et bre- vets dans ce domaine. Pendant plus de 10 ans il a également été professeur à l’Ecole militaire de Paris, en charge d’un cours radar. Il a reçu récemment le grade de membre émérite de la SEE. Actuelle- ment employé par la société Thales Air Systems, il y occupe le poste de directeur technique chargé de la R&T.