MIMO radar hardware acceleration with enhanced resolution

Abstract

Classical radars steer their main beam across their desired Field of View (FOV) by physically moving the antenna or by adjusting the phase of the elements of an array. It takes time for a narrow beam to cover the entire FOV, which will in turn affect the refresh rate of the system. Recent research has seen efforts to implement Multiple Input Multiple Output (MIMO) techniques to radar. By using multiplexing techniques, the MIMO radar can illuminate the whole search sector at once and perform beamforming on receive. At the cost of higher computational complexity and longer dwell times, to compensate for lower Signal to Noise Ratios (SNR) , the MIMO radar can simultaneously scan the entire FOV and thus increase the refresh rate of the radar. Due to the increased signal processing requirements, MIMO radars have difficulty operating in real-time as the computations can take several seconds to execute. The computation cost is somewhat mitigated by using efficient algorithms such as the Fast Fourier Transform (FFT) to solve for the range, velocity, and Direction of Arrival (DOA) of the echoes. However, the FFT is shown to have less than optimal resolution when compared to other signal processing tools . In this thesis, parallel implementations of MIMO signal processing algorithms on a Graphics Processing Unit (GPU) are proposed to allow for near real-time imaging of the field of view. In addition, two algorithms (the Chirp Z Transform and the Bartlett Beamformer) are proposed to replace the commonly used FFTs and improve the range and angular resolutions. The result of this work yields a range resolution improvement of 24.58% and an angular resolution improvement of 24.48% when compared to the baseline FFT method. Executed in parallel, the solution provides a speed up of 454.2x on the GPU. A signal processing time of ~324 ms was achieved for a Coherent Processing Interval (CPI) of 308 ms , enabling near real-time operation of the radar. Additionally, a correction method which enables the imaging of near-field target is proposed and verified.

Les radars classiques dirigent leur faisceau principal à travers leur champ de vision en déplaçant l’orientation de l’antenne ou en ajustant la phase des éléments d'un réseau. Il faut du temps pour qu’un faisceau étroit couvre la totalité du champ de vision, ce qui affecte le taux de rafraîchissement du système. Récemment, des travaux de recherches mettent des efforts à implémenter des techniques à entrées multiples et sorties multiples (MIMO) au radar. En utilisant des techniques de multiplexage, le radar MIMO peut éclairer l’ensemble du secteur de recherche simultanément et effectuer la formation de faisceaux en réception. Cependant, cet avantage vient avec un coût de calcul plus élevé. Du aux exigences du traitement de données, les calculs peuvent prendre plusieurs secondes à exécuter. Les radars MIMO ont donc de la difficulté à fonctionner en temps réel. Le coût de calcul est quelque peu atténué par l’utilisation d'algorithmes efficaces tels que la transformée de Fourier rapide (FFT) pour résoudre la portée, la vitesse et la direction d’arrivée des échos. Cependant, il y a des algorithmes qui génèrent de meilleures résolutions que l’analyse FFT. Dans cette thèse, des implémentations d'algorithmes parallèles des systèmes radar MIMO sur un unité de traitement graphique sont proposées afin de réduire le temps de calcul et de permettre une imagerie en temps quasi réel du champ de vision. En plus, deux algorithmes sont proposés pour remplacer les FFT couramment utilisées dans le but d’améliorer la résolution de portée et la résolution angulaire. Les deux algorithmes sont basés sue la transformée en Z du signal chirp (CZT : Chirp Z Transform) et sur la méthode de Bartlett pour la formation des faisceaux (Bartlett Beamformer). Le résultat de ce travail donne une amélioration en résolution de portée de 24,58% et une amélioration en résolution angulaire de 24,48% par rapport à la méthode FFT. Exécutée en parallèle, la solution offre une accélération de 454,2x sur l’unité de traitement graphique. Un temps de calcul d'environ 324 ms a été atteint pour un intervalle de traitement cohérent (CPI) de 308 ms, permettant un fonctionnement en temps quasi réel du radar. De plus, une méthode de correction qui permet l'imagerie d'une cible à courte portée est proposée et vérifiée.