Radarbook2

Das Radarbook2 ist eine Mikrowellenradar- Evaluierungsplattform speziell entwickelt für F&E Einrichtungen. Das Radarbook2 ist eine überarbeitete Variante des Radarbooks mit verbesserter Datenschnittstelle und der Möglichkeit Applikationen direkt auf dem System in Echtzeit umzusetzen.

Modulares HF-Frontend

  • 77-GHz FMCW Frontends 
  • 77-GHz Antenna Design-Kit mit 8 TX and 16 RX Antennen und WR-12 Hohlleiterübergängen
  • 77-GHz Frontends mit integrierten Hornantennen (4 Sende- und 16 Empfangsantennen)
  • 24-GHz FMCW Frontends
  • 10-GHz FMCW Frontends

FPGA Signalverarbeitung

  • Rohdaten-Sampling (16 Kanäle mit 40 MSPS)
  • Speicherbandbreite > 12 GBit/s
  • 1 GByte Onboard DDR3 Speicher
  • Berechnung von Entfernungsprofilen
  • Berechnung von Range-Doppler Maps für bis zu 16 Kanälen (2048 x 512)
  • Berechnung von Detektionslisten (Point Clouds)

Soft- und Hardware

  • Arria 10 System-On-Chip
  • GBit Ethernet Schnittstelle (bis zu 550 MBit/s)
  • Dual-core ARM mit Linux Betriebssystem (Debian, Ubuntu 20.4)
  • Python3 und C++ Applikationen direkt am System (keine Compiler erforderlich)
  • ROS Schnittstellen 

Anwendungen

Fast-Chirp FMCW System with Output of Point Cloud

  • Calculate range-Doppler maps with FPGA (max size 2048 x 512 for 16 channels)
  • Extract point cloud to reduce data rate
  • Example: 24-GHz system with 8 channels
    • 256 Chirp with a duration of 102.4 µs and a chirp repetition interval of 125 µs
    • 32 ms measurement duration
    • Calculate 2048 point range FFT and 512 point velcotiy FFT in less than 30 ms
    • Range-Doppler measurements can be conducted continuously
  • Add custom tracking algorithms
  • Add advanced DoA algorithms
  • Input point clouds into neuronal networks (data rates ∼ 10 MBit/s)

Visualization of Point Cloud

  • Calculate range-Doppler maps for up to 16 channels
  • Visualize point cloud with Matlab or Python in real-time
  • Implement advanced DoA algorithms
  • Input point cloud to neural networks

Record IF Data, Range Profiles or Point Clouds with RadServe

  • Record data to HDF5 file
  • Synchronize multiple video streams
  • Trigger measurements from GPS timestamp and record GPS messages

Operate Radar System from Graphical User Interface

  • Simple configuration
  • Display raw IF signals, range profiles, range-Doppler maps, reflectivity maps
  • Demonstrate radar principles with a few clicks

FMCW Radar System Operated from Python or Matlab

  • Simple configuration of timing and FMCW waveform
  • Implement your own signal processing
  • Access raw data or range-profiles

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