LOCA_3D - Outil de localisation 3D et de classification des réseaux enterrés par radar à saut de fréquence multi-antennes | FEREC 2018
Outil de localisation 3D et de classification des réseaux enterrés par radar à saut de fréquence multi-antennes Lauréat de l’appel à projets 2018 Fondation FEREC « Des innovations numériques pour la conception, la construction, l’évaluation et la maintenance des infrastructures » 19 / 23 Les différentes expérimentations nous permettent d’obtenir et tracer sous forme d’une distribution les variations des délais d’acquisition obtenues sur le VNA. Figure 144. Variation des délais d’acquisition du VNA en acquisition multiplexé Comme attendu, la configuration ayant la résolution la plus faible (101 points) offre la vitesse d’acquisition la plus élevée. Le temps d’acquisition moyen pour un seul VNA est de 20 ms alors que celui pour deux VNA en parallèle est de 40 ms (acquisitions faîte en séquentiel). Enfin, le temps d’acquisition moyen avec un seul VNA avec multiplexage (Mux) est de 40 ms Nous pouvons ainsi conclure que les temps d’acquisition pour les 2 architectures sont comparables et pourront descendre autour de 20 ms lorsque le logiciel aura été optimisé (acquisition en parallèle). 5.2 Ingénierie : conception du radar à sauts de fréquence multi-antennes : 2ème phase Les développements en cours concernent cette fois la réalisation d’un démonstrateur présentant une architecture composée d’un réflectomètre, d’un multiplexeur et de 3 antennes Vivaldi passives Aeronia. Un travail d’optimisation en développement Python a été réalisé sur le code existant afin d’optimiser les temps de commutation et d’acquisition. L’objectif est ici de développer une application logicielle sur plate- forme python pour l'acquisition et la visualisation de données brutes 3D. Des expérimentations ont ensuite été menées dans des configurations simples (un réseau unique) avec un travail assez soutenu mené en collaboration avec le doctorant R. Jaufer pour la calibration des antennes en configurations champs proche puis lointain (hypothèses thèse B. Guan – 2014-2017).
RkJQdWJsaXNoZXIy MTIzMTM=