Journal of Computer, Electronic, and Telecommunication
ISSN 2723-4371, E-ISSN 2723-5912 doi.org/10.52435/complete.v3i2.254

## Analisis Radar MIMO OFDM Target Bergerak dengan Clutter Angin
Risdilah Mimma Untsa 1
1 Institut Teknologi Telkom Surabaya; risdilah.untsa@ittelkom-sby.ac.id
Abstrak: Radar  untuk  kebutuhan  otomotif  ditujukan  untuk  mengurangi collision  avoidance . Pengaruh clutter yang ditimbulkan pada radar otomotif menyebabkan berkurangnya kemampuan deteksi  target.  Clutter  sebagai  sinyal  yang  tidak  diinginkan  yang  berasal  dari  angin  dapat mengganggu  deteksi  target.  Sistem  radar  memanfaatkan  sinyal  OFDM  yang  sensitif  terhadap pergeseran  doppler  sehingga  dapat  mendeteksi  kecepatan  dari  target.  Pada  sistem  ini  tidak mempertimbangkan dampak dari interferensi sistem lain dan noise. Digunakan periodogram untuk memperoleh  informasi  jarak  dan  kecepatan  dari  target  dan  radar.  Algoritma  MUSIC  untuk mendeteksi sudut kedatangan target dan radar.  Dari hasil simulasi yang telah dilakukan, clutter mengurangi resolusi deteksi jarak radar sebesar 0.3 m dari spesifikasi resolusi radar. Clutter juga mengurangi  resolusi  deteksi  kecepatan  radar  sebesar  0.14  m  dari  resolusi  kecepatan  spesifikasi radar. Rata-rata akurasi deteksi kecepatan dan sudut target oleh radar mencapai 96.94% dan 97.50%. Hal ini menunjukkan bahwa radar dapat mendeteksi kecepatan dan sudut dengan baik.
Kata Kunci: Radar, MIMO, OFDM, Clutter.

## 1. Pendahuluan
Kemampuan Radar MIMO dalam pendeteksian target bergerak menawarkan    resolusi dan sensitivitas yang lebih tinggi dibandingkan dengan radar konvensional. Hal ini dikarenakan pada sistem antenna pada radar MIMO menggunakan system MIMO (Multiple Input Multiple Output) yang memudahkan memisahkan target dan  clutter.  Kemampuan  Radar  MIMO  dalam  memancarkan  sinyal  dari  beberapa  antena  yang  tidak  saling berkorelasi dan dapat menerima sinyal ke beberapa elemen penerima. Berbeda dengan array konvensional yang menjumlahkan sinyal yang diterima, radar MIMO mampu memancarkan sinyal yang independent menyababkan masing-masing sinyal yang diterima tidak saling berkorelasi sehingga dengan lebih melakukan digitasi untuk mereject pantulan dari sinyal yang tidak diinginkan atau clutter [1]. Pada penggunaan radar MIMO dibutuhkan sinyal  yang  tidak  saling  berkorelasi  yaitu  OFDM  (Orthogonal  Frequency  Division  Multiplex).  Pada  sinyal OFDM masing-masing subcarrier memiliki amplitudo dan fase yang independent. Salah satu kelemahan OFDM adalah  sensitif  terhadap  pergeseran  Doppler  dimana  pada  penelitian  ini  dimanfaatkan  untuk  mendeteksi informasi jarak dan kecepatan target [2]. Karena sifat ortogonalitasnya yang membuat antar subcarrier dapat dibuat  overlapping  sehingga  spectrum  lebih  efisien  dibanding  dengan  teknik  modulasi  multicarrier konvensional.  Clutter  merupakan  sinyal  yang  tidak  diharapkan  yang  berasal  dari  lingkungan  sekitar  radar. Misalnya  seperti  cuaca  (hujan),  hewan  (serangga,  burung,  dll),  angin  atau  badai.  Clutter  bersifat  merugikan karena dapat menyebabkan kesalahan dalam pendeteksian target pada sistem radar. Tetapi tidak semua echo radar dari lingkungan ini bersifat mengganggu. Misalnya clutter hewan yaitu burung yang dapat mengganggu
radar pendeteksi pesawat, tetapi pada radar pendeteksi rombongan burung yang bermigrasi justru pesawat yang dianggap sebagai clutter.
Pada sistem MIMO OFDM yang digunakan pada penelitian ini yaitu konfigurasi pemancar dan penerima terdiri  dari  empat  antena  pemancar  dan  empat  antena  penerima . Pada  sisi  pemancar  terdapat  empat  antena dengan jarak masing-masing antena adalah 𝜆 /2 dimana saat melakukan simulasi pada sisi pemancar dilakukan proses steering vector dengan asumsi bahwa sinyal yang keluar adalah menyebar ke arah beam dari -60° hingga 60°. Pada sisi penerima terdapat dua skenario yang pertama yaitu pemrosesan kecepatan menggunakan empat antena dengan jarak antar antena adalah 𝜆 /2, sehingga sinyal yang akan diolah adalah bersumber dari empat antena saja. Sedangkan skenario kedua yaitu untuk pemrosesan sudut kedatangan ( Direct of Arrival ) digunakan perkalian kronecker pada masing-masing steering vector pada pemancar dan penerima, dimana yang semula hanya terdiri empat antena penerima, dengan penggunaan operasi kronecker maka jumlah steering vector antena pemancar dan penerima menjadi enam belas yaitu dari hasil perkalian antara jumlah antena pengirim dengan jumlah antena penerima yang sama-sama bernilai empat. Konfigurasi ini hanya digunakan dalam pemrosesan arah kedatangan target (DoA)[3].
Pada bagian II akan dibahas mengenai proses pemodelan system dan simulasi. Sedangkan pada bagian III berisi pengambilan data hasil simulasi untuk dianalisa pengaruh clutter terhadap deteksi kecepatan dan sudut pada  radar  juga  SNR  terhadap  kemampuan  deteksi  radar  untuk  kecepatan  dan  sudut.  Pada  bagian  IV  akan dibahas kesimpulan dari hasil analisis yang telah dilakukan.

## 2. Metode
Dalam  penelitian  ini,  pemodelan  dilakukakan  menggunakan  Matlab.  Pemodelan  system  terdiri  dari pemodelan target, kecepatan target dan clutter, arah kedatangan (DoA) atau sudut dari target dan clutter. Clutter dimodelkan menggunakan distribusi yang menyerupai distribusi angin yaitu Rayleigh. Sinyal transmisi radar menggunakan  OFDM  dibangkitkan  dan  diterima  oleh  radar  penerima  berupa  sinyal  echo  yang  kemudian dideteksi  keberadaan  target  sesuai  kecepatan  dan  arah  kedatangan  atau  sudut  dari  target  dan  clutter.  Untuk pemodelan pada sistem radar MIMO OFDM digambarkan pada gambar 1.
Gambar 1. Pemodelan Sistem Radar MIMO OFDM
Gambar 1 di atas menunjukkan pemodelan sistem pada radar MIMO OFDM diawali dengan pembangkitan sinyal OFDM.
• Pembangkitan Sinyal OFDM
Pada transmitter, dibangkitkan sinyal OFDM yang direpresentasikan :
x(t) = ∑ ∑ 𝐷(𝜇𝑁 𝑐 𝑁 𝑐 −1 𝑛=0 + 𝑛) exp(𝑗2𝜋𝑓 𝑛 𝑀 𝑠𝑦𝑚 −1 𝜇=0
𝑡)𝑟𝑒𝑐𝑡 ( 𝑡−𝜇𝑇 𝑇 ) (1) Pemodelan
Kecepatan
Pemodelan
Sudut Pembangkita n Sinyal Pemodelan Clutter Angin
Complete 2022, Vol. 3, No. 2, doi.org/10.52435/complete.v3i2.254
dengan dimana 𝑁 𝑐 adalah jumlah subcarrier , n indeks setiap subcarrier, 𝑀 𝑠𝑦𝑚= merupakan  total simbol OFDM yang dikirim transmitter, 𝜇 = indeks dari setiap simbol OFDM, 𝐷(𝜇 + 𝑛) = simbol termodulasi kompleks, 𝑓 𝑛 = frekuensi setiap subcarrier , 𝑇 =  durasi  simbol  OFDM, 𝑟𝑒𝑐𝑡( 𝑡 𝑇 ) =  window  persegi  dari durasi T .  Bentuk  sinyal  OFDM  ditunjukkan  seperti pada gambar 2.  Setelah  sinyal  OFDM  dibangkitkan  lalu dilakukan pemodelan kecepatan pada target dan clutter.
Gambar 2. Bentuk Sinyal OFDM [4]
Gambar 2 menunjukkan bentuk sinyal OFDM dengan empat subcarrier dan antar subcarrier dipisahkan oleh spasi yang disebut spasi antar frekuensi subcarrier (Δf) yang berbanding terbalik terhadap periode simbol sinyal OFDM.
Δf = 1 𝑇0 (2)
Δf = jarak antar frekuensi subcarrier, 𝑇 0 = periode simbol OFDM

## • Pemodelan Kecepatan
Untuk  memodelkan  kecepatan  bergantung  pada  pergeseran  Doppler.  Untuk  target  bergerak  maka ditambahkan pergeseran Doppler. Target yang bergerak mendekati radar, pergeseran Doppler  bernilai positif. Sedangkan  target  yang  bergerak  menjauhi  radar,  pergeseran  Doppler  bernilai  negatif.  Untuk  memodelkan kecepatan  yaitu  disetarakan  terlebih  dahulu  dengan  frekuensi  dopplernya  setelah  itu  dimasukkan  ke  dalam persamaan (3). Setelah itu dilakukan pemodelan kecepatan pada clutter angin.
𝑘 𝐷 (𝑚) = exp(𝑗2𝜋𝑚𝑇 𝑂𝐹𝐷𝑀 𝑓 𝐷 ) (3)
• Pemodelan Clutter Angin
Clutter merupakan kondisi lingkungan maupun objek yang berada di sekitar target dimana keberadaannya dapat mengganggu deteksi target. Pada penelitian ini angin dianggap sebagai clutter yang dapat mengganggu kemampuan radar dalam mendeteksi target. Clutter angin memiliki penyebaran    yang acak, fase dan amplitude yang tidak tentu. Untuk itu faktor angin digambarkan distribusi Rayleigh seperti pada gambar 3.
Gambar 3. PDF Distribusi Rayleigh secara teori dan simulasi
Untuk faktor angin [5] dapat ditulis dengan persamaan (4)
𝐴 𝑤 =   ( 1.9425 𝑣𝑤 1+ 𝑣𝑤 15 ) 1.1(  +0.02)−0.4 (4)
Dimana 𝑣 𝑤 merupakan kecepatan angin, 𝑣 𝑤 adalah faktor angin.
• Pemodelan Sudut Kedatangan (DoA)
Selain mendeteksi kecepatan, radar pada penelitian ini juga dapat mendeteksi sudut kedatangan dari target maupun clutter. Untuk itu system pada radar menggunakan algoritma MUSIC ( Multiple Signal Classification) yang  dikenal  sebagai  metode eigenstructure dengan  resolusi  yang  tinggi.  MUSIC  dapat  digunakan  untuk mendapatkan informasi jumlah sinyal yang diterima, Direction of Arrival (DoA) atau sudut kedatangan, dan besarnya daya sinyal yang diterima. Pada algoritma ini, sinyal yang diterima didapatkan dari nilai eigenvalue dan eigenvector . Jumlah sinyal disimbolkan dengan huruf D , jumlah eigenvalue dan eigenvector sinyal adalah D ,  dan eigenvalue dan eigenvector  noise adalah M-D ,  dimana M adalah  jumlah  dari  elemen array di  sisi penerima  [6].  Selanjutnya  setelah    serangkaian  pemodelan  sistem  radar  MIMO  telah  dibuat,  maka  desain sistem radar dapat dibuat dengan menentukan beberapa spesifikasi yang dibutuhkan.

## • Desain Sistem Radar MIMO OFDM
Pada  pemodelan  sistem  radar,  digunakan  konfigurasi  antena  MIMO  4x4  sehingga  masing-masing  pada pemancar dan penerima memiliki 4 antena dan jumlah kanal sebanyak MxN yaitu 16. Sinyal yang digunakan yaitu sinyal OFDM. Dari sistem yang dibangun, didapatkan dua informasi yaitu kecepatan target dan clutter, serta  sudut  kedatangan  dari  target  dan  clutter.  Informasi  kecepatan  target  didapatkan  dari  periodogram, sedangkan informasi sudut didapatkan dari algoritma MUSIC [7].
Sistem  parameter  diperlukan  untuk  menentukan  spesifikasi  radar  yang  akan  dirancang  dengan memperhatikan frekuensi kerja radar dan kecepatan relatif radar. Frekuensi pembawa (fc) yang digunakan pada radar penelitian ini adalah 24 GHz.
fD max = 2 vr/λ jadi fD = 91 kHz. Untuk menjaga ortogonalitas antar subcarrier, ukuran jarak intercarrier harus lebih besar dari sepuluh kali fD max fc> 10 fD max. Kecepatan relatif maksimum target (vr max) adalah 55,56 m/s. Jangkauan maksimum target adalah 206 m. Rentang resolusi yang diinginkan R adalah 1,5 m dan resolusi  kecepatan  yang  diinginkan  adalah  2,16  m/s.  Bandwidth  (B)  diperoleh  dengan  membagi  kecepatan cahaya  dengan  resolusi  jarak  dua  kali.  Untuk  menentukan  jumlah  subcarrier  (Nc)  dapat  dilakukan  dengan menghitung lebar bandwidth dibagi spasi antar subcarrier. Karena nilai B dibagi fc menghasilkan 1098. Dan nilai dua pangkat yang mendekati 1098 adalah 1024 yaitu 210.
Periode OFDM (TOFDM) diperoleh dari periode simbol OFDM dan periode awalan siklik (Tcp). Periode cp diatur pada 1/8 dari T0. Untuk menyelesaikan ISI dengan sempurna, maka panjang Tcp harus lebih besar dari delay maksimum dengan jarak yang ditetapkan sepanjang 1/8 dari T0, sehingga Tp memiliki durasi 1,28 s dan  TOFDM  11,28  s.  Berikut  spesifikasi  radar  OFDM  MIMO  yang  digunakan  pada  simulasi  penelitian  ini dapat dilihat pada Tabel 1.

## 3. Hasil
• Deteksi Kecepatan dan Sudut Kedatangan (DoA)
Radar akan mendeteksi target yaitu mobil yang bergerak di depan mobil radar dan mendeteksi angin sebagai clutter. Keberadaan clutter ini dapat mengaburkan deteksi target dan mengganggu deteksi target. Pada simulasi ini digunakan frekuensi carrier 24 GHz dengan panjang gelombang 1.25 cm. Masing-masing antena pemancar  dan  penerima  memiliki  4  elemen  dan  spasi  antar  elemen  λ/2.  Kendaraan  sedang berjalan dengan kecepatan konstan 20 m/s. Deteksi kecepatan target dan clutter digambarkan pada gambar 4.
Tabel 1. Spesifikasi Radar yang Digunakan Symbol Parameter Value fc Carrier Frequency 24 GHz Nc Number of Subcarrier 1024 Nct Number of subcarrier/transmit 256 Δf Space of subcarrier 90.909 kHz B Bandwidth 93.1 MHz T 0 Periode of symbol 10 μs Tp Cyclic prefix duration 1.28 μs Msym Number of OFDM symbol 256 ΔR Range Resolution 1.5 m r max Maximum Range 206 m v max Maximum velocity 200 km/h Δv Velocity resolution 2.16 m/s
Gambar 4. Deteksi Kecepatan Target dan Clutter
Dari  gambar  4  menunjukkan  kecepatan  target  sebesar  20  m/s  dan  30  m/s.  Pada  gambar  juga  terdeteksi clutter yang memiliki kecepatan 10 m/s dan 5 m/s, tampak jika clutter hampir menyerupai target. Tetapi jika dilihat lagi target dan clutter memiliki amplitudo yaitu level daya yang berbeda. Untuk target dengan kecepatan 20 m/s dan memiliki daya level sebesar 0 dB sedangkan clutter dengan kecepatan 10 m/s dan 5 m/s memiliki level daya yang lebih kecil yaitu sekitar -13 dB.
Untuk deteksi sudut kedatangan target dan clutter ditunjukkan pada gambar 5. Pada gambar tampak target pada sudut 10˚ dan 40˚. Target dengan sudut 10˚ memiliki level daya sebesar 0 dB dan target dengan sudut 40˚ memiliki level daya -5 dB. Sedangkan angin sebagai clutter terdeteksi pada sudut 80˚ dengan level daya jauh di bawah level daya target yaitu sekitar -62 dB. Sedangkan clutter kedua yang terdeteksi pada sudut 110˚ dengan level daya yang sama dengan clutter pertama yaitu sekitar -62 dB.
Gambar 5. Deteksi Sudut Kedatangan Target dan Clutter
Gambar 6. Perbandingan SNR Target dan Clutter
• Signal to Noise Ratio (SNR)
Pada penelitian ini dilakukan simulasi didapatkan nilai SNR dimana clutter dianggap sebagai noise. Seperti ditunjukkan pada gambar 6 bahwa dilakukan simulasi mulai dari 10 m/s hingga 150 m/s dan didapatkan nilai SNR target yang lebih tinggi disbanding SNR clutter. Saat target berada pada kecepatan 10 m/s SNR bernilai sekitar 8 dB sedangkan clutter SNR nya bernilai 2 dB. Pada kecepatan 80 m/s target memiliki SNR sebesar 28 dB, sedangkan clutter nilai SNR nya sebesar 8 dB. Pada kecepatan 150 m/s target memiliki SNR sebesar 50 dB, sedangkan  clutter  memiliki  SNR  sebesar  15  dB.  Hal  ini  menunjukkan  jika  SNR  pada  target  jauh  lebih  baik dibanding dengan SNR pada clutter.

## 4. Kesimpulan
Dari simulasi dan analisis data yang telah dilakukan didapatkan kesimpulan bahwa pada deteksi kecepatan, target memiliki level daya yang lebih tinggi dibanding level daya clutter sehingga hal ini dapat  memudahkan radar apabila diberi system mitigasi untuk menekan clutter yang mengganggu. Kemudian, pada deteksi sudut kedatangan, target juga memiliki level daya yang lebih tinggi dibanding clutter sehingga memudahkan radar membedakan antara target dan clutter. Selain itu, semakin besar kecepatan target semakin besar nilai SNR yang didapatkan  yaitu  mengalami  peningkatan  sebesar  40  dB  sehingga  menjadi  50  dB,  sedangkan  pada  clutter kenaikan nilai SNR yaitu hanya sekitar 15 dB. Hal ini menunjukkan bahwa clutter angin tidak berdampak besar terhadap kemampuan deteksi radar MIMO OFDM.

## Referensi
1. W. A. H. Mark A. Richards, James A. Scheer, "Principles of Modern Radar Vol. 1 " . Scitech Publishing, 2010.
2. Mecca,  V.,  and  Krolik,  J.  “MIMO  Enabled  Multipath  Clutter  Rank  Estimation,”  IEEE  Radar  Conference, Pasadena 2009
3. D.Kuswidyastuti, M.Rizky, P.H.Mukti,  G.  Hendrantoro,  “MIMO  Radar  Waveform  Design  Using  Interleaved- OFDM Technique”, IEEE International Conference on Communication, Networks amd Satellite (COMNETSAT), 2016
4. W. Wiesbeck, “System Concepts for the Radar of the Future,” Karisruhe Institute of technology, 2014.
5. Qin  Hua,  Cha  Hao,  Zhou  Mo. “Simulation  and  Modeling  of  Radar  Echo  Signal”. Institute  of  Ocean Electromagnetic Environment Naval University of Engineering Wuhan, China. 2012
6. J. I. Emmett, “Using the Singular Value Decomposition”, Carlson Center for Imaging Science, May 29, 2003.
0 20 40 60 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 110 120 130 140 150 SN R Kecepatan Signal to Clutter Ratio Clutter Target
Complete 2022, Vol. 3, No. 2, doi.org/10.52435/complete.v3i2.254
7. W. A. H. Mark A. Richards, James A. Scheer, "Principles of Modern Radar Vol. 1 " . Scitech Publishing, 2010.
© 2022 by the authors. Submitted for possible open access publication under the terms and  conditions  of  the  Creative  Commons  Attribution  (CC  BY)  license (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).