## Analisis Pengolahan Sinyal Radar Frequency Modulated  Continuous Wave untuk Deteksi Target
Siska Aulia 1 , Suhartono Tjondronegoro 2 , Rahmadi Kurnia 1
1 Program Studi Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Andalas
2 Program Studi Teknik Elektro, STEI, Institut Teknologi Bandung Email : chessca_aulia@yahoo.co.id
Abstrak  - Penelitian  ini  mensimulasikan  pembangkitan  sinyal  radar  Frequency  Modulated  Continuous Wave  (FMCW)  untuk  mendeteksi  target  dengan  informasi  jarak  dan  kecepatan  target.  Sistem  radar FMCW  ini  didesain  untuk  aplikasi  pengaturan  lalu  lintas  darat  yaitu  memonitoring  lalu  lintas.  Sistem radar FMCW tidak memerlukan daya pancar yang besar untuk mendapatkan nilai Signal to Noise (SNR) yang  cukup  untuk  proses  deteksi  target.  Kemampuan  sistem  radar  FMCW  untuk  mendeteksi  target tergantung  pada  SNR  sinyal  beat.  Sinyal  yang  dipantulkan  oleh  target  bergerak  menunjukkan  adanya kehadiran  suatu  target  yang  memiliki  karakteristik  gerak  dan  Radar  Cross  Section  (RCS).  SNR  sinyal beat  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  20  dB,  dimana  karakteristik  target  dimodelkan  dengan  model fluktuasi  RCS  swerling  5  (tanpa  fluktuasi)  dan  probabilitas  false  alarm  yaitu  10 -7 .  Sistem  radar  untuk mendeteksi  target  bergerak  dengan  menggunakan  efek  doppler.  Simulasi  GNU  Radio  sebagai  Software Defined  Radio  digunakan  dalam  simulasi  telekomunikasi.  Radar  front  end  pada  dasarnya  memiliki arsitektur yang sama dengan komunikasi radio pada umumnya, software defined radio, dapat digunakan untuk  mendesain  radar  FMCW  untuk  mengurangi  biaya  dan  kompleksitas  dalam  perhitungannya. Pengolahan  sinyal  radar  FMCW  yang  disimulasikan  pada  Matlab  dan  GNU  radio  mampu  mendeteksi satu target dan lima target. Hasil simulasi yang diperoleh sama dengan hasil perhitungan.
Abstract - On this report has been simulated signal generation Frequency Modulated Continuous Wave (FMCW)  radar  to  determine  the  distance  and  speed  of  the  target.  This  design  FMCW  radar  system  for traffic  management  applications  that  monitor  ground  traffic.  FMCW  system  does  not  require  a  large transmit  power  to  obtain  sufficient  Signal  to  Noise  (SNR)    values  for  target  detection  process.  FMCW radar system's ability to detect targets depends on the signal SNR beat. Target reflected signal indicates the presence of a moving target motion characteristics and Radar Cross Section (RCS). Beat signal SNR used  in  this  study  was  20  dB,  where  the  characteristics  of  the  target  RCS  fluctuations  are  modeled  by models  swerling  5  (without  fluctuations)  and  probability  of  false  alarm  is  10-7.  Radar  system  to  detect moving  targets  using  the  doppler  effect.    GNU  Radio  as  Software  Defined  Radios  are  used  in  the telecommunications  simulation.  Radar  front  end  basically  has  the  same  architecture  with  radio communications  in  general,  software  defined  radio,  can  be  used  to  design  FMCW  radar  to  reduce  the cost and complexity of the calculations. FMCW radar signal processing is simulated in Matlab and GNU radio  capable  of  detecting  a  single  target  and  five  targets.  Simulation  results  obtained  with  the calculation.
Keywords : FMCW radar, GNU Radio, beat signal, doppler effect

## I. PENDAHULUAN
Pada prinsipnya teknologi dikembangkan untuk  membuat  alat  atau  sarana  yang  dapat membantu  dan  memberi  kemudahan  bagi manusia  untuk  melakukan  kegiatan  dalam hidupnya. Seiring dengan perkembangan teknologi, manusia selalu menginginkan peningkatan  kualitas  dan  kepraktisan  dari  alat- alat tersebut. Misalnya penggunaan radar, radar dulu  hanya  untuk  kebutuhan  militer  saja kemudian berkembang sehingga radar dimanfaatkan untuk keperluan sipil.
Radar atau Radio Detection and Ranging, merupakan aplikasi yang telah banyak digunakan  pada  bidang  militer,  mengukur kecepatan,  sebagai  pengendali  lalu-lintas,  dan lain-lain . Pada tahun 1934 ditemukan continous wave (CW) dimanfaatkan untuk sistem radar [1]. Dewasa  ini  telah  dikembangkan  teknologi digital  signal  processing  (DSP)  dan  image processing untuk mendukung sistem radar [2][3] . Teknologi  radar  merupakan  suatu  sistem yang  mampu  memantau  suatu  objek  dalam jarak  dan  arah  tertentu.  Informasi  dari  target antara  lain  posisi,  kecepatan,  arah,  dan
bentuknya.  Teknologi  radar  selain  digunakan sebagai  pendukung  sistem  pertahanan  juga dapat dimanfaatkan untuk mengatur sistem lalu lintas baik darat, laut maupun udara. Penggunaan  sistem  radar  pada  lalu  lintas  darat untuk  kendaraan  bermotor,  diperlukan  oleh kepolisian  yang  bertanggung  jawab  atas lancarnya  lalu  lintas  darat.  Salah  satu metodenya  menggunakan  sistem  radar  doppler yang memanfaatkan efek doppler.
Perkembangan  teknologi  saat  ini  juga dirasakan  dalam  dunia  radio  komunikasi  yaitu Software  Define  Radio  (SDR) .  SDR  memiliki arsitektur  yang  lebih  sederhana  dibandingkan sistem  radio  konvensional  karena  sebagian besar  proses  modulasi  dilakukan  dengan software. GNU radio merupakan software yang dapat  digunakan  untuk  merancang  software defined radio.
Salah  satu  jenis  radar  yang  dapat diimplementasikan  menggunakan  SDR  adalah radar Frequency  Modulated  Continuous  Wave (FMCW) [7] . Radar FMCW
umumnya menggunakan  modulasi  Linear  FM  dan memancarkan gelombang dalam seluruh rentang  waktu  periodiknya,  hal  ini  berbeda dengan  radar  pulsa  yang  mengirimkan  pulsa pulsa pendek dalam rentang waktu periodiknya. Sehingga radar FMCW tidak memerlukan daya pancar  yang  besar  untuk  mendapatkan  nilai SNR  yang  cukup  untuk  proses  deteksi  target, seperti  pada  radar  pulsa [8] .  Dari  sisi  hardware radar FMCW dapat dibangkitkan menggunakan solid state amplifier yang berukuran lebih kecil dan  jauh  lebih  murah  dibandingkan  magnetron yang  digunakan  untuk  membangkitkan  radar pulsa. CW-Doppler  (continous  wave),  FMCW (Frequency Modulated Continous Wave dan FH (frequency  hop)  merupakan  sistem  radar  yang berhasil  diterapkan  untuk  mengukur    jarak  dan kecepatan  target  bergerak  untuk  waktu  yang sangat  lama [9] .    Kemampuan  radar  CW  untuk mendeteksi  target  yang  tergantung  pada    SNR sinyal beat dan resolusi radar, yaitu kemampuan untuk  memisahkan  target  yang  berdekatan dalam jangkauan atau  arah Doppler [9] .
Kelemahan  utama  dari  pendekatan  radar CW,  bahwa  sistem  radar  hanya  mampu memberikan  resolusi  dalam  satu  arah,  baik jangkauan  atau  Doppler.  Pada  penelitian [9] skema  pengukuran  radar  FMCW  dan  range- Doppler 2-D, pengolahan Transformasi  Fourier FMCW radar mampu memberikan resolusi 2-D.
Metode  yang  digunakan  didasarkan  pada konsep  yang  diajukan    dalam [11][12] .  Salah  satu teknik pemrosesan signal yang banyak digunakan  pada  sistem  radar  FMCW  adalah dengan  mendapatkan  beat  frekuensi  dan melakukan  proses Fast  Fourier  Transform (FFT)  untuk  mendapatkan  informasi  jarak  dari target [7] .

## II. TINJAUAN PUSTAKA
Radar adalah sebuah sistem elektromagnetik untuk mendeteksi dan menentukan  lokasi  objek  yang  bekerja  dengan memancarkan  gelombang  elektromagnetik  dan mengolah  sinyal  pantul  untuk  mengetahui karakter objek. Radar digunakan untuk mengukur  jarak  objek.  Sistem  radar  ada  dua macam  yaitu  radar  pulsa  (pulsed  radar)  dan radar  continu  (CW  radar).  Untuk  memperoleh informasi  jarak  dan  dopler  suatu  target  maka radar  continu  dapat  menggunakan  gelombang Linier FM (LFM).

## 2.1 Sistem Radar
Ada tiga komponen utama yang tersusun di dalam sistem radar, yaitu transmitter , antena, dan receiver [3].  Gambar  1  menunjukkan  blok diagram radar secara umum.
Gambar 2.1. Diagram Blok Sistem Radar
Berdasarkan  skema  diatas,  sistem  radar  secara umum terdiri dari:
1. Transmitter Transmitter tersusun dari pembangkit sinyal (waveform generator), oscilator , dan amplifier .
2. Antena Antena  merupakan  suatu  transformator gelombang elektromagnetik terbimbing menjadi  gelombang  elektromagnetik  di ruang bebas dan sebaliknya.
3. Receiver Receiver  terdiri  dari amplifier (Low  Noise Amplifier ), oscilator , dan filter .
4. Pengolahan sinyal Bagian  ini  berfungsi  untuk  menghilangkan sinyal yang tidak diinginkan dan mengambil sinyal yang dibutuhkan.
5. Bagian pengolahan data Bagian ini berfungsi untuk mengolah sinyal yang diterima menjadi suatu informasi yang dibutuhkan.  Salah  satu  contohnya  adalah target.

## 2.1.1 Persamaan Radar
Persamaan  radar  menjelaskan  parameter- parameter sistem radar [2][3] . Saat gelombang radar mengenai target, terjadilah arus permukaan sehingga target memancarkan kembali  gelombang  tersebut  ke  segala  arah. Energi  radiasi  sebanding  dengan  parameter Radar  Cross  Section (RCS)  .  Maka,  daya terima  P r yang  disalurkan  ke  pengolah  sinyal menjadi:
  e t r A R G P P 2 2 4   
Jarak  maksimum  R max adalah  jarak terjauh  target  yang  masih  bisa  dideteksi  radar. Kondisi  itu  terjadi  ketika  daya  sinyal  echo  P r sama  dengan daya  sinyal  minimum  P Smin yang masih bisa dideteksi.
  4 / 1 min 3 2 2 max 4        S t P G P R   
Ambang batas deteksi radar dibuat sama dengan SNR  minimum  (SNR) o,min .  Maka,  diperoleh jangkauan maksimum sebagai berikut:
dimana Pt daya pancar sinyal, G gain antena,  panjang  gelombang,  B  bandwidth,  F  Noise Figure,  k  konstanta  Boltzman,  T s suhu  efektif sistem. Pada umumnya, terdapat rugi-rugi radar L yang mengurangi SNR total, sehingga:

## 2.1.2 Radar Cross Section
Gelombang elektromagnetik dalam
berbagai  jenis  polarisasi  secara  normal  akan terdifraksi atau menghambur ke segala arah jika mengenai sesuatu objek yang memiliki koefisien  pantul  tertentu.  Intensitas  dari  energi gelombang hamburan yang mempunyai polarisasi yang sama dengan polarisasi antenna
penerima  radar  inilah  yang  disebut  dengan target Radar  Cross  Section .  Singkatnya Radar Cross  Section adalah  perbandingan  daya sinyal datang  dengan  daya  sinyal  yang  terhamburkan, dan  berfungsi  sebagai  pendeteksi  kepadatan. RCS  berfluktuasi  tergantung  pada  aspek frekuensi,  sudut  dan  polarisasi  medan  RF tersebut.
Jika  diasumsikan  rapat  daya  gelombang elektromagnetik  pada  target  yang  terletak  pada jarak  R  dari  radar  yaitu  P Di ,  maka  daya  pantul dari target yaitu;
Di r P P  

## 2.2 Prinsip Dasar Radar FMCW
Frequency  Modulated  Continuous  Wave (FMCW) Radar adalah suatu metode radar yang menggunakan  modulasi  frekuensi  secara  liner dan  kontinu.  FMCW  radar  memanfaatkan frekuensi beat untuk  mencari  jarak  objek  ke radar.  Sinyal  pemodulasi  umumnya  berbentuk gelombang triangular, sawtooth atau sinusoidal .
Radar  Linear  FMCW  dengan  gelombang pemodulasi triangular Linear FMCW menggunakan  dua  sinyal chirp yaitu up-chirp dan down  chirp .  Frekuensi  sinyal    sinyal triangular Linear  FMCW  dapat  dilihat  pada gambar  2.2  dan  dan  bentuk  sinyalnya  gambar 2.3.
Gambar 2.2. Frekuensi sinyal triangular Linear FMCW [13]
Gambar 2.3. Sinyal triangular LFM dalam domain waktu [2]
Sinyal  dengan  frekuensi  yang  naik/turun linear  terhadap  waktu  (chirp)  ditransmisikan. Persamaan  sinyal  yang  dipancarkan  (transmisi) yaitu:
  2 0 . . . . . 2 cos . ) ( t t f A t s tx tx     
    4 1 min , 3 2 2 max 4         
o s t SNR BF kT G P R        max 4 3 2 2 min , . 4 R L F B kT G P SNR s t o      
(2.1)
(2.2) (2.3)
(2.4)
(2.5)
dimana  A  merupakan  amplitudo  chirp  yang dipancarkan, f 0 merupakan  frekuensi  terendah dan k merupakan  laju  perubahan  frekuensi ( chirp  rate ).  Chirp  rate  dapat  didefinisikan sebagai:
T B  
dimana  Bandwidth  (B)  merupakan  selisih antara  frekuensi  gelombang  terendah  dan tertinggi.  Time  Sweep  (T p )  merupakan  periode sinyal  chirp.  Ini  untuk  pemodulasi  sawtooth. Sedangkan untuk pemodulasi triangular T 0 . Ketika  gelombang  yang  dipancarkan radar  tersebut  diradiasikan  kedalam  sebuah medium  dan  menumbuk  target,  target  akan memantulkan  sebagian  gelombang  tersebut kembali  ke  radar.  Gelombang  pantul  yang dihasilkan  merupakan  duplikasi  gelombang pancar  yang  mengalami  pelemahan  dan penundaan  waktu.  Dalam  domain  waktu gelombang  pantul  tersebut  dapat  dinyatakan sebagai:   2 0 ) .( . ) .( . . 2 cos . ) ( . ) (             t t f A t s A t s r tx rx rx
Berdasarkan  persamaan  diatas,  gelombang pantul  ini  pada  dasarnya  sama  dengan gelombang pancar yang tertunda sebesar  .     R c t . 2
dimana  R  adalah  jarak  antara  radar  dengan target  dan  c  adalah  cepat  rambat  gelombang  di udara.
Pada gambar 2.4, gelombang pantul yang diterima  oleh  receiver  antena  selanjutnya  akan dikalikan  dengan  sinyal  yang  dipancarkan. Proses perkalian ini dilakukan oleh mixer yang akan menghasilkan komponen penjumlahan dan pengurangan frekuensi antara kedua gelombang.  Perbedaan  frekuensi  antara  kedua gelombang  tersebut disebut  sebagai  gelombang beat  (pelayangan)  yang  nilainya  sebanding dengan jarak target pemantul dengan radar.
Gambar 2.4. Blok diagram FMCW Radar [4]
Untuk mendapatkan elemen pengurangan (low-order)  pada  frekuensi  beat,  elemen
penjumlahan  (high-order)  dihilangkan  dengan menambahkan  low  pass  filter.  Sehingga gelombang  beat  yang  dihasilkan  setelah filtering akan memiliki persamaan:
) cos( 2 1 ) cos( 2 1 ) ( ) ( ) ( rx tx rx tx rx tx m t xs t s t s            2 0 . . . . . . 2 . . . 2 cos . ) ( t k t f A t s beat beat         
Jadi  diperoleh  persamaan  frekuensi  beat yang diperoleh dari turunan pertama fasa sinyal beat, yaitu:
T c B R T B dt t t f d f sweep beat . . . 2 . . ) 2 2 ( 2 1 2 0              
Sehingga jangkauan R diperoleh dari f beat yaitu,
b f B c T R . . 2 . 
Dengan  melakukan  proses  FFT  untuk merubah  sinyal  beat  dalam  domain  waktu  ke dalam domain frekuensi kita akan mendapatkan puncak frekuensi beat pada spektum frekuensinya.  Frekuensi  ini  dapat  dengan mudah  diterjemahkan  ke  dalam  nilai  jarak dengan  persamaan  yang  telah  dijelaskan sebelumnya.

## 2.3      Pengolahan  Sinyal  Triangular  FMCW radar
Ada  dua  kasus  dalam  pengolahan  sinyal FMCW  radar.  Pertama,  ketika  tidak  ada pergeseran Doppler dalam sinyal, frekuensi beat adalah  ukuran  dari  jangkauan  target    f b =  f r, dimana    f r adalah  frekuensi  beat  karena  hanya jangkauan    target.  Jika  kemiringan  perubahan frekuensi  dari  sinyal  yang  ditransmisikan adalah f’ maka;
' ' . 2 . f c R f t f b   
Ketika  sinyal  pemodulasi  triangular frekuensi  modulasi  digunakan  seperti  Gambar 2.4 frekuensi beat yang dihasilkan adalah:
Gambar 2.5. Sinyal Triangular LFM dan frekuensi beat untuk target stasioner [2]
(2.6) (2.7) (2.8) (2.9) (2.11)
(2.10) (2.12)
Biasanya  dipilih  frekuensi  pemodulasi sebesar  f m sehingga
0 2 1 t f m  ,  sedangkan  laju perubahan frekuensi f’ dengan deviasi frekuensi puncak f  ;
f f f f t f f m m       2 2 1 0 '
Sehingga frekuensi beat yang dihasilkan:
c B Rf c f Rf f t f m m b 4 4 . '     
Kasus  kedua,  jika  target  bergerak,  akan ada  pergeseran  frekuensi  Doppler  ditumpang- kan ke frekuensi beat  dan harus dipertimbang- kan dalam demodulasi.  Sketsa sinyal pemancar dan  penerima  jika  target  bergerak  seperti gambar 2.5.
Gambar 2.5. Sinyal Triangular LFM dan frekuensi beat  untuk target bergerak [2]
Seperti  yang  ditunjukkan  pada  Gambar. 2.5,  frekuensi  beat  meningkat  oleh  pergeseran Doppler,  sementara  di  bagian  lain  berkurang dengan jumlah yang sama.
f beat = f terima – f kirim
Jika  target  bergerak,  frekuensi beat akan terdiri  dari  pergeseran  frekuensi  karena  delay jarak  t  dan  juga  karena  pergeseran  Doppler. Saat  kemiringan  positif,  efek  Doppler  akan mengurangi frekuensi beat yaitu f bu . Sedangkan saaat  kemiringan  negatif,  efek  dopler  akan menambah frekuensi beat yaitu f bd .

## 2.3.1 FMCW Doppler Radar
Estimasi  jarak  dan  kecepatan  relatif menggunakan frekuensi Doppler FMCW Radar. Jika  antena  merasakan  adanya  target  bergerak dengan  kecepatan  relatif  terhadap  radar r v , pergeseran frekuensi terhadap sinyal terima dari transmiter  disebut  frekuensi  doppler  (f d ).
Perhitungan  kecepatan  relatif  berdasarkan frekuensi  doppler berdasarkan  persamaan berikut[17]:
c f v v f r r d 0 . . 2 . 2     
Untuk  target  yang  bergerak,  persamaan sinyal  FMCW  telah  dijelaskan,  sehingga didapatkan  informasi  tentang  jangkauan  jarak dan Doppler. Ilustrasi target bergerak berdasarkan  gambar  2.6  dengan  kecepatan relatif v r , sehingga nilai perubahan fungsi waktu antara radar dan target yaitu[8]:
t c v t d . . 2 ) (    
Gambar 2.6. Ilustrasi FMCW radar untuk target bergerak [8]
Persamaan  sinyal  pemancar  dan  sinyal penerima sama dengan kondisi target stasioner, dimana sinyal pemancar dan penerima mengalami  delay  perubahan  fungsi  waktu seperti yang telah dijelaskan sebelumnya.
)) ( ( . ) ( t t s A t s tx rx rx   
Perhitungan sinyal beat seperti yang telah dijelaskan,  yaitu  mengalikan  sinyal  pemancar dengan  sinyal  refleksi  (pantulan)  dalam  mixer dan  difilter  dengan  LPF,  sehingga  diperoleh persamaan sinyal beat;
         t v c t A t s b beat . . . 2 . . . cos . ) ( 0 0     
dimana o  adalah  frekuesi  sweep  awal pemodulasi  (frekuensi  carrier  kurang  defiasi frekuensi f  ).  Pada  persamaan-persamaan diatas,  nilai  quadrat  diabaikan  karena  nilai  dan v cukup kecil.
Sinyal  beat  berulang-ulang  sebesar I secara periodik dan dijumlahkan. Periode waktu pengukuran T  .  Waktu  ketika  pengukuran dengan indeks i adalah:
T i t i   . , dengan i = 0,1,2,3,..., I -1
Fungsi perubahan waktu antara radar dan target sebanyak  I  (chirp)  periodik  dapat  didefinisikan sebagai:
(2.13) (2.14) (2.15) (2.16) (2.17)
i i d t c v t . . 2 ) (    
Berdasarkan  persamaan  diatas,  untuk  sinyal beat 2D didefinisikan sebagai [8][11] :
) . . . 2 . . . . . . 2 . ( 0 0 0 0 . ) , ( i i c c t t c v t t c v j b b e A ti t s          

## 2.4  Software Define Radio (SDR)
GNU  Radio  merupakan  sebuah  free software  yang  dapat  digunakan  oleh  siapa  saja untuk  membuat  dan  mendesain  sistem  radio berbasis  perangkat  lunak.  Perangkat  lunak open-source  ini  didistribusikan  oleh  GNU general  public  license.  Eric  Blossom  dan  John Gilmore  merintis  GNU  Radio  mulai  tahun 2001,  dan  sekarang  telah  banyak  digunakan oleh  universitas  dan  industri  untuk  penelitian komunikasi wireless yang dapat diimplimentasikan untuk real-time radio.
GNU  Radio  terdiri  dari  blok  signal prosessing  (diimplementasikan  dalam  C++) yang dapat menghubungkan semuanya. Pengguna  dapat  dengan  mudah  membuat perangkat  lunak  radio  dengan  membuat  grafik, yaitu  dengan  cara  menghubungkan  blok-blok yang telah tersedia pada software tersebut.
Software  GNU  Radio  dapat  dijalankan dengan  berbagai  komputer  yang  berbasis  OS Linux. Python script digunakan untuk mendesain  modulasi,  grafik  yang  menjelaskan tentang  aliran  data  pada  pemrosesan  sinyal. Sejumlah  blok  diagram  dapat  diimplemen- tasikan  menggunakan  bahasa  pemogramann C++ yang dibuat oleh GNU Radio. GNU Radio juga menyediakan GUI tool yang disebut GNU Radio Companion untuk mengimplementasikan grafik. Pengguna dapat membuat grafik dengan cara  drag-and-drop  interface  dan  menghasilkan Python script yang sesuai.
Keuntungan  menggunakan  GNU  radio untuk  membuat  aplikasi  SDR  yaitu  mudah direkonfigurasi.  Parameter  dari  blok  pemroses- an  sinyal  dapat  dimodifikasi  dengan  mudah. Topologi  pemrosesan  juga  mudah  dilakukan. Banyak  parameter  input  dan  output.  Bisa melakukan proses modulasi, demodulasi, VCO, NCO,  pentapisan,  kecepatan  tinggi  ADC  dan DAC.
GNU radio bekerja pada rentang frekuensi  baseband  maupun  IF.  GNU  radio digunakan  untuk  membangkitkan  sinyal  chirp FMCW, mengirim dan menerima data dari dan
ke  USRP  (kalau  diimplementasikan  dengan USRP),  serta  melakukan  mixing  antara  sinyal transmit dan sinyal receive. Sehingga didapatkan  hasil  berupa  sinyal  beat  yang disimpan dalam bentuk file binary.

## III.   Metodologi dan Perancangan Sistem
Pemodelan  sistem  ini  bertujuan  untuk merancang  sistem  radar  doppler  dengan pengolahan  sinyal  FMCW  radar  untuk  deteksi target.  Perancangan  sistem  radar    yang  akan disimulasikan  untuk  deteksi  target  seperti gambar 3.1.
Gambar 3.1 Diagram blok perancangan sistem radar FMCW  untuk deteksi target
Secara  umum,  terdapat  tiga  bagian  yang dilakukan,  yaitu  (1)  Simulasi  sistem  radar FMCW  dengan  Matlab.  Pada  simulasi  matlab ada  dua  skenario  percobaan  yaitu  untuk  target bergerak  dan  target  diam  (stasioner).  (2) Simulasi  sistem  radar  FMCW  dengan  GNU radio.  Pada  simulasi  GNU  Radio  pengolahan data dari sinyal dilakukan dengan matlab.

## 3.1 .  Pemodelan    Simulasi    Sistem  FMCW Radar dengan Matlab
Berdasarkan  diagram  blok  pada  gambar 3.1,  algoritma  pengolahan  sinyal  FMCW  radar sebagai berikut:
1. Sinyal  dengan  frekuensi  yang  naik/turun linear terhadap waktu (chirp) ditransmisikan.
Frekuensi  : t Mu f t f . ) ( 0   T t   0
Fasa : 2 0 2 ) ( Mut t f t      T t   0
Sinyal Pancar :
}] 2 { exp[ ) ( 2 0 Mut t f j t s tx     T t   0
dimana:
f 0 = frekuensi dalam sinyal chirp (Hz)
Mu = gradient frekuensi sinyal chirp (Hz/s) T = periode sinyal chirp (s)
(2.18)
(2.19)
2. Sinyal tersebut dimodulasi, kemudian dipantulkan  oleh  suatu  target  yang  akan dikenali,  dan  diterima  serta  didemodulasi pada receiver. Informasi  jarak dapat diperoleh  dari  frekuensi  beat  antara  sinyal yang  ditransmisikan  dan  sinyal  yang diterima, sebagai berikut:
beat sweep f
B c T r . . 2 . 
Frekuensi  beat  tersebut  dapat  diperoleh melalui  proses  mixing,  yaitu  dengan konjugasi  komplek  sinyal  pantul  dan mengalikannya dengan sinyal transmisi awal dengan persamaan sebagai berikut: Sinyal pantul:
}] ) ( ) ( 2 { exp[ ) ( 2 0 d d rx t t Mu t t f j t s      
d d t T t t   
Hasil  konjugasi  kompleks  dan  perkalian sinyal transmisi:
}] 2 2 { exp[ ) ( 2 0 d d d Mut t Mut t f j t s Mu       T t t d   dimana t d adalah waktu delay mulai dari saat sinyal  ditransmisikan  sampai  sinyal  tiba kembali di penerima.
3. Sinyal  tersebut  kemudian  ditransformasikan dengan  Transformasi  Fourier  ke  domain frekuensi  untuk  memperoleh  letak  frekuensi beat sebagai berikut:
) )( ( 2 ) ( )] )( [( sin )} ( exp{ ) ( ) ( 2 0 d d d d d d T t m t T f Mut Mut t f f dengan t T Mut f c f j t S f S d              

4. Hasil  transformasi  Fourier    pada  persamaan diatas  merupakan  sinyal  sinc  yang  berpusat di f=Mu.t d , dengan lebar sinyal sinc sebesar
d t T  1 .  Letak  pusat  sinc  memberikan
informasi  jarak  target  pemantul,  sedangkan lebar sinyal sinc menentukan resolusi sistem radar.

## 3.1.1  Pengolahan  Sinyal  FMCW  Doppler radar
Gambar 3.2 Diagram Blok Pengolahan Sinyal radar FMCW Doppler
Diagram blok  diatas lanjutan gambar 3.1 untuk  pemodelan  target  bergerak.  Algoritma sebagai berikut:
 Sinyal  beat    s b1(n) terdeteksi  oleh  antena setelah  melewati  Low  Pass  Filter  (LPF) untuk  menekan  komponen  frekuensi  yang tidak  diinginkan  dari  penjumlahan  dan noise.
Hasil sinyal mixer dilakukan berulang secara periodik  dengan  jumlah  perulangan I dan disimpan  ke  dalam  matriks    data  dua dimensi,  sehingga  dua  matriks  diisi  dengan sinyal beat untuk masing-masing penerima.
         t v c t A t s d b . . . 2 . . . cos . ) ( 0 1 1 0 1 1     
 Hamming    dua  dimensi  digunakan  setiap matriks  untuk  membuat  spektrum  sinyal terbatas  dalam  jarak  (range)  dan  kecepatan (arah  Doppler).  Kemudian  matrik  beat dalam  domain  waktu  diubah  ke  domain frekuensi  oleh  FFT  2D,  sehingga  didapat spektrum sinyal dua dimensi S b1 (f b ,f d ) . Hasil deteksi target:
beat mult R f B c T r c T r . . 2 . . . .. 2      dop sim Dop f f c v c v . . 2 . . 2 0 0     
f beat dan  f dop adalah  komponen  frekuensi  di setiap arah  spektrum range-doppler 2D
Adapun  parameter  sistem  radar  berdasarkan tabel 3.1.

## Tabel 3.1 Parameter FMCW radar
Parameter Notasi Spesifikasi Frekuensi carrier f c 10 GHz Range Frekuensi f up -f lw 10,075-9,925 GHz Bandwidth B 150 MHz Periode chirp T 1ms Periode Modulasi T m 2ms Frekuensi modulasi f m 500 Hz Jumlah chirp I 50 ADC (sampling rate) f Sam 2 MHz Jarak maksimum target R 200 m Daya pancar Pt 20 mW Frekuensi beat maksimal f beat 200 kHz
Windowing
FT s b1 (f b ,f d ) s b1 (n)

## 3.1.2 Desain Lokasi radar dan target
Tabel 3.2 Parameter Lokasi radar dan target Parameter Spesifikasi Jarak maksimum target 200 m Lebar jalan 20 m
Tinggi posisi radar
8 m
Gambar 3.3 Desain lokasi  posisi  radar
Gambar 3.4 Desain lokasi  daerah radar dan
target 3.1.3. Informasi pemodelan target Ada dua informasi target yang dimodelkan yaitu:
1. Informasi  target  berdasarkan  nilai  RCS target
Tabel  3.3  RCS  Target  Pada  Frekuensi  radio  3- 10 GHz (Skolnik)
Target RCS (m 2 ) Pickup Truck 200 Mobil 100 Motor 6 Sepeda 2 Man 1
2. Informasi  target  berdasarkan  kecepatan target
Tabel 3.4 Kecepatan model target Target Kecepatan (km/jam) Truk Slow (10-20 km/jam) Normal (20-30 km/jam) Fast (30-90 km/jam) Mobil Motor Sepeda Normal (10 km.jam) Orang Slow (2-3 kim/jam) Normal (3-5 km/jam)

## 3.2. Pemodelan  Simulasi    Sistem  Radar FMCW dengan GNU Radio
Desain  secara  umum  arsitektur  sistem radar FMCW yang direalisasikan menggunakan GNU  Radio  pada  gambar  3.5  dan  spesifikasi sistem radar FMCW yang digunakan pada tabel 3.5.
Gambar 3.5 Desain arsitektur sistem radar
FMCW berbasis SDR Tabel 3.5 Spesifikasi desain radar FMCW berbasis SDR GNU radio Parameter Notasi Spesifikasi Frekuensi carrier f c 20 MHz Bandwidth B 2 MHz Chirp waveform Triangular Periode chirp T 1ms Periode Pemodulasi T m 2ms Frekuensi Pemodulasi f m 500 Hz ADC (sampling rate) f Sam 80 MHz Range Resolution R  75 m
Pada  tahap  ini,  dilakukan  simulasi  untuk sistem  FMCW  yang  didesain  menggunakan GNU radio. Pertama-tama dibuat skema sebagai berikut pada GNU Radio Companion.

## 3.2.1  Percobaan  Sistem  FMCW  untuk  Satu Target
Gambar 3.6. Skema untuk simulasi pada GNU Radio Companion (file binary)
Pada skema gambar I.2 terdapat dua buah blok  VCO.  Input  blok  VCO  yang  pertama terhubung  ke  blok  Signal  Source  yang menghasilkan  sinyal  berbentuk  triangular. Sinyal dibangkitkan di signal source, kemudian voltage  controlled  osilator  (VCO)  mengubah signal  source  menjadi  sinyal  FM.  Hasil  output blok  VCO  tersebut  adalah  sinyal  chirp  pada frekuensi  baseband.  Frekuensi  sinyal  yang dihasilkan  naik  dan  turun  secara  linear  mulai dari  0  Hz  sampai  2  MHz  selama  selang  waktu 2ms  (frekuensi  Signal  =  500  Hz).  Sinyal triangular    yang  dihasilkan  digunakan  untuk mencatu VCO dengan nilai sensitifitas 2πx2MHz/volt,  yang  akan  memghasilkan gelombang chirp dengan bandwidth 2 MHz.
Input  blok  VCO  yang  kedua  terhubung dengan blok Constant Source yang menghasilkan  output  tegangan  konstan.  Blok VCO  kedua  tersebut  menghasilkan  sinyal sinusoidal yang akan digunakan sebagai carrier. Frekuensinya  ketika  amplitude  blok  Constant Source bernilai 1 adalah 20 MHz. Kedua sinyal tersebut  dikalikan  untuk  mengimplementasikan proses modulasi.
Pada  output  modulasi,  terdapat  blok Delay  yang  berfungsi  memberi  delay  beberapa sample pada sinyal input. Blok delay menyatakan  sinyal  radar  mengenai  target  yang mengalami  penundaan  waktu.  Kemudian  target memantulkan sinyal, fungsi ini diimplementasikan  sebagai  proses  demodulasi. Hasil  demodulasi  tersebut  dikalikan  dengan sinyal  hasil  modulasi,  untuk  mendapatkan frekuensi beat, yang diikuti oleh blok Low Pass Filter untuk  mendapatkan  komponen Low Order dari  frekuensi  beat  sekaligus  sebagai aliasing  filter.  Hasilnya  kemudian  disimpan  ke dalam  suatu    file  dengan  format  binary  float dengan  menggunakan  blok  File  Sink  (file binary  data.dat).  Pada  MATLAB,  dilakukan pengolahan sinyal beat dan transformasi fourier sehingga didapatkan komponen frekuensi rendah sebagai frekuensi beat dan jarak target.

## 3.2.2  Percobaan  Sistem  FMCW  untuk  Lima Target
Untuk  mensimulasikan  deteksi  target pada  desain  sistem  FMCW  yang  telah  dibuat. Pemodelan  dengan  memberikan  delay,  dapat dibuat  seolah-olah  sinyal  transmit  mengenai suatu  target  pada  jarak  tertentu  sebelum dikembalikan ke receive radar. Pada pemodelan
sistem  kedua  ini,  diuji  coba  dimana  sistem digunakan  untuk  mendeteksi  lima  target  pada gambar 3.7.
Gambar 3.7. Modifikasi skematik untuk simulasi pada GNU Radio lima target

## IV.   Hasil Simulasi dan Analisa

## 4.1   Hasil Simulasi Matlab
Pada  simulasi  matlab  ini,  pemodelan target  diasumsikan  bergerak  dan  diam  dimana informasi target berupa jarak dan kecepatan . 4.1.1 Pengolahan sinyal untuk deteksi target  Skenario percobaan 1 untuk satu target Pada  simulasi  matlab  ini,  sinyal  beat s b1 (t) dilewatkan ke suatu unit pengubah analog ke  digital  (ADC),  kemudian  diproses  dengan algoritma  pemprosesan  sinyal  akan  didapatkan sinyal  keluaran  pada  ADC  s b1 (n).  ADC  yang dirancang dengan frekuensi pencuplikan 2 MHz atau  periode  pencuplikan  0.5 . s  Hasil  sinyal beat untuk target pickup  truk pada gambar 4.1. Pemprosesan  sinyal  digital  (DSP)  digunakan untuk proses pendeteksian. Proses DSP dimulai dengan  sampling.  Menurut  teorema  sampling untuk  menghindari  aliasing  sinyal  harus disampling  lebih  besar  dari  dua  kali  frekuensi beat maksimum
c B f R f m mak s . . . 8  0 20 40 60 80 100 120 140 160 180 200 -1 -0.5 0 0.5 1 X: 12 Y : 0.9638 sinyal beat antena 1 sample am pli tud o 0 20 40 60 80 100 120 140 160 180 200 -1 -0.5 0 0.5 1 sinyal beat antena 2 sample am pli tud o
0 20 40 60 80 100 120 140 160 180 200 -1 -0.5 0 0.5 1 X: 22 Y : 0.96 sinyal beat antena 1 sample am pli tud o 0 20 40 60 80 100 120 140 160 180 200 -1 -0.5 0 0.5 1 sinyal beat antena 2 sample am pli tud o Gambar 4.1 Hasil simulasi Matlab sinyal beat untuk target pickup truk Hasil  simulasi  sinyal  beat  diperbesar dengan  pencuplikan  200  sample  atau  0,1  ms, sinyal  beat  yang  dihasilkan  dari  sebuah  sistem FMCW merupakan superposisi sinyal sinusoidal    dengan  frekuensi  beat  200  kHz. Pada  gambar  4.1  sinyal  yang  diamati  pada antena  penerima  1,  dimana  pergeseran  periode sinyal  periodik  setiap  10  sample  per  frekuensi cuplik  yaitu  5x10 -6 s.  Begitu  juga  jika  dilihat pada antena penerima 2 (dalam domain waktu). Periode sinyal beat diperoleh 5x10 -6 s (8.5x10 -6 s – 3.5x10 -6 s). 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1 x 10 -4 -2 -1 0 1 2 sinyal beat dengan noise pada antena 1 waktu(s) Am pli tu do 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1 x 10 -4 -2 -1 0 1 2 sinyal beat dengan noise pada antena 2 waktu(s) Am pli tu do
Gambar 4.2 Sinyal beat dengan noise target pickup truk
Sinyal  beat  pada  gambar  4.1  berbentuk sinusoidal  periodik  yang  rata,  tetapi  pada gambar  4.2  sinyal  beat  rusak  karena  pengaruh noise.  Untuk  mengatasi  noise  supaya  dalam pendektesian  target  tidak  terjadi  kesalahan maka dirancanglah filter. Filter yang digunakan dalam  penelitian  ini  filter  IIR  yaitu  chebychev tipe  2.  Hasil  sinyal  beat  setelah  difilter  pada gambar 4.3.
0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1 x 10 -4 -1 0 1 2 Sinyal Beat setelah filter (orde 5 ) pada antena1 Waktu(s) Am pl itu de 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1 x 10 -4 -1 0 1 2 Sinyal Beat setelah filter (orde 5) pada antena2 Waktu(s) Am pl itu de
Gambar 4.3 Simulasi sinyal beat setelah filter untuk target pickup truk
Analisis    dari  pengolahan  sinyal  beat sistem  FMCW  radar,  sinyal  beat  berbentuk sinusoidal  dengan  pergeseran  periode  tetap. Pergeseran periode sinyal ini akan menunjukkan  frekuensi  beat.  Sinyal  beat  ini
diperoleh  dari  perkalian  sinyal  pancar  dengan penerima dalam baseband.
}] 2 2 { exp[ ) ( 2 0 d d d Mut t Mut t f j t s Mu       NT t t d  
Terakhir, hasil sinyal beat diatas dilakukan transformasi fourier (dalam penelitian  ini  menggunakan  FFT).  Hasil  sinyal di-FFT untuk mengamati deteksi target pemantulnya.    Jumlah  sample  yang  digunakan untuk FFT pada simulasi Matlab adalah 400000 sample.
0 1 2 3 4 x 10 5 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 X: 2.004e+005 Y: 0.7058 frekuensi (Hz)) am pl itu do frekuensi beat antena 1 0 100 200 300 400 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 jarak am pl itu do jarak target antena 1
Gambar 4.4 Frekuensi beat dan jarak target pickup truk  pada antena penerima 1
 Skenario percobaan 2 untuk lima target
0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1 x 10 -3 -20 -10 0 10 20 waktu(s) A m pl itu do Sinyal beat antena 1 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1 x 10 -3 -20 -10 0 10 20 waktu(s) A m pl itu do Sinyal beat antena 2
Gambar 4.5 Hasil simulasi Matlab sinyal beat untuk lima target 0 1 2 3 4 x 10 5 0 0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5 4 X: 2.004e+005 Y: 3.574 frekuensi (Hz)) a m p lit u d o frekuensi beat antena 1 0 100 200 300 400 0 0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5 4 jarak a m p lit u d o jarak target antena 1
Gambar 4.6 Frekuensi beat dan jarak target pada lima pada antena penerima 1
Analisis dari  hasil simulasi matlab untuk deteksi target yaitu sinyal beat digabung dengan noise,  sehingga  diperoleh  frekuensi  beat  dan jarak  target.  Kemampuan  sistem  radar  FMCW untuk  mendeteksi  target  tergantung  pada  SNR sinyal beat. Sinyal yang dipantulkan target yang bergerak  menunjukkan  adanya  kehadiran  suatu target  yang  memiliki  karakteristik  gerak  dan Radar  Cross  Section.  Sinyal  yang  mengalami pergeseran  fasa  ini  mencapai  batas  tingkat deteksi  sinyal  pantul  target  pada  output  sistem Rx.  Setelah  kehadiran  suatu  target  diketahui dari  sinyal  pantulnya  yang  diterima  bagian  Rx, kemudian  parameter  gerak  target  di estimasi pada  bagian  pemrosesan  sinyal.  Parameter gerak target yaitu jarak dan kecepatan, dideteksi dengan cara mengetahui delay waktu propagasi sinyal dan pergeseran frekuensi sinyal.
Deteksi  suatu  sinyal  pantul  merupakan hubungan  antara  tingkat  daya  sinyal  yang diterima  oleh  bagian  Rx  dengan  suatu karakteristik gerak target. Level sinyal menentukan  tingkat  SNR  pada  proses  deteksi. Hubungan  level  sinyal  dan  deteksi  sinyal menunjukkan  hubungan  antara  SNR  sinyal pantul  dengan  fungsi  probabilitas  dari  deteksi sinyal  P D dan  probabilitas  false-alarm  P FA pada konteks karakteristik gerak target.
Pada  proses  deteksi,  karakteristik  objek yang  digunakan  adalah  model  fluktuasi  RCS objek yang disusun oleh Marcum dan Swerling. Model  ini  mengklasifikasikan  tingkah  laku gerak yang berbeda-beda dari RCS suatu target. SNR  sinyal  beat  yang  digunakan  pada penelitian ini 20 dB, dimana karakteristik target dimodelkan  dengan  model  fluktuasi  RCS swerling  5  (tanpa  fluktuasi)  dapat  dilihat  pada gambar 4.7.
-10 -5 0 5 10 15 20 25 30 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1 SNR - dB P ro ba bi lit as D et ek si Karakteristik Target berdasarkan Marcum dan Swerling I-V Marcum Swerling I Swerling II Swerling III Swerling IV Swerling V
Gambar 4.7 Probabilitas deteksi dan SNR sinyal berdasarkan karakteristik target swerling 5, P FA =10 -7
Gambar 4.7 diatas merupakan grafik nilai SNR  sinyal  dari  sistem  radar  FMCW.  Jika diinginkan  probabilitas  false  alarm  rendah (waktu  rata-rata false  alarm  meningkat)  ,  maka SNR  yang  dihasilkan  lebih  tinggi  untuk probabilitas deteksi sama. Hasil grafik probabiltas  deteksi  target  untuk  SNR  sinyal yang  dibutuhkan  sesuai  dengan  persamaan berikut :
  2 1 2 1 ln 2 1                   D FA P erfc P SNR
Persamaan diatas disubtitusi ke persamaan radar sehingga dihasilkan persamaan jarak  maksimum  radar  secara  eksplisit  dimana terkandung realibilitas deteksi:
  4 / 1 2 1 0 3 2 , , , 2 1 2 1 ln ) 4 (                                             L P erfc P BF kT P G G R D FA tx rx tx P P mak FA D    
Persamaan  diatas  masih  merupakan perkiraan atau estimasi jarak maksimum karena sinyal  terima  dan  noise  memiliki  fluktuasi statistik.  Efek  dari  fluktuasi  dapat  dikurangi dengan  teknik windowing .  Persamaan  radar diatas dengan nilai RCS target konstan. Sebuah target  RCS  bervariasi  terhadap  aspek  sudut, frekuensi  dan  polarisasi.  Bentuk  persamaan jangkauan  radar  diatas  mengabaikan fluaktuasi sinyal  terima,  sehingga  parameter  probabilitas deteksi dan deteksi false alarm diperlukan untuk mendapatkan SNR minimum. Berdasarkan nilai SNR  sinyal  maka  diperoleh  batas  jangkauan target  dapat  dilihat  pada  gambar  4.8,  dan  nilai jarak deteksi target terhadap SNR yang berbeda sesuai RCS target dapat dilihat pada tabel 4.1.
Tabel 4.1 Deteksi target berdasarkan SNR dan
frekuensi beat sinyal Target SNR (dB) Frekuensi Beat (Hz) Jarak (m) Pickup Truk 20 200.4x10 3 200.4 30 117.3x10 3 117.3 40 65.49 x10 3 65.49 50 37.17 x10 3 36.17 60 20.53 x10 3 20.53 Mobil 20 176.9x10 3 176.9 30 96.77x10 3 96.77 40 55.72 x10 3 55.72 50 30.3 x10 3 30.3
60 18.57 x10 3 18.57 Motor 20 87.98x10 3 87.98 30 48.88x10 3 48.88 40 27.37 x10 3 27.37 50 15.64 x10 3 15.64 60 9.775 x10 3 9.775 Sepeda 20 64.52x10 3 64.52 30 36.17x10 3 36.17 40 20.53 x10 3 20.53 50 11.73 x10 3 11.73 60 6.834 x10 3 6.834 Orang (man) 20 53.76x10 3 53.76 30 30.3x10 3 30.3 40 17.6 x10 3 17.6 50 9.775 x10 3 9.775 60 5.865 x10 3 5.865
Gambar 4.8 RCS dan batas jangkauan target “truk”
Gambar  4.9  merupakan  hasil  simulasi deteksi  target  dengan  informasi  jarak  dan kecepatan untuk kondisi target bergerak.
k e c e p a ta n (m /s ) jarak(m) Jarak dan Kecepatan Target Pada Antenna 1 0 20 40 60 80 100 120 140 160 180 200 -5 0 5 k e c e p a ta n (m /s ) jarak (m) Jarak dan Kecepatan Target Pada Antenna 1 0 20 40 60 80 100 120 140 160 180 200 -5 0 5 k e c e p a ta n ( m /s ) jarak (m) Jarak dan Kecepatan Target 0 20 40 60 80 100 120 140 160 180 200 -5 0 5 Gambar 4.9 Hasil simulasi matlab posisi target berdasarkan  jarak-kecepatan

## 4.2 Hasil Simulasi  Sistem Radar FMCW dengan GNU Radio
Percobaan  simulasi  FMCW  pada  GNU radio  dengan  pengolahan  sinyal  pada  Matlab. Pengolahan sinyal sengaja dilakukan
menggunakan  Matlab  secara  offline  untuk mengurangi  beban  kerja  GNU  Radio.  Didalam analisa  ini,  tidak  memperhatikan  besar  daya yang  diterima,  tetapi  ditekankan  pada  proses penerimaan  sinyal  dan  tundaan  waktu  yang terjadi.  Hasil  perkalian  sinyal  yang  diterima dengan sinyal yang dipancarkan, maka diperoleh  sinyal  beat  seperti  ditunjukkan  pada gambar 4.10.
0 1 2 3 4 5 6 x 10 -4 -0.2 -0.15 -0.1 -0.05 0 0.05 0.1 0.15 X: 1e-005 Y: 0.1254 waktu(s) A m pl itu do Sinyal beat
Gambar 4.10 Sinyal beat dari GNU radio untuk target 1 (delay 8000)
Gambar  4.10  menunjukkan  sinyal  beat setelah proses filter. Sinyal beat yang dihasilkan merupakan  sinyal  beat  dari  target  1  dengan delay  8000  sample.  Percobaan  ini  diasumsikan target diam,  dimana  delay  8000  sample  artinya target mengalami penundaan waktu sebesar 0.1 ms.  Frekuensi  beat  sinyal  dapat  dilihat  pada gambar 4.11 dan jarak target 4.12.
1.2 1.4 1.6 1.8 2 2.2 2.4 x 10 5 0 0.01 0.02 0.03 0.04 0.05 0.06 0.07 0.08 0.09 0.1 X: 2e+005 Y: 0.09286 Frequency (Hz) a m p lit u d o Spektrum sinyal beat Gambar 4.11 Frekuensi sinyal beat 0.9 1 1.1 1.2 1.3 1.4 1.5 1.6 1.7 1.8 x 10 4 0 0.01 0.02 0.03 0.04 0.05 0.06 0.07 0.08 0.09 0.1 X: 1.5e+004 Y: 0.09286 jarak(m) a m p lit u d o Jarak Target
Gambar 4.12 Jarak Target
Gambar  4.12  menunjukkan  jarak  target pada  posisi  15  km.  Frekuensi  beat  berdasarkan
perhitungan  dengan  menggunakan  persamaan sebagai berikut:
kHz x x x T xB xT t f t f s d b 200 10 10 80 000 . 000 . 2 8000 . 3 6 '      
dan  jarak  target  dihitung  dengan  persamaan sebagai berikut:
km x x x x xB xf xc f R m b 15 000 . 000 . 2 500 4 10 3 000 . 200 4 8   
Sehingga  hasil  yang  diperoleh  berdasarkan simulasi dan perhitungan mempunyai nilai yang sama.  Pemodelan  diatas  untuk  target  dengan delay  8000  sample  ( ) 10 4    yaitu  target pertama.    Target  pertama  dari  simulasi  GNU Radio  diasumsikan  truk  (simulasi  matlab) karena frekuensi beat yang dihasilkan 200 kHz. Sinyal  FM  dari  pemodelan    target  diatas, dibangkitkan  mulai  dari  0  Hz  sampai  2MHz selama  1  ms.  Frekuensi  sampel  untuk pencuplikan  sinyal  80  MHz,  sehingga  jumlah sampel data (N data ) adalah:
N data = T x f s = 10 -3 x 80x10 6 = 80000
Sedangkan  resolusi  jarak  dari  sistem  radar FMCW ini:
m x x B c R 75 000 . 000 . 2 2 10 3 2 8    
 Percobaan  sistem  FMCW  untuk  deteksi jarak target yang berbeda
Untuk  mensimulasikan  deteksi  target pada  sistem  FMCW  SDR  yang  telah  dibuat, digunakan  blok  delay  setelah  blok  modulasi pada  GRC.  Dengan  memberikan  delay,  dapat dibuat  seolah-olah  sinyal  transmit  mengenai suatu  target  pada  jarak  tertentu  sebelum dikembalikan ke receiver radar. Pada percobaan selanjutnya,  dilakukan  uji  coba  menggunakan lima  buah  delay  sekaligus  sebesar  8000,  7040, 3480, 2560, dan 2160 sampel untuk mendeteksi beberapa target yang berbeda. Hasil sinyal beat untuk  lima  target  ditunjukkan  pada  gambar 4.13.
0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 1.2 1.4 x 10 -3 -1 -0.5 0 0.5 1 1.5 waktu A m p lit u d o Sinyal beat
Gambar 4.13 Sinyal beat dari lima target
Setelah  didapatkan  sinyal  beat  dari  5 target, kita dapat mengetahui frekuesi beat dari masing-masing  target  menentukan  jarak  dari target  tersebut.  Data  binary  dalam  bentuk  float yang  sudah  ada  dibaca  menggunakan  Matlab dan difilter menggunakan low pass filter digital FIR.  Low  Pas  filter  yang  digunakan  untuk mengetahui  hubungan  antara  jarak  dengan reflektifitas target.
Setelah  itu,  FFT  dilakukan  untuk mengubah  sinyal  domain  waktu  diskrit  ke dalam  domain  frekuensi  diskrit,  dan  dilakukan ploting hasil transformasi untuk bisa mendapatkan  gambaran  antara  reflektifitas dengan  jarak.  Frekuensi  beat  dari  5  target  dan jaraknya  dapat  dilihat  pada  gambar  4.14  dan 4.15.
0 0.5 1 1.5 2 2.5 x 10 5 0 0.05 0.1 0.15 0.2 0.25 X: 2e+005 Y: 0.09142 Frequency (Hz) a m p lit u d o Spektrum sinyal beat
Gambar 4.14 Spektrum Frekuesi beat dari 5 target 0 2000 4000 6000 8000 10000 12000 14000 16000 18000 0 0.05 0.1 0.15 0.2 0.25 X: 1.5e+004 Y: 0.09142 jarak(m) a m p lit u d o Jarak Target
Gambar 4.15 Jarak target dari 5 target Berdasarkan  gambar  4.14  dan  4.15, spektrum  frekuensi  beat  dari  5  target  yang dimodelkan  sekaligus,  didapat  nilai  frekuensi beat  untuk  masing-masing  target. Nilai  yang diperoleh  sama  dengan  nilai  frekuensi  beat ketika  dimodelkan  hanya  satu  target.  Begitu juga  dengan  jarak  target,  didapatkan  5  buah nilai  jarak  untuk  masing-masing  target.  Hasil simulasi  ini  sama  dengan  perhitungan.  Jadi, sistem  radar  FMCW  yang  dibangun  dapat mendeteksi  satu  target  dan  lima  target. Sehingga  jarak  msing-masing  target  dapat dibedakan.

## V. PENUTUP

## 5.1   Kesimpulan
1. Pengolahan  sinyal  beat  FMCW  yang dilakukan  pada  simulasi  matlab  ada  dua yaitu  sinyal  tanpa  derau  (noise)  dan  sinyal dengan  derau.  Percobaan  deteksi    target melalui sinyal beat target adalah pengolahan sinyal  beat  dengan  derau.  Sinyal  pada keluaran penerima merupakan suatu kombinasi echo dari target dan derau. Sinyal target  dan  noise  merupakan  echo  yang tertunda dari sinyal transmisi.
2. Pendeteksian  dan  penentuan  jarak  diperoleh dengan  menentukan  waktu  delay  (tunda) antara sinyal transmisi dan sinyal yang telah dipantulkan target.
3. Sistem  radar  FMCW  yang  dirancang  baik melalui simulasi matlab maupun direalisasikan  dengan  GNU  radio  dapat mendeteksi satu target dan lima target
6. Informasi target bergerak menggunakan efek doppler. Informasi yang diperoleh jarak,kecepatan dan arah target. Penggunaan dalam bentuk domain frekuensi lebih mudah untuk  menganalisa  radar  shift  doppler. Radar shift doppler dapat diaplikasikan pada pengaturan lalu lintas darat.

## 5.2 Saran
Pada  penelitian  yang  dilakukan  diasumsikan posisi  target  dan  radar  adalah  lurus  (pada  jalur yang  sama),  sedangkan  pada  aplikasinya  posisi target  dan  radar  mempunyai  sudut  tertentu. Informasi  target  diharapkan  bisa  mengenali target  artinya  radar  mengetahui  bentuk  atau jenis target. Pengolahan sinyal radar diharapkan bisa disertai dengan pengolahan image radar.

## REFERENSI
[1] Mark  A.  Richards, “Fundamental  of  Radar Signal Processing”, McGraw-Hill 2005
[2] B.  R.  Mahafza, Radar  Systems  Analysis  and Design Using MATLAB . CRC Press. 2009.
[3] Merrill I. Skolnik, “RADAR
HANDBOOK”,Third  Edition.The  McGraw-Hill Companies. 2008.
[4] Bu-Chin  Wang,  “ Digital  Signal  Processing Techniques  and  Applications  in  Radar  Image Processing” .  Published  by  John  Wiley  &  Sons, Inc., Hoboken, New Jersey,2008.
[5] Eryildirim Abdulkadir, Onaran Ibrahim, and Etin
A .“Pulse  Doppler  Radar        Target  Recognition
using  a  Two-Stage  SVM  Procedure” ,  IEEE TRANSACTIONS  ON  AEROSPACE  AND ELECTRONIC  SYSTEMS  VOL.  47,  NO.  2 APRIL 2011.
[6] Aditya  Prabaswara,  Achmad  Munir,Andriyan Bayu  Suksmono, GNU  Radio  Based  Software- Defined FMCW Radar for  Weather Surveillance Application , The 6th International Conference on Telecommunication  Systems,  Services,  and Applications 2011
[7] L.  K.  Patton, A  GNU  Radio  Based  Software- Defined  Radar ,  Wright  State  University,  Thesis, 2007.
[8] Faiza  Ali,  Martin  Vossiek, Detection  of  Weak Moving      Targets  Based  on  2-D  Range-Doppler FMCW  Radar  Fourier  Processing. Institute  of Electrical  Information  Technology,  Clausthal University of Technology, Germany.2010.
[9] A.  Wojtkiewicz,  J.  Misiurewicz,  M.  Nalecz,  K. Jedrzejewski  and  K.  Kulpa, Two-Dimensional
Signal Processing In FMCW Radars, Politechnika Warszawska, Warszawa, 1996.
[10] D.  Bonefačić,  J.  Jančula,  and  Majurec, “Model of a Monopulse Radar Tracking System for Student Laboratory”. Radio Engineering, vol. 16, no. 3, September 2007.
[11] Iván  Lozano  Mármol, “Monopulse  Range- Doppler  FMCW  Radar  Signal  Processing  for Spatial  Localization  of  Moving  Targets”,
Technische  Universität  Clausthal  Institut  für Elektrische Informationstechnik.2012.
[12] Li  Su,  Hsien  Shun  Wu  and  Ching-Kuang  C. Tzuang “ 2-D FFT and Time-Frequency Analysis Techniques  for  Multi-Target  Recognition  of FMCW  Radar  Signal ”,Proceedings  of  the  Asia- Pacific Microwave Conference 2011.
[13] Erman Ozdemir  ,”Super Resolution Spectral Estimation Methods for Buried and Through-the- wall Object Detection”. Electrical and electronics engineering,  middle  east  technical  university. 2005 .

## Biodata Penulis
Siska  Aulia ,  Lahir  di  Payakumbuh  4  Maret 1988,  memiliki  riwayat  Pendidikan  lulus  dari SMA  N  1  Padang  dan  menamatkan  S1  di Jurusan  Teknik  Elektro  Universitas  Andalas tahun 2011. Saat ini melanjutkan studi magister Teknik  Elektro  di  Universitas  Andalas  dan sebagai  mahasiswa  pencangkokan  Teknik Elektro  program  Aliansi  UNAND-ITB  di  STEI Institut Teknologi Bandung.