ISSN(p): 2338-8323  | ISSN(e): 2459-9638 | Vol. 8 | No. 3 | Halaman 505 - 517
DOI : http://dx.doi.org/10.26760/elkomika.v8i3.505

## Deteksi Radar Pasif menggunakan GNU Radio dan SDR pada Frekuensi Televisi

## YONATAN EDWIN MARPAUNG, ALOYSIUS ADYA PRAMUDITA, ERFANSYAH ALI
Fakultas Teknik Elektro, Universitas Telkom Email : yonatanedwinmarpaung@gmail.com
Received 19 Maret 2020 | Revised 8 April 2020 | Accepted 25 Juli 2020

## ABSTRAK
Radar pasif adalah salah satu jenis sistem radar bistatic dimana transmitter dan receiver  berada  di  tempat  berbeda.  Sistem  radar  pasif  dapat  memaanfaatkan frekuensi siaran televisi yang tersedia sebagai sumber transmitter. Pada penelitian ini,  radar  pasif  dibuat  dengan  Sofware  Defined  Radio  (SDR)  sebagai  sistem komunikasi  yang  dapat  mengkofigurasi  penerima  televisi  digital  sdr-dongle RTL2832U  yang  dimodifikasi  dan  perangkat  lunak  GNU  Radio.  Hasil  pengujian delay pada gelombang 1,2,3 untuk objek manusia adalah 0,192, 0,36 dan 0,53 detik, untuk objek sepeda adalah 0,332, 0,5 dan 0,67, untuk objek motor adalah 0,422, 0,69 dan 0,86 detik, untuk objek mobil adalah 0,538, 0,7 dan 0,87 detik sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  sistem  radar  pasif  yang  dirancang  dapat mendeteksi benda bergerak dimana pegerakan target menyebabkan pergeseran puncak Cross-Correlation.
Kata kunci : Radar Pasif, Cross-Correlation, SDR, Frekuensi Televisi, RTL2832U

## ABSTRACT
Passive radar is a type of bistatic radar system where the transmitter and receiver are in different places. Passive radar systems can utilize the available television broadcast frequencies as transmitter sources. In this study, passive radar is made with Software Defined Radio (SDR) as a communication system that can configure a  modified  RTL2832U  sdr-dongle  digital  television  receiver  and  GNU  Radio software. The delay test results on waves 1,2,3 for human objects are 0.192, 0.36 and 0.53 seconds, for bicycle objects are 0.332, 0.5 and 0.67, for motor objects are 0.422, 0.69 and 0.86 seconds, for car objects are 0.538, 0.7 and 0.87 seconds so it can be concluded that the passive radar system is designed to detect moving objects where moving targets causes a shift in the peak of Cross-Correlation.
Keywords :  Passive  Radar,  Cross-Correlation,  SDR,  Television  Frequency, RTL2832U

## 1. PENDAHULUAN
Radar adalah sistem elektromagnetik untuk deteksi lokasi benda-benda, beroperasi dengan cara  memancarkan  gelombang  elektromagnetik  ke  segala  arah (Skolnik,  1990). Ketika gelombang  sinyal  terkena  suatu  benda,  gelombang  sinyal  tersebut  akan  memantul  dan kembali ke antena perima. Dengan mekanisme tersebut, pengguna radar dapat mengetahui jarak,  arah,  dan  kecepatan  dari  benda  yang  memantulkan  gelombang  tersebut (Skolnik, 2002) .  Namun  dibalik  kemampuannya  yang  dapat  melacak  objek,  radar  konvesional  juga memiliki kelemahan, yaitu saat radar memancarkan sinyal, radar tersebut dapat dilacak oleh radar lainnya (Rahman, 2019) . Oleh karena itu, dikembangkanlah radar pasif (Griffiths, Passive Bistatic Radar, 2014).
Radar pasif merupakan radar yang terdiri dari beberapa receiver (Griffiths, Passive Bistatic Radar,  2014) .  Prinsip  kerja receiver  radar  pasif  menggunakan  prinsip  triangulasi  untuk menentukan  posisi,  ketinggian,  kecepatan,  dan  arah  pergerakan  sasaran  yang  dideteksi. Keuntungan menggunakan radar pasif adalah antara lain mampu mendeteksi sasaran dalam jarak  jauh  tanpa  diketahui  (senyap)  karena  tidak  memancarkan  sinyal  radar,  mampu mendeteksi emisi di daratan dan lautan secara senyap, bekerja secara rahasia, relatif murah dan  mudah  dirawat (Willis,  2005) .  Untuk  menjalankan  sebuah  radar  pasif  dibutuhkan beberapa Software Defined Radio (SDR) (Saputera, Herdiana, Madinawati, Suksmono, &  Munir,  2015) . Software  Defined  Radio  (SDR)  adalah  sistem  komunikasi  radio  dimana komponen perangkat keras digantikan perangkat lunak (Hosking, 2011).
Ruang lingkup penelitian ini mencakup 4 ruang lingkup yaitu radar pasif, frekuensi televisi, SDR, dan Cross-Correlation. Menurut jurnal penelitian oleh Feng, dengan range resolusi dan bandwidth yang rendah berbagai target pada jarak jauh dan dekat dapat terdeteksi, analisis target bergerak dapat mendeteksi pesawat pada jarak 4 km dan mobil pada jarak dekat serta jangkauan  radar  pasif  tidak  dapat  ditentukan (Feng,  Cherniak,  &  Friedt,  2018) .  Jurnal kedua  oleh  Sebastiaan  Heunis  dilakukan  penelitian  radar  pasif  menggunakan  GNU  Radio, USRP, dan 4 antena yagi dapat mendeteksi pesawat penumpang komersial dalam jarak dekat dengan memanfaatkan sinyal FM. Target dapat dideteksi dengan mengkorelasi silang antara surveillance  signal  dengan  reference  signal (Heunis,  Paichard,  &  Inggs,  2011) .  Jurnal ketiga oleh Amerigo Capria menyatakan bahwa secara khusus, bahwa pemancar DVB-T adalah iluminator yang cocok untuk mendeteksi kendaraan dengan kecepatan yang berbeda (Capria, et  al.,  2010). Jurnal  keempat  oleh  Rafael  Gonçalves  Licursi  de  Mello  menyatakan  bahwa sudah dimungkinkan untuk merancang detektor radar dengan teknologi perangkat tablet dan SDR saat ini. Dengan NooElec RTL-SDR dan perangkat tablet Microsoft Surface Pro 4 yang menjalankan Matlab, percobaan di mana sinyal berdenyut dari Rohde & Schwarz R&S SMA 100A  dan  Ettus  Research  USRP  B200  SDR  diterima,  diproses  dan  diidentifikasi  dilakukan (Mello, Sousa, & junqueira, 2017). Penelitian yang dilakukan pada saat ini menggunakan antena indoor berbeda dengan yang digunakan pada penelitian yang dilakukan sebelumnya dimana digunakan antena outdoor.
Penelitian  ini  difokuskan  pada  pengujian  radar  pasif  yang  diimplementasikan  berbasis  SDR dengan  memanfaatkan  RTL-SDR  dongle  24-1700  MHz  Realtek  RTL2832U  R820T2  yang menggunakan  GNU  Radio  sebagai platform  radar  pasif.  Pengujian  dilakukan  dengan mengamati pergeseran puncak korelasi untuk mendeteksi kecepatan objek.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Prinsip Skenario
Target bergerak dideteksi dengan memanfaatkan sinyal transmit dari suatu pemancar. Dari sinyal transmit yang disebarkan secara omnidirectional , receiver akan menerima dua macam sinyal yaitu sinyal langsung dan sinyal pantul. Perbedaan sinyal langsung dan sinyal pantul terdapat pada waktu penerimaannya atau delay. Delay tersebut menyebabkan pergeseran dari puncak korelasi silang. Dari hasil pergeseran puncak korelasi dapat diidentifikasi bahwa ada benda  bergerak  pada  radius Reference  Antenna  Receiver (Griffiths,  Passive  Bistatic Radar, 2014) .
Gambar 1. Konfigurasi Radar Pasif (Griffiths, Passive Bistatic Radar, 2014).
Persamaan sinyal pada antenna surveillance 𝑥 ditunjukan pada Persamaan (1) :
𝑥 (𝑛) = 𝛾𝑝(𝑛) +  𝛼𝑝(𝑛 − 𝜏)exp (𝑗𝛺 𝑛) +  𝜔(𝑛) (1)
Dimana 𝑝(𝑛) adalah  sinyal  yang  ditransmisikan  dari non-cooperative  illuminators  of opportunity  (IO),  γ  adalah  parameter  untuk  melakukan  scaling  pada  kanal  propagasi  yang didapat secara langsung dari IO ke receiver. 𝜏 adalah delay propagasi yang dihasilkan dari pantulan target. 𝛼 adalah parameter untuk melakukan scaling terhadap pantulan target dan propagasi kanal. 𝛺 adalah Frekuensi Doppler ternormalisasi, dan 𝜔(𝑛) menyatakan thermal noise yang dimodelkan identik dan terdistribusi secara circular Complex Gaussian dengan nilai mean zero dan variance, disini ditinjau skenario yang lebih realistis, dengan sisa sinyal direct path yang diakibatkan dari imperfect interference (Liu, Li, & Himed, 2015) .
Refrence  Channel  (RC) biasanya  menggunakan direction  antenna  yang diarahkan  pada IO, dan sinyal yang diterima 𝑥 dapat diekspresikan dengan Persamaan (2)
𝑥 (𝑛) = 𝛽𝑝(𝑛) + 𝑣(𝑛),
(2)
dimana 𝛽 adalah faktor pengali untuk menghitung efek kanal propagasi dari IO ke antenna dalam RC, dan 𝑣(𝑛) adalah Thermal noise yang terditribusi secara circular complex Gaussian. Akan masuk akal jika, pengasumsian Thermal noise 𝑣(𝑛) dan 𝜔(𝑛) bersifat independen.
Asumsikan null hypothesis ( 𝐻 ), seperti data yang ada di Surveillance Channel (SC), bebas dari echo target seperti pada Persamaan (3), dimana hipotesis alternatif adalah sebaliknya. Jadi,  permasalah passive  detection  dapat  dirumuskan  dengan  binary  hypothesis  test  ( 𝐻 ) seperti Persamaan (4) (Liu, Li, & Himed, 2015) .
𝐻 ∶ 𝑥 (𝑛) = 𝛽𝑝(𝑛) + 𝑣(𝑛) 𝑥 (𝑛) = 𝛾𝑝(𝑛) + 𝑤(𝑛) (3) 𝐻 ∶ 𝑥 (𝑛) = 𝛽𝑝(𝑛) + 𝑣(𝑛) 𝑥 (𝑛) = 𝛾𝑝(𝑛) +  𝛼𝑝(𝑛 − 𝜏) exp (𝑗𝛺 𝑛) +  𝜔(𝑛) (4)
Sistem  radar  pasif  dapat  mendeteksi  dan  melacak  target  yang  diminati  dengan mengeksploitasi IO. Dalam radar pasif, lokasi dan bentuk gelombang yang digunakan oleh IO tidak  lagi  terkendali.  Dengan  demikian,  sistem  radar  pasif  sering  membutuhkan  saluran terpisah tambahan yang disebut dengan RC, untuk mengukur sinyal yang ditransmisikan dari IO  untuk  berfungsi  sebagai  referensi. Delay-Doppler  Cross-Correlation  (CC)  merupakan strategi pendeteksian antara data yang diterima dalam RC dan SC. Keuntungan utama dari CC terletak  pada  kesederhanaan  implementasi  dan  persyaratan  tidak  ada  pengetahuan sebelumnya tentang bentuk gelombang yang ditransmisikan (Liu, Li, & Himed, 2015) .
Transformasi  Fourier,  serta  rumus  yang  menautkan  bentuk  gelombang  dalam  waktu  ke spektrumnya,  juga  digunakan  dalam  statistik.  Transformasi  Fourier  yang  kompleks  dapat dikalikan  bersama  hanya  untuk  konvolusi  atau  dengan complex  conjugate.    Seperti  dalam perhitungan  daya  arus  bolak  balik,  yang  disebut  korelasi.  Korelasi  digunakan  untuk mencocokan  sinyal  dengan  salinan  referensi  yang  disimpan  dalam  memori. Rumus Cross- Correlation  ditunjukan pada Persamaan (5) (Proakis & Manolakis, 2007) .
h(t)= 𝑓(𝑡) ⋆ 𝑔(𝑡) = 𝑓 ∗ (𝑡)𝑔(𝑢 − 𝑡)𝑑𝑢  𝑜𝑟 𝑓(𝑢 − 𝑡)𝑔 ∗ (𝑡)𝑑𝑢 (5)
dimana five-pointed star berarti “correlated with”, 𝑓 ∗ (𝑡) adalah complex conjugate dari 𝑓(𝑡) dan 𝑔 ∗ (𝑢 − 𝑡) adalah complex  conjugate  dari 𝑔(𝑢 − 𝑡) .  Dalam  Transformasi  Fourier, Transformasi dari Cross-Correlation ditunjukan pada Persamaan (6)
𝐻(𝑓) =  𝐹 ∗ (𝑓)𝐺(𝑓) =  𝐹(𝑓)𝐺 ∗ (𝑓) (6)
dimana 𝐹 ∗ (𝑓) adalah complex conjugate dari 𝐹(𝑓) dan 𝐺 ∗ (𝑓) adalah complex conjugate dari 𝐺(𝑓) (Proakis & Manolakis, 2007) .

## 2.2 Model Skenario
Pada  model  seperti  yang  ditunjukan  pada  Gambar  2,  setiap  bagian  memiliki  peranannya masing-masing,  UHF  dan  VHF  Transmitter  sebagai  sumber  sinyal  yang  dimanfaatkan  oleh sistem radar pasif (Griffiths & Baker, An Introduction to Passive Radar, 2017) , mobil sebagai target yang diamati, Reference Antenna Receiver sebagai antena yang mengarah ke sumber sinyal, Surveillance Antenna Receiver sebagai antena yang mengarah ke tempat yang diamati/tempat dimana target berada, Cross-Correlation sebagai penggabung dua buah sinyal yang diterima dari Reference Antenna Receiver dan Surveillance Antenna Receiver, dan GNU Radio sebagai software untuk memproses sinyal yang diterima yang akan ditampilkan pada monitor.

## Gambar 2. Model Perancangan Sistem Radar Pasif

## Gambar 3. Blok Perancangan Penelitian
Gambar  3  merupakan  blok  perancangan  proyek  pada  penelitian  ini.  Blok  sisi  sebelah  kiri merupakan garis besar penelitian dimulai dari perancangan blok yang akan digunakan dalam sistem radar pasif kemudian blok-blok direalisasikan pada GNU Radio dan disimulasikan untuk mengetahui model hasil akhir kemudian dilakukan eksperimen, dan terakhir dilakukan analisa perbandingan sinyal yang didapat. Blok sisi sebelah kanan merupakan penjelasan tahapan- tahapan yang akan dilakukan berdasarkan blok sebelah kiri.

## 2.3 GNU Radio Simulasi
GNU Radio dapat digunakan dengan perangkat eksternal untuk menciptakan Software Defined Radio  (SDR).  Pemrosesan  sinyal  baseband  dari  Digital  Radio  (DR)  selalu  diterapkan  pada prosesor  digital. Software  Radio  (SR)  yang  ideal  secara  langsung  mengambil  sample  dari antenna output. SDR merupakan versi praktis dari SR (Sowjanya & Satyanarayana, 2019) . SDR  didefinisikan  sebagai  radio  di  mana  digitalisasi  penerimaan  dilakukan  pada  beberapa tahap hilir dari antena, biasanya setelah penyebaran lebar pita, penguat kebisingan rendah, dan konversi ke frekuensi yang lebih rendah pada tahap berikutnya - dengan proses terbalik terjadi  untuk  transmisi,  digitalisasi.  Pemrosesan  sinyal  digital  yang  tidak  fleksibel  dan  blok fungsional yang dapat direkonfigurasi menentukan karakteristik radio (Tuttlebee, 2002).
GNU  Radio  merupakan  alat  pengembangan software  yang  gratis  dan  open  source  yang mengfasilitasi  blok-blok signal-processing  untuk  mengimplementasikan  SR (Anusha.S,
Lahari.T.N, G.S.N.Bhavana,  & Pradeep.H.S, 2017) .  GNU  Radio  didasarkan  pada  kode Python dan C++, dengan sifat open source yang memungkinkan pengguna menambahkan blok mereka sendiri, atau memodifikasi blok yang ada sesuai kebutuhan mereka. Blok kode yang  diproduksi  di GNU  Radio  Companion  menghasilkan  skrip  Python,  di  mana  semua parameter program disimpan (Patton, 2007).

## Gambar 4. Sistem Pasif Radar di GNU Radio
Pada  Gambar 4  merupakan konfigurasi  sistem  radar  pasif  pada  GNU  Radio. Blok Multi-RTL Source di atas merupakan blok untuk memproses sinyal yang diterima oleh  reference receiver dan surveillance receiver. Sinyal yang diterima diubah menjadi vektor dan diteruskan ke blok FFT. Di blok FFT ini sinyal yang berada dalam domain waktu diubah ke dalam domain frekuensi untuk  bisa  dilakukan cross-corelation.  Setelah  dilalakukan  cross-corelation  pada  Multiply Conjugate, maka sinyal diubah lagi ke dalam domain waktu di dalam blok FFT lagi. Setelah itu sinyal diubah ke format awal melalui blok Vector to Stream dan ditampilkan sinyal hasil korelasi dengan GUI  Waterfall  Sink.  Sinyal  yang  ditampilkan  juga  akan  disimpal ke  dalam  File  Sink untuk  dilakukan  analisa  ke  dalam  Matlab  untuk  membandingkan  percobaan  dengan  objek manusia, sepeda, motor, dan mobil.

## 2.4 Kalibrasi
Sebelum  dilakukan  pengukuran,  sistem  radar  pasif  yang  dibuat  dikalibrasi  terlebih  dahulu. Tujuan dari kalibrasi ini untuk melakukan sinkronisasi sinyal yang diterima. Kalibrasi dilakukan dengan cara  meletakan  objek sample di  depan surveillance  antenna  receiver, menjalankan program GNU Radio, menjalankan ulang GNU Radio sampai ada perbedaan sinyal antara ada benda dan tidak ada benda.
Gambar 5. Kalibrasi Sinyal yang Diterima. (a) Sinyal tidak Sinkron dan (b) Sinyal Sinkron
Dari Gambar 5, ditunjukan perbedaan antara sinyal sinkron dan tidak sinkron. Sinyal sinkron ditandakan saat ada garis putih bila ada objek pada radius surveillance receiver. Sinyal tidak sinkron saat tidak muncul garis putih meskipun ada objek pada radius surveillance receiver.

## 2.5 Pengukuran
Setelah  kalibrasi  dilakukan,  maka  eksperimen  sistem  radar  pasif  dapat  dilaksanakan  untuk mengukuran  perbandingan  kecepatan  benda.  Kecepatan  benda  ini  dilambangkan  dengan perumpamaan objek. Objek yang dimaksud seperti pada Gambar 8.
(a) Manusia (b) Sepeda (c) Motor (d) Mobil

## Gambar 6. Target Bergerak
Pada  Gambar  6,  target  manusia  melambangkan  kecepatan  lambat,  sepeda  melambangkan kecepatan sedang, motor melambangkan kecepatan cepat, mobil melambangkan kecepatan sangat  cepat.  Untuk  menentukan  besar delay  yang  dialamai  benda  bergerak,  dilakukan pengukuran  benda  diam.  Objek  diam  yang  digunakan  dalam  pengukuran  ini  adalah  motor yang  ditunjukkan  pada  Gambar  7  berikut.  Pengukuran  benda  diam  ini  dilakukan  untuk dibandingkan deteksi motor diam dan deteksi motor bergerak. Motor dipilih karena RCS motor diasumsikan lebih besar dari manusia.

## Gambar 7. Ilustrasi Pengukuran dengan Objek Diam
Objek bergerak yang digunakan dalam pengukuran ini adalah manusia, sepeda, motor, dan mobil yang ditunjukkan pada Gambar 8.
(a) (b) (c) (d)
Gambar 8. Ilustrasi Pengukuran dengan Objek Bergerak
Pengukuran  dilakukan  dengan  empat  skenario,  pertama  dengan  memeragakan  manusia berjalan menjauhi antena receiver, kedua dengan sepeda menjauhi antena  receiver, ketiga dengan  motor  menjauhi  antena receiver,  dan  keempat  dengan  mobil  menjauhi  antena receiver.  Semua  skenario  dilakukan  selama  30 detik. Waktu tersebut  diasumsikan  masalah delay deteksi sudah terdeteksi dan dilakukan untuk penghematan memori untuk perekaman data.

## 3. HASIL & ANALISIS

## 3.1 Waterfall pada GNU Radio
Waterfall adalah keluaran hasil dari GNU Radio, waterfall ini berada pada frekuensi domain. Waterfall memiliki dua sumbu yaitu sumbu x yang menyatakan frekuensi dan sumbu y yang meyatakan  waktu. Pada  waterfall  ini  dapat  ditunjukkan  pergerakan  dari  benda  yang digambarkan  berupa  titik-titik  putih  pada  frekuensi  sumber.  Berikut  merupakan  gambaran waterfall yang merupakan keluaran hasil GNU Radio sebelum diterjemahkan oleh software.
Gambar 9. Hasil Waterfall Keluaran GNU Radio
Pada Gambar 9, garis putih pada kotak hijau menunjukan ada objek atau benda bergerak pada radius surveillance  receiver.  Kecepatan  pergerakan  objek  tersebut  dapat  terlihat  dari perubahan ketebalan garis putih tersebut, semakin tebal menunjukan bahwa objek tersebut bergerak semakin cepat. Gambar tersebut kemudian diterjemahkan menggunakan software matlab untuk mendapatkan hasil yang lebih akurat.

## 3.2 Cross-Correlation Peak Untuk Benda Diam
Setiap pulse  memiliki  puncak  yang  merupakan korelasi  silang antara dua  buah sinyal yang diterima oleh reference receiver dan surveillance receiver. Besar korelasi menyatakan berapa banyak sinyal pantul ( echo) yang memiliki kemiripan dengan sinyal asli (direct signal). Saat ada objek bergerak, sinyal echo akan mengalami delay. Untuk mengetahui berapa besar delay yang dialami, maka dilakukan pengukuran terhadap benda diam (motor). Korelasi silang dan delay dapat diketahui melalui Persamaan 3-6.
Gambar 10. Hasil Pengukuran Benda Diam
Pada Gambar 10, ditunjukan puncak korelasi pulse pertama berada pada waktu 5,165 detik. Puncak korelasi pulse kedua berada pada waktu 15 detik. Puncak korelasi pulse ketiga berada pada waktu 24,83.

## 3.3 Cross-Correlation Peak Untuk Benda Bergerak
Pada  Gambar  11,  puncak  korelasi pulse  pertama  berada  pada  waktu  5,357  detik.  Puncak korelasi pulse kedua berada pada waktu 15,36 detik. Puncak korelasi pulse ketiga berada pada waktu 25,36 detik.
Gambar 11. Hasil Pengukuran Benda Bergerak (Manusia)
Setiap puncak korelasi mengalami delay sebesar 0,192 detik, 0,36 detik, dan 0,53 detik. Delay ini  disebabkan  oleh  pergeseran  korelasi  yang  diakibatkan  dari  pergerakan  manusia  yang menyebabkan  terjadinya  pergeseran  waktu  terima  sinyal  input-an  yang  dialami  oleh surveillance receiver.  Pada Gambar 12, puncak korelasi pulse pertama berada pada waktu 5,497 detik. Puncak korelasi pulse kedua berada pada waktu 15,5 detik. Puncak korelasi pulse ketiga berada pada waktu 25,5 detik. Setiap puncak korelasi mengalami delay sebesar 0,332 detik, 0,5 detik, dan 0,67 detik. Delay yang dialami oleh sepeda lebih besar dibanding delay yang dialami manusia karena pergerakan sepeda menjauhi surveillance receiver lebih cepat dibandingkan pergerakan manusia.

## Gambar 12. Hasil Pengukuran Benda Bergerak (Sepeda)
Pada  Gambar  13,  puncak  korelasi pulse  pertama  berada  pada  waktu  5,687  detik.  Puncak korelasi pulse kedua berada pada waktu 15,69 detik. Puncak korelasi pulse ketiga berada pada waktu 25,69 detik. Setiap puncak korelasi mengalami delay sebesar 0,422 detik, 0,69 detik,
dan 0,86 detik. Delay yang dialami motor lebih besar dibanding delay yang dialami manusia dan sepeda karena kecepatan motor lebih cepat dibanding kecepatan manusia dan sepeda.
Gambar 13. Hasil Pengukuran Benda Bergerak (Motor)
Pada  Gambar  14  puncak  korelasi pulse  pertama  berada  pada  waktu  5,703  detik.  Puncak korelasi pulse kedua berada pada waktu 15,7 detik. Puncak korelasi pulse ketiga berada pada waktu 25,7 detik. Setiap puncak korelasi mengalami delay sebesar 0,538 detik, 0,7 detik, dan 0,87 detik. Delay pada mobil adalah yang paling besar. Ini disebabkan karena kecepatan mobil yang paling cepat menjauhi surveillance receiver.
Gambar 14. Hasil Pengukuran Benda Bergerak (Mobil)
Tabel 1. Perbandingan Waktu Puncak Korelasi Objek Puncak Korelasi 1 (detik) Puncak Korelasi 2 (detik) Puncak Korelasi 3 (detik) Delay Gel. 1 (detik) Delay Gel. 2 (detik) Delay Gel. 3 (detik) Benda Diam 5,165 15 24,83 - - - Manusia 5,357 15,36 25,36 0,192 0,36 0,53 Sepeda 5,497 15,5 25,5 0,332 0,5 0,67 Motor 5,587 15,69 25,69 0,422 0,69 0,86 Mobil 5,703 15,7 25,7 0,538 0,7 0,87
Pada Tabel 1, membuktikan bahwa pergerakan suatu objek dapat menyebabkan delay pada puncak  korelasi  silang. Delay  ini  terjadi  karena  saat  ada  benda  bergerak  pada  radius
surveillance  receiver,  terjadi  pergeseran waktu terima sinyal yang dialami  oleh  surveillance receiver. Semakin cepat benda menjauhi surveillance receiver, menyebabkan semakin besar juga jarak tempuh sinyal pantul dari objek ke surveillance receiver. Semakin besar jarak yang ditempuh sinyal pantul, semakin lama waktu yang dibutuhkan untuk sampai ke surveillance receiver, sementara waktu terima sinyal oleh reference receiver tidak berubah karena bebas objek. Perbedaan waktu terima ini yang menyebabkan pergeseran waktu  puncak korelasi . Perbedaan  waktu  puncak  korelasi  ini  yang  disebut delay.  Besar  delay  berbeda-beda berdasarkan kecepatan objek bergerak menjauhi surveillance receiver. Semakin cepat objek bergerak maka semakin besar delay yang terjadi.

## 4. KESIMPULAN
Hasil pengujian delay pada gelombang 1,2,3 untuk objek manusia adalah 0,192, 0,36 dan 0,53 detik, untuk objek sepeda adalah 0,332, 0,5 dan 0,67, untuk objek motor adalah 0,422, 0,69 dan 0,86 detik, untuk objek mobil adalah 0,538, 0,7 dan 0,87 detik. Hasil yang didapatkan pada penelitian dengan pengukuran radar pasif adalah sistem radar pasif yang memanfaatkan frekuensi SDR menggunakan software GNU Radio dapat mendeteksi benda bergerak. Selain itu, dengan software tersebut sistem radar pasif dapat mendeteksi perbedaan kecepatan objek yang bergerak. Penerimaan sinyal sangat rentan terhadap interferensi noise. GNU Radio dapat mengimplementasikan  radar  pasif  dalam  domain  frekuensi  sedangkan software  matlab menerjemahkannya dalam domain waktu. Perbedaan pada kecepatan pergerakan benda akan berbanding lurus dengan pergeseran letak puncak korelasi sedangkan kecepatan objek yang bergerak berbanding lurus dengan ketebalan garis putih pada waterfall.

## DAFTAR RUJUKAN
Anusha, S., Lahari, T. N., Bhavana, G. S. N., & Pradeep, H. S. (2017). GNU Radio based Real Time Data Transmission and Reception. International Research Journal of Engineering and Technology (IRJET), 4(7), 110-115.
Capria,  A.,  Petri,  D.,  Martorella,  M.,  Conti,  M.,  DalleMese,  E.,  &  Berizzi,  F.  (2010).  DVB-T passive  radar  for  vehicles  detection  in  urban  environment. IEEE  International Geoscience  and  Remote  Sensing  Symposium  (pp.  3917-3920).  Honolulu,  HI,  USA: IEEE.
Feng,  W.,  Cherniak,  G.,  &  Friedt,  J.  M.  (2018).  Software  defined  radio  implementation  of passive  RADAR  using  low-cost  DVB-T  receiver. CNEAS.  Sendai,  Japan:  Tohoku Univeristy.
Griffiths, H. (2014). Passive Bistatic Radar. University College London, London, UK: Elsevier
Ltd.
Griffiths, H., & Baker, C. J. (2017). An Introduction to Passive Radar. London: Artech House.
Heunis,  S.,  Paichard,  Y.,  &  Inggs,  M.  (2011).  Passive  radar  using  a  sofware-defined  radio platfrom  and  opensource  software  tools. IEEE  RadarCon  (RADAR)  (pp.  879-884). Kansas City, MO, USA: IEEE.
Hosking, R. H. (2011). Software Defined Radio Handbook. New Jersey: Penetk, Inc.
Liu, J., Li, H., & Himed, B. (2015). Analysis of Cross-Correlation Detector for Passive Radar
Applications. IEEE Radar Conference (RadarCon) Arlington, VA, USA: IEEE., (pp. 772- 776).
Mello, R. G., Sousa, F. R., & junqueira, C. (2017). SDR-based radar-detectors embedded on tablet  devices. SBMO/IEEE  MTT-S  International  Microwave  and  Optoelectronics Conference (IMOC) Aguas de Lindoia, Brazil: IEEE, (pp. 1-5).
Patton, L. K. (2007). A GNU Radio Based Software Defined Radar. United States of America: Wrigth State Univeristy.
Proakis,  J.  G.,  &  Manolakis,  D.  G.  (2007). Digital  Signal  Processing,  4th  ed.  New  Jersey: Pearson Prentice Hall.
Rahman, H. (2019). Fundamental Principles of Radar. United States of America: Taylor and Francis Group.
Saputera, Y. P., Herdiana, D., Madinawati, H., Suksmono, A. B., & Munir, A. (2015). Linear frequency  modulated  continuous  wave  radar  using  GNU  radio  and  USRP. 1st International  Conference  on  Wireless  and  Telematics  (ICWT)    Manado,  Indonesia: IEEE, (pp. 1-6).
Skolnik, M. I. (1990). Radar Handbook. United States of America: McGraw-Hill.
Skolnik, M. I. (2002). Introduction to Radar System, 3rd ed. United States of America: McGraw- Hill.
Sowjanya,  P.,  &  Satyanarayana,  P.  (2019).  Real-Time  Data  Transfer  Based  on  Software Defined Radio Technique using Gnu radio/USRP. International Journal of Engineering and Advanced Technology (IJEAT), 9(1), 279-288.
Tuttlebee, W. H. (2002). Software Defined Radio. England: Mobile VCE, Wiley & Sons.
Willis, N. J. (2005). Bistatic Radar. United States of America: Scitech Publishing, inc.