## Pengaruh Dinding Penghalang pada Deteksi Tanda Vital Pernapasan dengan Through Wall Radar
Fildha Ridhia 1 , Aloysius Adya Pramudita 2 , Yuyu Wahyu 3 , Harfan Hian Ryanu 4
Intisari—Through-Wall Radar (TWR) telah banyak diaplikasikan  dalam  berbagai  bidang,  salah  satunya  dalam pencarian  atau  evakuasi  korban  bencana  yang  tertimpa reruntuhan. TWR merupakan pengaplikasian sistem radar yang bekerja  pada  rentang  frekuensi  yang  lebar  atau  ultra-wideband (UWB)  sehingga  memiliki  tingkat  akurasi  yang  tinggi  dalam mendeteksi  objek  di  balik  dinding.  Pada  penelitian  ini,  antena Vivaldi  digunakan  untuk  mendapatkan  tingkat  resolusi  yang tinggi  karena  mampu  bekerja  pada  UWB.  Untuk  menghasilkan tingkat  akurasi  yang  tinggi,  dibutuhkan  parameter  seperti karakteristik  dielektrik  untuk  setiap  jenis  penghalang  yang digunakan.  Eksperimen  pada  penelitian  ini  dilakukan  untuk mengetahui  pengaruh  dinding  penghalang  pada  deteksi  tanda vital  pernapasan  menggunakan  sistem  radar.  Sistem  radar dimodelkan  menggunakan  dua  metode,  yaitu  dengan  vector network  analyzer  (VNA)  dan  bladeRF.  Eksperimen  dilakukan dalam  beberapa  tahap,  yaitu  pembuatan  desain  sistem eksperimen, pengambilan data eksperimen, pengolahan hasil data eksperimen,  dan  analisis  hasil  eksperimen.  Jenis  dinding  yang digunakan  pada  penelitian  ini  adalah  dinding  bata  Hebel  dan dinding  kayu.  Hasil  data  eksperimen  pada  penelitian  ini digunakan  untuk  menganalisis  pengaruh  penghalang  pada deteksi  tanda  vital  pernapasan  menggunakan  sistem  radar. Eksperimen menggunakan VNA sebagai sistem radar dilakukan untuk  menganalisis  pengaruh  dinding  penghalang  pada  deteksi target  di  balik  dinding  penghalang.  Eksperimen  menggunakan bladeRF sebagai sistem radar dilakukan untuk membuktikan ada atau  tidaknya  pengaruh  penghalang  pada  deteksi  tanda  vital pernapasan  menggunakan  sistem  radar.  Hasil  pengukuran menunjukkan  bahwa  penurunan  amplitudo  sinyal  peak-to-peak terbesar  terjadi  pada  deteksi  target  dengan  jarak  125  cm,  yaitu sebesar 11,51 dB, dan delay sebesar 0,084 ns, saat menggunakan penghalang  bata  Hebel.  Sementara  itu,  saat  menggunakan penghalang kayu, penurunan rata-rata amplitudo sinyal peak-to- peak sebesar 2,968 dB dan delay sebesar 0,006 ns.
Kata Kunci—Through-Wall Radar (TWR), Pernapasan, Penghalang,  BladeRF.

## I. P ENDAHULUAN
Kondisi  tektonik  Indonesia  yang  dijuluki  sebagai  negara cincin  api  membuat  hampir  seluruh  wilayah  Indonesia  rawan akan  bencana  alam,  salah  satunya  adalah  gempa  bumi  yang dapat  menyebabkan  banyaknya  korban  jiwa.  Kurangnya
teknologi  untuk  menemukan  lokasi  korban  secara  akurat membuat evakuasi korban terhambat, sehingga banyak korban yang  tidak  terselamatkan.  Hal  ini  membuat  ilmuwan  terus berusaha  untuk  membuat  sebuah  teknologi  yang  dapat mendeteksi  keberadaan  manusia  di  balik  dinding  dengan menggunakan sistem radar.
Through-wall  radar (TWR)  merupakan  salah  satu pengaplikasian  radar  dengan  memancarkan  gelombang elektromagnetik yang dapat menembus dinding dan menerima pantulan  dari  objek  tertentu  di  balik  dinding  [1].  TWR digunakan  untuk  menghasilkan  penetrasi  dinding  yang  baik dengan  bekerja  pada bandwidth yang  sangat  lebar,  sehingga berpotensi  untuk  mendeteksi  pergeseran  kecil,  seperti pergerakan  dinding  dada  pada  pernapasan  [2].  Antena  yang digunakan  untuk  sistem  TWR  memiliki beberapa  persyaratan khusus,  di  antaranya  memiliki  pola  radiasi directional , gain yang tinggi, dan bandwidth yang sangat lebar. Salah satu antena yang memenuhi persyaratan tersebut adalah antena Vivaldi [3].
Pada  [4],  telah  dilakukan  percobaan  radar  pendeteksi pernapasan  menggunakan performance  network  analyzer (PNA)  dan  radar  Doppler  dengan  antena  jenis horn pada frekuensi  10  GHz.  Selain  itu,  pada  [5]  telah  dilakukan percobaan yang sama dengan menggunakan radar SIMO pada frekuensi  tengah  800  MHz.  Telah  dibahas  pula  radar  deteksi pernapasan  dengan  menggunakan  radar impulse  ultra- wideband (UWB) [6], [7]. Sementara itu, pada [8] diperlihatkan percobaan deteksi pernapasan dengan radar pencitraan MIMO UWB . Dari  penelitian  tersebut,  didapatkan  hasil  yang menunjukkan  bahwa  radar  dapat  mendeteksi  tanda  vital pernapasan  di  balik  dinding.  Namun,  penelitian  sebelumnya tidak  secara  spesifik  membahas  signifikansi  pengaruh penghalang pada deteksi tanda vital pernapasan menggunakan sistem radar.
Pada  penelitian  ini,  dilakukan  eksperimen  menggunakan vector  network  analyzer (VNA)  dan  bladeRF  sebagai pemodelan  sistem  radar.  Pengukuran  menggunakan  VNA ditujukan  untuk  mengetahui  pengaruh  yang  disebabkan  oleh dinding  penghalang  melalui  nilai  total  atenuasi  dan delay . Pengukuran  menggunakan  VNA  tidak  dapat  mendeteksi  pola pernapasan secara real-time , sehingga deteksi pola pernapasan dilakukan  dengan  bladeRF  sebagai  sistem  radar.  Pengukuran menggunakan  bladeRF  ditujukan  untuk  mengidentifikasi pengaruh  penghalang  pada  deteksi  tanda  vital  pernapasan  di balik dinding.

## II. M ETODOLOGI

## A. Ultra-Wideband (UWB)
Radar UWB merupakan sebuah sistem yang menggunakan gelombang  elektromagnetik  untuk  mendeteksi  dan  mengukur
1,2,4 Intelligent  Sensing-IoT  Center,  Telkom  University,  Jl. Telekomunikasi  No.  1,  Terusan  Buahbatu,  Bandung  40257, Indonesia (email: 1 fildhar@student.telkomuniversity.ac.id,
2 pramuditaadya@telkomuniversity.ac.id,
4 harfanhr@telkomuniversity.ac.id)
3 BRIN, Gedung B.J. Habibie, Jl. M.H. Thamrin No. 8, Jakarta Pusat 10340, Indonesia (email: 3 yuyu003@lipi.go.id)
[Diterima: 4 April 2022, Revisi: 3 Agustus 2022]
jarak suatu objek [9]. Radar beroperasi dengan memancarkan gelombang  elektromagnetik,  yang  kemudian  mengenai  suatu objek, dan menerima kembali gelombang pantulan dari objek yang  dideteksi.  Sinyal  pantulan  dari  objek  memberikan informasi mengenai kisaran atau jarak target. Jarak target dapat diketahui dari waktu yang dibutuhkan gelombang elektromagnetik  mengenai  target  dan  kembali  diterima  oleh radar  [10].  Radar  dapat  mendeteksi  perpindahan  kecil  pada tubuh,  seperti  mendeteksi  pernapasan  melalui  pergerakan dinding dada pada saat menghirup dan menghembuskan napas. Untuk  mendeteksi  perpindahan  kecil,  radar  membutuhkan resolusi  yang  tinggi,  yaitu  sistem  radar  harus  memiliki bandwidth yang lebar [2].
Radar UWB pada awalnya akan menghasilkan sinyal pendek dalam bentuk gelombang elektromagnetik dan mengirimkannya  melalui  antena  pengirim  (Tx). Ketika  sinyal yang  dikirimkan  mengenai  objek,  sinyal  tersebut  akan dipantulkan kembali oleh objek ke antena penerima (Rx) dan diterima oleh radar UWB. Delay atau waktu tunda antara sinyal Tx dan Rx merupakan jarak antara Tx–objek–Rx. Radar UWB memiliki beberapa keunggulan, di antaranya dapat menembus penghalang,  penetrasi  dinding  yang  baik,  tidak  memerlukan kontak langsung dengan objek, daya yang rendah, portable , dan biaya yang rendah [11], [12].

## B. Sistem Through-Wall Radar (TWR)
TWR  merupakan  salah  satu  pengaplikasian  radar  yang memancarkan  gelombang  elektromagnetik  yang  dapat menembus dinding dan menerima pantulan dari objek tertentu di  balik  dinding  [1].  Sistem  TWR  mempunyai  kemampuan mendeteksi  jarak  dan  sudut  objek  yang  dideteksi  [2].  Sistem kerja  TWR dimulai dari  bagian  sistem  radar  yang  terdiri  atas bagian processing ,  Tx,  Rx,  antena , dan display .  Bagian processing digunakan  sebagai  pengolah  dan  pengatur  sinyal sebelum  dikirim  ke  Tx  dan  sesudah  diterima  oleh  Rx.  Tx berfungsi  sebagai  pengolah  sinyal  sebelum  dipancarkan  oleh antena , sedangkan  Rx  berfungsi  sebagai  pengolah  sinyal sesudah  diterima  oleh  antena. Display berfungsi  sebagai antarmuka , sehingga bentuk sinyal dapat dilihat oleh manusia. Selanjutnya,  gelombang  elektromagnetik  atau  sinyal  yang dipancarkan oleh antena Tx akan mengenai permukaan dinding. Ada dua kemungkinan yang akan dialami sinyal yang melewati dua  medium,  yaitu  dipantulkan  atau  diteruskan.  Saat gelombang elektromagnetik merambat melalui suatu medium, gelombang  tersebut  memiliki  konstanta  propagasi yang  dapat dituliskan pada (1).
𝛾  =  𝛼  +  𝑗𝛽 (1)
dengan α dan β merupakan  konstanta  redaman  dan  konstanta fase  yang  nilainya  bergantung  pada  jenis  medium  yang dirambatkan oleh gelombang.

## C. Perambatan Gelombang Melalui Dinding
Gelombang  yang  merambat  pada  medium  dielektrik sempurna  memiliki  nilai α =  0,  sehingga  nilai  konstanta propagasinya  hanya  nilai β .  Sementara  itu,  gelombang  yang merambat melalui medium dielektrik tidak sempurna memiliki nilai α , dengan nilai α dan β dapat dituliskan pada (2) dan (3).
𝛼 (𝑟𝑒𝑎𝑙)   =   (2𝜋𝑓)√ 𝜇𝜀′ 2 (√1  +   ( 𝜀" 𝜀′ ) 2 −  1) 1 2 (2)
𝛽(𝑖𝑚𝑎𝑗𝑖𝑛𝑒𝑟) = (2𝜋𝑓)√ 𝜇𝜀′ 2 (√1  +   ( 𝜀" 𝜀′ ) 2 +  1) 1 2 (3)
dengan 𝑓 merupakan  frekuensi  yang  digunakan, 𝜇 merupakan permeabilitas  dinding, 𝜀′ adalah  permitivitas  riil  medium, 𝜀′′ adalah  permitivitas  imajiner  medium,  dan 𝜇 adalah permeabilitas medium .
Pengujian  pada  eksperimen  ini  menggunakan  dua  jenis dinding  yang  berbeda,  yaitu  dinding  bata  Hebel,  dengan konstanta  dielektrik 𝜀′ =  2,85  dan 𝜀" =  0,285,  serta  dinding kayu dengan konstanta dielektrik 𝜀′ = 1,99 dan 𝜀” = 0,159 [13]. Akibat  adanya  dinding  penghalang  pada  pendeteksian,  akan muncul  atenuasi  dan delay pada  hasil  deteksi.  Atenuasi merupakan  pelemahan  suatu  sinyal  yang  disebabkan  oleh penghalang  dan  jarak  yang  ditempuh  oleh  gelombang  saat perambatan menuju objek dan kembali ke radar. Delay adalah waktu  tunda  yang  disebabkan  oleh  adanya  penghalang  pada saat  pendeteksian,  sehingga  menyebabkan  pergeseran  posisi pada  puncak  sinyal  pantul  yang  diterima  oleh  radar.  Untuk mengetahui total atenuasi ( 𝛼 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 ), delay ( ∆𝑡 ), dan pergeseran posisi (∆𝑆) puncak sinyal, dilakukan perhitungan menggunakan  (4)  sampai  (7),  dengan ℓ adalah  tebal penghalang.
𝛼 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 (𝑑𝐵) = 2 × ℓ ×  𝛼 (4)
𝑣  = 2𝜋𝑓 𝛽 (5) ∆𝑡  = 𝑠 𝑣 (6) ∆𝑆 = 𝐶 × ∆𝑡 2 (7)
dengan s adalah jarak radar dari penghalang dan C adalah cepat rambat cahaya, yaitu 3 × 10 8 m/s.

## D. Pergerakan Dinding Dada pada Sistem Pernapasan
Sistem  pernapasan  merupakan  salah  satu  tanda  vital  pada manusia.  Pernapasan  manusia  pada  umumnya  merupakan gerakan  periodik  yang  dapat  dilihat  dari  pergerakan  dinding dada atau perut.  Pada saat menghirup udara, dinding dada akan melebar. Hal ini disebabkan karena udara memasuki paru-paru sehingga volume paru-paru bertambah. Pada saat mengembuskan  udara,  dinding  paru-paru  mengecil  karena volume  paru-paru  berkurang,  sehingga  udara  keluar  [14]. Hubungan antara pernapasan dan gerakan dinding dada dapat diilustrasikan pada Gbr. 1, dengan T ( t ) merupakan gelombang yang  dikirim  dari  antena  Tx, R ( t )  adalah  sinyal  yang dipantulkan  oleh  objek,  dan 𝑑 𝑜 + 𝑥(𝑡) adalah  jarak  manusia dengan  radar.  Pergerakan  kecil  pada  aktivitas  pernapasan  ini merupakan  salah  satu  karakteristik  yang  dapat  membedakan manusia dengan benda mati pada saat dideteksi menggunakan sistem  radar.  Pergerakan  dinding  dada  dan  perambatan gelombang  dibuat  dalam  domain  waktu,  sehingga  dapat dianalisis  perubahannya  dengan  melihat  amplitudo  saat menghirup dan mengembuskan udara.

## E. Antena Vivaldi
Antena  merupakan  sebuah  alat  yang  berfungsi  untuk mengirim  dan  menerima  gelombang  elektromagnetik.  Dalam mengaplikasikan  sistem  TWR,  dibutuhkan  antena  dengan desain yang kompak dan ringan agar mudah dipindahkan [15]. Antena  untuk  sistem  TWR  memiliki  beberapa  persyaratan khusus,  di  antaranya  memiliki  pola  radiasi directional , gain yang tinggi, dan bandwidth yang sangat lebar. Salah satu antena yang memenuhi persyaratan tersebut adalah antena Vivaldi [3]. Antena Vivaldi pertama kali diciptakan oleh Gipson pada tahun 1979 [16]. Berdasarkan [2], antena Vivaldi merupakan antena khusus  dari tapered  slot  antenna (TSA)  dalam  bentuk eksponensial  atau  biasa  dikenal  dengan  istilah exponentially tapered  slot  antenna (ETSA). Bandwidth yang  sempit  pada antena  mikrostip  dapat  diatasi  dengan  menggunakan  antena mikrostip  Vivaldi  yang  memiliki bandwidth yang  lebar  [17]. Mekanisme  utama  pada  antena  Vivaldi  adalah  gelombang elektromagnetik  yang  merambat  pada  ujung  kelengkungan eksponensial lengan Vivaldi, sehingga antena dapat beroperasi pada rentang frekuensi yang luas [17].

## F. Pemodelan  Sistem  Radar  pada  Vector  Network  Analyzer (VNA)
VNA merupakan alat ukur yang digunakan untuk mengukur parameter  scattering,  yaitu  S 11 ,  S 21 ,  S 12 ,  dan  S 22 dari  suatu sistem  [18].  Parameter  yang  diukur  VNA  adalah  parameter medan  jauh  dan  medan  dekat  pada  antena.  VNA  memiliki banyak pengaturan yang dapat disesuaikan dengan kebutuhan eksperimen.
Pemodelan  sistem  radar  VNA  mempunyai  dua port yang dianggap  sebagai  Tx  dan  Rx. Port 1  pada  VNA  berfungsi sebagai  Tx  dan port 2  sebagai  Rx.  Hasil  pengukuran  S 21 menunjukkan fungsi transfer yang menggambarkan hubungan antara  sinyal  yang  ditransmisikan  dan  sinyal  yang  diterima. Data  yang  diambil  pada  pengukuran  S 21 menggunakan  mode format  kompleks  ( R +  j X ),  sehingga  menghasilkan  bilangan kompleks  yang  terdiri  atas  komponen  riil  dan  imajiner.  S 21 mewakili  daya  yang  ditransfer  dari port 1  ke port 2  yang dinyatakan dalam fungsi transfer pada (8).
𝐻(𝑓) = 𝑅 𝑥 (𝑓) 𝑇 𝑥 (𝑓) =   𝑆 21 . (8)
Sinyal yang dipantulkan oleh objek dan diterima oleh antena Rx dapat ditentukan pada (9).
𝑅 𝑥 (𝑓)   = 𝑆₂₁𝑇 𝑥 (𝑓) (9)
dengan T х (f) adalah  spektrum  sinyal  yang  dipancarkan  oleh sistem radar. Untuk merekonstruksi bentuk sinyal terima pada kawasan  waktu,  dilakukan  perhitungan  invers  transformasi Fourier [2] seperti pada (10).
𝑅 𝑥 (𝑡)   = 𝐹 −1 [𝑅 𝑥 (𝑓)] . (10)
Sinyal  yang  sudah  direkonstruksi  menjadi  domain  waktu diberi  filter  berupa  sinyal  dengan  bentuk  pulsa monocycle untuk memperjelas pantulan-pantulan dari sinyal yang diterima oleh antena agar lebih mudah dianalisis.

## G. Software Defined Radio (SDR)
Software defined radio (SDR) merupakan sebuah teknologi pada  komunikasi  nirkabel  yang  dapat  dikonfigurasi  atau diprogram ulang menggunakan perangkat lunak [19]. Sebagian besar  pemrosesan  pada  SDR  terjadi  pada  perangkat  keras, sedangkan pembangkitan gelombang serta konversi dilakukan pada  perangkat  lunak  [20].  SDR  dapat  lebih  fleksibel digunakan  karena  dapat  dikonfigurasi  atau  diprogram  ulang tanpa  harus  mengganti  perangkat  keras  [19].  Selain  sifatnya yang fleksibel, SDR juga dapat mengurangi pengeluaran untuk komponen yang diperlukan dalam sistem radar karena memiliki kelebihan  di  antaranya  mudah  dikonfigurasi,  sederhana,  dan dapat memperkecil ukuran [19].

## H. GNU Radio
GNU  Radio  merupakan  sebuah  perangkat  lunak  yang menyediakan teknik pemrosesan sinyal untuk mengimplementasikan  SDR.  GNU  Radio  menggunakan perangkat keras radio frekuensi yang murah atau menggunakan hasil  dari  simulasi  [21].  Pengguna  GNU  Radio  dapat merancang, menyimulasikan, dan menyiarkan sistem komunikasi radio. Sebagian besar komunikasi radio yang dapat menggunakan perangkat lunak GNU Radio adalah pengolahan audio,  komunikasi  bergerak,  pelacakan  satelit,  sistem  radar, serta jaringan GSM dan CDMA. GNU Radio mampu bekerja jika  memiliki  perangkat  eksternal radio  frequency (RF). Program  aplikasi  pada  GNU  Radio  umumnya  menggunakan bahasa  pemrograman  Python,  tetapi  saat  implementasi  dapat juga dikombinasikan dengan bahasa pemrograman C++ untuk hasil yang lebih akurat [22].

## I. BladeRF
BladeRF adalah sebuah SDR yang dirancang bagi pengguna untuk mengeksplorasi komunikasi nirkabel. BladeRF merupakan  perangkat  keras  yang  digabungkan  dengan  GNU Radio sebagai model sistem radar. BladeRF dapat dihubungkan dengan  laptop  yang  telah  diinstal  MATLAB  untuk  mengirim atau menerima pengujian [23].

## III. M ODEL S ISTEM
Desain sistem dalam penelitian ini secara umum ditunjukkan pada Gbr. 2. Sistem radar dimodelkan menggunakan VNA dan GNU  Radio  dengan  bladeRF.  Objek  pada  eksperimen  ini adalah pelat logam dan pergerakan dinding dada pada manusia pada  saat  bernapas.  Untuk  mengetahui  pengaruh  dinding
Gbr. 1 Pergerakan dinding dada secara periodik.
penghalang pada pendeteksian pernapasan, digunakan dua jenis penghalang, yaitu dinding bata Hebel dan kayu.

## A. Desain Sistem Radar dengan VNA
Desain  keseluruhan  sistem  radar  menggunakan  VNA ditunjukkan pada Gbr. 3. VNA berfungsi sebagai sistem radar dan memancarkan sinyal melalui antena Vivaldi. Sinyal yang dibangkitkan oleh VNA memiliki rentang frekuensi 300 kHz – 8 GHz dengan frekuensi  tengah 4  GHz.  Gbr. 4  menunjukkan sinyal  yang  dikirimkan  oleh  antena  yang  sudah  dipengaruhi oleh return  loss .  Sinyal  yang  paling  dominan  berada  pada rentang frekuensi 1 – 2 GHz. Pada penelitian ini, parameter  S yang digunakan adalah S 21 , yang mewakili daya yang ditransfer dari port 1  ke port 2.  Data  disimpan  di  VNA  dengan  mode kompleks  ( R +  j X )  sebanyak  501  titik.  Sinyal  radar  yang dibangkitkan  berupa  pulsa monocycle dengan  lebar  denyut pulsa  0,5  ns.  Pada  bagian  pengolahan,  digunakan  perangkat lunak  MATLAB  R2018a  untuk  merekonstruksi  sinyal.
Kemudian,  hasil  ditampilkan  melalui display yang  berupa laptop. Sesuai Gbr. 4, pengujian menggunakan VNA dilakukan pada  dua  kondisi  yang  berbeda,  yaitu  tidak  menggunakan penghalang dan menggunakan penghalang bata Hebel dan kayu.

## B. Desain Sistem Radar Menggunakan BladeRF
Sistem radar dimodelkan dengan GNU Radio serta bladeRF yang memiliki dua port untuk Tx dan Rx . Spesifikasi radar di bladeRF  dimodelkan  dalam  perangkat  lunak  GNU  Radio dengan  frekuensi  kerja  2  GHz.  Antena  berfungsi  sebagai pengirim  sinyal  dan  penerima  sinyal  yang  dipantulkan  oleh objek.  Sinyal  yang  diterima  oleh  antena  diolah  pada  GNU Radio . MATLAB  digunakan  untuk  memetakan  data  pada grafik.  Lalu,  hasil  pengolahan  sinyal  ditampilkan  melalui display .  Sesuai  Gbr.  5,  pengujian  menggunakan  GNU  Radio dan bladeRF dilakukan pada  dua kondisi yang berbeda,  yaitu tidak menggunakan penghalang dan menggunakan penghalang pada frekuensi kerja 2 GHz.

## C. Pengolahan Data
Pengolahan data pada eksperimen ini dilakukan menggunakan laptop/PC dengan MATLAB R2018a. Berdasarkan  [18],  pengolahan  data  pada  hasil  pengukuran menggunakan  VNA  dilakukan  melalui  enam  tahap,  yaitu sebagai berikut.
1. Menyusun data S 21 pada MATLAB menjadi vektor fast Fourier transform (FFT) dalam domain frekuensi.
Gbr. 2 Pemodelan sistem radar pada VNA.
(a) (b)
Gbr.  3  Desain  skenario  eksperimen  menggunakan  VNA,  (a)  menggunakan penghalang bata Hebel, (b) menggunakan penghalang kayu.
Gbr. 4 Sinyal yang ditransmisikan antena Vivaldi.
Gbr.  5  Desain  skenario  eksperimen  menggunakan  bladeRF  dengan penghalang dan tanpa penghalang dinding.
2. Melakukan  proses  pembangkitan  sinyal  Tx  lalu dikonversi  menjadi  vektor  diskret T x (n) ,  dengan n sebanyak jumlah data S 21, yaitu 501.
3. Menghitung FFT dari T x (n) . 4. Melakukan konvolusi menggunakan (11) dengan k = 1.
[𝑅 𝑥 (𝑘)] = FFT [𝑆 21 ] . FFT[𝑇 𝑥 (𝑛)] (11)
5. Menentukan  sinyal  yang  diterima  dengan inverse  fast Fourier transform (IFFT) yang dapat dilihat pada (12).
[𝑅 𝑥 (𝑛)] = IFFT [𝑅 𝑥 (𝑘)] (12)
6. Sinyal  yang  sudah  direkonstruksi  ke  dalam  domain waktu  diberi  filter  berupa  sinyal  dengan  bentuk  pulsa monocycle untuk  memperjelas  pantulan-pantulan  dari sinyal yang diterima oleh antena agar lebih mudah untuk dianalisis.
Pengolahan  data  pada  hasil  pengujian  menggunakan bladeRF  sudah  dalam  domain  waktu  dan  dapat  membedakan gerakan dinding dada pada saat menghirup dan mengembuskan udara.  Pengolahan  data  pada  MATLAB  berguna  untuk memetakan data pada grafik untuk dianalisis.
Data hasil eksperimen menggunakan VNA dianalisis untuk mengetahui  adanya  pengaruh  penghalang.  Adanya  pengaruh penghalang  ini  dicari  dengan  mengukur  besar  rugi-rugi  yang terjadi  pada  saat  perambatan  gelombang  melewati  dinding penghalang lalu dibandingkan dengan perambatan gelombang tanpa  melewati  penghalang.  Sementara  itu,  data  dari  hasil eksperimen menggunakan bladeRF dianalisis untuk memvalidasi  pengaruh  dinding  penghalang  pada  deteksi pergerakan  dinding  dada  saat  menghirup  dan  mengembuskan udara di balik dinding.

## IV. H ASIL DAN P EMBAHASAN

## A. Hasil Pengukuran Menggunakan Perhitungan
Hasil  pengukuran  menggunakan  perhitungan  pada  (2) sampai  dengan  (7)  menunjukkan  bahwa  masing-masing penghalang  memberikan  rugi-rugi  dengan  nilai  tertentu  yang besarnya dipengaruhi oleh nilai konstanta dielektrik. Rugi-rugi tersebut  dapat  diketahui  nilainya  dengan  menghitung  nilai α dan β . Nilai α digunakan untuk mengetahui total atenuasi yang terjadi  pada  saat  gelombang  merambat  melalui  dinding penghalang.  Pada  Tabel  I  ditunjukkan  bahwa  total  atenuasi yang  dihasilkan  oleh  penghalang  bata  Hebel  adalah  sebesar 12,1  dB  dengan  tebal  bata  Hebel  10  cm,  sedangkan  total atenuasi yang dihasilkan oleh penghalang kayu sebesar 1,63 dB dengan tebal kayu 2 cm.
Nilai β digunakan  untuk  menghitung delay yang  dialami oleh  gelombang  saat  merambat  melalui  dinding  penghalang. Delay berpengaruh pada waktu tempuh gelombang sampai ke objek dan dipantulkan kembali menuju radar, sehingga nilai β berpengaruh  pada  pergeseran  posisi  puncak  sinyal  saat dideteksi  oleh  radar.  Hasil  pengukuran  menggunakan perhitungan  menunjukkan  bahwa  masing-masing  penghalang memberikan delay dengan  nilai  tertentu  yang  besarnya dipengaruhi  oleh  nilai  konstanta  dielektrik  dari  penghalang yang  digunakan.  Sesuai  Tabel  I, delay yang  dihasilkan  oleh
penghalang  bata  Hebel  adalah  sebesar  0,563  ns  dengan  tebal bata  Hebel  10  cm,  sedangkan delay yang  dihasilkan  oleh penghalang kayu sebesar 0,094 ns dengan tebal kayu 2 cm. Dari perhitungan  tersebut,  dapat  disimpulkan  bahwa  bata  Hebel memberikan atenuasi dan delay yang lebih besar dibandingkan kayu.

## B. Hasil Pengukuran Menggunakan VNA
Data  diambil  dengan  mode  kompleks  ( R +j X ).  Tujuan  dari pengamatan nilai S 21 adalah untuk mengetahui rugi-rugi yang dilihat  dari  penurunan  daya  dan delay yang  disebabkan  oleh penghalang  pada  saat  gelombang  merambat.  Total  atenuasi didapatkan  dari  hasil  selisih  amplitudo peak-to-peak antara sinyal  tanpa  menggunakan  penghalang  dengan peak-to-peak sinyal menggunakan penghalang yang dituliskan pada (13).
𝛼 𝑝𝑒𝑛𝑔𝑢𝑘𝑢𝑟𝑎𝑛 = 20(𝑙𝑜𝑔(|𝑌1| + |𝑌2|) − 𝑙𝑜𝑔(|𝑌3| + |𝑌4|) ). (13)
Delay didapatkan  dari  selisih  waktu  antara  puncak  sinyal menggunakan  penghalang  dengan  puncak  sinyal  tanpa menggunakan penghalang dan dituliskan pada (14).
∆𝑡 𝑝𝑒𝑛𝑔𝑢𝑘𝑢𝑟𝑎𝑛 = 𝑋3  − 𝑋1 . (14)
1) Hasil  Pengukuran  dengan  Penghalang  Bata  Hebel: Deteksi objek dengan penghalang bata Hebel dilakukan dengan tiga jarak, yaitu 75 cm dan 125 cm, dengan tebal penghalang bata Hebel 10 cm. Jarak penghalang dengan radar tetap sama, yaitu 24 cm. Dari hasil yang didapat terlihat bahwa sinyal yang diterima oleh radar mengalami penurunan daya yang signifikan, yang  terlihat dari amplitudo peak-to-peak sinyal pantul. Nilai amplitudo sinyal terima dapat dilihat pada koordinat sumbu Y. Selain itu, dapat dilihat juga delay sinyal pantul yang diterima oleh radar, yang nilainya tampak dari koordinat sumbu X.
Gbr. 6 menunjukkan perbandingan sinyal yang diterima oleh radar  tanpa  penghalang  dan  dengan  penghalang  bata  Hebel pada jarak 75 cm. Amplitudo sinyal terima saat menggunakan penghalang  bata  Hebel  lebih  rendah  dibandingkan  tanpa penghalang.  Penurunan  daya  yang  terjadi  pada  jarak  75  cm adalah  sebesar  8,636  dB.  Penurunan  daya  ini  terjadi  karena gelombang  mengalami  rugi-rugi  saat  merambat  melalui beberapa  medium  yang  berbeda,  sehingga  daya  sinyal  yang dikirimkan  makin  kecil.  Rugi-rugi  tersebut  dapat  berupa redaman yang dipengaruhi oleh konstanta dielektrik bata Hebel.
Selain  itu,  penghalang  bata  Hebel  juga  memberikan delay pada sinyal pantul yang diterima oleh radar. Pada Gbr. 6 dapat dilihat perbedaan waktu sinyal pantul yang diterima oleh radar pada saat menggunakan penghalang bata Hebel dan yang tidak menggunakan penghalang. Delay yang dialami oleh gelombang yang  merambat  melalui  penghalang  adalah  0,21  ns.  Adanya delay pada deteksi objek menyebabkan tingkat akurasi deteksi
T ABEL I
H ASIL P ENGUKURAN M ENGGUNAKAN P ERHITUNGAN Perhitungan Dinding Bata Hebel Kayu 𝛼 (Nepper/m) 7,06 4,7 𝛽 (rad/m) 141,61 118,27 Total atenuasi (dB) 12,1 1,63 Delay (ns) 0,563 0,094
jarak makin berkurang akibat adanya pergeseran posisi puncak sinyal.  Nilai  pergeseran  posisi  puncak  sinyal  pada  deteksi menggunakan penghalang bata Hebel pada jarak 75 cm adalah 3,15 cm.
Pada jarak 125 cm, penurunan daya yang terjadi ditunjukkan pada  Gbr.  7,  yaitu  sebesar  11,51  dB,  dengan delay sebesar 0,084  ns  dan  pergeseran  posisi  puncak  sinyal  dengan  adanya penghalang sebesar 1,26 cm.
Berdasarkan Gbr. 6 dan Gbr. 7, dapat dilihat juga pengaruh jarak  terhadap  hasil  deteksi.  Makin  jauh  jarak  objek  dengan radar, makin besar penurunan daya sinyal pantul yang diterima oleh  radar.  Hal  ini  terjadi  karena  daya  sinyal  pada  saat menyentuh objek dan kembali ke radar lebih kecil akibat jarak perambatan gelombang yang lebih jauh. Selain itu, dapat dilihat juga bahwa delay sinyal pantul yang diterima oleh radar makin besar seiring dengan makin jauhnya jarak objek dengan radar. Hal ini terjadi karena jarak tempuh gelombang yang lebih jauh mengakibatkan waktu propagasi gelombang yang lebih lama.
2) Hasil  Pengukuran  dengan  Penghalang  Kayu: Deteksi objek  dengan  penghalang  kayu  dilakukan  dengan  dua  jarak, yaitu 75 cm dan 125 cm, dengan tebal penghalang kayu 2 cm. Jarak penghalang dengan radar tetap sama, yaitu 24 cm. Delay didapatkan  dari  selisih  waktu  antara  puncak  sinyal menggunakan  penghalang  dengan  puncak  sinyal  tanpa
penghalang. Besarnya nilai delay dapat dilihat pada koordinat sumbu  Y.  Hasil  yang  diperoleh  ditunjukkan  pada  Gbr.  8  dan Gbr. 9. Pada gambar tampak bahwa sinyal yang diterima oleh radar  mengalami  penurunan  daya,  yang  dapat  dilihat  dari amplitudo peak-to-peak sinyal pantul. Besarnya nilai amplitudo dapat  dilihat  dari  koordinat  titik  X.  Makin  jauh  jarak  objek dengan radar, makin besar penurunan daya sinyal pantul yang diterima oleh radar. Hal ini disebabkan daya sinyal pada saat menyentuh objek dan kembali ke radar lebih kecil akibat jarak perambatan gelombang yang lebih jauh. Selain itu, dapat dilihat juga delay sinyal  pantul  yang  diterima  oleh  radar,  yang menyebabkan  tingkat  akurasi  deteksi  jarak  berkurang  karena adanya pergeseran posisi puncak sinyal.
Penurunan daya yang terjadi pada jarak 75 cm adalah 2,51 dB dengan delay waktu 0,12 ns dan pergeseran posisi puncak sinyal dengan adanya penghalang sebesar 0,18 cm. Penurunan daya  terjadi  karena  gelombang  mengalami  rugi-rugi  saat merambat  melalui  beberapa  medium  yang  berbeda,  sehingga daya  sinyal  yang  dikirimkan  makin  kecil.  Rugi-rugi  tersebut dapat  berupa  redaman  yang  dipengaruhi  oleh  konstanta dielektrik kayu. Adanya delay pada deteksi objek menyebabkan tingkat  akurasi  deteksi  jarak  makin  berkurang  karena  adanya pergeseran posisi puncak sinyal. Hasil eksperimen ditunjukkan pada Gbr. 8.
Gbr.  6  Perbandingan  hasil  pengukuran  sinyal  pantul  tanpa  penghalang  dan dengan penghalang bata Hebel pada jarak 75 cm.
Gbr.  7  Perbandingan  hasil  pengukuran  sinyal  pantul  tanpa  penghalang  dan dengan penghalang bata Hebel pada jarak 125 cm.
Gbr.  8  Perbandingan  hasil  pengukuran  sinyal  pantul  tanpa  penghalang  dan dengan penghalang kayu pada jarak 75 cm.
Gbr.  9  Perbandingan  hasil  pengukuran  sinyal  pantul  tanpa  penghalang  dan dengan penghalang kayu pada jarak 125 cm.
Sementara  itu,  pada  jarak  125  cm,  penurunan  daya  yang terjadi adalah sebesar 2,968 dB dengan delay waktu 0,006 ns dan pergeseran posisi puncak sinyal dengan adanya penghalang sebesar 0,09 cm. Hasil eksperimen diperlihatkan pada Gbr. 9.

## C. Hasil Pengukuran Menggunakan BladeRF
Pengukuran  pengaruh  penghalang  pada  deteksi  objek menggunakan VNA divalidasi dengan pengukuran tanda vital pernapasan menggunakan sistem radar yang dimodelkan oleh bladeRF  dengan  beberapa  jarak,  yaitu  75  cm  dan  125  cm dengan  penghalang  berupa  dinding.  Data  pengukuran  yang diambil  berupa  sampel  pernapasan  selama  30  detik  dengan model  pernapasan  biasa.  Hasil  pengukuran  ditunjukkan  pada Gbr.  10.  Hasil  yang  didapatkan  dari  deteksi  tanda  vital pernapasan  di  balik  dinding  menunjukkan  bahwa  dinding penghalang  memberikan  pengaruh  pada  pendeteksian.  Hasil deteksi  pola  pernapasan  pada  saat  menghirup  dan mengembuskan napas tanpa menggunakan penghalang terlihat lebih  jelas  dibandingkan  dengan  hasil  deteksi  menggunakan penghalang.  Puncak  atas  pada  gelombang  menunjukkan peristiwa menghirup udara dan puncak bawah pada gelombang
menunjukkan  peristiwa  mengembuskan  udara.  Hal  ini membuktikan  bahwa  dinding  penghalang  memberikan pengaruh  yang  cukup  signifikan  pada  deteksi  tanda  vital pernapasan menggunakan sistem radar.

## D. Analisis  Perbandingan  Hasil  Pengukuran  Menggunakan Perhitungan dan VNA
Pada hasil pengukuran menggunakan perhitungan, konstanta dielektrik  sangat  memengaruhi  rugi-rugi  yang  dihasilkan masing-masing  penghalang.  Berdasarkan  eksperimen  yang telah  dilakukan,  terdapat  perbedaan  antara  hasil  perhitungan dengan  hasil  pengukuran  menggunakan  VNA.  Hal  tersebut dapat  dilihat  pada  Tabel  II.  Berdasarkan  Tabel  II,  hasil pengukuran  total  atenuasi  menggunakan  perhitungan  cukup mendekati hasil pengukuran total atenuasi menggunakan VNA. Namun,  makin  jauh  jarak  objek  dari  antena,  makin  jauh pula perbedaan total atenuasinya. Hal ini terjadi karena pengukuran menggunakan  perhitungan  tidak  dipengaruhi  oleh  jarak. Ukuran  penghalang  dalam  eksperimen  ini  juga  terbatas, sehingga  terdapat  efek  difraksi  bagian  tepi-tepi  dinding  yang kemudian  menyebabkan  gelombang multipath dari  radar  ke target pun berbeda. Selain itu, jarak objek makin jauh dari radar sehingga daya sinyal yang sampai pada objek dan kembali ke radar lebih kecil akibat perambatan gelombang yang lebih jauh.
Berdasarkan Tabel III, hasil pengukuran delay menggunakan perhitungan dan menggunakan VNA sama-sama menunjukkan bahwa  penghalang  menyebabkan delay pada  perambatan gelombang.  Namun,  hasil  yang  diperoleh  pada  pengukuran menggunakan  perhitungan  berbeda  dengan  hasil  pengukuran delay menggunakan  VNA.  Hal  ini  terjadi  karena  hasil  pada pengukuran menggunakan VNA tidak hanya dipengaruhi oleh konstanta  dielektrik  pada  penghalang  saja,  tetapi  juga  oleh faktor eksternal lainnya, seperti kondisi lingkungan yang dapat memengaruhi perambatan gelombang.

## V. K ESIMPULAN
Pada penelitian ini telah dilakukan pengukuran pada deteksi tanda  vital  pernapasan  tanpa  penghalang  dan  dengan penghalang  menggunakan  sistem  radar.  Hasil  pengukuran menggunakan  perhitungan  dan  VNA  menunjukkan  bahwa penghalang  memberikan  rugi-rugi  yang  cukup  signifikan.  Ini
(a) (b)
Gbr. 10 Perbandingan hasil deteksi bladeRF, (a) objek pada jarak 75 cm, (b) objek pada jarak 125 cm.
T ABEL II P ERBANDINGAN H ASIL P ENGUKURAN T OTAL A TENUASI M ENGGUNAKAN P ERHITUNGAN DAN M ENGGUNAKAN VNA. Jenis Penghalang Total Atenuasi Perhitungan (dB) Total Atenuasi Menggunakan VNA (dB) 75 cm 125 cm Bata Hebel 12,10 8,636 11,510 Kayu 1,63 2,510 2,968 T ABEL III
P ERBANDINGAN H ASIL P ENGUKURAN D ELAY M ENGGUNAKAN P ERHITUNGAN
DAN M ENGGUNAKAN VNA. Jenis Penghalang Delay Menggunakan Perhitungan (ns) Delay Menggunakan VNA (ns) 75 cm 125 cm Bata Hebel 0,563 0,21 0,084 Kayu 0,094 0,12 0,006
ditunjukkan  dengan  adanya  penurunan  pada  amplitudo peak- to-peak sinyal pada saat pengukuran menggunakan penghalang. Akibat makin kecilnya amplitudo sinyal yang terdeteksi, makin sulit juga proses mendeteksi target. Penurunan amplitudo saat menggunakan  penghalang  bata  Hebel  adalah  8,636  dB  saat jarak  target  75  cm  dan  11,51  dB  saat  jarak  target  125  cm. Penurunan  amplitudo  saat  menggunakan  penghalang  kayu adalah  sebesar 2,51 dB  saat  jarak target  75 cm  dan 2,968 dB saat  jarak  target  125  cm.  Selain  itu,  tebal  penghalang berpengaruh pada besar total atenuasi dan delay pada deteksi. Hasil pengukuran menunjukkan bahwa penghalang memberikan delay pada sinyal pantul yang diterima oleh radar. Hal  ini  ditunjukkan  dengan  adanya  pergeseran  posisi  puncak sinyal  pantul  pada  saat  menggunakan  penghalang,  sehingga akurasi  deteksi  berkurang. Delay yang  terjadi  pada  saat menggunakan penghalang bata Hebel adalah 0,21 ns pada jarak target 75 cm dan 0,084 ns pada jarak target 125 cm. Delay yang terjadi pada saat menggunakan penghalang kayu yaitu sebesar 0,12 ns pada jarak target 75 cm dan 0,006 ns pada jarak target 125  cm.  Validasi  eksperimen  yang  dilakukan  menggunakan bladeRF  menunjukkan  adanya  pengaruh  penghalang  pada deteksi tanda vital pernapasan. Hal ini ditunjukkan pada deteksi menggunakan  penghalang,  yang  membuat  pola  pernapasan menjadi terlihat kurang jelas. Maka, perlu adanya usaha untuk mengatasi  pengaruh  tersebut  agar  akurasi  deteksinya  tidak terganggu.  Sebagai  penelitian  selanjutnya,  dapat  dilakukan pengiriman sinyal oleh radar dari sisi yang berbeda, selain sisi vertikal, untuk mendeteksi pernapasan pada manusia.

## K ONFLIK K EPENTINGAN
Tim  Penulis  menyatakan  bahwa  artikel  yang  berjudul “Pengaruh  Dinding  Penghalang  pada  Deteksi  Tanda  Vital Pernapasan dengan Through Wall Radar ” ditulis dengan bebas dari konflik kepentingan.

## K ONTRIBUSI P ENULIS
Konseptualisasi,  metodologi,  Fildha  Ridhia;  validasi, Aloysius  Adya  Pramudita  dan  Yuyu  Wahyu;  analisis  formal, Fildha Ridhia; penulisan—penyusunan draf asli, Fildha Ridhia; penulisan—peninjauan dan penyuntingan, Harfan Hian Ryanu; visualisasi, Fildha Ridhia dan Harfan Hian Ryanu; pengawasan, Aloysius Adya Pramudita dan Yuyu Wahyu.

## R EFERENSI
[1]  Z.  Li,  T.  Jin,  Y.  Dai,  dan  Y.  Song,  “Through-Wall  Multi-Subject Localization  and  Vital  Signs  Monitoring  Using  UWB  MIMO  Imaging Radar,” Remote Sens ., Vol. 13, No. 15, hal. 1-21, Jul. 2021.
[2]  T.O.  Praktika,  A.A.  Pramudita,  dan  Y.  Wahyu,  “Design  of  Vivaldi Antenna  for  UWB  Respiration  Radar,” 2019  Int.  Conf.  Inf.,  Commun. Technol. (ICOIACT) , 2019, hal. 11–16.
[3]  S.  Saleh,  dkk.,  “Compact  UWB  Vivaldi  Tapered  Slot  Antenna,” Alexandria Eng. J ., Vol. 61, No. 6, hal. 4977–4994, Jun. 2022.
[4]  A. Dell'Aversano, A. Natale, A. Buonanno, dan R. Solimene, “"Through the Wall Breathing Detection by Means of a Doppler Radar and MUSIC Algorithm,” IEEE Sensors Lett. , Vol. 1, No. 3, hal. 1-4, Jun. 2017.
[5]  K. Wang, Z. Zeng, dan J. Sun, “Through-Wall Detection of the Moving Paths and Vital Signs of Human Beings,” IEEE  Geosci.,  Remote  Sens. Lett. , Vol. 16, No. 5, hal. 717–721, Mei 2019.
[6]  B.P.A.  Rohman,  M.B.  Andra,  dan  M.  Nishimoto,  “Through-the-Wall Human Respiration Detection Using UWB Impulse Radar on Hovering Drone,” IEEE J. Sel. Top. Appl. Earth Obs., Remote Sens. , Vol. 14, hal. 6572–6584, Jun. 2021.
[7]  F. Khan dan S.H. Cho, “A Detailed Algorithm for Vital Sign Monitoring of a Stationary/Non-Stationary Human through IR-UWB Radar,” Sensors , Vol. 17, No. 2, hal. 1-15, Feb. 2017.
[8]  Z.  Li,  T.  Jin,  Y.  Dai,  dan  Y.  Song,  “Through-Wall  Multi-Subject Localization  and  Vital  Signs  Monitoring  Using  UWB  MIMO  Imaging Radar,” Remote Sens. , Vol. 13, No. 15, hal. 1-21, Jul. 2021.
[9]   Z.  Duan  dan  J.  Liang,  “Non-Contact  Detection  of  Vital  Signs  Using  a UWB Radar Sensor ,” IEEE Access , Vol. 7, hal. 36888–36895, Apr. 2019.
[10]  X.  Liang,  dkk.,  “An  Improved  Algorithm  for  Through-Wall  Target Detection Using Ultra-Wideband Impulse Radar,” IEEE Access , Vol. 5, hal. 22101–22118, Okt. 2017.
[11]  X.  Zhang,  dkk.,  “Contactless  Simultaneous  Breathing  and  Heart  Rate Detections  in  Physical  Activity  Using  IR-UWB  Radars,” Sensors ,  Vol. 21, No. 16, hal. 1–18, Agu. 2021.
[12]  H.  Ryanu,  D.  Setiawan,  dan  Edwar,  “Desain  Antena  Mikrostrip  UWB dengan Peningkatan Lebar Pita dan Karakteristik Triple Notch Band,” J.
Nas. Tek. Elekt., Teknol. Inf. , Vol. 10, No. 3, hal. 249–256, Agu. 2021.
[13]  N.T. Kien dan I.-P. Hong, “Evaluation of Common Building Wall in See- Through-Wall Application of Ultra-Wideband Synthetic Aperture Radar,” J. Elect. Eng., Technol. , Vol. 16, hal. 437-442, Sep. 2020.
[14]  R. Ambarini, A.A. Pramudita, E. Ali, dan A.D. Setiawan, “Single-Tone Doppler Radar System for Human Respiratory Monitoring,” 2018 5th Int. Conf. Elect. Eng. Comput. Sci., Inform. (EECSI) , 2018, hal. 571–575.
[15]  X.  Li  dan  G.  Lv,  “Improved  Radiation  Characteristics  of  Compact Antipodal  Vivaldi  Antenna  with  the  Hybrid  Technique  for  UWB Applications,” Electromagn. , Vol. 41, No. 1, hal. 66–81, 2021.
[16]  P.J. Gibson, “The Vivaldi Aerial,” Eur. Microw. Conf. , 1979, hal. 101– 105.
[17]  J. Zhang, H. Lan, M. Liu, dan Y. Yang, “A Handheld Nano Through-Wall Radar Locating with the Gain-Enhanced Vivaldi Antenna,” IEEE Sensors J. , Vol. 20, No. 8, hal. 4420–4429, Apr. 2020.
[18]  A.A.  Pramudita,  T.O.  Praktika,  dan  S.  Jannah,  “Radar  Modeling Experiment Using Vector Network Analyzer,” 2020 Int. Symp. Antennas, Propag. (ISAP) , 2021, hal. 99–100.
[19]  R.  Akeela  dan  B.  Dezfouli,  “Software-Defined  Radios:  Architecture, State-of-the-Art, Challenges,” Comput. Commun. , Vol. 128, hal. 106–125, Sep. 2018.
[20]  D.  Garmatyuk,  J.  Schuerger,  dan  K.  Kauffman,  “Multifunctional Software-Defined Radar Sensor and Data Communication System,” IEEE Sensors J. , Vol. 11, No. 1, hal. 99-106, Jan. 2011.
[21]  C. Apriono, F. Muin, dan F.H. Juwono, “Portable Micro-Doppler Radar with  Quadrature  Radar  Architecture  for  Non-Contact  Human  Breath Detection,” Sensors , Vol. 21, No. 17, hal. 1-15, Agu. 2021.
[22]  M.  Gummineni  dan  T.R.  Polipalli,  “Implementation  of  Reconfigurable Transceiver Using GNU Radio and HackRF One,” Wirel. Pers. Commun. , Vol. 112, hal. 889–905, Jan. 2020.
[23]  T.T.T.  Quynh,  dkk.,  “Network  Coding  with  Multimedia  Transmission and  Cognitive  Networking:  An  Implementation  Based  on  Software- Defined Radio,” REV J. Electron., Commun ., Vol. 10, No. 3–4, hal. 72– 84, Jul.-Des. 2021.