| Vol. 12 | No.  1 | Halaman 148 - 160
Januari 2024

## Metode Reduksi Clutter Dinamis pada Sistem Radar-Drone untuk Deteksi Tanda Vital Pernafasan
ALOYSIUS ADYA PRAMUDITA 1 , ALDI RIFALDI DWINANDA 1 , BAMBANG
SETIA NUGRAHA 2 , HARFAN HIAN RYANU 1
1 PUI-PT Intelligent Sensing-IoT, Telkom University, Indonesia 2 Fakultas Teknik Elektro, Telkom University, Indonesia Email: pramuditaadya@telkomuniversity.ac.id
Received 13 September 2023 | Revised 11 Oktober 2023 | Accepted 24 Oktober 2023

## ABSTRAK
Pengembangan  radar  pendeteksi  tanda  vital  yang  dikombinasikan  dengan kemampuan deteksi di balik penghalang diarahkan untuk menghasilkan teknologi pencarian korban selamat di bawah reruntuhan. Elaborasi teknologi drone untuk membawa radar dalam menjangkau area yang sulit akan mendukung efektifitas penggunaan  teknologi  tersebut.  Namun  fluktuasi  ketinggian  terbang memungkinkan munculnya clutter dinamis. Clutter dinamis berpengaruh signifikan pada hasil deteksi. Metode untuk mengurangi clutter dinamis diperlukan dan pada paper  ini  diusulkan  metode  reduksi  clutter  dengan  penggunaan  data  fluktuasi ketinggian  untuk  mengidentifikasi  respons  doppler  tambahan  akibat  clutter dinamis.  Hasil digunakan untuk mengendalikan pemfilteran akhir dari hasil deteksi fasa sinyal radar. Simulasi dan eksperimen laboratoriun dengan radar Frequency Modulated  Continuous  Wave  (FMCW)  telah  dilakukan  dan  hasil  menunjukkan bahwa metode usulan secara signifikan dapat memperbaiki hasil deteksi.
Kata kunci : Radar, Drone, Reruntuhan, Tanda Vital, FMCW.

## ABSTRACT
The development of a radar for detecting vital signs combined with the ability to detect an object behind obstacles is aimed at producing technology to search for survivors buried under the rubble. Elaboration of drones for conveying a radar to reach  difficult  areas  will  support  the  effective  use  of  this  technology.  However, fluctuations  in flight  altitude allow dynamic  clutter  to  emerge. The  existence  of dynamic clutter has a significant influence on the detection results. A method to reduce  dynamic  clutter  in  radar  altitude  is  needed,  and  this  paper  proposes  a dynamic clutter reduction method that consists of utilizing the altitude fluctuation data itself to identify additional Doppler responses due to dynamic clutter and then used  to  control  the  post-filtering  of  the  phase  detection  results.  Laboratory simulations and experiments with FMCW radar have been carried out, showing that the proposed method can significantly improve the detection results.
Keywords : Radar, Drone, Rubble, Vital Sign, FMCW.

## 1. PENDAHULUAN
Indonesia terletak pada pertemuan beberapa lempeng tektonik continental dan laut. Potensi bencana geologi seperti gempa bumi cukup tinggi sehingga diperlukan manajemen masalah bencana yang tangguh, meliputi antisipasi dan pasca bencana. Pencarian korban tertimbun di bawah reruntuhan merupakan kegiatan penting dan menjadi prioritas tahapan pasca bencana. Teknologi untuk mempercepat pencarian korban hidup sangat diperlukan untuk mempercepat evakuasi.    Ada  beberapa  metode  untuk  mendeteksi  korban pasca  bencana  telah  diusulkan dalam  penelitian  sebelumnya,  seperti  aplikasi  dari  metode  pengenalan  suara (Yamazaki, dkk, 2019) , menggabungkan kamera dengan radar untuk mendeteksi orang jatuh (Ivanovs, dkk, 2019) , sistem sensor terdiri dari sensor CO 2 , kamera termal dan mikrofon (Zhang, dkk, 2018) dan  penggunaan  kamera (Goian,  dkk,  2019) .  Studi  tentang  penggunaan  sistem radar  untuk  mendeteksi  korban  merupakan  bidang  penelitian  potensial,  terutama  terkait kebutuhan  akan  pendeteksian  korban  di  bawah  reruntuhan  pasca  bencana (Liang,  dkk, 2018) (Li, dkk, 2018) .  Elaborasi dari konsep deteksi perpindahan kecil yang berhubungan dengan  manusia  tanda  vital  berdasarkan  sistem  radar (Pramudita  &  Suratman,  2021) (Pramudita,  dkk,  2020)  (Ambarini,  dkk,  2018) dan  konsep Through  Wall  Radar mendorong  penelitian  untuk  mengembangkan  metode  mendeteksi  korban  di  balik  tembok (Yang, dkk, 2021) (Gennarelli, dkk, 2016) . Medan yang berbahaya dan bahaya lainnya dapat  menghambat  kemampuan  tim  SAR  ( Search  and  Rescue)  untuk  menjangkau  korban selamat, terutama mereka yang terjebak di bawah reruntuhan. Oleh karena itu, metode yang cepat,  akurat,  dan  aman  untuk  menemukan  dan  menyelamatkan  para  korban  selamat sangatlah penting.
Sistem  radar  telah  digunakan  untuk  mendeteksi  tanda-tanda  vital  di  balik  penghalang  dan berpotensi diterapkan untuk menemukan korban hidup di bawah reruntuhan. Konsep radar- drone dapat digunakan untuk menjangkau lokasi bencana yang terkadang sulit dijangkau tim SAR. Pengembangan radar-drone untuk deteksi korban hidup menjadi penelitian lebih lanjut. Fakta  bahwa  fluktuasi  ketinggian drone  selama  penerbangan  berpotensi  menimbulkan interferensi  doppler  pada  radar.  Permasalahan  ini  dibahas  dalam  penelitian  ini  dengan mempelajari  dampaknya  terlebih  dahulu  dan  akan  dijadikan  bahan  pertimbangan  dalam mengembangkan  metode  mitigasi  lebih  lanjut.  Pembahasan  selanjutnya  dalam  makalah  ini meliputi pemodelan teoritis pengaruh fluktuasi ketinggian drone terhadap sinyal radar, studi simulasi,  studi  pemodelan  laboratorium,  pembahasan  hasil  yang  diperoleh,  dan  terakhir kesimpulan.
Kegiatan penelitian ini mengacu pada beberapa hasil penelitian tentang metode mitigasi clutter pada sistem radar pendeteksi tanda vital pernapasan korban hidup di balik dinding. Metode mitigasi clutter statis diusulkan dengan penerapan pembobotan pada setiap hasil deteksi yang nilainya  ditentukan  oleh  hasil  korelasi  silang (Pramudita,  dkk,  2022) .  Namun  demikian penerapaannya  pada  sistem radar-drone,  akan  berpotensi  munculnya  clutter  dinamis  yang disebabkan karena adanya variasi gerakan drone saat terbang.
Pada  penelitian  sebelumnya  juga  telah  dilakukan  kajian  terhadap  pengaruh  material  dan ukuran dinding penghalang terhadap hasil deteksi tanda vital pernapasan. Jenis dan ketebalan memberikan pengaruh terhadap sinyal radar yang berpotensi mengurangi akurasi jika tidak diperhitungkan (Ridhia, dkk, 2022) .
Penggunaan drone  bersama  sistem  sensor  seperti  radar (Pramudita,  dkk,  2022)  (Yan, dkk, 2018) atau bersama lidar menjadi motivasi dalam mengelaborasi teknologi drone dalam membangun  sistem  pendeteksian  korban  hidup  di  bawah  reruntuhan  yang  relevan  dalam
menjangkau  area-area  yang  mungkin  sulit  dijangkau  manusia (Almeida,  dkk,  2019) (Wakabayashi, dkk, 2020) .
Respons doppler yang diakibatkan variasi elevasi drone sangat diperlukan untuk deteksi yang akurat.  Keberadaan  beberapa  sumber clutter  pada  penggunaan  radar-drone  yang  perlu diidentifikasi  dan  diatasi  sehingga  akurasi  deteksi  dapat  dipertahankan.  Adanya  respons doppler akibat variasi ketinggian terbang drone yang tidak diakomodasi pada metode reduksi clutter  pada  sistem  radar  konvensional  sebelumnya.  Kajian  simulasi  dan  eksperimen laboratorium untuk mengamati lebih rinci pengaruh gerakan mikro pada radar saat melakukan pendeteksian tanda vital pernapasan telah dilakukan dan metode untuk mengurangi clutter dinamis karena fluktuasi ketinggian radar diusulkan dengan kombinasi proses pemfilteran yang sederhana.  Konsep  terperinci  tentang  metode  usulan,  konsep  eksperimen  dan  hasil  yang ditunjukkan  oleh  metode  usulan  dalam  mengatasi  ketidakakuratan  deteksi  tanda  vital pernapasan dengan sistem radar-drone dibahas pada bagian-bagian selanjutnya.

## 2. METODOLOGI
Pada bagian ini dijelaskan model pengaruh perubahan ketinggan radar saat dimuat pada drone yang direpresentasikan dengan adanya fasa yang berubah terhadap waktu yang muncul pada sinyal radar. Kajian simulasi dan eksperimen laboratorium dilakukan untuk mengamati perilaku gelombang radar dengan adanya pengaruh gerakan radar dari waktu ke waktu. Penjelasan tentang  sistem  radar Frequency  Modulated  Continuous  Wave  (FMCW)  dibahas  untuk memberikan  gambaran  konsep  deteksi  yang  digunakan.  Kemudian,  pemodelan  pengaruh ketinggian drone  terhadap  sinyal  radar  diformulasikan  dengan  menambahkan  faktor  fasa berubah waktu yang polanya sama dengan fluktuasi ketinggian drone. Berdasarkan formulasi persamaan sinyal radar yang diperoleh, maka dikembangkan model simulasi komputer untuk mengamati  pengaruh  fluktuasi  ketinggian  terhadap  keluaran  sinyal  radar.  Hasil  simulasi kemudian menjadi acuan dalam mengembangkan metode yang digunakan untuk mereduksi clutter  dinamis  yang  dihasilkan oleh  fluktuasi tesebut.  Data fluktuasi  ketinggian  drone  saat terbang dapat digunakan untuk estimasi fluktuasi jarak radar terhadap target. Berdasarkan pertimbangan  tersebut. Model  atau drone  dilengkapi  dengan  sistem  pendeteksian  fluktuasi ketinggian.  Pada  kondisi  aktual,  radar  dilengkapi  dengan  sensor altitude  seperti,  lidar, barometer  atau  penerima Global  Positioning  System  (GPS).  Pada  eksperimen  laboratorium sensor ultrasonic ditambahkan untuk mengestimasi fluktuasi jarak radar terhadap target.

## 2.1 Radar FMCW untuk Deteksi Tanda Vital Pernafasan
Sistem radar FMCW pada umumnya (Jannah, dkk, 2021) dapat diilustrasikan pada Gambar 1. Radar FMCW bekerja dengan cara memancarkan gelombang elektromagnetik secara terus menerus  yang  dihasilkan  dengan  memodulasi  frekuensi  sinyal  sinusoidal  dengan  sinyal sawtooth. Informasi jarak target dapat diperoleh dengan mendeteksi spektrum puncak dari keluaran low  pass  filter  yang  disebut  beat  frequency.  Konsep  deteksi  pernafasan  dengan menggunakan  radar  pada  prinsipnya  adalah  deteksi  pola  gerakan  mikro  pada  tubuh  yang dihasilkan saat tubuh menarik dan menghembuskan nafas. Ketika gelombang radar mengenai dinding  dada  atau  perut  maka  gerakan  kecil  pada  dinding  dada  yang  berkaitan  dengan aktivitas pernapasan maka menghasilkan pergeseran fasa berubah waktu pada sinyal pantul radar.  Pergeseran fasa berubah waktu memiliki pola yang serupa dengan gerak dada saat menghirup dan menghembuskan napas secara bergantian. Ketika pergeseran fasa berubah waktu tersebut dapat diekstrak dari gelombang radar, maka pola pernapasan potensial dapat diestimasi.
Konsep  deteksi  tanda  vital  pernafasan  dengan  radar  ditunjukkan  pada  Gambar  1.  Konsep teoritik  metode  pendeteksian  tanda  vital  pernafasan  dengan  beberapa  pendekatan  telah dibahas  pada  beberapa  penelitian  sebelumnya (Pramudita,  dkk,  2020)  (Pramudita  & Suratman, 2021) (Pramudita, dkk, 2022 ). Namun permasalahan clutter dinamis belum dibahas pada penelitian penelitian tersebut. Saat sistem radar dipasang pada drone yang akan membawa radar pada lokasi-lokasi pencarian, maka fluktuasi ketinggian drone saat terbang ataupun hovering akan menimbulkan respons doppler baru yang memungkinkan menggangu hasil  deteksi. Elaborasi  parameter  fluktuasi  ketinggian drone  pada  persamaan  sinyal  radar, selanjutnya dibahas pada 2.2.
Gambar 1. Komponen Sistem FMCW dan Deteksi Tanda Vital Pernafasan

## Gambar 2. Metode Usulan untuk Reduksi Clutter Dinamis
Metode usulan ditunjukkan pada Gambar 2 dan merupakan bagian dari post processing radar yang bertujuan untuk memperoleh data estimasi pola atau tanda pernapasan dari target.
a. Pada  bagian  pertama  adalah  proses  deteksi  puncak  spektrum  dari  keluaran  LPF dengan  melakukan  perhitungan Fast  Fourier  Transform  (FFT)  terlebih  dahulu.
Puncak spektrum akan didominasi oleh pantulan penghalang (material reruntuhan). Langkah selanjutnya adalah menggunakan hasil deteksi puncak spektrum tersebut untuk mengeliminasi seluruh spektrum puncak dan sebelumnya.
b. Bagian  kedua  adalah  mendeteksi  komponen  frekuensi  yang  memiliki  variasi  fasa paling besar. Bagian ini dimulai dengan menghitung varian dari setiap runtun fasa yang diamati pada hasil FFT di dalam rentang Region Of Interest (ROI). Rentang ROI ditentukan berdasarkan kedalaman jelajah deteksi. Dalam hal ini menyesuaikan dengan  tingkat  penetrasi  gelombang  radar. Bandpass  filter  digunakan  untuk membatasi  luaran  deteksi  fasa  sehingga  hanya  mempertimbangkan  variasi  pada rentang  laju  pernapasan  manusia  antara  0.15  hingga  1  Hz.  Proses unwraping dilakukan untuk mengoreksi perubahan fasa di luar rentang 2 𝜋 . Secara rinci proses unwraping dapat ditinjau pada (Pramudita, dkk, 2022).
c. Bagian ketiga adalah proses FFT untuk hasil deteksi fasa dan hasil deteksi fluktuasi ketinggian  radar  dari  sensor  jarak  ultrasonik.  Proses  FFT  diikuti  dengan pendeteksian  puncak  spektrumnya.  Kemudian  keduanya  dibandingkan  pada komparator.
d. Proses  penentuan  hasil  deteksi  akhir  adalah  membandingkan  lokasi  puncak spektrum  hasil  deteksi  fasa  dan  dari  hasil  deteksi  fluktuasi  ketinggian  dengan terlebih  dahulu  dilakukan  penghilangan  nilai  DC.  Hasil  pembandingan  akan menentukan pemilihan proses pemfilteran sinyal akhir akan menggunakan LPF atau HPF. Dengan aturan sebagai (1) dengan 𝐻 (𝑡) , 𝐻 (𝑡) , 𝑆 (𝑡) berturut turut adalah  respons  filter  LPF,  HPF  yang  digunakan  pada  proses  pemisahan clutter dinamis di mana frekuensi cut-off ditentukan oleh letak puncak spektrum fluktuasi ketinggian  radar.  Variabel  r  dan  u  merupakan  titik  frekuensi  yang  menjadi  letak puncak  spektrum  dari  keluaran  detektor  fasa  dan  keluaran  sensor  fluktuasi ketinggian.
𝑆 (𝑡) = 𝐻 (𝑡) ∗ 𝑆 (𝑡), 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑟 < 𝑢 𝐻 (𝑡) ∗ 𝑆 (𝑡), 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑟 > 𝑢 𝐻 (𝑡) ∗ 𝑆 (𝑡), 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑟 = 𝑢 (1)
Posisi berbaring (terlentang, tengkurap atau miring) target memberikan pengaruh pada besar amplitude pergeseran kecil yang terdeteksi oleh radar, namun demikian pola pernafasan tidak signifikan dipengaruhi oleh posisi berbaring. Hasil telah dilaporkan pada penelitian sebelumnya (Pramudita, dkk, 2022) sehingga hal ini akan menjadi referensi dalam menentukan daya pancar yang diperlukan untuk dapat mencakup variasi amplitude akibat kondisi tersebut. Pada paper ini lebih difokuskan pada permasalahan clutter dinamis yang diakibatkan oleh variasi ketinggian drone  saat  membawa  radar,  di  mana  kejadiannya  dapat  dianggap  tidak  gayut terhadap posisi berbaring target.

## 2.2  Pengaruh Ketinggian Drone
Jika 𝑋 (𝑡) didefinisikan sebagai sinyal yang ditransmisikan pada ujung pemancar sistem radar FMCW maka sinyal tersebut ditulis sebagai Persamaan (2).
𝑋 (𝑡) = 𝐴 cos ( 2π𝑓 + 2𝜋 ∆ 𝑡) (2)
𝐴 adalah amplitudo sinyal dan 𝑓 adalah frekuensi minimum sinyal FMCW. Sedangkan t, ∆ ,
𝑇 masing-masing  sebagai  waktu, bandwidth,  dan  periode  chirp.  Pada  FMCW,  sinyal  chirp dihasilkan dengan memodulasi osilator pengatur tegangan dengan keluaran ramp generator. Sinyal  yang  diterima  dapat  dituliskan  pada  persamaan  (3)  dengan 𝐴 , ∆ merupakan
amplitudo sinyal dan total delay yang berkaitan dengan propagasi sinyal radar. Dalam deteksi tanda vital pernapasan menggunakan radar, ∆ terdiri dari ∆ yang mewakili jarak target ke radar dan ∆ (𝑡) sebagai perpindahan kecil yang bervariasi terhadap waktu terkait dengan aktivitas pernapasan. Selanjutnya pada kasus radar drone ∆ juga dipengaruhi oleh fluktuasi ketinggian drone ( ∆ (𝑡) ) seperti yang diungkapkan pada Persamaan (4).
𝑋 (𝑡) = 𝐴 cos (2π 𝑓 + ∆ ( ∆ ) (𝑡 − ∆ )) (3)
∆ = ∆ + ∆ (𝑡) + ∆ (𝑡) (4)
Gambar 3. Ilustrasi Pendeteksian Tanda Vital menggunakan Radar-Drone Data  tanda  vital  dapat  diperoleh  dari ∆ .  Setelah  deteksi  sinyal beat,  jarak  target  dapat diperkirakan dari ∆ (Wang, 2015) dan dengan menerapkan deteksi fasa, data tanda vital dapat diperoleh. Gambar 3 mengilustrasikan pendeteksian korban hidup di bawah reruntuhan menggunakan radar-drone.  Saat  drone  membawa  radar, fluktuasi  ketinggian  drone  selama penerbangan juga akan muncul di keluaran detektor fasa. Data ini berpotensi mengganggu sinyal tanda vital. Informasi tentang gangguan ini penting dalam mengembangkan metode untuk memitigasi efek fluktuasi ketinggian drone terhadap kinerja deteksi radar-drone.

## 2.3  Studi Simulasi
Berdasarkan pendekatan teoritis, simulasi komputer dilakukan untuk studi lebih lanjut. Fungsi noise  sinusoidal  dijabarkan  sebagai  fluktuasi  ketinggian  drone,  kemudian  simulasi  deteksi tanda  vital  pernapasan dilakukan  berdasarkan  sinyal  FMCW  terpantul  yang  telah  dilakukan pradeteksi.  FFT  diterapkan  pada  keluaran  LPF  untuk  mendapatkan beat  frequency  yang digunakan untuk menentukan jarak antara drone dan target. Dengan asumsi ketinggian drone tercatat selama penerbangan, maka data fluktuasi ketinggian tersedia dan dapat digunakan untuk mengoreksi hasil deteksi fasa.
Gambar 4, 5 dan 6 menunjukkan hasil simulasi untuk fluktuasi drone yang berbeda. Hasilnya direpresentasikan dalam domain waktu dan frekuensi. Hasilnya menunjukkan bahwa fluktuasi ketinggian drone  sangat  mempengaruhi  keluaran  deteksi  fasa.  Tanpa  koreksi,  tanda-tanda vital  pernapasan  tidak muncul  pada  keluaran  deteksi  fasa.  Data  fluktuasi  ketinggian drone yang direkam selama penerbangan dapat digunakan untuk mengurangi pengaruhnya terhadap hasil deteksi tanda vital. Itu bisa dilihat pada Gambar 4 bahwa data tanda vital tampak lebih
jelas setelah dikurangi keluaran deteksi fasa dengan data fluktuasi ketinggian drone. Untuk penelitian  lebih  lanjut,  perlu  dikembangkan  mekanisme  menghilangkan  efek drone  dengan mengelaborasi data ketinggian drone. Gambar 4 menunjukkan kejadian fluktuasi ketinggian radar  yang  menyebabkan  adanya  respons  doppler  yang  lebih  tinggi  dibanding  dengan  laju pernapasan. Jika tidak dilakukan perbaikan maka proses deteksi puncak akan menyebabkan ketidakakuratan  dalam  ekstraksi  dapat  fasa  yang  bersesuaian.  Gambar  5  menunjukkan kejadian  jika  respons  doppler  dari  fluktuasi  ketinggian  berada  pada  frekuensi  lebih  rendah dibanding tanda vital pernapasan. Sedangkan pada Gambar 6 ditunjukkan kejadian di mana respons  doppler  dari  fluktuasi  ketinggian  memiliki  frekuensi  yang  sama dengan  tanda  vital pernapasan.  Proses  identifikasi  puncak  spektrum  frekuensi  dari  respon  doppler  yang bersumber dari fluktuasi ketinggian radar dapat digunakan sebagai acuan proses pemfilteran dalam menekan level clutter sehingga hasil deteksi menjadi lebih akurat.
Hasil  simulasi  menunjukkan  bahwa filtering  atau  subtraksi  dapat  digunakan  untuk menghilangkan  pengaruh  fluktuasi  ketinggian drone  terhadap  pendeteksian  tanda  vital pernapasan.  Jika  frekuensi  fluktuasi  berbeda  dengan  tanda-tanda  vital,  pemfilteran  akan memberikan konstribusi yang optimal. Namun pada kondisi di mana frekuensinya sama, proses pengurangan juga dapat dilakukan untuk menekan clutter dinamisnya.
(a) (b)
Gambar 4. Hasil Simulasi Deteksi Tanda Vital Pernapasan dengan Laju 5 Kali per Menit untuk Fluktuasi Frekuensi pada Kawasan Waktu dan Frekuensi. (a) Kawasan Waktu dan (b) Kawasan Frekuensi
(a) (b)
Gambar 5. Hasil Simulasi Deteksi Tanda Vital Pernapasan dengan Laju 20 Kali per Menit untuk Fluktuasi Frekuensi pada Kawasan Waktu dan Frekuensi. (a) Kawasan Waktu dan (b) Kawasan Frekuensi
A lti tu d e ( m ) 0 0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5 4 4.5 5 Frequency (MHz) 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 1.2 1.4 1.6 A m p lit u d e o f F F T Fasa setelah FFT Before Correction After Correction 0 10 20 30 40 50 60 Time (s) -0.02 -0.015 -0.01 -0.005 0 0.005 0.01 0.015 0.02 A lti tu d e (m ) Fasa 2 Before Correction After Correction Original Data 0 0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5 4 4.5 5 Frequency (MHz) 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 1.2 1.4 1.6 1.8 A m p lit u de o f F F T Fasa setelah FFT 2 Before Correction After Correction
(a)
(b)
Gambar 6. Hasil Simulasi Deteksi Tanda Vital Pernapasan dengan Laju 25 Kali per Menit untuk Fluktuasi Frekuensi pada Kawasan Waktu dan Frekuensi. (a) Kawasan Waktu dan (b) Kawasan Frekuensi

## 3. PENGUJIAN DAN ANALISIS

## 3.1 Eksperimen Laboratorium
Gerakan kecil pada dada dapat mewakili tanda-tanda vital pernapasan saat bernapas. Doppler akan muncul ketika jarak antara target dan radar bervariasi terhadap waktu. Pergerakan target dan/atau  radar  dapat  menyebabkan  jarak  target  berubah-ubah  terhadap  waktu.  Radar ditempatkan pada drone dapat menyebabkan pergerakan radar tambahan. Model percobaan laboratorium dibangun untuk studi lebih lanjut. Gambar 7 menunjukkan model laboratorium eksperimental  yang  digunakan  untuk  mengamati  pengaruh  fluktuasi  ketinggian drone terhadap hasil deteksi. Modul radar dari uRAD dengan frekuensi 24 GHz, bandwidth 240 MHz, periode chirp  2.5  s,  dan  frekuensi  sampling  200  KHz  digunakan  dalam  percobaan.  Radar ditempatkan  pada  kayu  horizontal  di  atas  target.  Sensor  ultrasonik  juga  ditempatkan  pada kayu horizontal untuk mencatat fluktuasi ketinggian. Fluktuasi ketinggian dihasilkan dengan menggerakkan kayu. Pada sistem drone sebenarnya, fluktuasi ketinggian dapat diperoleh dari sensor altimeter seperti lidar atau barometer.
Gambar 7. Model Eksperimental Deteksi Tanda Vital dengan Ketinggan yang Berfluktuasi
0 10 20 30 40 50 60 Time (s) -0.025 -0.02 -0.015 -0.01 -0.005 0 0.005 0.01 0.015 0.02 0.025 A lti tu de ( m ) Fasa Before Correction After Correction Original data 0 0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5 4 4.5 5 Frequency (MHz) 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 1.2 1.4 1.6 1.8 2 A m p lit u d e o f F F T Fasa setelah FFT Before Correction After Correction

## Gambar 8. Diagram Alir Pengolahan Data Radar dan Data Ultrasonik
Gambar 8  menampilkan  alur pengolahan  data  radar  dan dan  sensor  ultrasonik. Data  radar dalam bentuk hasil pendeteksian fasa dan diikuti dengan proses unwraping kemudian difilter menggunakan  filter bandpass  Butterworth  dan  kemudian  melewati  proses  FFT  untuk mengubahnya menjadi kawasan frekuensi untuk dapat dideteksi lokasi puncak spektrumnya pada detektor puncak. Data ultrasonik juga difilter menggunakan filter high-pass Butterworth untuk mewakili proses elimansi komponen DC dan kemudian diterapkan FFT.  Hasil deteksi puncak  spektrum  dari  radar  dan  sensor  fluktuasi  ketinggian  akan  dibandingkan  letak frekuensinya pada komparator dan digunakan sebagai acuan dalam memilih pemfilteran akhir menggunakan  LPF  atau  HPF.  Gambar  9.b  menampilkan  tanda  vital  pernapasan  setelah fluktuasi  ketinggian drone  dihilangkan.  Metode  usulan  berhasil  mereduksi  clutter  dinamis akibat  fluktuasi  ketiggian  radar.  Hasil  akhir  menunjukkan  bahwa  sistem  usulan  berhasil mendeteksi laju pernapasan target secara lebih akurat. Jumlah puncak dan lembah pada hasil deteksi memiliki kesamaan jumlah dengan pola pernapasan target. Gambar 10, menunjukkan hasil pada sampel percobaan yang lain dan hasilnya menunjukkan kemampuan dari metode usulan dalam menekan clutter dinamis dan memperbaiki hasil deteksi.
(a) (b) Gambar 9. Hasil Eksperimen untuk Laju Pernapasan 11 Kali per Menit. (a) Data Kawasan
Frekuensi dari Keluaran Unwraping dan Sensor Ultrasonik dan (b) Hasil Akhir Deteksi Tanda Vital Pernapasan 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 Frequency 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1 N or m al iz e A bs ol ut e V al ue o f F F T FFT radar dan ultrasonik normalisasi Radar Ultrasonic D at a V al ue D iff er en t
(a)
(b)
Gambar 10. Hasil Eksperimen untuk Laju Pernapasan 10 Kali per Menit. (a) Data Kawasan Frekuensi dari Keluaran Unwraping dan Sensor Ultrasonik dan (b) Hasil Akhir Deteksi Tanda Vital Pernapasan
Hasil  simulasi  pada  Gambar  4,  5  dan  6  serta  hasil  pengukuran  pada  Gambar  9,  10 menunjukkan bahwa metode usulan dengan proses seleksi pemfilteran lolos atas atau bawah mampu mengeliminasi clutter dinamis yang menyertai sinyal radar. Hasil deteksi tanda vital pernafasan yang diamati dari laju pernafasan (jumlah pernafasan per menit) menjadi lebih tepat untuk dideteksi. Satu siklus pernafasan diwakili oleh menghirup dan menghembuskan nafas yang diwakili oleh pasangan puncak positif dan puncak negatif yang berurutan. Misal pada Gambar 4 menunjukkan hasil deteksi untuk pernafasan dengan laju lima kali per menit. Ketika tanpa koreksi, maka clutter dinamis akan menyebabkan hasil deteksi puncak pada dua puluh kali permenit. Metode usulan berhasil mengoreksi hasil deteksi seperti ditunjukkan juga pada pada Gambar 4.b di mana puncak dominan pada laju 0.082 Hz (lima kali per menit).
Hasil  pengukuran  pada  Gambar  10  juga  menunjukkan  keberhasilan  metode  usulan  dalam mengatasi masalah clutter dinamis. Tanpa koreksi maka hasil yang terdeteksi adalah 67 kali per menit sedangkan hasil koreksi diperoleh hasil deteksi sepuluh kali per menit, di mana hasil sesuai dengan jumlah aktual pernafasan dari target. Pada hasil lain seperti Gambar 9, jumlah aktual pernafasan dari target sebesar sebelas kali per menit terdeteksi pada 41 tanpa proses koreksi dan diperoleh tiga belas kali per menit dengan koreksi menggunakan metode usulan. Terdapat  perbedaan  hasil  dengan  kondisi  aktual  namun  hasil  koreksi  lebih  mendekati  nilai aktual dibanding tanpa koreksi. Tabel 1 menunjukkan perbandingan hasil eksperimen tanpa melibatkan metode usulan dan dengan melibatkan metode usulan sebagai koreksi hasil deteksi laju  pernafasan.  Nampak  bahwa  penerapan  metode  usulan  dapat  memingkatkan  akurasi pendeteksian laju pernafasan. Kesahalan rata-rata hasil deteksi laju pernafasan dapat ditekan hingga 1.4 kali per menit.
Tabel 1. Hasil eksperimen pada beberapa objek dengan laju pernafasan yang berbeda.
Laju pernafasan aktual (Pernafasan/menit) Sebelum Koreksi Setelah Koreksi 9 77 11 10 67 10 11 41 13 15 73 14 20 64 22
0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 Frequency 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1 N or m al iz e A bs ol ut e V al ue o f F F T FFT radar dan ultrasonik normalisasi Radar Ultrasonic D at a V al ue D iff er en t

## Gambar 11. Hasil Observasi Sifat Fluktuasi Ketinggan Saat Hovering
Observasi pada sifat natural drone juga telah dilakukan secara terpisah untuk mengetahui sifat fluktuasi  ketinggiannya  saat  terbang  pada  kendali  elevasi konstan. Hasil observasi  menjadi data  penting  sebagai  pengetahuan  awal  terhadap  karakteristik drone  yang  nantinya  dapat dimanfaatkan  untuk  mengembangkan  teknik  yang  lebih  relevan  dan  sederhana.  Hasil observasi terhadap sifat natural fluktuasi ketinggian drone saat dikendalikan terbang dengan ketinggian konstran ditunjukkan pada Gambar 11. Frekuensi doppler yang terukur berdasarkan fluktuasi tersebut dengan frekuensi lebih rendah dibanding variasi fasa akibat target, sehingga hasil ini dapat menjadi acuan bahwa penggunaan filter HPF lebih relevan dan jika pemrosesan ditetapkan  hanya  dengan  satu  jenis  filter  maka  proses  komparasi,  perhitungan  FFT  serta deteksi puncak dapat eliminasi pada pemrosesan.

## 4. KESIMPULAN
Metode untuk mengurangi pengaruh clutter dinamis yang disebabkan oleh fluktuasi ketinggian radar saat mendeteksi tanda vital telah diusulkan dan dikaji konsep ilmiah serta eksperimen laboratoriumnya. Setelah melakukan pengujian dan analisis dari hasil kegiatan simulasi dan pengujian  laboratorium,  maka  metode  reduksi clutter  dinamis  pada  sistem  radar-drone pendeteksi  tanda  vital  untuk  pencarian  korban  merupakan  bagian post  processing  yang penting  untuk  mendeteksi  dengan  lebih  akurat.    Fluktuasi  ketinggian drone  sangat mempengaruhi  keluaran  deteksi  fase  radar  yang  ditunjukan  oleh  hasil  simulasi  ataupun eksperimen  laboratorium.  Untuk  menghilangkan fluktuasi  ketinggian drone,  maka  elaborasi data sensor altimeter dapat digunakan untuk mengekstraksi respons doppler yang muncul dari fluktuasi  ketinggian  radar.  Proses  identifikasi  frekuensi  dari  respons  doppler  tanda  vital pernapasan dan dari fluktuasi ketinggian radar digunakan untuk mengeliminasi clutter dinamis dengan  menerapkan  pemfilteran.  Hasil  komparasi  letak  frekuensi  kedua  sinyal  kemudian menjadi acuan dalam memilih jenis filter yang digunakan dalam pemfilteran akhir dari sinyal fasa  yang  telah  dilakukan unwrapping.  Hasil  menunjukkan  bahwa  metode  memiliki kemampuan  dalam  mengoreksi  hasil  deteksi  sehingga  deteksi  laju  pernapasan  dari  target menjadi lebih akurat.

## DAFTAR RUJUKAN
Almeida, D.R.A dkk. (2019). Monitoring the Structure of Forest Restoration Plantations with a
Drone-Lidar  System. International  Journal  of  Applied  Earth  Observation  and Geoinformation, 79, 192–198, DOI: 10.1016/j.jag.2019.03.014.
Ambarini, R, A. A. Pramudita, & E. Ali. (2018). Single-Tone Doppler Radar System for Human Respiratory Monitoring. Proceeding of EECSI.
Gennarelli, G, G. Ludeno, F. Soldovieri. (2016). Real-Time Through-Wall Situation Awareness
Using a Microwave Doppler Radar Sensor, Remote Sensors, 8(8), 621.
Goian,  A,  R.  Ashour,  U.  Ahmad,  T.  Taha,  N.  Almoosa,  L.  Seneviratne.  (2019).  Victim
Localization  in  USAR  Scenario  Exploiting  Multi-Layer  Mapping  Structure. Remote Sensing, 11(22), 2704.
Ivanovs, A, A. Nikitenko, M. Di Castro, T. Torims, A. Masi & M.Ferre. (2019). Multisensor Low- Cost System for Real Time Human Detection and Remote Respiration Monitoring. IEEE International  Conference  on  Robotic  Computing  (IRC),  (pp.  254-257),  DOI: 10.1109/IRC.2019.00047.
Jannah, S, A. A. Pramudita, & F. Y. Suratman. (2021). Experiment of FMCW Radar for Small Displacement  Detection  using  VNA. International  Conference  on  Radar,  Antenna,
Microwave, Electronics, and Telecommunications (ICRAMET), (pp. 1–6).
Liang, B, Y. Jin, D. Yang, D. Zhao & Y. Zhang. (2018). An Accelerated Algorithm for Detecting
Micro-Moving Objects of Radar Life Detector of Smart Campus Based on Block Data Analysis. IEEE Access, 6, 57994 – 58003, DOI: 10.1109/ACCESS.2018.2872967.
Li, Z, dkk. (2018). Detection of People Trapped under the Ruins Using Dual-frequency IR-UWB
Radar. 15th European Radar Conference (EuRAD), (pp. 83-86),
DOI:10.23919/EuRAD.2018.8546530.
Pramudita, dkk. (2022). Radar System for Detecting Respiration Vital Sign of Live Victim Behind the Wall. IEEE Sensors Journal, 22(15), DOI: 10.1109/JSEN.2022.3188165.
Pramudita,  &  F.  Y.  Suratman.  (2021).  Low-Power  Radar  System  for  Noncontact  Human
Respiration Sensor. IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, 70, 1- 15, DOI: 10.1109/TIM.2021.3087839.
Pramudita, F. Suratman, D. Arseno. (2020). Modified FMCW system for non-contact sensing of  human  respiration. Journal  of  Medical  Engineering  and  Technology,  44,  1-11,
DOI:10.1080/03091902.2020.1753835.
Ridhia, F., A. A. Pramudita, & Y. Wahyu. (2022). Pengaruh Dinding Penghalang pada Deteksi Tanda Vital Pernapasan dengan Through Wall Radar. Jurnal Nasional Teknik Elektro dan Teknologi Informasi, DOI: 10.22146/jnteti.v11i4.4349.
Wakabayashi, M, H. G. Okuno, & M. Kumon. (2020). Multiple Sound Source Position Estimation by Drone Audition Based on Data Association Between Sound Source Localization and
Identification. IEEE Robot Autom Lett, 5(2), 782–789. DOI:
10.1109/LRA.2020.2965417.
Wang, S dkk. (2015).  A Novel Ultra-Wideband 80 GHz FMCW Radar System for Contactless Monitoring  of  Vital  Signs. IEEE Engineering  in  Medicine  and  Biology  Society,  4978– 4981. DOI: 10.1109/EMBC.2015.7319509.
Yan, J dkk. (2018). Vital-SAR-Imaging With a Drone-Based Hybrid Radar System. IEEE Trans
Microw Theory Tech, 66(12), 5852–5862, DOI: 10.1109/TMTT.2018.2874268.
Yang, D, dkk. (2021). The Overview of Human Localization and Vital Sign Signal Measurement
Using Handheld IRUWB Through-Wall Radar. Sensors,  21(2),  402,
DOI:10.3390/s21020402.
Yamazaki, Y, M. Tamaki, C. Premachandra, C. J. Perera, S. Sumathipala & B. H. Sudantha.
(2019).  Victim  Detection  Using  UAV  with  On-board  Voice  Recognition  System. IEEE International  Conference  on  Robotic  Computing  (IRC),  (pp.  555-559),  DOI: 10.1109/IRC.2019.00114.
Zhang, D, S. Sessa, R. Kasai, S. Cosentino, C. Giacomo, Y. Mochida, H. Yamada, M. Guarnieri,
A. Takanishi. (2018). Evaluation of a Sensor System for Detecting Humans Trapped under Rubble: A Pilot Study. Sensors, 18(3), 852.