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Data format » History » Version 17

Anonymous, 03/05/2020 04:00 PM

1 16 Anonymous
h1. Lecture des données du radar PoSAR-X
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3 17 Anonymous
h2. Archive 2019_07_12_14_12_21
4 16 Anonymous
5 17 Anonymous
L'achive 2019_07_12_14_12_21 contient les fichiers préfixés "record" enregistré le 12 juillet 2019 lors de la première campagne de mise au point du radar PoSAR-X sur la zone aviation de Monterfil.
6 16 Anonymous
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* Chaque fichier préfixé "record" contient des données temporelles échantillonnées à 20MHz pendant une seconde, tous les fichiers sont contigus
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* Chaque échantillon est enregistré au format uint16
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* Le signal RF est un signal triangulaire continu, une rampe montante de 500us suivie d'une rampe descendante de 500us
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* Chaque fichier commence par le signal reçu pendant une rampe montante
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Pour le traitement, je n'ai considéré pour l'instant que les rampes montantes
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h2. Procédure
15 1 Anonymous
16 14 Anonymous
La fonction de lecture d'un fichier de données est la suivante:
17 3 Anonymous
18 1 Anonymous
<pre><code class="python">
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def readFileADLINKCh0( filename, samplesPerFile, timeSerie_A ):
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    fd = open(filename,'rb')
21
    
22
    dum = np.fromfile(fd, dtype = np.uint16)
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    timeSerie_A[:] = dum[:]
25
    
26
    fd.close()
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</code></pre>
28 3 Anonymous
29 11 Anonymous
On fait une boucle pour lire tous les fichiers et créer une matrice contenant une ligne par fichier:
30 1 Anonymous
31
<pre><code class="python">
32 9 Anonymous
firstFile = 0
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nbFiles = 59
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lastFile = firstFile + nbFiles - 1
35 1 Anonymous
firstBuffer = firstFile * buffersPerFile
36 11 Anonymous
lastBuffer = (nbFiles-1) * buffersPerFile + firstBuffer
37 9 Anonymous
38 8 Anonymous
scalingFactor = 2 / 65535 
39 1 Anonymous
offset = -32768
40 10 Anonymous
41 1 Anonymous
timeSerie_A = np.zeros( samplesPerFile )
42 4 Anonymous
adc_A = np.zeros( (nbFiles, samplesPerFile) )
43 11 Anonymous
44 1 Anonymous
for k in range( nbFiles ):
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    # read the data
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    nb = str( int( k * buffersPerFile + firstBuffer) )
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    filename = data_dir + "/record" + nb + ".bin"
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    readFileADLINKCh0( filename, samplesPerFile, timeSerie_A )
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    print("k = {}, block = {} / {}".format(k, nb, lastBuffer))
52
    
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    adc_A[ k, : ] = (timeSerie_A + offset) * scalingFactor
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</code></pre>
55 2 Anonymous
56 15 Anonymous
Les données étant lues, on remet en forme la matrice, une ligne par période de signal:
57 1 Anonymous
58 2 Anonymous
<pre><code class="python">
59 1 Anonymous
A_reshaped = adc_A.reshape(nbFiles * rampsPerFile, samplesPerRamp)
60 15 Anonymous
</code></pre>
61 1 Anonymous
62 15 Anonymous
Ensuite, on ne garde que la partie du signal correspondant aux rampes montantes:
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64
<pre><code class="python">
65 12 Anonymous
samplesPerDownRamp = int(samplesPerRamp/2)
66 11 Anonymous
A_rampUp = A_reshaped[:, 0:samplesPerDownRamp]
67 1 Anonymous
</code></pre>
68 15 Anonymous
69 5 Anonymous
70 13 Anonymous
On obtient ainsi une matrice contenant toutes les rampes montantes.
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72 7 Anonymous
*Note:* dans l'exemple *2019_07_12_14_12_21*, les paramètres sont les suivants:
73 5 Anonymous
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<pre><code class="xml">
75
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
76
<posarmc version="2.0">
77
    <posarV2>
78
        <rampsPerBuffer value="500" units="-"/>
79
        <bufferSize value="20000000" units="byte"/>
80
        <buffersPerFile value="2" units="byte"/>
81
        <rampsPerFile value="1000" units="-"/>
82
        <fileSize value="4e+7" units="byte"/>
83
        <samplingFrequency value="2e+7" units="Hz"/>
84
        <samplesPerRamp value="20000" units="-"/>
85
        <skipNSamples value="0" units="-"/>
86
        <rampPeriod value="1000" units="-"/>
87
        <startFrequency value="9800" units="-"/>
88
        <stopFrequency value="10100" units="-"/>
89
    </posarV2>
90
</posarmc>
91
</code></pre>