📑 تقييم مشروع: OFDM-based ISAC System

الموضوع: تكامل الاستشعار والاتصالات (Integrated Sensing and Communication) الحالة: تمت المناقشة - تقدير امتياز 🎓

⚙️ المواصفات الفنية (Metadata)

الخوارزمية: OFDM Passive Radar.
نطاق العمل: ISM Band (2.4 GHz).
الأدوات المستخدمة: Python (NumPy, Matplotlib, FFT).
الهدف الأساسي: التحقق من خط معالجة الإشارات الرقمية (DSP Pipeline) لتقدير المسافة والسرعة.

🚀 ملخص سلسلة المعالجة (DSP Pipeline)

يتبع المشروع تسلسلاً هندسيًا رصينًا لمعالجة البيانات المستلمة:

Waveform Synthesis: توليد إشارة OFDM متعامدة مع إضافة Cyclic Prefix لضمان المتانة ضد التداخل.
Pulse Compression: استخدام Matched Filter لتحويل الإشارات المستلمة إلى ملف تعريف (Range Profile).
Sidelobe Suppression: تطبيق Hanning Window لتقليل التشويش الجانبي.
Clutter Suppression: استخدام مرشح MTI لإزالة الانعكاسات الثابتة وتسريب المسار المباشر.
Velocity Resolution: إجراء 2D-FFT لإنشاء خريطة (Range-Doppler).

📊 معادلات النظام الأساسية

يستخدم النظام العلاقات الفيزيائية التالية لتحويل العينات الرقمية إلى وحدات فيزيائية:

دقة المسافة (Range Resolution):
دقة السرعة (Velocity Resolution):
إزاحة دوپلر (Doppler Shift):

⚠️ التحليل النقدي والسلبيات (Critical Review)

الإنذارات الكاذبة (False Alarms)

النظام يعاني من عدد مرتفع من الكشوفات الوهمية؛ حيث سجل 110 كشفاً في بيئة خالية من الأهداف (Clear Sky).

السبب: الاعتماد على عتبة إحصائية بسيطة (Mean + 3 Std) بدلاً من خوارزمية تكيُّفية.

[!warning] مشكلة السرعة العمياء (Blind Speed) بسبب استخدام مرشح MTI (طرح النبضات)، فإن النظام يفشل في رصد:

الأهداف الثابتة تماماً.
الأهداف ذات السرعات المنخفضة جداً التي تقترب من الصفر.

[!bug] غياب الإحداثيات المكانية النظام الحالي "أعور" تقنياً؛ يمكنه تحديد المسافة والسرعة، لكنه يفتقر إلى Direction of Arrival (DoA) لتحديد زاوية الهدف.

💡 مقترحات التطوير (Future Roadmap)

استبدال العتبة الإحصائية بخوارزمية CFAR (Constant False Alarm Rate) لتقليل الإنذارات الكاذبة.
دمج معالجة المصفوفات الهوائية (Multi-antenna spatial processing) لدعم الاستشعار ثلاثي الأبعاد.
تحسين الفلترة الرقمية لتقليل تأثير تسريب المسار المباشر (Direct Path Leakage).

🔗 روابط داخلية

#SignalProcessing
#Radars
#PythonSimulations
#ISAC_Research
#hdds ملاحظة البروفيسور: المشروع ممتاز كخطوة أولى في مجال ISAC، والتنفيذ البرمجي يظهر دقة عالية في محاكاة السيناريوهات المعقدة مثل "السرب" (Swarm).