Un peu comme pour le principe de fonctionnement de l’imagerie LiDAR, les ondes sub-terahertz sont réfléchies par les objets et les signaux renvoyés peuvent ensuite être détectés et traités pour la détection et la cartographie d’objets. La différence étant que les longueurs d'ondes inférieures au térahertz (entre les rayonnements micro-ondes et infrarouges) peuvent être facilement détectées à travers des nuages de brouillard et de poussière, alors que de telles conditions dispersent le signal infrarouge émis par les LiDARs.
Dans un article intitulé « Un réseau de récepteurs hétérodynes de 32 GHz à 240 GHz en CMOS 65 nm avec Array-Wide Phase Locking », publié dans le journal IEEE Journal of Solid-State Circuits, les chercheurs rapportent l'intégration de deux systèmes récepteurs hétérodynes 4x4 bloqués en phase dans une zone de la puce de 1,2 mm², permettant le pilotage simultané de deux faisceaux indépendants, ce qui offre une amélioration très sensible de la sensibilité pour la détection sensible à la phase.
"Une grande motivation pour ce travail est d'avoir de meilleurs "yeux électriques" pour les véhicules autonomes et les drones", a expliqué le co-auteur Ruonan Han, professeur agrégé en génie électrique et en informatique et directeur du groupe Terahertz Integrated Electronics au sein du MIT Microsystems. Laboratoires de technologie (MTL). « Nos capteurs sub-terahertz sur puce, à faible coût, joueront un rôle complémentaire à LiDAR dans les environnements difficiles ».
La clé de la conception réside dans ce que les chercheurs appellent la "décentralisation". Dans cette conception, un seul pixel, appelé pixel "hétérodyne", génère le battement de fréquence (différence de fréquence entre deux signaux sous-térahertz entrants) et l’oscillateur local , un signal électrique qui modifie la fréquence d'une fréquence d'entrée. Ce processus de « mixage en ava l» produit un signal dans la plage des mégahertz, qui peut être facilement interprété par un processeur en bande de base.
Le signal de sortie peut être utilisé pour calculer la distance des objets, de la même manière que la technologie LiDAR calcule le temps nécessaire au laser pour frapper un objet et rebondir. De plus, la combinaison des signaux de sortie d'une matrice de pixels et l'orientation des pixels dans une certaine direction peuvent permettre d'obtenir des images haute résolution d'une scène. Cela permet non seulement la détection, mais également la reconnaissance d'objets, ce qui est essentiel pour les véhicules autonomes et les robots.
Article rédigé par Georges Simmonds pour RT Flash
