CN111033297B - 用于运行车辆的雷达系统的方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种用于运行车辆的雷达系统的方法，在车辆中设置有至少一个雷达传感器以用于探测在车辆的周围环境中的目标，执行下述步骤：‑提供至少一个二维频谱，所述二维频谱专门用于雷达传感器的探测，执行用于对目标进行目标区分的主处理，在主处理中基于所提供的至少一个二维频谱通过参数估计进行建模，从而实现对目标的探测，能够借助于互相关来实现在二维频谱中选择潜在的重叠，将在二维频谱中的要检查的峰值与在第一维度或第二维度中的峰值图案进行互相关，并且将互相关与预定义的极限值进行比较，如果互相关小于极限值，那么能够将要检查的峰值确定为多个目标的重叠。此外，本发明涉及一种用于车辆的雷达系统以及一种计算机程序产品。

Description

用于运行车辆的雷达系统的方法
技术领域
本发明涉及一种用于运行雷达系统的方法。此外，本发明涉及一种车辆雷达系统以及一种用于运行雷达系统的计算机程序产品。
背景技术
已知的是，在使用如24GHz或77GHz的频率的车辆中使用雷达传感器，以便通过快速相继的斜坡(“fast chirp”)确定所检测的目标的目标参数、即在车辆周围环境中的对象的目标参数。目标参数例如是相对速度(在对象与车辆之间)和/或间距(在对象与车辆之间)和/或方位角和/或对象的仰角。随后能够将目标列表传送给目标跟踪方法(Tracking)。
雷达传感器对于当前的汽车应用是特别重要的，如在十字路口辅助、自主紧急制动、后方交通警报等中是特别重要的。在此，可靠的目标发现和后续的准确的目标参数确定是必要的。点目标(其在系统分辨率方面的参数非常相似)在测量时通常会落入一个分辨率单元中并且被重叠。因此，个别目标参数的测量值被弄错。因此，在进一步处理之前区分这种点目标具有重要意义。
然而，用于目标区分的已知的解决方案在技术上通常是非常耗费的或不可靠的。因此，一个挑战是在限制计算耗费和所需的资源(例如存储器)的同时进行目标区分。
发明内容
因此，本发明的目的是，至少部分地克服上述缺点。尤其是，本发明的目的是，提供一种用于在雷达系统中进行目标区分的改进的可能性。
上述目的通过根据本发明的用于运行车辆的雷达系统的方法和根据本发明的用于车辆的雷达系统以及根据本发明的计算机程序产品来实现。在此，结合根据本发明的方法描述的特征和细节当然也适用于根据本发明的雷达系统以及根据本发明的计算机程序产品，并且反之亦然，使得关于本发明的各个方面的公开内容能够始终相互参考。
所述目的尤其是通过一种用于运行车辆的雷达系统的方法来实现，在所述车辆中设置有至少一个雷达传感器以用于探测车辆周围环境中的目标。
在此，尤其是规定，执行下述步骤，其中，所述步骤能够优选依次地或以任意顺序执行，并且个别步骤也能够重复地执行：
-提供至少一个二维频谱，所述二维频谱专门用于所述至少一个雷达传感器的探测，
-执行用于对目标进行目标区分的主处理，在所述主处理中基于所提供的至少一个二维频谱(尤其是通过参数估计)进行建模，从而优选实现对目标的探测。能够借助于互相关来实现在二维频谱中选择潜在的重叠，其中，将在二维频谱中的要检查的峰值与在第一维度或第二维度中的峰值图案进行互相关，并且将互相关与预定义的极限值进行比较，其中，如果互相关小于极限值，那么能够将所述要检查的峰值确定为多个目标的重叠。
这具有下述优点：也能够可靠地实现对难以分辨的目标的探测。有利地，在此，将“目标区分”理解为将在雷达传感器周围环境中在物理上彼此靠近的重叠的目标进行区分。
雷达系统的有用信号必要时可以具有两个基础频率(例如f1和f2)(例如，以f1＝50kHz和/或f2＝800Hz作为由对象的间距和速度引起的频率)，并且这两个频率优选可以独立地被考虑。这表示：这两个维度在二维频谱、尤其是2D-间距-速度频谱中是可区分的。在一个维度中，有用信号必要时可以表示为一维谐波振动的总和并且因此可以通过复指数函数建模：
Figure GDA0004082040020000031
其中，
y1D(t)：所观察到的时间信号或测量值，
n1D(t)：噪声，
x1D(t)：无噪声的时间信号
Ri：复振幅，
si：＝-αi+jωi，其中
αi：阻尼，和
ωi：角频率。
(2)
在采样后，所述信号可以被数字化，
Figure GDA0004082040020000032
和
Figure GDA0004082040020000033
有利地也可以借助2D频谱模型直接对有用信号进行建模。然后，所述模型能够呈数字化的形式，例如
Figure GDA0004082040020000034
其中
Figure GDA0004082040020000035
和/>
Figure GDA0004082040020000036
或s1，i＝-α1+jω1，i，s2，i＝-α2+jω2，i。s1，i或s2，i表示2D频谱(雷达传感器的二维频谱)的第1或第2维度的复频率，，并且相应地Ts1和/>
Figure GDA0004082040020000037
表示在这两个维度中的时间。因为在FFT(快速傅立叶变换)中的窗函数通常是已知的，因此在傅立叶变换之后的单个点目标的峰值的模型也是已知的。在这种模型中未知的尤其仅是在时域中的谐波振荡的复振幅和频率，或在频域中的峰值的量值、相位和位置。因此，所述问题可以在时域或频域中得到解决。此外，如果存在噪声，那么解决方案的准确性与信噪比相关。
特别优选地，所述问题可以在不受窗函数的影响的情况下在时域中得到解决，因为窗函数的数学形式通常是非常复杂的。此外，所述2D问题可以被分解为两个一维问题。亦即，目标区分可以在第一或第二维度中进行，其中，优选使用在等式3和4中的建模。根据系统设定，在第一和第二维度中的区分能力是不同的。例如，在24GHz系统中，带宽通常受到限制。因此，与在第二维度(速度)中的分辨率相比，在第一维度(距离)中的分辨率可能是相对更粗的。在这种情况下，所述区分有利地可以在第二维度中进行。此外，在这两个维度中的区分必要时以同时包括在等式5中的建模的方式进行处理。
可能的是，在主处理中处理数据量之前，先通过预处理、例如欠采样来减少所述数据量。
优选地，可以通过主处理进行目标区分，这能够实现对目标的探测。在某种假设下，例如总体上在重叠中存在最大M个独立的点目标，未知数的数量在参数估计模型中确定。如果(欠采样的)值的数量等于或大于未知数的数量，那么能够解决该问题以进行参数估计。已知的是例如用于解决这种数学问题的所谓的矩阵铅笔方法。示例性地，在“Y.HUA和T.K.SARKAR,Matrix Pencil Method for Estimating Parameters of ExponentiallyDamped/Undamped Sinusoids in Noise,IEEE Trans.on Acoustics,Speech,and SignalProcessing,第38卷,编号5,第814-824页，1990年5月”中公开了用于借助于矩阵铅笔方法对于根据在等式3中的1D模型或在等式5中的2D模型的问题进行求解的算法。
此外可设想的是，获得复振幅Ri和频率ωi(ω1，i或ω2，i)作为解。在此借助于参数估计所包含的所述频率位于基带中。为了正确地获得间距和速度(以用于目标区分)，必要时必须考虑在预处理中执行的频率移动Δf1和Δf2。复振幅包含关于目标的功率和相位的信息，亦即必要时也包含之前重叠的目标。此外，借助于在(例如三个)接收天线之间的相位差，能够在要评估的频率元组的位置处确定经反射的信号的渡越时间差并且因此确定方位角。换言之，能够根据主处理的建模结果来区分和辨别目标。
根据本发明的一个有利的改进方案可以规定，在执行主处理之前执行下述步骤：
对所提供的至少一个频谱进行预处理，优选至少以用于减少数据，由此确定处理信号，从而在主处理中根据所述处理信号进行建模。
在此，“减少数据”能够在随后的主处理步骤中实现更快且更有效率地处理所述频谱。此外有利的是，将(整体)预处理的所产生的结果视为处理信号，其中，所述预处理相应地可以具有多个子步骤。这能够实现大范围地调整频谱以确定处理信号，以便能够高效率地执行主处理。
此外可选地规定，对预处理的执行还包括下述(子)步骤：
-在所提供的或部分预处理的频谱中对有用信息和噪声进行区分，优选通过阈值方法、优选CFAR阈值方法对有用信息和噪声进行区分。
这具有下述优点：能够通过一种可简单且快速执行的方法来区分有用信息和噪声组成部分。
可选地可能的是，根据本发明的方法的处理链的输入信号是二维频谱(2D频谱)，其中总面积的仅一小部分被有用信号填充。其它面积于是可能仅包含噪声。基于CFAR(恒定误报率)的阈值方法在此可以用于区分有用信号和噪声。噪声分布密度函数例如可以根据在一个周期中的整个频谱或在多个周期中的频谱采样来估计。然后，根据错误警报的允许的错误率，通过对噪声的分布函数的逆函数求解来确定有用信号的阈值。为了减少信号处理耗费，必要时可以仅考虑局部最大值或峰值。
此外，在本发明的范围中可以规定，对预处理的执行此外包括下述(子)步骤：
-将所提供的或部分预处理的频谱中的至少一个相关的频带移动到较低的频域中、优选移动到雷达传感器的基带中，其中，所述相关的频带包括重叠的目标。
借此能够明显提高处理速度。
此外可以规定，对预处理的执行还包括下述(子)步骤：
-将所提供的或部分预处理的频谱逆变换到时域中，以便将处理信号确定为时间信号，使得根据所述建模在时域中进行目标区分。
有利地，在此可能的是，在时域中的处理能够比这替选地在频域中明显更快地进行。根据等式3或等式5，对点目标的重叠在时域中进行建模。借助于1D的有限傅立叶逆变换(IFFT)或2D的IFFT，能够将所提供的或部分预处理的频谱变换到时域中。在时域中的所述结果能够以如下公式表示：
Figure GDA0004082040020000061
其中，W1D(kTs)是1D的窗函数，或者
Figure GDA0004082040020000062
其中，w2D(kTs)是2D的窗函数。
当对预处理的执行还包括下述(子)步骤时，能够在本发明的范围中获得进一步的优点：
-对在所提供的或部分预处理的频谱方面的窗函数进行补偿。
以这种方式，能够以改进的精度进行目标区分，其方式为：将窗函数从信号
Figure GDA0004082040020000063
或
Figure GDA0004082040020000064
中解耦。因此，要处理的时间信号x1D或x2D对应于等式3或等式中的模型。因为所使用的窗函数(W1D或w2D)通常是已知的，因此，能够优选通过除法来执行窗函数的解耦过程。所述结果尤其是对真实的信号(x1D或x2D)的估计，并且所述估计称为/>
Figure GDA0004082040020000065
或/>
Figure GDA0004082040020000066
此外在本发明的范围中还可设想，对预处理的执行还包括下述(子)步骤：
-执行欠采样，以用于在所提供的或部分预处理的频谱方面减少数据。
在(根据预处理至少一个相关的频带的)移动步骤中所选择的相关的频带可以是窄带的，并且其必要时可以通过预处理移至较低的频域中。因此，要处理的信号的完整表示可以不需要原始频谱的全部带宽。出于该原因，对时间信号
Figure GDA0004082040020000067
或/>
Figure GDA0004082040020000068
进行欠采样可以是有意义的。例如，带宽是频谱中的4个频点。如果时间信号是复数的，那么理论上仅需要4个频点。这表示：在该示例中，能够通过欠采样将64个采样值减少为4个采样值。为了能够在建模中容忍噪声，优选在这种情况下实际上使用8个采样值来代替4个采样值。因为在窗函数中的边际值始终很小，因此对估计/>
Figure GDA0004082040020000071
或/>
Figure GDA0004082040020000072
的边际值容易受到噪声的影响。因此，在对/>
Figure GDA0004082040020000073
或
Figure GDA0004082040020000074
进行欠采样时，特别优选不记录边际值。/>
Figure GDA0004082040020000075
或/>
Figure GDA0004082040020000076
的欠采样的值可以理解为根据等式3或等式5的模型中的测量。
根据另一优点可以规定，在执行主处理之后至少执行下述步骤：
-执行再处理，在所述再处理中对参数估计的建模结果进行可信度测试，以便根据所述可信度测试进行目标区分。
因此，能够确保主处理的结果的正确性。
在另一可能性中可以规定，根据主处理的建模在二个维度中进行，替代地仅在一个维度中进行。使用二个维度必要时可以引起改进的建模结果，而在一个维度中的所述建模能够提高速度。
同样地，本发明的主题是一种用于车辆的雷达系统，所述雷达系统根据本发明的优点以24GHz和/或77GHz运行，所述雷达系统具有：
-雷达传感器，用于检测检测信号(例如通过发送至少一个信号和/或接收所反射的信号，优选所述信号具有在大约24GHz和/或77GHz范围中的频率)，以便探测在车辆周围环境中的目标，
-处理装置，用于借助于根据本发明的方法处理检测信号。
因此，根据本发明的雷达系统具有与已经参考根据本发明的方法详细描述的优点相同的优点。
如果所述车辆构成为机动车、尤其是轿车或载货车，和/或构成为电动车或混合动力车，那么可以对应于本发明的另一优点。
所述处理装置例如构成为数字信号处理器，其中，优选地，为了执行根据本发明的方法，雷达传感器的二维频谱形成用于处理装置的输入信号。在此，尤其是，在运行处理装置时使用根据本发明的方法提供了明显的速度和性能优势，即使在使用简单的(嵌入式)硬件时也如此。
同样地，本发明的主题是一种计算机程序产品，所述计算机程序产品能够由如处理器或微控制器等的处理装置执行，其中，通过执行根据本发明的计算机程序产品，通过处理装置执行下述步骤：
-提供至少一个二维频谱，所述频谱专门用于至少一个雷达传感器对目标的检测，
-执行用于对目标进行目标区分的主处理，在所述主处理中基于所提供的至少一个二维频谱通过参数估计进行建模，以便对目标进行探测。
因此，根据本发明的计算机程序产品具有与参考根据本发明的方法和/或雷达系统详细描述的优点相同的优点。此外有利的是，所述计算机程序产品设计为用于执行根据本发明的方法和/或运行根据本发明的雷达系统。
附图说明
从参考附图详细描述本发明的实施例的下面的描述中得出本发明的其它优点、特征和细节。在此，在权利要求书和说明书中提到的特征分别各自单独地或以任意组合的方式对于本发明是重要的。在此，示意性地示出：
图1示出根据本发明的雷达系统的雷达传感器的方框图；
图2示出根据本发明的雷达系统的发送方案；
图3示出二维频谱的一个实例(2D间距-多普勒频谱)；
图4示出根据本发明的方法的示例性流程；
图5示出峰值图案频谱的可视化；
图6示出相关的频带的可视化；
图7示出频带的移动的可视化；
图8示出窗函数补偿的可视化。
具体实施方式
如在图1中示意性示出地那样，根据本发明的雷达系统1可以包括至少一个雷达传感器10。雷达传感器10在此可以固定在车辆2上、例如在散热器格栅的区域中和/或在侧面区域中，以便探测例如在车辆2周围环境中的目标240、例如沿行驶方向和/或在车辆2的侧面区域中的目标。优选地，雷达传感器10包括至少一个发射天线20和至少三个接收天线30。这些接收天线30在此可以在x方向上等距地设置。发射天线20还可以相对于彼此在x方向上具有确定的间距以及在y方向上具有确定的间距，并且可以在时分多路复用(相同的信号的交替的、时间错开的发送)中工作。x方向和y方向分别通过箭头示意性地可视化。此外，示出雷达传感器10的处理装置300，例如处理器等，所述处理装置可以具有模数转换器310和/或计算机程序产品400。为了运行例如发射天线20的雷达传感器10，还可以设有数模转换器40。
可以规定，雷达传感器10使用快速相继的斜坡作为发送方案，以用于确定在目标240方面的目标参数。在此，可以在持续时间为T1的周期内依次发出持续时间为T1/N的N个频率斜坡(参见图2)。在此，频率斜坡的当前的发送频率f可以在发送带宽B内线性地改变(线性频率调制)。然后，在时间段T2-T1中对在时间T1中接收到的数据进行处理290，使得整个测量周期对应于持续时间T2。例如在此，处理290至少包括根据本发明的方法100的步骤，使得至少在该时间段T2-T1中运行用于处理290的处理装置300。
有利的是，在接收器中首先将所反射的信号与发送信号向下混合到基带中并且进行采样，并且在时刻T1存储在M×N矩阵中(每个斜坡M次采样值，N个斜坡)。因此，该矩阵的数据可以被理解为雷达传感器10的检测信号210。随后，可以执行这样存储的2D基带信号(检测信号210)到2D频域中的变换225，以便提供二维频谱220。相关的点目标(在周围环境中探测到的目标240)在2D频谱220中显示为峰值241A、241B、241C(参见图3)。在此，示出在二维频谱220的图表中的峰值，其中示出频谱220的根据第一维度的竖直方向261和频谱220的根据第二维度的水平方向262。有利的是，频谱220设计为2D间距-多普勒频谱，使得竖直方向261(f1)与距目标240的间距相关，而水平方向262(f2)与相对于目标240的相对速度相关。
可能的是，频谱220具有比实际目标240(点目标)更少的峰值241A、241B、241C。因此，尽管存在例如4个点目标240，但是在频谱中只能识别出3个峰值，例如峰值241A、241B和241C。峰值241C比其它两个峰值241A、241B具有更大的延伸范围，并且两个点目标240在该处相互重叠。因此，根据常规的探测(例如局部最大值原理)，对于一个峰值得到由2个基础频率f1(第一维度)和f2(第二维度)构成的一个信号。频率f1必要时可以仅与目标的间距R相关，而频率f2尤其是仅与相对速度v相关。频率f1和f2的精度也可以例如通过与相邻点的插值来改进。此外，能够借助于在要评估的频率元组的位置处的3个接收天线30之间的相位差来确定所反射的信号的渡越时间差并且因此确定方位角。这样确定的原始目标参数(必要时与附加信息例如信号电平和所生成的值的可靠性一起)形成所谓的原始目标，由所述原始目标能够在另一处理阶段中借助于跟踪算法形成对象。然而，由峰值241C产生的频率f1和f2由于两个点目标240的重叠而被弄错。
在图4中将根据本发明的方法100示意性地可视化。示出的是，所述方法可以被分为预处理110、主处理120和再处理130。根据预处理110，可以执行第一步骤111、尤其是搜索局部最大值或峰值(例如，通过用于区分有用信息与噪声的阈值方法)。此外，根据第二步骤112，可以执行对潜在的重叠的选择。在第三步骤113中，可以执行相关的频带的移动和/或逆(快速)傅里叶变换，以便将频谱220转换到时域中。随后，可以在第四步骤114中补偿窗函数，并且可以在第五步骤115中执行降采样以便获得处理信号230。必要时，也可以选择不同的步骤顺序，或者可以省去个别步骤，或者在必要时可以引入其它步骤。然后，在主处理120中，根据处理信号230来估计参数，并且可选地在再处理130中进行可信度测试。
可能的是，在频谱220中根据第二步骤112仅考虑局部最大值或峰值，以便减少信号处理的耗费。这在下文中根据图5更详细地示出。在此，示意性地示出一维的峰值图案频谱221和二维的峰值图案频谱220(具有振幅A以及频率f1和f2；或者在一维频谱221的情况下选择性地为频率f1或f2)。可能的是，在频谱中大多数发现的峰值被视为点目标。然后，例如可以借助于互相关来实现在2D频谱中选择潜在的重叠。如果在1D中处理所述区分任务，那么可以将在该频谱中的要检查的1D峰值与在第一或第二维度中的1D峰值图案(或窗函数的1D的FFT结果)进行卷积。这种卷积例如标准化为要检查的峰值。随后，可以进行与预定义的极限值的比较。如果互相关小于极限值，那么所检查的峰值很可能是多个点目标的重叠。如果根据等式5中的模型处理问题，那么在此互相关应与2D峰值图案(或窗函数的2D FFT结果)进行卷积。
在图6中示出在1D频谱221和2D频谱220中的相关的频带(具有振幅A以及频率f1和f2，或者在1-D范围中的f1或f2)。为了减少在时域中的计算耗费，可以根据图7和根据第三步骤113将相关的频带移到基带中。所述频率移动在第一维度和第二维度中分别用df1和df2表示。随后，可以将信号变换到时域中(例如通过傅立叶逆变换)。
在第四步骤114中，可以进行窗函数的解耦(补偿)。在图8中示出窗函数280如何影响时间信号的实例(参见以虚线示出的窗函数280和具有窗函数281的时间信号)。通过补偿、例如借助于除以已知的窗函数，该影响能够被逆转，使得例如产生经补偿的时间信号282。所述时间信号还可以对应于处理信号230。
根据本发明的方法100的另一优点(由于系统中不可避免的噪声)，最终能够根据再处理130对解决方案中的频率进行可信度测试。一个判据是：所述频率不允许超过在图7中所选择的频带的上限和下限。
实施方式的上述阐述仅在实例的范围中描述了本发明。不言而喻，只要在技术上是有意义的，那么就能够在不脱离本发明的范围的情况下将实施方式的各个特征彼此自由地组合。
附图标记列表：
1 雷达系统
2 车辆
10 雷达传感器
20 发射天线
30 接收天线
40 数模转换器
100 方法
110 预处理
111 第一步骤
112 第二步骤
113 第三步骤
114 第四步骤
115 第五步骤
120 主处理
130 再处理
210 检测信号
220 频谱，2D频谱
221 1D频谱
225 变换
230 处理信号，时间信号
240 目标
241A 第一峰值
241B 第二峰值
241C 第三峰值
261 竖直方向，第一维度(f1)
262 水平方向，第二维度(f2)
280 窗函数
281 具有窗函数的时间信号
282 经补偿的时间信号
290 接收信号处理
300 处理装置
310 数模转换器
400 计算机程序产品
f 频率
df1 第一频率移动
df2 第二频率移动
A 振幅
B 发送带宽

Claims (14)

1.一种用于运行车辆(2)的雷达系统(1)的方法，在所述车辆中设置有至少一个雷达传感器(10)以用于探测在车辆(2)的周围环境中的目标(240)，其中，执行下述步骤：
-提供至少一个二维频谱(220)，所述二维频谱专门用于所述至少一个雷达传感器(10)的探测，
-执行用于对所述目标(240)进行目标区分的主处理(120)，在所述主处理中基于所提供的至少一个二维频谱(220)通过参数估计进行建模，从而实现对所述目标(240)的探测，
其中，能够借助于互相关来实现在二维频谱(220)中选择潜在的重叠，其中，将在二维频谱(220)中的要检查的峰值与在第一维度或第二维度中的峰值图案进行互相关，并且将互相关与预定义的极限值进行比较，其中，如果互相关小于极限值，那么能够将所述要检查的峰值确定为多个目标的重叠。
2.根据权利要求1所述的方法(100)，其特征在于，在执行所述主处理(120)之前执行下述步骤：
-对所提供的至少一个二维频谱(220)进行预处理(110)，至少以用于减少数据，由此确定处理信号(230)，从而在主处理(120)中根据所述处理信号(230)进行建模。
3.根据权利要求2所述的方法(100)，其特征在于，对所述预处理(110)的执行还包括下述步骤：
-对在所提供的或部分预处理的二维频谱(220)中的有用信息和噪声进行区分。
4.根据权利要求3所述的方法(100)，其特征在于，通过阈值方法对有用信息和噪声进行区分。
5.根据权利要求4所述的方法(100)，其特征在于，通过CFAR阈值方法对有用信息和噪声进行区分。
6.根据权利要求2所述的方法(100)，其特征在于，对所述预处理(110)的执行还包括下述步骤：
-将所提供的或部分预处理的二维频谱(220)中的至少一个相关的频带移动到较低的频域中，其中，所述相关的频带包括重叠的目标(240)。
7.根据权利要求6所述的方法(100)，其特征在于，所述较低的频域是雷达传感器(10)的基带。
8.根据权利要求2所述的方法(100)，其特征在于，对所述预处理(110)的执行还包括下述步骤：
-将所提供的或部分预处理的二维频谱(220)逆变换到时域中，以便将处理信号(230)确定为时间信号，从而根据所述建模在时域中进行目标区分。
9.根据权利要求2所述的方法(100)，其特征在于，对所述预处理(110)的执行还包括下述步骤：
-对在所提供的或部分预处理的二维频谱(220)方面的窗函数进行补偿。
10.根据权利要求2所述的方法(100)，其特征在于，对所述预处理(110)的执行还包括下述步骤：
-执行欠采样，以用于在所提供的或部分预处理的二维频谱(220)方面减少数据。
11.根据权利要求1至10之一所述的方法(100)，其特征在于，在执行所述主处理(120)之后，执行下述步骤：
-执行再处理(130)，在所述再处理中对参数估计的建模结果进行可信度测试，以便根据所述可信度测试进行目标区分。
12.根据权利要求1至10之一所述的方法(100)，其特征在于，根据所述主处理(120)的建模在二维频谱(220)的两个维度中进行。
13.一种用于车辆(2)的雷达系统，所述雷达系统具有：
-雷达传感器(10)，用于检测检测信号(210)，以便探测在车辆(2)的周围环境中的目标(240)，
-处理装置(300)，用于借助于根据权利要求1至12之一所述的方法(100)来处理检测信号(210)。
14.一种计算机程序产品(400)，所述计算机程序产品能由处理装置(300)执行，从而通过所述处理装置(300)执行下述步骤：
-提供至少一个二维频谱(220)，所述至少一个二维频谱专门用于至少一个雷达传感器(10)对目标(240)的检测，
-执行用于对所述目标(240)进行目标区分的主处理(120)，在所述主处理中基于所提供的至少一个二维频谱(220)通过参数估计进行建模，以便对所述目标(240)进行探测，其中，通过所述处理装置(300)执行根据权利要求1至12之一所述的方法(100)的各步骤。
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