DE102009034615A1

DE102009034615A1 - Radar mit abstandsungleichem Antennenarray

Info

Publication number: DE102009034615A1
Application number: DE102009034615A
Authority: DE
Inventors: Akiyoshi Kariya-city Mizutani; Koichiro Suzuki
Original assignee: Denso Corp
Current assignee: Denso Corp
Priority date: 2008-07-28
Filing date: 2009-07-27
Publication date: 2010-02-25
Anticipated expiration: 2029-07-28
Also published as: JP2010032314A; CN101639533A; CN101639533B; DE102009034615B4; JP5519132B2; US8144049B2; US20100019954A1

Abstract

In einem Radar mit einem abstandsungleichen Antennenarray schätzt eine Extrahierungseinheit eine Anzahl von am Antennenarray einfallenden Radarreflexionen. Eine Einstelleinheit legt eine Anzahl von Azimuten entsprechend einer Anzahl von extrahierten Peaks als eine Anzahl von getesteten Azimuten fest, die um eine vorbestimmte Anzahl über der Anzahl von einfallenden Radarreflexionen liegt. Eine Bestimmungseinheit bestimmt einen Pegel von Korrelationen unter den Steuervektoren, die jeweils den getesteten Azimuten entsprechen. Eine Wähleinheit wählt von den getesteten Azimuten auf der Grundlage des bestimmten Pegels der Korrelationen unter den Steuervektoren Azimute als Leistungsschätzziele. Eine erste Schätzeinheit schätzt einen Empfangsleistungspegel jedes Leistungsschätzziels. Eine zweite Schätzeinheit schätzt einen Azimut des Ziels aus den Leistungsschätzzielen auf der Grundlage des geschätzten Empfangsleistungspegels jedes Leistungsschätzziels. Der geschätzte Empfangsleistungspegel des Azimuts ist größer oder gleich einem vorbestimmten Schwellenwert.

Description

QUERVERWEIS AUF VERWANDTE ANMELDUNGEN
Diese Anmeldung basiert auf der am 28. Juli 2008 eingereichten japanischen Patentanmeldung Nr. 2008-193764 , auf deren Offenbarung hiermit vollinhaltlich Bezug genommen wird.
GEBIET DER ERFINDUNG
Die vorliegende Erfindung betrifft Radarsysteme zum Aussenden von Funkwellen, zum Empfangen von Radarreflexionen, die von Zielen reflektiert werden, und zum Schätzen der Richtungen der Ziele im Azimut auf der Grundlage der empfangenen Radarreflexionen.
HINTERGRUND DER ERFINDUNG
Es ist bekannt, Radarsysteme in motorbetriebenen Fahrzeugen einzusetzen. Insbesondere dient solch ein in einem motorbetriebenen Fahrzeug installiertes Radar dazu, Funkwellen von einer Sendeantenne auszusenden und von Zielen reflektierte Radarreflexionen über ein Empfangsantennenarray zu empfangen. Das Empfangsantennenarray ist aus mehreren Antennen in einem Array aufgebaut.
Das Radar ist dazu ausgelegt, die empfangenen Radarreflexionen zu analysieren, um so den Abstand zu jedem Ziel, die Azimutrichtung jedes Ziels bezüglich des Radars und/oder eine relative Geschwindigkeit zwischen jedem Ziel und dem motorbetriebenen Fahrzeug zu schätzen.
Insbesondere schätzt das Radar den Abstand zu jedem Ziel auf der Grundlage der Zeitdifferenz (Verzögerung) zwischen dem Einfall jeder Radarreflexion und einer entsprechenden ausgesendeten Funkwelle. Das Radar schätzt ebenso die relative Geschwindigkeit zwischen jedem Ziel und dem Radar auf der Grundlage der Dopplerverschiebung in jeder Radarreflexion bezüglich einer entsprechenden ausgesendeten Funkwelle.
Ferner schätzt das Radar die Richtung jedes Ziel im Azimut auf der Grundlage der Differenzen in der Phase unter den von den Antennenelementen des Antennenarrays empfangenen Radarreflexionen; diese Differenzen in der Phase unter den Radarreflexionen hängen von den Einfallsrichtungen ab.
Das MUSIC-Verfahren (Multiple Signal Classifikation), eines von verschiedenen Verfahren zum Schätzen der Richtung eines Ziels im Azimut unter Verwendung eines Empfangsantennenarrays, wird häufig verwendet. Das MUSIC-Verfahren wird beispielsweise in der JP 2006-047282 und in der JP 2000-121716 und in Toshiyuki NAKAZAWA et al. „Estimating Angle of Arrival with Non-uniformly Spaced Array" IEICE Transactions an Information and Systems, "Vol. J83-B", "Nr. 6", "Seiten 845-851" beschrieben. Das Dokument ”Estimating Angle of Arrival with Non-uniformly Spaced Array” wird nachstehend als ”Nicht-Patent-Dokument” bezeichnet.
Das Music-Verfahren wird nachstehend in der Annahme, dass das Antennenarray aus K Antennen aufgebaut ist, die in einem linearen Array angeordnet sind, zusammenfassend beschrieben. Das Bezugszeichen 19 in der 1 kennzeichnet beispielsweise solch ein Antennenarray.
Ein Signal von jeder der K Antennen, das auf einfallenden Radarreflexionen basiert, die von den K Antennen empfangen werden, definiert einen Empfangsvektor X gemäß der folgenden Gleichung (1), wobei aus der Gleichung (1) eine Autokorrelationsmatrix Rxx mit K Reihen und K Spalten gemäß der folgenden Gleichung (2) gewonnen wird: X(i) = [x1(i), x2(i), ..., xK(i)]T (1)
wobei T eine Transponierte eines Vektors beschreibt, H eine Transponierte einer komplex konjugierten Matrix beschreibt, x_k(i) als ein Element des Empfangsvektors X(i) (k = 1, 2, ..., K) einen Wert des Empfangssignals einer k-ten Antenne zum Zeitpunkt i beschreibt, und L die Anzahl von Snapshots (Sample) des Empfangsvektors X(i) beschreibt.
Insbesondere wird die Autokorrelationsmatrix Rxx aus den L Snapshots des Empfangsvektors x_k(i) gewonnen.
Anschließend werden K Eigenwerte λ₁, λ₂, ..., λ_K der Autokorrelationsmatrix Rxx gewonnen, um die Gleichung „λ₁ ≥ λ₂ ≥ ... ≥ λ_K” zu erfüllen. Eine Anzahl M von einfallenden Radarreflexionen wird gemäß der folgenden Gleichung (2a) geschätzt: λ1 ≥ λ2 ≥ ... ≥ λM > λth ≥ λM+1 = ... = λK (2a)wobei λ_th einen Schwellenwert entsprechend einer thermischen Rauschleistung σ² beschreibt. Es sollte beachtet werden, dass ein effektiver Wert der thermischen Rauschleistung σ² unklar ist, so dass der Schwellenwert λ_th als die thermische Rauschleistung σ² verwendet werden kann. Der Mittelwert der Eigenwerte λ_M+1, λ_M+2, ..., λ_M+K kann anstelle des Schwellenwerts λ_th verwendet werden.
Ferner werden (K-M) Eigenvektoren e_M+1, e_M+2, ..., e_K entsprechend den (K-M) Eigenwerten λ_M+1, λ_M+2, ..., λ_K berechnet. Die (K-M) Eigenvektoren e_M+1, e_M+2, ..., e_K werden nachstehend als „Rauscheigenvektoren E_N” bezeichnet (siehe folgende Gleichung (3)): EN = (eM+1, eM+2, ..., eK) (3)
Wenn ein komplexer Antwortvektor des Antennenarrays bezüglich eines Azimutparameters θ wird als Steuervektor a(θ) definiert wird, kann die folgende Gleichung (3a) aufgestellt werden: a^H(θ)E_N = 0 (3a)Es sollte beachtet werden, dass der Azimutparameter θ einen Einfallswinkel einer einfallenden Radarreflexion bezüglich einer Richtung orthogonal zur Empfangsoberfläche des Antennenarrays beschreibt.
Die Gleichung (3a) zeigt, dass der Rauscheigenvektor EN orthogonal zum Steuervektor a(θ) verläuft, wenn der Steuervektor a(θ) zum Azimut der einfallenden Radarreflexionen gerichtet ist.
Aus der Gleichung (3a) wird ein MUSIC-Spektrum gewonnen, das als „Leistungsfunktion P_MN” gemäß der folgenden Gleichung (4) definiert wird:
Das durch die Gleichung (4) definierte MUSIC-Spektrum zeigt, dass seine Form-Peaks bei Nullen auftreten, wenn entsprechende Azimute des Azimutparameters θ mit den Azimuten der einfallenden Radarreflexionen übereinstimmen.
Folglich werden durch eine Extrahierung der Peaks des MUSIC-Spektrums geschätzte Azimute θ₁, ..., θ_M der einfallenden Radarreflexionen, d. h. geschätzte Azimute von Zielen, welche die Radarreflexionen bewirken, gewonnen.
Es sollte beachtet werden, dass die extrahierten Peaks durch Rauschkomponenten verursachte Peaks zusätzlich zu den durch die Radarreflexionen bewirkten Peaks umfassen können.
Folglich werden, um die Richtungen von Zielen im Azimut mit hoher Genauigkeit zu schätzen, die geschätzten Azimute θ₁, ..., θ_M der einfallenden Radarreflexionen, die aus dem MUSIC-Spektrum extrahiert werden, als Leistungsschätzziele festgelegt und werden anschließend die Empfangsleistungspegel P₁, ..., P_M der Leistungsschätzziele θ₁, ..., θ_M berechnet.
Wenigstens eines der Leistungsschätzziele θ₁, ..., θ_M, dessen Empfangsleistungspegel größer oder gleich einem Schwellenwertleistungspegel P_th ist, wird als der Azimut von wenigstens einem echten Ziel geschätzt. Die Richtung einer Rauschkomponente weist einen geringen Empfangsleistungspegel auf. Aus diesem Grund verringert ein Schätzen von wenigstens einem der Leistungsschätzziele θ₁, ..., θ_M, dessen Empfangsleistungspegel größer oder gleich dem Schwellenwertleistungspegel P_th ist, als den Azimut von wenigstens einem Ziel, fehlerhafte Schätzungen der Azimute der Ziele bedingt durch die Rauschkomponenten.
Insbesondere wird das Schätzen der Empfangsleistungspegel P₁, ..., P_M der Leistungsschätzziele θ₁, ..., θ_M gemäß den folgenden Schritten ausgeführt.
Zunächst wird eine Steuermatrix A auf der Grundlage der Steuervektoren a(θ₁), ..., a(θ_M) entsprechend den Leistungsschätzzielen θ₁, ..., θ_M erzeugt (siehe folgende Gleichung (5)): A = [a(θ₁), a(θ₂), ..., θ(θ_M-1), a(θ_M)] (5)
Auf der Grundlage der Steuermatrix A wird eine Matrix S berechnet, die durch die folgende Gleichung (6) beschrieben wird: S = (AHA)–1AH(Rxx – σ2I)A(AHA)–1 (6)wobei I eine Einheitsmatrix und σ² die thermische Rauschleistung beschreibt.
Aus den m diagonalen Komponenten in der Gleichung (6) werden die Empfangsleistungspegel P_m der Leistungsschätzziele θ_m (m = 1, 2, ..., M) gewonnen (siehe folgende Gleichung (7)): [P1, P2, ..., PM-1, PM] = diag(S) (7)wobei diag(f) die diagonalen Komponenten einer bestimmten Matrix f beschreibt.
Wenigstens eines der Leistungsschätzziele θ₁, ..., θ_M, dessen Empfangsleistungspegel größer oder gleich dem Schwellenwertleistungspegel P_th ist, wird, wie vorstehend beschrieben, als der Azimut von wenigstens einem echten Ziel geschätzt.
Das Schätzen der Azimute von Zielen auf der Grundlage des MUSIC-Verfahrens nutzt für gewöhnlich ein Empfangsantennenarray, das aus mehreren abstandsgleichen Antennen aufgebaut ist; diese Art von Antennenarray wird nachstehend als ”abstandsgleiches Antennenarray” bezeichnet.
Bei dem abstandsgleichen Antennenarray, welches das MUSIC-Verfahren nutzt, das vorstehend beschrieben wurde, verursacht die Differenz von 2nπ (n ist eine ganze Zahl) in der Phase zwischen gegenwärtig einfallenden Radarreflexionen, die periodisch von benachbarten Antennen empfangen werden, Rasterkeulen.
D. h., ein Raum, der von Steuervektoren aufgespannt wird, die bestimmte Azimute von gegenwärtig einfallenden Radarreflexionen bezüglich des abstandsgleichen Antennenarrays anzeigen, umfasst Steuervektoren, die Azimute der erzeugten Rasterkeulen anzeigen.
Folglich ist es erforderlich, einen Abtastazimutbereich des abstandsgleichen Antennenarrays zu bestimmen, um eine Erfassung der Rasterkeulen zu verhindern; dieser Abtastazimutbereich wird nachstehend auch als „Sichtfeld (FOV)” bezeichnet. D. h., es ist erforderlich, die Abstände zwischen den benachbarten Antennen des abstandsgleichen Antennenarrays gleichmäßig zu verringern. Die Verringerung der Antennenarrayabstände verbreitert das FOC des abstandsgleichen Antennenarrays.
Da die Azimutauflösung des abstandsgleichen Antennenarrays jedoch durch die Länge seiner Apertur bestimmt wird, trägt das Aufrechterhalten einer hohen Azimutauflösung des abstandsgleichen Antennenarrays bei einem breiten FOV zu einer Erhöhung der Anzahl von Antennen bei; dies führt zu einer Erhöhung der Kosten des abstandsgleichen Antennenarrays.
Ferner kann es schwierig sein, die Abstände zwischen den benachbarten Antennen des abstandsgleichen Antennenarrays zu verringern, da die Verringerung bewirkt, dass die Anzahl von Antennen und eine wechselseitige Kopplung zwischen den Antennen zunimmt.
Angesichts der vorstehend beschriebenen Probleme offenbart das Nicht-Patent-Dokument ein abstandsungleiches Antennenarray, das aus mehreren nicht gleichmäßig beabstandeten Antennen aufgebaut ist. Eine geeignete Einstellung der nicht gleichmäßigen Abstände zwischen den benachbarten Antennen des abstandsungleichen Antennenarrays lässt eine Bestimmung zu, ob ein Steuervektor in einem bestimmten Azimut innerhalb eines erforderlichen FOV unter der geschätzten Anzahl von einfallenden Radarreflexionen in Räumen vorhanden ist, die von Steuervektoren aufgespannt werden, die bestimmte Azimute von gegenwärtig einfallenden Radarreflexionen anzeigen.
Diese abstandsungleichen Antennenarrays mit mehreren in geeigneter Weise ungleich beabstandeten Antennen, welche das MUSIC-Verfahren nutzen, weisen vergli chen mit den abstandsgleichen Antennenarrays, die vorstehend beschrieben wurden, ein vergrößertes FOV auf.
Insbesondere zielt das Nicht-Patent-Dokument auf die lineare Unabhängigkeit zwischen Steuervektoren A{a(θ₁), ..., a(θ_M)} entsprechend bestimmten Azimuten θ₁, ..., θ_M und einen bestimmten Steuervektor a(θ_S) mit einem erforderlichen FOV ab. Ein Garantieren der linearen Unabhängigkeit zwischen den Steuervektoren A{a(θ₁), ..., a(θ_M)} und dem Steuervektor a(θ_S) garantiert, dass der Steuervektor a(θ_S) nicht in den Räumen vorhanden ist, die von den Steuervektoren aufgespannt werden, die Azimute von gegenwärtig einfallenden Radarreflexionen anzeigen, wenn die Anzahl der gegenwärtig einfallenden Radarreflexionen kleiner oder gleich M ist.
Wenn die lineare Unabhängigkeit zwischen den Einfallsazimutsteuervektoren A{a(θ₁), ..., a(θ_M)} und dem bestimmten Steuervektor a(θ_S) einen geringen Wert annimmt, wird der bestimmte Steuervektor a(θ_S) durch die folgende Gleichung (7a) beschrieben:
wobei r einen bestimmten Vektor (|r| ≠ 0, |r| << 1) und c_m eine bestimmte komplexe Zahl beschreibt.
Die Verringerung der linearen Unabhängigkeit zwischen den Einfallsazimutsteuervektoren A{a(θ₁), ..., a(θ_M)} und dem bestimmten Steuervektor a(θ_S) kann bewirken, dass Peaks des MUSIC-Spektrums in Azimuten θ_S entsprechend dem Steuervektor a(θ_S) auftreten.
Es sollte beachtet werden, dass unklare Peaks des MUSIC-Spektrums, die nicht durch Rauschen und nicht durch einfallende Radarreflexionen auf der Grundlage von ausgesendeten Funkwellen verursacht werden, nachstehend als „ungewünschte Peaks” bezeichnet werden. Demgegenüber werden Peaks, die durch einfallende Radarreflexionen auf der Grundlage von ausgesendeten Funkwellen hervorgerufen werden, nachstehend als „gewünschte Peaks” bezeichnet.
Ferner bedeutet die Tatsache, dass die L2-Norm des Vektors r in der Gleichung (6), die durch
beschrieben wird, geringer als ein vorbestimmter Wert ist, dass die lineare Unabhängigkeit zwischen den Einfallsazimutsteuervektoren und den bestimmten Steuervektoren schwach (niedrig) ist. In ähnlicher Weise bedeutet die die Tatsache, dass die L2-Norm des Vektors r in der Gleichung (6) über dem vorbestimmten Wert liegt, dass die lineare Unabhängigkeit zwischen den Einfallsazimutsteuervektoren und den bestimmten Steuervektoren stark (hoch) ist.
Genauer gesagt, bei Radarsystemen, die mit solch einem abstandsungleichen Antennenarray ausgerüstet sind, treten nicht nur gewünschte Peaks, sondern ebenso die durch Rauschen verursachte Peaks und ungewünschte Peaks auf. Bei diesen Radarsystemen ist die Anzahl M von einfallenden Radarreflexionen dazu ausgelegt, unabhängig von der linearen Unabhängigkeit zwischen den Einfallsazimutsteuervektoren und den bestimmten Steuervektoren mit einer Genauigkeit entsprechend der, die von Radarsystemen mit einem abstandsgleichen Antennenarray erzielt wird, geschätzt zu werden.
Folglich werden bei diesen Radarsystemen, die mit einem abstandsungleichen Antennenarray ausgerüstet sind, dann, wenn Azimute von Leistungsschätzzielen entsprechend der Anzahl M der einfallenden Radarreflexionen aus dem MUSIC-Spektrum gewählt werden, Azimute entsprechend gewünschten Peaks gegebenenfalls nicht gewählt, sondern werden gegebenenfalls fehlerhaft diejenigen gewählt, die ungewünschten Peaks entsprechen.
Wenn ein Empfangsleistungspegel eines Leistungsschätzziels entsprechend einem ungewünschten Peak berechnet wird, so wie es vorstehend beschrieben wurde, ist der berechnete Empfangsleistungspegel gegebenenfalls hoch, bedingt durch die Schwäche der linearen Unabhängigkeit zwischen den Einfallsazimutsteuervektoren und den bestimmten Vektoren.
Aus diesem Grund kann der Vergleich zwischen dem Empfangsleistungspegel eines Leistungsschätzziels entsprechend einem ungewünschten Peak und dem Schwellenwertleistungspegel P_th, ungleich dem Empfangsleistungspegel eines Leistungsschätzziels entsprechend einem durch Rauschen bedingten Peak, das Leistungsschätzziel entsprechend dem ungewünschten Peak nicht eliminieren. Dies führt dazu, dass Azimute, in denen keine Ziele vorhanden sind, gegebenenfalls fehlerhaft als die Azimute von echten Zielen geschätzt werden.
Es wird beispielsweise angenommen, dass ein in der 17A gezeigtes MUSIC-Spektrum von empfangenen Signalen eines abstandsungleichen Antennenarrays gewonnen wird. Das MUSIC-Spektrum weist drei Peaks entsprechend drei Azimuten θ1, θ2 und θ3 auf.
In dieser Annahme, wenn keine ungewünschten Peaks im MUSIC-Spektrum enthalten sind und der Peak im Azimuts θ3 durch Rauschen verursacht wird, ermöglicht ein Schätzen von Empfangsleistungspegeln P1, P2 und P3 entsprechend den drei Azimuten θ1, θ2 und θ3, dass der durch Rauschen verursachte Azimut θ3 definitiv von den Azimuten θ1 und θ2 von echten Zielen getrennt werden kann. Dies liegt daran, dass der Empfangsleistungspegel P3 auf der Grundlage des Schwellenwertleistungspegels P_th deutlich von den Empfangsleistungspegeln P1 und P2 unterschieden wird (siehe 17B).
Demgegenüber ist es dann, wenn ein ungewünschter Peak im Azimut θ3 im MUSIC-Spektrum enthalten ist, selbst dann, wenn die Empfangsleistungspegel P1, P2 und P3 entsprechend den drei Azimuten θ1, θ2 und θ3 geschätzt werden, schwierig, den Azimut θ3 entsprechend dem ungewünschten Peak von den Azimuten θ1 und θ2 von echten Zielen zu trennen. Dies liegt daran, dass sich die Empfangsleistungspegel P1 bis P3 nicht deutlich unterscheiden (siehe 17C).
Zusammengefasst kann gesagt werden, dass herkömmliche Radarsystem, die mit einem abstandsungleichen Antennenarray anstelle eines abstandgleichen Antennenarrays ausgerüstet sind, die Wahrscheinlichkeit eines fehlerhaften Schätzens von Azimuten von Zielen, die durch ungewünschte Peaks verursacht werden, gegebenenfalls erhöhen und folglich die Genauigkeit beim Schätzen von Azimuten von Zielen verschlechtern.
ZUSAMMENFASSUNG DER ERFINDUNG
Es ist angesichts der vorstehend beschriebenen Umstände Aufgabe der vorliegenden Erfindung, Radarsysteme mit einem abstandsungleichen Antennenarray bereitzustellen; diese Radarsystem sind dazu ausgelegt, Azimute von Zielen mit hoher Genauigkeit zu schätzen, während sie die Effekte von ungewünschten Peaks verringern.
Gemäß einem Aspekt der vorliegenden Erfindung wird ein Radar bereitgestellt, das dazu ausgelegt ist, eine Funkwelle über eine Sendeantenne auszusenden. Das Radar weist ein Antennenarray auf, das aus mehreren Antennen aufgebaut ist, die zu ungleichen Intervallen angeordnet sind. Das Antennenarray ist dazu ausgelegt, Radarreflexionen, die auf der Grundlage der ausgesendeten Funkwelle von einem Ziel reflektiert werden, derart zu empfangen, dass jede der mehreren Antennen ein Empfangssignal gewinnt. Das Radar weist eine Korrelationsmatrixerzeugungseinheit auf, die dazu ausgelegt ist, auf der Grundlage der Empfangssignale der mehreren Antennen eine Autokorrelationsmatrix für die Empfangssignale zu erzeugen. Das Radar weist eine Eigenwertrecheneinheit, die dazu ausgelegt ist, mehrere Eigenwerte der Autokorrelationsmatrix zu berechnen, und eine Extrahierungseinheit auf, die dazu ausgelegt ist, eine Anzahl von einfallenden Radarreflexionen am Antennenarray auf der Grundlage der mehreren Eigenwerte der Autokorrelationsmatrix zu schätzen. Die Extrahierungseinheit ist dazu ausgelegt, aus mehreren Eigenvektoren, die jeweils den mehreren Eigenwerten entsprechen, wenigstens einen Eigenvektor entsprechend einer Rauschkomponente zu extrahieren. Das Radar weist eine Spektrumrecheneinheit, die dazu ausgelegt ist, ein MUSIC-Spektrum auf der Grundlage des wenigstens einen Eigenvektors zu berechnen, und eine Testazimuteinstelleinheit auf, die dazu ausgelegt ist, eine Anzahl von Peaks aus dem MUSIC-Spektrum zu extrahieren. Die Testazimuteinstelleinheit ist dazu ausgelegt, eine Anzahl von Azimuten entsprechend der Anzahl von extrahierten Peaks als eine Anzahl von getesteten Azimuten festzulegen. Die Anzahl von getesteten Azimuten liegt um eine vorbestimmte Anzahl über der Anzahl von einfallenden Radarreflexionen. Das Radar weist eine Bestimmungseinheit auf, die dazu ausgelegt ist, einen Pegel von Korrelationen unter einer Anzahl von Steuervektoren zu bestimmen, die jeweils der Anzahl von getesteten Azimuten entsprechen. Das Radar weist eine Leistungsschätzzielwähleinheit auf, die dazu ausgelegt ist, aus der Anzahl von getesteten Azimuten auf der Grundlage des bestimmten Pegels der Korrelationen unter der Anzahl von Steuervektoren eine Anzahl von Azimuten als Leistungsschätzziele zu wählen. Das Radar weist eine erste Schätzeinheit auf, die dazu ausgelegt ist, einen Empfangsleistungspegel von jedem der Leistungsschätzziele zu schätzen. Das Radar weist eine zweite Schätzeinheit auf, die dazu ausgelegt ist, aus den Leistungsschätzzielen einen Azimut des Ziels auf der Grundlage des geschätzten Empfangsleistungspegels von jedem der Leistungsschätzziele zu schätzen, wobei der geschätzte Empfangsleistungspegel vom von der zweiten Schätzeinheit geschätzten Azimut größer oder gleich einem vorbestimmten Schwellenwert ist.
KURZE BESCHREIBUNG DER ZEICHNUNGEN
Weitere Aufgaben und Aspekte der vorliegenden Erfindung werden aus der nachfolgenden detaillierten Beschreibung, die unter Bezugnahme auf die beigefügte Zeichnung gemacht wurde, näher ersichtlich sein. In der Zeichnung zeigt:
1 ein schematisches Blockdiagramm zur Veranschaulichung eines Beispiels des Aufbaus eines Radars gemäß der ersten Ausführungsform der vorliegenden Erfindung;
2 einen schematischen Schaltplan zur Veranschaulichung eines Beispiels des Aufbaus eines Antennenarrays und eines Empfangsschalters, die in der 1 gezeigt sind;
3 Diagramme, von denen das eine Änderungen eines Sendesignals und einer Radarreflexion über die Zeit und das andere Änderungen eines Schwebungssignals über die Zeit zeigt, gemäß der ersten Ausführungsform;
4A eine schematische Abbildung zur Veranschaulichung von Azimuten von zwei Zielen bezüglich eines motorbetriebenen Fahrzeugs, in welchem das Radar gemäß der ersten Ausführungsform installiert ist;
4B ein schematisches Diagramm zur Veranschaulichung von Form-Peaks, die in einem vom Radar gewonnenen MUSIC-Spektrum in Azimuten der zwei Ziele auftreten, die in der 4A gezeigt sind;
5 ein schematisches Ablaufdiagramm zur Veranschaulichung eines Teils einer Zielazimutschätzroutine, die von einem in der 1 gezeigten Signalprozessor auszuführen ist, gemäß der ersten Ausführungsform;
6 ein schematisches Ablaufdiagramm zur Veranschaulichung des verbleibenden Teils der Zielazimutschätzroutine, die von dem Signalprozessor auszuführen ist, gemäß der ersten Ausführungsform;
7 ein schematisches Ablaufdiagramm zur Veranschaulichung eines bei der Zielazimutschätzroutine aufzurufenden Korrelationsbestimmungsunterprogramms gemäß der ersten Ausführungsform;
8A ein schematisches Ablaufdiagramm zur Veranschaulichung eines bei der Zielazimutschätzroutine aufzurufenden Schwellenwertleistungspegelkorrekturunterprogramms gemäß der ersten Ausführungsform;
8B eine schematische Ansicht zur Veranschaulichung eines Beispiels der Konfiguration einer im Signalprozessor installierten Schwellenwertkorrekturtabelle gemäß der ersten Ausführungsform;
8C ein schematisches Blockdiagramm zur Veranschaulichung der Übertragung der Schwellenwertkorrekturtabelle zwischen dem Radar und einer Tabellenerzeugungseinheit gemäß der ersten Ausführungsform;
9A ein schematisches Ablaufdiagramm zur Veranschaulichung einer Schwellenwertkorrekturtabellenerzeugungsroutine, die von der in der 8C gezeigten Tabellenerzeugungseinheit auszuführen ist;
9B ein schematisches Diagramm zur Veranschaulichung eines Beispiels einer in Schritt S520 der 9A berechneten Wahrscheinlichkeitsdichteverteilung gemäß der ersten Ausführungsform;
10A eine schematische Ansicht zur Veranschaulichung eines Beispiels der Konfiguration einer in dem Signalprozessor installierten Schwellenwertkorrekturtabelle gemäß einer zweiten Ausführungsform der vorliegenden Erfindung;
10B ein schematisches Ablaufdiagramm zur Veranschaulichung eines bei der Zielazimutschätzroutine aufzurufenden Schwellenwertleistungspegelkorrekturunterprogramms gemäß der zweiten Ausführungsform;
11 ein schematisches Ablaufdiagramm zur Veranschaulichung einer Schwellenwertkorrekturtabellenerzeugungsroutine, die von einer darin gezeigten Tabellenerzeugungseinheit auszuführen ist;
12A eine schematische Ansicht zur Veranschaulichung eines Beispiels der Konfiguration einer im Signalprozessor installierten Bewertungspegeltabellen gemäß einer dritten Ausführungsform der vorliegenden Erfindung;
12B ein schematisches Ablaufdiagramm zur Veranschaulichung eines bei der Zielazimutschätzroutine auszurufenden Korrelationsbestimmungsunterprogramms gemäß der dritten Ausführungsform;
13 ein schematisches Ablaufdiagramm zur Veranschaulichung einer Schwellenwertkorrekturtabellenerzeugungsroutine, die von einer darin enthaltenen Tabellenerzeugungseinheit auszuführen ist;
14 ein schematisches Ablaufdiagramm zur Veranschaulichung eines bei der Zielazimutschätzroutine auszurufenden Korrelationsbestimmungsunterprogramms gemäß einer vierten Ausführungsform der vorliegenden Erfindung;
15A ein schematisches Ablaufdiagramm zur Veranschaulichung eines bei der Zielazimutschätzroutine auszurufenden Korrelationsbestimmungsunterprogramms gemäß einer fünften Ausführungsform der vorliegenden Erfindung;
15B ein schematisches Ablaufdiagramm zur Veranschaulichung eines bei der Zielazimutschätzroutine auszurufenden Korrelationsbestimmungsunterprogramms gemäß einer Modifikation der fünften Ausführungsform der vorliegenden Erfindung;
16A ein schematisches Ablaufdiagramm zur Veranschaulichung eines bei der Zielazimutschätzroutine auszurufenden Korrelationsbestimmungsunterprogramms gemäß einer sechsten Ausführungsform der vorliegenden Erfindung;
16B ein schematisches Ablaufdiagramm zur Veranschaulichung eines bei der Zielazimutschätzroutine auszurufenden Korrelationsbestimmungsunterprogramms gemäß einer Modifikation der sechsten Ausführungsform der vorliegenden Erfindung;
17A ein schematisches Diagramm zur Veranschaulichung von drei Form-Peaks, die in einem MUSIC-Spektrum auftreten, das von einem herkömmlichen Radar gewonnen wird;
17B ein schematisches Diagramm zur Veranschaulichung von Empfangsleistungspegeln des herkömmlichen Radars entsprechend zwei gewünschten Peaks und einem durch Rauschen verursachten Peak; und
17C ein schematisches Diagramm zur Veranschaulichung von Empfangsleistungspegeln des herkömmlichen Radars entsprechend zwei gewünschten Peaks und einem ungewünschten Peak.
DETAILLIERTE BESCHREIBUNG DER AUSFÜHRUNGSFORMEN DER ERFINDUNG
Nachstehend werden Ausführungsformen der vorliegenden Erfindung unter Bezugnahme auf die beigefügten Zeichnungen beschrieben. In den Zeichnungen werden gleiche Bezugszeichen verwendet, um entsprechend gleiche Komponenten zu kennzeichnen.
Erste Ausführungsform
1 zeigt ein Radar 1 gemäß der ersten Ausführungsform der vorliegenden Erfindung. Gemäß der ersten Ausführungsform ist das Radar 1 in einem motorbetriebenen Fahrzeug installiert und beispielsweise am vorderen Ende des motorbetriebenen Fahrzeugs montiert.
Das Radar 1 ist als FMCW-Radar (frequenzmoduliertes Dauerstrichradar) ausgelegt. Insbesondere weist das Radar 1 einen Oszillator 11, einen Verstärker 13, einen Verteiler 15, eine Sendeantenne 17 und ein Empfangsantennenarray 19 auf.
Der Oszillator 11 ist dazu ausgelegt, auf der Grundlage eines Dreiecksmodulationsspannungssignals ein hochfrequentes Millimeterwellensignal zu erzeugen; die Frequenz des hochfrequenten Millimeterwellensignals wird linear geändert, innerhalb eines vorbestimmten Frequenzbereichs ΔF, in positiver Richtung (Up-Chirp) und in negativer Richtung (Down-Chirp) über die Zeit mit einem vorbestimmten Modulationszyklus Cm.
Der Verstärker 13 ist dazu ausgelegt, das vom Oszillator 11 erzeugte hochfrequente Millimeterwellensignal zu verstärken.
Der Verteiler 15 ist dazu ausgelegt, das vom Verstärker 13 verstärkte hochfrequente Millimeterwellensignal in ein positiv und negativ gechirptes Sendesignal Ss (siehe 3) und ein lokales Signal L aufzuteilen.
Die Sendeantenne 17 ist dazu ausgelegt, eine positiv und negativ gechirptes Millimeterfunkwelle auf der Grundlage des positiv und negativ gechirpten Sendesignals Ss in einen Bereich vor dem motorbetriebenen Fahrzeug auszusenden.
Das Empfangsantennenarray 19, das nachstehend der Einfachheit halber als „Antennenarray” bezeichnet wird, ist aus K Antennen (K Kanälen; K ist eine ganze Zahl von größer oder gleich 2) aufgebaut und dazu ausgelegt, auf den ausgesendeten Funkwellen basierende Radarreflexionen, die von Zielen vor dem motorbetriebenen Fahrzeug reflektiert werden, an seiner Empfangsoberfläche zu reflektieren.
Das Radar 1 weist ferner einen Empfangsschalter 21, einen Verstärker 23, einen Mischer 25, ein Filter 27, einen A/D-Wandler (Analog-digital-Wandler) 29 und einen Signalprozessor (Prozessor) 30 auf.
Der Empfangsschalter 21 ist dazu ausgelegt, eine der K Antennen zu wählen und ein Radarreflexionssignal Sr, das von einer gewählten der Antennen gesendet wird, an den Verstärker 23 zu geben; dieses Radarreflexionssignal Sr wird auf der Grundlage einer Radarreflexion erzeugt, die von der gewählten der Antennen empfangen wird.
Der Verstärker 23 ist dazu ausgelegt, das Radarreflexionssignal Sr, das von der gewählten der Antennen geliefert wird, zu verstärken.
Der Mischer 25 ist dazu ausgelegt, das Radarreflexionssignal Sr mit dem aufgeteilten lokalen Signal L zu mischen, um so ein Schwebungssignal BT mit einer Frequenz entsprechend der Differenz in der Frequenz zwischen dem Radarreflexionssignal Sr und dem entsprechenden Sendesignal Ss zu erzeugen.
Das Filter 27 ist dazu ausgelegt, ungewünschte Signalkomponenten im Schwebungssignal BT zu löschen.
Der A/D-Wandler 29 ist dazu ausgelegt, das verstärkte und gefilterte Schwebungssignal BT abzutasten, um so das verstärkte und gefilterte Schwebungssignal BT in digitale Daten zu wandeln, und die erzeugten digitalen Daten an den Signalprozessor 30 zu geben.
Der Signalprozessor 30 ist beispielsweise aus einem Mikrocomputer mit einer Speichereinheit 30a aufgebaut und kommunikativ mit dem Oszillator 11 und einer externen Geschwindigkeitsregelungs-ECU 40 verbunden, die im motorbetriebenen Fahrzeug installiert ist.
Die Speichereinheit 30a weist wenigstens einen flüchtigen Speicher und wenigstens einen entfernbaren nichtflüchtigen Speicher auf, die im Signalprozessor 30 installiert sind. In dem wenigsten einen nichtflüchtigen Speicher der Speichereinheit 30a ist eine Schwellenwertkorrekturtabelle TA gespeichert. Information der Schwellenwertkorrekturtabelle TA kann in Programmformat in dem wenigstens einen nichtflüchtigen Speicher der Speichereinheit 30a gespeichert werden. Nachstehend wird die in der Schwellenwertkorrekturtabelle TA gespeicherte Information beschrieben.
Der Signalprozessor 30 ist dazu ausgelegt, den Oszillator 11 zu veranlassen, mit den Signalerzeugungsvorgängen zu beginnen, und den Oszillator 11 zu veranlassen, diese zu stoppen.
Der Signalprozessor 30 ist dazu programmiert, die abgetasteten digitalen Daten des Schwebungssignals BT einer vorbestimmten Signalverarbeitung zu unterziehen, um so Zielinformation zu gewinnen, die beispielsweise umfasst: den Abstand zu jedem Ziel, den Azimut jedes Ziels bezüglich des Radars, eine relative Geschwindigkeit zwischen jedem Ziel und dem motorbetriebenen Fahrzeug und dergleichen. Der Signalprozessor 30 ist ferner dazu programmiert, die gewonnene Information an die Geschwindigkeitsregelungs-ECU 40 zu senden.
Das Antennenarray 19 ist derart aufgebaut, dass K Antennen AN_1, AN_2, ..., AN_K zu ungleichen Intervallen in einem Linienarray angeordnet sind. Irgendeine der K Antennen AN_1, AN_2, ..., AN_K wird durch AN_i beschrieben. Der Index i beschreibt irgendeinen von 1, 2, 3, ..., K.
Das Antennenarray 19 ist, wie in 2 gezeigt, derart aufgebaut, dass dann, wenn ein Abstand zwischen dem i-ten Element AN_i und dem (i + 1)-ten Element AN_i + 1 durch d[i] beschrieben wird, wenigstens einer der Abstände d[1], d[2], ..., d[K – 1] von einem anderen der Abstände d[1], d[2], ..., d[K – 1] verschieden ist. Es sollte beachtet werden, dass sich gemäß dem Design des Antennenarrays 19 nur einer der Abstände d[1], d[2], ..., d[K – 1] von jedem der verbleibenden Abstände unterscheiden darf, und dass sich alle der Abstände d[1], d[2], ..., d[K – 1] voneinander unterscheiden dürfen.
Gemäß der Konfiguration des Radars 1 erzeugt der durch den Signalprozessor 30 aktivierte Oszillator 11 ein hochfrequentes Millimeterwellensignal. Das vom Oszillator 11 erzeugte hochfrequente Signal wird vom Verstärker 13 verstärkt und anschließend an den Verteiler 15 gegeben. Das hochfrequente Signal wird vom Verteiler 15 derart aufgeteilt, dass das positiv und negativ gechirpte Sendesignal Ss und das lokale Signal L erzeugt werden. Das positiv und negativ gechirpte Sendesignal Ss wird als die positiv und negativ gechirpte Millimeterfunkwelle von der Sendeantenne 17 in einen Beriech vor dem motorbetriebenen Fahrzeug ausgesendet.
Eine Radarreflexion, die von jedem Ziel auf der Grundlage der ausgesendeten Funkwelle reflektiert wird, kehrt zum Radar 1 zurück und wird von jeder Antenne des Antennenarrays 19 empfangen. Ein Radarreflexionssignal Sr, das auf der entsprechenden empfangenen Radarreflexion basiert, wird von jeder Antenne an den Empfangsschalter 21 gegeben.
Aus den Radarreflexionssignalen Sr, die von den Antennen AN_1, AN_2, ..., AN_K gesendet und vom Empfangsschalter 21 empfangen werden, wird das Radarreflexionssignal Sr, das vom i-ten Empfangselement AN_i gesendet wird, vom Empfangsschalter 21 gewählt, um an den Verstärker 23 gegeben zu werden. Das vom Verstärker 23 verstärkte gewählte Radarreflexionssignal Sr wird an den Mischer 25 gegeben.
Das an den Mischer 25 gegebene gewählte Radarreflexionssignal Sr wird derart mit dem aufgeteilten lokalen Signal L gemischt, dass das Schwebungssignal BT auf der Grundlage der Differenz in der Frequenz zwischen dem Radarreflexionssignal Sr und dem entsprechenden Sendesignal Ss erzeugt wird (siehe 3). Nach einem Entfernen von ungewünschten Signalkomponenten aus dem Signal durch das Filter 27, wird das Schwebungssignal BT vom A/D-Wandler 29 als digitale Daten abgetastet, woraufhin die abgetasteten digitalen Daten an den Signalprozessor 30 gegeben werden.
Der Empfangsschalter 21 schaltet die Wahl von irgendeiner der Antennen AN_1, AN_2, ..., AN_K derart, dass eine vorbestimmte Anzahl von Wahlen von jeder der Antennen AN_1, AN_2, ..., AN_K innerhalb eines Modulationszyklus der ausgesendeten Funkwelle ausgeführt wird. Der A/D-Wandler 29 tastet das Schwebungssignal BT in Synchronisation mit jedem Abtastzeitpunkt der Antennenelementwahl durch den Empfangsschalter 21 ab.
Folglich werden die abgetasteten Daten jedes Zyklus des Schwebungssignals BT für jeden Kanal (Antenne) des Antennenarrays 19 erfasst, um im Signalprozessor 30 gespeichert zu werden.
Der Signalprozessor 30 ist dazu programmiert, die abgetasteten Daten jedes Zyklus (Aufwärtsabschnitt und Abwärtsabschnitt) des Schwebungssignals BT für jeden Kanal des Antennenarrays 19 zu analysieren. Der Signalprozessor 30 ist beispielsweise dazu programmiert, eine schnelle Fouriertransformation (FFT) auf der Grundlage der abgetasteten Daten jedes Zyklus (Aufwärtsabschnitt und Abwärtsabschnitt) des Schwebungssignals BT für jeden Kanal des Antennenarrays 19 auszuführen. Hierdurch wird auf der Grundlage des Ergebnisses der Analyse die Zielinformation gewonnen.
Die Zielinformation umfasst beispielsweise: den Abstand zu jedem Ziel, den Azimut jedes Ziels bezüglich des Radars, eine relative Geschwindigkeit zwischen jedem Ziel und dem motorbetriebenen Fahrzeug und dergleichen. Der Signalprozessor 30 ist ferner dazu programmiert, die gewonnene Information an die Geschwindigkeitsregelungs-ECU 40 zu senden.
Insbesondere wird dann, wenn die Empfangsantennenarray 19 eine Radarreflexion empfängt, das durch die Funkwelle hervorgerufen wird, die von der Sendeantenne 17 auf der Grundlage des Sendesignals Ss ausgesendet wird, das Radarreflexionssignal Sr auf der Grundlage der empfangenen Radarreflexion mit einer Zeit Tr verzögert (siehe gestrichelte Linie in der 3). Die Verzögerungszeit Tr wird als Zeit definiert, die zwischen dem Aussenden der Funkwelle und dem Empfangen der entsprechenden Radarreflexionen verstreicht; diese Verzögerungszeit Tr hängt von einem Abstand eines entsprechenden Ziels ab.
Ferner wird das Radarreflexionssignal Sr um eine Frequenz fd aufwärts oder abwärts verschoben; diese Frequenz (Doppler-Frequenz) fd ändert sich mit einer Änderung der relativen Geschwindigkeit zwischen dem entsprechenden Ziel und dem motorbetriebenen Fahrzeug (Radar 1).
D. h., der Signalprozessor 30 ist dazu programmiert, auf der Grundlage der Verzögerungszeit Tr und der Doppler-Frequenz fd, die in jedem Zyklus des Schwebungssignals BT für jeden Kanal enthalten sind, den Abstand zum entsprechenden Ziel und die relative Geschwindigkeit zwischen dem entsprechenden Ziel und dem motorbetriebenen Fahrzeug zu schätzen.
Der Signalprozessor 30 ist ferner dazu programmiert, auf der Grundlage des MUSIC-Verfahrens Richtungen von Zielen im Azimut bezüglich einer Fahrtrichtung D1 (siehe 4A) des motorbetriebenen Fahrzeugs entsprechend einer Richtung orthogonal zur Empfangsoberfläche des Antennenarrays 19 zu schätzen.
Das MUSIC-Verfahren ist, wie vorstehend beschrieben, dazu ausgelegt, die Richtungen von einfallenden Radarreflexionen auf der Grundlage von Differenzen in der Phase zwischen den Antennen AN_1, AN_2, ..., AN_K zu schätzen.
Es wird beispielsweise angenommen, dass zwei Ziele (vorausfahrende Fahrzeugs) PV1 und PV2 vor dem fahrenden motorbetriebenen Fahrzeug, in welchem das Radar 1 installiert ist, fahren (siehe 4A); dieses motorbetriebenen Fahrzeuge ist durch MV gekennzeichnet. In dieser Annahme zeigt ein MUSIC-Spektrum, das auf der Grundlage der abgetasteten Daten des Schwebungssignals BT durch den A/D-Wandler 29 berechnet wird, dass schärfere Peaks im Spektrum auftreten, wenn entsprechende Azimute des Azimutparameters θ mit den Azimuten der vorausfahrenden Fahrzeuge PV1 und PV2 bezüglich der Fahrtrichtung des motorbetriebenen Fahrzeugs übereinstimmen (siehe 4B).
Der Signalprozessor 30 gemäß der ersten Ausführungsform ist dazu programmiert,
Empfangsleistungspegel von geschätzten Azimuten entsprechend von Peaks des MUSIC-Spektrums zu schätzen; und dann, wenn wenigstens einer der geschätzten Empfangsleistungspegel größer oder gleich einem Schwellenwertleistungspegel P_th ist, wenigstens einen geschätzten Azimut entsprechend dem wenigstens einen der geschätzten Empfangsleistungspegel als den Azimut von wenigstens einem Ziel zu schätzen.
Da das Empfangsantennenarray 19 derart aufgebaut ist, dass die K Antennen AN_1, AN_2, ..., AN_K zu ungleichen Intervallen in einem Linienarray angeordnet sind, weist das MUSIC-Spektrum drei Arten von Peaks auf: eine erste Art von Peaks (gewünschte Peaks), die durch einfallende Radarreflexionen hervorgerufen wird, eine zweite Art von Peaks, die durch Rauschkomponenten verursacht wird, und eine dritte Art von Peaks (ungewünschte Peaks), die sich von der ersten und der zweiten Art von Peaks unterscheidet.
Folglich ist der Signalprozessor 30 der ersten Ausführungsform eigens dazu programmiert, eine in den 5 und 6 gezeigte Zielazimutschätzroutine auszuführen, um so den Azimut von wenigsten einem Ziel zu schätzen, während er die nachteiligen Effekte von ungewünschten Peaks reduziert. Der Signalprozessor 30 ist beispielsweise dazu programmiert, die Zielazimutschätzroutine jedes Mal zu starten, wenn eine vorbestimmte Anzahl (Snapshots) von Zyklen der abgetasteten Daten des Schwebungssignals BT für jeden Kanal eingegeben wird, um im Prozessor gespeichert zu werden.
Wenn die Zielazimutschätzroutine gestartet wird, erzeugt der Signalprozessor 30 in Schritt S110 beispielsweise unter Verwendung der FFT, die vorstehend beschrieben wurde, gemäß den Gleichungen (1) und (2), die vorstehend beschrieben wurden, eine Autokorrelationsmatrix Rxx mit K Reihen und K Spalten.
Es sollte beachtet werden, dass ein Signal von jeder der K Antennen AN_1, AN_2, AN_K auf der Grundlage der von diesen empfangenen einfallenden Radarreflexionen einem Empfangsvektor X gemäß der folgende Gleichung (1) definiert. x_k(i) als ein Element des Empfangsvektors X(i) (k = 1, 2, ..., K) beschreibt einen Wert des Emp fangssignals von einer k-ten Antenne zum Zeitpunkt i; diese k-te Antenne wird auf der Grundlage der abgetasteten Daten des entsprechenden Schwebungssignals BT bestimmt. L beschreibt die Anzahl von Snapshots des Empfangsvektors X(i).
Anschließend berechnet der Signalprozessor 30 in Schritt S120 K Eigenwerte λ₁,λ₂, ..., λ_K der Autokorrelationsmatrix Rxx, um die Gleichung λ₁ ≥ λ₂ ≥ ... ≥ λ_K zu erfüllen. Anschließend schätzt der Signalprozessor 30 in Schritt S130 eine Anzahl von Eigenwerten in den K Eigenwerten λ₁,λ₂, ..., λ_K, die über dem Schwellenwert λ_th, entsprechend der thermischen Rauschleistung σ² liegt, die vorstehend beschrieben wurde, als die Anzahl M von einfallenden Radarreflexionen.
D. h., in Schritt S130 wird die Anzahl M von einfallenden Radarreflexionen entsprechend der Anzahl von Eigenwerten λ₁,λ₂, ..., λ_M größer dem Schwellenwert λ_th geschätzt.
Auf das Schätzen der Anzahl M von einfallenden Radarreflexionen folgend legt der Signalprozessor 30 in Schritt S140 eine Anzahl n von zu extrahierenden Azimuten als getestete Azimute aus einem MUSIC-Spektrum fest, indem er gemäß der folgenden Gleichung eine vorbestimmte Anzahl α zu der Anzahl M von einfallenden Radarreflexionen addiert: n = M + α
Auf die Beendigung des Vorgangs in Schritt S140 folgend berechnet der Signalprozessor 30 in Schritt S150 (K-M) Eigenvektoren e_M+1, e_M+2, ..., e_K entsprechend den (K-M) Eigenwerten λ_M+1, λ_M+2, ..., λ_K, die kleiner oder gleich dem Schwellenwert λ_th sind. Die (K-M) Eigenvektoren e_M+1, e_M+2, ..., e_K werden als „Rauscheigenvektoren E_N” von Rauschkomponenten definiert (siehe 3), deren (K-M) Eigenwerte λ_M+1, λ_M+2, ..., λ_K kleiner oder gleich der thermischen Rauschleistung σ² sind.
Aus dem Verhältnis zwischen dem Rauscheigenvektor E_N, einem komplexen Antwortvektor des Antennenarrays 19, bezüglich eines Azimutparameters θ, der als Steuervektor a(θ) definiert wird (siehe Gleichung (3)), gewinnt der Signalprozessor 30 in Schritt S160 ein MUSIC-Spektrum, das als Leistungsfunktion P_MN definiert wird, die durch die vorstehend beschriebene Gleichung (4) bestimmt wird.
Anschließend extrahiert der Signalprozessor 30 in Schritt S170 derart einen Peak aus dem MUSIC-Spektrum, dass ein Azimut θ1 entsprechend dem extrahierten einen Peak der größte in allen Azimuten entsprechend allen Peaks im MUSIC-Spektrum ist, und extrahiert der Signalprozessor 30 anschließend (n – 1) Peaks aus dem MUSIC-Spektrum, in absteigender Wertereihenfolge. Auf der Grundlage der extrahierten n Peaks gewinnt der Signalprozessor 30 in Schritt S170 einen Azimut entsprechend dem einen größten Peak und (n – 1) Azimute θ₂, ..., θ_n, die jeweils den nacheinander extrahierten Peaks entsprechen.
In Schritt S170 legt der Signalprozessor 30 die gewonnenen n Azimute θ₂, ..., θ_n als die getesteten Azimute fest.
Anschließend führt der Signalprozessor 30 in Schritt S180 ein Korrelationsbestimmungsunterprogramm unter den getesteten Azimuten θ₂, ..., θ_n aus.
In Schritt S180 bestimmt der Signalprozessor 30 beispielsweise, ob der Pegel der Korrelationen unter den Steuervektoren a(θ₁), ..., a(θ_n) entsprechend den getesteten Azimuten θ₁, ..., θ_n hoch oder niedrig ist. Auf der Grundlage der Bestimmung bestimmt der Signalprozessor 30, ob Kriterienazimute θ_M+1, ..., θ_n der getesteten Azimute θ₁, ..., θ_n wenigstens einen Azimut entsprechend wenigstens einem ungewünschten Peak aufweisen. Nachstehend wird die Korrelationsbestimmung in Schritt S180 näher beschrieben.
Wenn bestimmt wird, dass der Pegel der Korrelationen unter den Steuervektoren a(θ₁), ..., a(θ_n) hoch ist (Ja in Schritt S180), schreitet der Signalprozessor 30 zu Schritt S210 voran. Andernfalls (Nein in Schritt S180) schreitet der Signalprozessor 30 zu Schritt S200 voran.
In Schritt S200 bestimmt der Signalprozessor 30, dass eine geringe Wahrscheinlichkeit besteht, dass wenigstens ein Azimut entsprechend wenigstens einem ungewünschten Peak in den Kriterienazimuten θ_M+1, ..., θ_n der getesteten Azimute θ₁, ..., θ_n enthalten ist.
Folglich legt der Signalprozessor 30 in Schritt S205 eine Anzahl M' von Leistungsschätzzielen derart fest, dass die Anzahl M' von Leistungsschätzzielen mit der Anzahl M von einfallenden Radarreflexionen übereinstimmt, die in Schritt S130 geschätzt wird. In Schritt S205 setzt der Signalprozessor 30 ebenso einen Schwellenwertleistungspegel P_th auf einen Basispegel P_th0, der in der Konstruktionsphase des Antennenarrays 19 bestimmt worden ist, und schreitet anschließend zu Schritt S220 voran.
In Schritt S210 bestimmt der Signalprozessor 30, dass eine hohe Wahrscheinlichkeit besteht, dass wenigstens ein Azimut entsprechend wenigstens einem ungewünschten Peak in den Kriterienazimuten θ_M+1, ..., θ_n der getesteten Azimute θ₁, ..., θ_n enthalten ist. Folglich legt der Signalprozessor 30 in Schritt S215 die Anzahl M' von Leistungsschätzzielen derart fest, dass die Anzahl M' von Leistungsschätzzielen mit der Anzahl n von getesteten Azimuten übereinstimmt, die in Schritt S140 festgelegt wird. In Schritt S215 führt der Signalprozessor 30 ebenso ein Schwellenwertleistungspegelkorrekturunterprogramm aus, um so den Schwellenwertleistungspegel P_th auf einen Pegel zu setzen, der sich vom Basispegel P_th0 unterscheidet, und schreitet anschließend zu Schritt S220 voran.
In Schritt S215 bestimmt der Signalprozessor 30 beispielsweise einen Pegel entsprechend einem Bewertungspegel in linearer Unabhängigkeit von den Korrelationen unter den Steuervektoren a(θ₁), ..., a(θ_n) als den Schwellenwertleistungspegel P_th; dieser Bewertungspegel ist in Schritt S180 gewonnen worden. Nachstehend wird das Schwellenwertleistungspegelkorrekturunterprogramm in Schritt S215 näher beschrieben.
Auf die Beendigung von Schritt S205 oder S215 folgend wählt der Signalprozessor 30 anschließend in Schritt S220 von den getesteten Azimuten θ₁, ..., θ_n die M' Azimute θ₁, ..., θ_M' in einer absteigenden Reihenfolge von ihren entsprechenden Peaks vom maximalen Peak im MUSIC-Spektrum. In Schritt S220 legt der Signalprozessor 30 die gewählten M' Azimute θ₁, ..., θ_M' als Leistungsschätzziele fest.
Anschließend schätzt der Signalprozessor 30 in Schritt S230 gemäß den folgenden Schritten Empfangsleistungspegel P₁, ..., P_M' aus den Leistungsschätzzielen Zunächst erzeugt der Signalprozessor 30 eine Steuermatrix A auf der Grundlage der Steuervektoren a(θ₁), ..., a(θ_M') entsprechend den Leistungsschätzzielen θ₁, ..., θ_M' gemäß der folgenden Gleichung (8): A = [a(θ1), a(θ2), ..., a(θM'-1), a(θM')] (8)
Auf der Grundlage der Steuermatrix A berechnet der Signalprozessor 30 eine Matrix S gemäß der Gleichung (6), die vorstehend beschrieben wurde.
Aus den m diagonalen Komponenten in der Gleichung (6) gewinnt der Signalprozessor 30 die Empfangsleistungspegel P_m der Leistungsschätzziele θ_m (m = 1, 2, ..., M') gemäß der folgenden Gleichung (9): [P1, P2, ..., PM'-1, PM']= diag(S) (9)wobei diag(f) die diagonalen Komponenten einer bestimmten Matrix f beschreibt.
Auf die Beendigung einer Berechnung der Empfangsleistungspegel P₁, P₂, ..., P_M'-1, P_M' aus den Leistungsschätzzielen θ₁, ..., θ_M' folgend schreitet der Signalprozessor 30 zu Schritt S240 voran. In Schritt S240 vergleicht der Signalprozessor 30 jeden der Empfangsleistungspegel P₁, P₂, ..., P_M'-1, P_M' mit dem Schwellenwertleistungspegel P_th, der in Schritt S205 oder S215 festgelegt wird.
Auf der Grundlage des Vergleichsergebnisses schätzt der Signalprozessor 30 in Schritt S240 wenigstens eines der Leistungsschätzziele θ₁, ..., θ_M', dessen Empfangsleistungspegel größer oder gleich dem Schwellenwertleistungspegel P_th ist, als den Azimut von wenigstens einem echten Ziel.
Der Signalprozessor 30 schätzt auf der Grundlage der Verzögerungszeit Tr und der Doppler-Frequenz fd, die in jedem Zyklus des Schwebungssignals BT für jeden Kanal enthalten sind, den Abstand zum wenigstens einen echten Ziel und die relative Geschwindigkeit zwischen dem wenigstens einen echten Ziel und dem motorbetriebenen Fahrzeug.
Der Signalprozessor 30 sendet in Schritt S240 Information an die Geschwindigkeitsregelungs-ECU 40, welche den geschätzten Azimut des wenigstens einen echten Ziels anzeigt, zusätzlich zu Information, welche den Abstand des wenigstens einen echten Ziels und die relative Geschwindigkeit zwischen dem wenigstens einen echten Ziel und dem motorbetriebenen Fahrzeug anzeigt. Anschließend beendet der Signalprozessor 30 die Zielazimutschätzroutine.
Nachstehend wird das vom Signalprozessor 30 auszuführende Korrelationsbestimmungsunterprogramm unter Bezugnahme auf die 7 beschrieben.
Wenn das in Schritt S180 der Hauptroutine aufgerufene Korrelationsbestimmungsunterprogramm gestartet wird, wählt der Signalprozessor 30 in Schritt S310 von den getesteten Azimuten θ₁, ..., θ_n nacheinander die Anzahl M von Azimuten θ₁, ..., θ_M in absteigender Reihenfolge von ihren entsprechenden Peaks im MUSIC-Spektrum; diese Anzahl M von Azimuten θ₁, ..., θ_M ist mit der Anzahl M von einfallenden Radarreflexionen abgeglichen.
In Schritt S310 erzeugt der Signalprozessor 30 eine Steuermatrix A auf der Grundlage von Steuervektoren a(θ₁), ..., a(θ_M) entsprechend den Leistungsschätzzielen θ₁, ..., θ_M gemäß der folgenden Gleichung (10): A = [a(θ1), a(θ2), ..., a(θM-1), a(θM)] (10)
Auf der Grundlage der Steuermatrix A berechnet der Signalprozessor 30 in Schritt S320 gemäß der folgenden Gleichung (11) eine Projektionsmatrix P_CR orthogonal zu einer Hyperebene orthogonal zu einem von den Steuervektoren a(θ₁), ..., a(θ_M) aufgespannten Raum C: PCR = I – A(AHA)–1AH (11)
Auf die Berechnung der Projektionsmatrix P_CR in Schritt S320 folgend setzt der Signalprozessor 30 in Schritt S330 eine Variable i auf die vorbestimmte Anzahl α und berechnet in Schritt S340 einen Bewertungspegel R_M ₊ _i für den Kriterienazimut θ_M+i entsprechend der Variablen i gemäß der folgenden Gleichung (12): RM+i = 1 – ∥PCR·a(θM+i∥2 (12)
Der gemäß der Gleichung (12) berechnete Bewertungspegel R_M+i beschreibt einen Pegel, der eine Bewertung der linearen Unabhängigkeit zwischen einem Steuervektor θ_M+i und jedem der Steuervektoren a(θ₁), ..., a(θ_M) beschreibt.
Es sollte beachtet werden, dass der Term ∥z∥ in der Gleichung (12) eine Norm (L2-Norm) eines bestimmten Vektors z beschreibt.
Wenn der Steuervektor a(θ_M+i) und der Raum C als zweidimensionale Vektoren dargestellt werden, wird das Verhältnis zwischen dem Steuervektor a(θ_M+i) und dem Raum C in Schritt S340 der 7 als Vektordiagramm VD ausgedrückt.
Es sollte beachtet werden, dass P_CR·a(θ_M+i) einen Projektionsvektor des Steuervektors a(θ_M+i) bezüglich des Raums orthogonal zum Raum C beschreibt, und dass die Norm ∥P_CR·a(θ_M+i)∥ den Abstand zwischen dem Steuervektoren a(θ_M+i) und dem Raum C beschreibt. Ferner beschreibt P_C·a(θ_M+i) einen Projektionsvektor des Steuervektors a(θ_M+i) bezüglich des Raums C. Es sollte beachtet werden, dass die L2-Norm des Steuervektors a(θ_M+i) auf 1 gesetzt wird.
Wie deutlich aus dem Verhältnis ersichtlich, ist der Betrag des Projektionsvektors P_CR·a(θ_M+i) gleich Null, wenn der Projektionsvektor P_CR·a(θ_M+i) die lineare Abhängigkeit bezüglich der Steuervektoren a(θ₁), ..., a(θ_M) darstellt, welche den Raum C aufspannen. Demgegenüber ist der Betrag des Projektionsvektors P_CR·a(θ_M+i) gleich 1, d. h. verläuft der Projektionsvektor P_CR·a(θ_M+i) orthogonal zum Raumvektor C, wenn der Projektionsvektor P_CR·a(θ_M+i) orthogonal zu den Steuervektoren a(θ₁), ..., a(θ_M) verläuft, welche den Raum C aufspannen.
Folglich wird die folgende Gleichung aufgestellt: 0 (lineare Abhängigkeit) ≤ ∥PCR·a(θM+i)∥2 ≤ 1 (orthogonal)
Da der Bewertungspegel R_M+i durch die Gleichung (12) definiert wird, wird die folgende Gleichung aufgestellt: 0 (orthogonal) ≤ RM+i = 1 – ∥PCR·a(θM+i)∥2 ≤ 1 (lineare Abhängigkeit)
Folglich geht der Bewertungspegel R_M+i mit zunehmender linearen Unabhängigkeit des Steuervektors a(θ_M+i) bezüglich des Raums C (je mehr sich der Steuervektor a(θ_M+i) dem Raum C annähert) gegen Null. Demgegenüber geht der Bewertungspegel R_m+i mit abnehmender linearen Unabhängigkeit des Steuervektors a(θ_M+i) bezüglich des Raums C (je näher der Steuervektor a(θ_M+i) zu einem parallelen Vektor des Raums C ist) gegen 1.
Folglich ermöglicht der durch die Gleichung (12) definierte Bewertungspegel R_M+1 eine Bestimmung, ob der Pegel der linearen Unabhängigkeit zwischen dem Steuervektor θ_M+i und dem durch die Steuervektoren a(θ₁), ..., a(θ_M) aufgespannten Raum C hoch oder niedrig ist.
Ferner speichert der Signalprozessor 30 in Schritt S340 den berechneten Bewertungspegel R_M+i in der Speichereinheit 30a.
Insbesondere bestimmt der Signalprozessor 30 auf die Beendigung der Berechnung des Bewertungspegels R_M+i folgend in Schritt S350, ob der berechnete Bewertungspegel R_M+1 über einem vorbestimmten Schwellenwert R_th liegt, der während der Konstruktionsphase des Antennenarrays 19 bestimmt worden ist.
Auf eine Bestimmung folgend, dass der berechnete Bewertungspegel R_M+i über dem vorbestimmten Schwellenwert R_th liegt (R_M+i > R_th), ist die Bestimmung in Schritt S350 positiv, so dass der Signalprozessor 30 zu Schritt S390 voranschreitet. In Schritt S390 bestimmt der Signalprozessor 30, dass der Pegel der Korrelationen unter den Steuervektoren a(θ₁), ..., a(θ_M) hoch ist, und kehrt anschließend zu Schritt S190 der in der 5 gezeigten Hauptroutine zurück.
Andernfalls, wenn bestimmt wird, dass der berechnete Bewertungspegel R_M+i kleiner oder gleich dem vorbestimmten Schwellenwert R_th ist (R_M+i ≤ R_th), ist die Bestimmung in Schritt S350 negativ, so dass der Signalprozessor 30 zu Schritt S360 voranschreitet. In Schritt S360 dekrementiert der Signalprozessor 30 die Variable i um 1 und bestimmt anschließend in Schritt S370, ob die aktualisierte Variable i gleich Null ist.
Auf eine Bestimmung folgend, dass die Variable i ungleich Null ist (NEIN in Schritt S370), kehrt der Signalprozessor 30 zu Schritt S340 zurück. Anschließend führt der Signalprozessor 30 den Vorgang in Schritt S340 auf der Grundlage der aktualisierten Variablen i aus, um so den Bewertungspegel R_M+i für den Kriterienazimut θ_M+i entsprechend der Variablen i gemäß der Gleichung (12) zu berechnen und zu speichern. An schließend bestimmt der Signalprozessor 30 in Schritt S350, ob der berechnete Bewertungspegel R_M+i über dem vorbestimmten Schwellenwert R_th liegt.
Auf eine Bestimmung folgend, dass der berechnete Bewertungspegel R_M+i über dem vorbestimmten Schwellenwert R_th liegt (JA in Schritt S350), bestimmt der Signalprozessor 30, dass der Pegel der Korrelationen unter den Steuervektoren a(θ₁), ..., a(θ_n) hoch ist (siehe Schritt S390). Andernfalls bestimmt der Signalprozessor 30 auf eine Bestimmung folgend, dass der berechnete Bewertungspegel R_M+i kleiner oder gleich dem vorbestimmten Schwellenwert R_th ist (NEIN in Schritt S350), dass der Pegel der Korrelationen unter den Steuervektoren a(θ₁), ..., a(θ_n) gering ist (siehe Schritt S360). Anschließend kehrt der Signalprozessor 30 zu Schritt S340 zurück und führt der Signalprozessor 30 die Vorgänge in den Schritten S350 und S390 oder in den Schritten S350 bis S370 wiederholt aus.
Während der Wiederholungen der Vorgänge in den Schritten S350 bis S370 bestimmt der Signalprozessor 30 dann, wenn die aktualisierte Variable i gleich Null ist (JA in Schritt S370), dass der Pegel der Korrelationen unter den Steuervektoren a(θ₁), ..., a(θ_n) gering ist und kehrt anschließend zu Schritt S190 der in der 5 gezeigten Hauptroutine zurück.
D. h., das Korrelationsbestimmungsunterprogramm ist dazu ausgelegt,
den Pegel der Korrelationen unter den Steuervektoren a(θ₁), ..., a(θ_n) als hoch zu bestimmen, wenn wenigstens ein berechneter Bewertungspegel R_M+i über dem vorbestimmten Schwellenwert R_th liegt; und
den Pegel der Korrelationen unter den Steuervektoren a(θ₁), ..., a(θ_n) als niedrig zu bestimmen, wenn alle der berechneten Bewertungspegel R_M+i kleiner oder gleich dem vorbestimmten Schwellenwert R_th sind.
Das Korrelationsbestimmungsunterprogramm bestimmt, wie vorstehend beschrieben, den Pegel der Übereinstimmungen unter den Steuervektoren a(θ₁), ..., a(θ_n). Auf der Grundlage des bestimmten Pegels bestimmt das Korrelationsbestimmungsunterprogramm, ob die Kriterienazimute θ_M+i, ..., θ_n der getesteten Azimute θ₁, ..., θ_n wenigstens einen Azimut entsprechend wenigstens einem ungewünschten Peak aufweisen.
Es sollte beachtet werden, dass der Signalprozessor 30 dann, wenn das Programm zu Schritt S390 voranschreitet, während wenigstens einer der Bewertungspegel R_M+i (i = 1, ..., α) noch nicht berechnet worden ist, den wenigstens einen der Bewertungspegel R_M+i berechnet und ihn in der Speichereinheit 30a speichert. Hierdurch können alle der Bewertungspegel R_M+i, ..., R_n in der Speichereinheit 30a gespeichert werden.
Ferner sind dann, wenn das Programm zu Schritt S380 voranschreitet, folglich alle der Bewertungspegel R_M+i, ..., R_n berechnet und in der Speichereinheit 30a gespeichert worden.
Nachstehend wird das vom Signalprozessor 30 ausgeführte Schwellenwertleistungspegelkorrekturunterprogramm unter Bezugnahme auf die 8A bis 8C beschrieben.
8B zeigt schematisch die Konfiguration der Schwellenwertkorrekturtabelle TA. In der Schwellenwertkorrekturtabelle TA wird ein möglicher Bereich der Bewertungspegel R_M+i, der über einem minimalen Pegel R_min und kleiner oder gleich einem maximalen Pegel R_max ist, in Schritten von Δ Pegel in eine Anzahl von beispielsweise „Q” Abschnitten (Q ist eine ganze Zahl von größer oder gleich 2) unterteilt. Insbesondere wird der mögliche Bereich in den ersten Abschnitt vom minimalen Pegel R_min zu einem Pegel der Summe des minimalen Pegels R_min und des Δ Pegels, den zweiten Abschnitt von der Summe des minimalen Pegels R_min und des Δ Pegels zu einem Pegel der Summe des minimalen Pegels R_min und des 2Δ Pegels, ..., und den Q-ten Abschnitt von der Subtraktion des Δ Pegels vom maximalen Pegel R_min zum maximalen Pegel R_max unter teilt. Es sollte beachtet werden, dass die Summe des minimalen Pegels R_min und das Produkt der Anzahl Q und des Δ Pegels mit dem maximalen Pegel R_max übereinstimmt.
In der Schwellenwertkorrekturtabelle TA werden geeignete Werte TD[1], ..., TD[Q] des Schwellenwertleistungspegels P_th, der für den ersten, ..., den Q-ten Abschnitt bestimmt werden, derart gespeichert, dass sie mit dem entsprechenden ersten bis Q-ten Abschnitt verknüpft werden.
Die Schwellenwertkorrekturtabelle TA ist von einer in der 8C gezeigten und nachstehend beschriebenen Tabellenerzeugungseinheit 100 erzeugt worden, und die Schwellenwertkorrekturtabelle Ta ist in der Herstellungsphase des Radars 1 in den wenigsten einen nichtflüchtigen Speicher der Speichereinheit 3a geschrieben worden.
Wenn das in Schritt S215 der Hauptroutine aufgerufene Schwellenwertleistungspegelkorrekturunterprogramm gestartet wird, liest der Signalprozessor 30 in Schritt S410 eine Anzahl α von geeigneten Werten der geeigneten Werte TD[1], ..., TD[Q] des Schwellenwertleistungspegels P_th entsprechend den Bewertungspegeln R_M+i, ..., R_n entsprechend den Kriterienazimuten θ_M+i, ..., θ_n der getesteten Azimute θ₁, ..., θ_n aus der Schwellenwertkorrekturtabelle TA.
Anschließend bestimmt der Signalprozessor 30 in Schritt S420 den in Schritt S240 zu verwendenden Schwellenwertleistungspegel P_th auf der Grundlage der a geeigneten Werte entsprechend den Pegeln R_M+i, ..., R_n.
Insbesondere bestimmt der Signalprozessor 30 in Schritt S240 einen Höchstwert der α geeigneten Werte entsprechend den Pegeln R_M+i, ..., R_n als den Schwellenwertleistungspegel P_th. Anschließend kehrt der Signalprozessor 30 zu Schritt S220 der Hauptroutine zurück. Folglich führt der Signalprozessor 30 in Schritt S240 der Hauptroutine, wenn die Bestimmung in Schritt S190 positiv ist, den Vorgang in Schritt S240 unter Verwendung des in Schritt S215 bestimmten Schwellenwertleistungspegels P_th aus.
Nachstehend wird die von der Tabellenerzeugungseinheit 100 auszuführende Schwellenwertkorrekturtabellenerzeugungsroutine unter Bezugnahme auf die 9A beschrieben. Die Tabellenerzeugungseinheit 100 ist beispielsweise aus einem Mikrocomputer mit einer Anzeigeinheit und einer Speichereinheit 100a bestehend aus einem Festplattenlaufwerk und einem flüchtigen und einem nichtflüchtigen Speicher, in dem ein Programm entsprechend der Schwellenwertkorrekturtabelleerzeugungsroutine im Voraus gespeichert wird, aufgebaut.
Das in der Speichereinheit 100a gespeicherte Programm bewirkt, dass die Tabellenerzeugungseinheit 100 die Schwellenwertkorrekturtabellenerzeugungsroutine ausführt.
Wenn die Schwellenwertkorrekturtabellenerzeugungsroutine gestartet wird, setzt die Tabellenerzeugungseinheit 100 in Schritt S510 eine Variable R' der Bewertungspegel R_M+i entsprechend einem Ziel eines geeigneten Werts, der zu berechnen ist, auf den maximalen Pegel R_max. In Schritt S510 setzt die Tabellenerzeugungseinheit 100 ferner eine Variable q, die eine Ordnungszahl der Abschnitte, die zu berechnen sind, anzeigt, auf Q. Insbesondere wird in Schritt S510 der Q-te Abschnitt festgelegt.
Anschließend führt die Tabellenerzeugungseinheit 100 in Schritt S520 Computersimulationen aus, um so eine Wahrscheinlichkeitsdichteverteilung von Empfangsleistungspegeln P von ungewünschten Peaks zu berechnen, die in einer Umgebung verursacht werden, in welcher die Variable R' des Bewertungspegel R_M+i erhalten werden kann.
Insbesondere gewinnt die Tabellenerzeugungseinheit 100 in Schritt S520 eine Verteilung der Empfangsleistungspegel P gemäß der folgenden Gleichung (13) unter Verwendung von Parametervektoren X und N(i) als Zufallswerte als die Wahrscheinlichkeitsdichteverteilung:
wobei jeder der Vektoren X und N(i) ein K-dimensionaler komplexer Vektor ist und der Vektor X zufällig innerhalb des Bereichs erhalten wird, welcher die folgende Gleichung (14) erfüllt: X2 = 1 – R' (14)
Insbesondere wird der Vektor X gemäß den folgenden Gleichungen (15) und (16) unter Verwendung von K-dimensionalen realen Vektoren r_x und r_y erzeugt:
w = rx + jry (16)wobei j eine imaginäre Einheit beschreibt und jedes Element von jedem der K-dimensionalen realen Vektoren r_x und r_y als Zufallszahl definiert wird, die einer gleichmäßigen Verteilung U(–1, 1) folgt; diese Definition kann durch den folgenden mathematischen Ausdruck erhalten werden: ”r_x, r_y ~U(–1, 1)”.
In ähnlicher Weise wird der Vektor N(i) gemäß der folgenden Gleichung (17) unter Verwendung von K-dimensionalen realen Vektoren r_x1 und r_y1 erzeugt:
wobei jeder der K-dimensionalen realen Vektoren r_x1 und r_y1 als Zufallszahl definiert wird, die einer Normalverteilung N(0, σ²I) mit einer Kovarianzmatrix von σ²I und einem Mittelwert von Null folgt. Das Bezugszeichen σ² beschreibt, wie vorstehend beschrieben, die thermische Rauschleistung.
Auf eine Berechnung der Wahrscheinlichkeitsdichteverteilung folgend erkennt die Tabellenerzeugungseinheit 100 in Schritt S530 auf der Grundlage der Wahrscheinlichkeitsdichteverteilung einen minimalen Wert des Schwellenwerts Pth, an welchem die Wahrscheinlichkeit, dass die Empfangsleistung P größer oder gleich dem minimalen Wert des Schwellenwerts Pth ist, geringer als ein vorbestimmter Wert ist.
9B zeigt ein Diagramm zur Veranschaulichung eines Beispiels der in Schritt S520 berechneten Wahrscheinlichkeitsdichteverteilung, das aufzeigt, wie die geeigneten Werte TD zu bestimmen sind.
Insbesondere wird in Schritt S530 ein minimaler Wert des Schwellenwerts Pth erkannt; dieser minimale Wert des Schwellenwerts Pth ermöglicht es der Fläche des diagonal schraffierten Bereichs RE (siehe 9B) der Wahrscheinlichkeitsdichteverteilung größer oder gleich dem minimalen Wert des Schwellenwerts Pth, geringer als der vorbestimmte Wert zu sein. Die Wahrscheinlichkeit, mit welcher die Empfangsleistung P größer oder gleich dem minimalen Wert des Schwellenwerts Pth ist, entspricht einer Wahrscheinlichkeit (Fehlschätzrate), mit der Azimute entsprechend ungewünschten Peaks irrtümlicherweise als Azimute für reale Ziele geschätzt werden.
Auf eine Beendigung des Vorgangs in Schritt S530 folgend setzt die Tabellenerzeugungseinheit 100 in Schritt S540 den erkannten minimalen Wert des Schwellenwerts P_th auf den geeigneten Wert TD[q] des Schwellenwertleistungspegels P_th, der für den q-ten Abschnitt bestimm wird. D. h., die Tabellenerzeugungseinheit 100 setzt den erkannten minimalen Wert des Schwellenwerts P_th, der eingestellt werden sollte, wenn die Bewertungspegel R_M _+i innerhalb des Bereichs liegen, der durch die folgende Gleichung (R' – Δ < R_M+i < R') beschrieben wird, in Schritt S540 auf den geeigneten Wert TD[q] des Schwellenwertleistungspegels P_th.
In Schritt S540 speichert die Tabellenerzeugungseinheit 100 den geeigneten Wert TD[q] des Schwellenwertleistungspegels P_th in der Speichereinheit 100a. Da der momentan eingestellte Wert der Variablen q gleich Q ist, wird der geeignete Wert TD[Q] des Schwellenwertleistungspegels P_th in der Speichereinheit 100a gespeichert.
Anschließend bestimmt die Tabellenerzeugungseinheit 100 in Schritt S550, ob der momentan eingestellte Wert der Variablen q unter 1 liegt. Wenn bestimmt wird, dass der momentan eingestellte Wert der Variablen q größer oder gleich 1 ist (NEIN in Schritt S550), schreitet die Tabellenerzeugungseinheit 100 zu Schritt S560 voran. In Schritt S560 dekrementiert die Tabellenerzeugungseinheit 100 den momentan eingestellten Wert der Variablen R' um den Δ Pegel und dekrementiert den momentan eingestellten Wert der Variablen q um 1. Anschließend kehrt die Tabellenerzeugungseinheit 100 zu Schritt S520 zurück und führt die Vorgänge in den Schritt S510 bis S560 wiederholt auf der Grundlage des aktualisierten Werts der Variablen R' und des aktualisierten Werts der Variablen q aus.
Als Folge der Wiederholungen der Vorgänge in den Schritten S510 bis S560 schreitet die Tabellenerzeugungseinheit 100 dann, wenn bestimmt wird, dass der momentan eingestellte Wert der Variablen q unter 1 liegt (JA in Schritt S550), zu Schritt S570 voran.
Momentan sind die geeigneten Werte TD[1], ..., TD[Q] des Schwellenwertleistungspegels P_th in der Speichereinheit 100a gespeichert.
In Schritt S570 erzeugt die Tabellenerzeugungseinheit 100 Datensätzen, in welchen die geeigneten Werte TD[1], ..., TD[Q] des Schwellenwertleistungspegels P_th mit dem entsprechenden ersten, ..., Q-ten Abschnitt verknüpft sind. Auf der Grundlage der Datensätze erzeugt die Tabellenerzeugungseinheit 100 die in der 8B gezeigte Schwellenwertkorrekturtabelle TA und speichert sie in der Speichereinheit 100a. In Schritt S570 kann die Tabellenerzeugungseinheit 100 die Schwellenwertkorrekturtabelle TA sichtbar auf der Anzeigevorrichtung anzeigen.
Die in Schritt S570 erzeugte Schwellenwertkorrekturtabelle TA kann von der Tabellenerzeugungseinheit 100 über einen entfernbaren nicht flüchtigen Speicher oder eine drahtlose/drahtgebundene Kommunikation zum Signalprozessor 30 übertragen werden, um im Signalprozessor 30 installiert zu werden.
Das Radar 1 der ersten Ausführungsform ist, wie vorstehen beschrieben, dazu ausgelegt, die Anzahl (M + α) von getesteten Azimuten, die größer als die Anzahl M von einfallenden Radarreflexionen ist, einzustellen, um zu verhindern, dass die Genauigkeit bei einem Schätzen von Azimuten von echten Zielen aufgrund von ungewünschten Peaks, die im MUSIC-Spektrum auftreten, verschlechtert wird.
Ferner ist das Radar 1 dazu ausgelegt, zu bestimmen, ob der Pegel der Korrelation unter den Steuervektoren a(θ₁), ..., a(θ_M+α) entsprechend den getesteten Azimuten θ₁, ..., θ_M+α hoch oder niedrig ist, um so zu bestimmen, ob Azimute von ungewünschten Peaks in den Kriterienazimuten θ_M+1, ..., θ_M+α der getesteten Azimute θ₁, ..., θ_M+α enthalten sind.
Wenn bestimmt wird, dass eine hohe Wahrscheinlichkeit besteht, dass wenigstens ein Azimut entsprechend wenigstens einem ungewünschten Peak in den Kriterienazimuten θ_M+1, ..., θ_M+α der getesteten Azimute θ₁, ..., θ_M+α enthalten ist, setzt das Radar 1 die Anzahl von Leistungsschätzzielen auf die Summe (M + α) der vorbestimmten Anzahl a und der Anzahl M von einfallenden Radarreflexionen, die in Schritt S130 geschätzt werden. Hierdurch kann verhindert werden, dass wenigstens ein Azimut entsprechend wenigstens einem gewünschten Peak aus den Leistungsschätzzielen fällt.
Ferner setzt das Radar 1 dann, wenn bestimmt wird, dass eine hohe Wahrscheinlichkeit besteht, dass wenigstens ein Azimut entsprechend wenigstens einem ungewünschten Peak in den Kriterienazimuten θ_M+1, ..., θ_M+α der getesteten Azimute θ₁, ..., θ_M+α enthalten ist, die Anzahl von Leistungsschätzzielen auf die Summe (M + α) der vorbestimmten Anzahl α und der Anzahl M von einfallenden Radarreflexionen, die in Schritt S130 bestimmt werden. Hierdurch kann verhindert werden, dass wenigstens ein Azimut entsprechend wenigstens einem gewünschten Peak aus den Leistungsschätzzielen fällt, so dass die Genauigkeit bei einem Schätzen von Azimuten von echten Zielen weiter verbessert werden kann.
Wenn bestimmt wird, dass eine hohe Wahrscheinlichkeit besteht, dass wenigstens ein Azimut entsprechend wenigstens einem ungewünschten Peak in den Kriterienazimuten θ_M+1, ..., θ_M+α der getesteten Azimute θ₁, ..., θ_M+α enthalten ist, stimmt das Radar 1 den Schwellenwert P_th ab, um so Azimute entsprechen ungewünschten Peaks bestmöglich zu eliminieren. Hierdurch kann verhindert werden, dass Azimute entsprechend ungewünschten Peaks irrtümlicherweise als Azimute von echten Zielen erkannt werden.
Folglich kann das Radar 1 die Genauigkeit bei einem Schätzen von Azimuten von echten Zielen verglichen mit derjenigen, die von herkömmlichen Radarsystemen erzielt wird, welche die Anzahl M von Leistungsschätzazimuten verwenden, weiter verbessert werden.
Ferner setzt das Radar 1 dann, wenn bestimmt wird, dass eine hohe Wahrscheinlichkeit besteht, dass wenigstens ein Azimut entsprechend wenigstens einem ungewünschten Peak nicht in den Kriterienazimuten θ_M+1, ..., θ_M+α der getesteten Azimute θ₁, ..., θ_M+α enthalten ist, die Anzahl von Leistungsschätzzielen auf die Anzahl M von einfallenden Radarreflexionen, die Schritt S130 geschätzt werden. Hierdurch kann verhindert werden, dass sich die Genauigkeit bei einem Schätzen von Azimuten von echten Zielen verschlechtert; diese Verschlechterung der Genauigkeit wird verursacht, indem die Anzahl von Leistungsschätzzielen auf einen Wert gesetzt wird, der über der Anzahl M von einfallenden Radarreflexionen liegt, obgleich keine ungewünschten Peaks im MUSIC-Spektrum auftreten.
Folglich schätzt das Radar 1 der ersten Ausführungsform Azimute von echten Zielen selbst dann mit hoher Genauigkeit, wenn keine ungewünschten Peaks im MUSIC-Spektrum auftreten, so dass die Radarsysteme 1 mit einem breiten FOV und einer ho hen Genauigkeit bei einem Schätzen von Azimuten von echten Zielen bereitgestellt werden.
Zweite Ausführungsform
Nachstehend wird ein Radar gemäß der zweiten Ausführungsform der vorliegenden Erfindung unter Bezugnahme auf die 10A, 10B und 11 beschrieben.
Der Aufbau des Radars der zweiten Ausführungsform entspricht mit Ausnahme der folgenden Punkte im Wesentlichen dem des Radars 1 der ersten Ausführungsform. Gleiche Teile der Radarsysteme der ersten und der zweiten Ausführungsform, die mit den gleichen Bezugszeichen versehen sind, werden nachstehend nicht oder nur kurz beschrieben.
Das Radar 1 der ersten Ausführungsform ist dazu ausgelegt, Azimute entsprechend ungewünschten Peaks, die im MUSIC-Spektrum auftreten, auf der Grundlage der Schwellenwertkorrekturtabelle TA, in welcher die geeigneten Werte TD[1], ..., TD[Q] des Schwellenwertleistungspegels P_th entsprechend den Bewertungspegeln R_M+i gespeichert sind.
Es sollte beachtet werden, dass zwischen Azimuten, in denen ungewünschte Peaks auftreten, und Azimuten, in denen Peaks mit Ausnahme der ungewünschten Peaks auftreten, grundsätzlich konstante Muster bestehen. Folglich ist das Radar der zweiten Ausführungsform derart konfiguriert, dass eine Schwellenwertkorrekturtabelle TA1 einen geeigneten Wert TD des Schwellenwertleistungspegels P_th für jede der Kombinationen (Gruppen) von Azimuten speichert; diese Kombinationen sind als getestete Azimute festlegbar.
Insbesondere wird die Konfiguration der Schwellenwertkorrekturtabelle TA1 gemäß der zweiten Ausführungsform in der 10A gezeigt.
Die Schwellenwertkorrekturtabelle TA1 weist Q Datensätze auf, in denen zuvor bestimmte Q verschiedene Kombinationen Θ[1] ... Θ[Q] von Azimuten entsprechend gespeichert werden. Geeignete Werte TD[1], ..., TD[Q] des Schwellenwertleistungspegels P_th, die für die erste, ..., Q-te Kombination Θ[1] ... Θ[Q] von Azimuten bestimmt werden, werden in den Q Datensätzen der Schwellenwertkorrekturtabelle TA1 gespeichert, um mit den Q Kombinationen Θ[1] ... Θ[Q] von Azimuten entsprechend verknüpft zu werden.
Die Schwellenwertkorrekturtabelle TA1 ist von der Tabellenerzeugungseinheit 100A, die in der 11 gezeigt und nachstehend beschrieben wird, erzeugt und anschließend in der Herstellungsphase des Radars der zweiten Ausführungsform in den wenigstens einen nichtflüchtigen Speicher der Speichereinheit 3a geschrieben worden.
Wenn ein in Schritt S215 der Hauptroutine aufgerufenes Schwellenwertleistungspegelkorrekturunterprogramm gestartet wird, fragt der Signalprozessor 30 in Schritt S610 der 10B einen Datensatz, der einer Kombination Θ der getesteten Azimute θ₁, ..., θ_n entspricht, aus der Schwellenwertkorrekturtabelle TA1 ab und liest einen geeigneten Wert TD, der im abgefragten Datensatz gespeichert ist.
Anschließend setzt der Signalprozessor 30 in Schritt S620 den abgefragten geeigneten Wert TD auf den Schwellenwertleistungspegel P_th, der in Schritt S240 zu verwenden ist, und kehrt anschließend zu Schritt S220 der Hauptroutine zurück. Folglich führt der Signalprozessor 30 in Schritt S240 der Hauptroutine, wenn die Bestimmung in Schritt S190 positiv ist, den Vorgang in Schritt S240 unter Verwendung des Schwellenwertleistungspegels P_th aus, der in Schritt S215 festgelegt wird (Schritt S610 und S620).
Nachstehend wird eine von der Tabellenerzeugungseinheit 100A auszuführende Schwellenwertkorrekturtabellenerzeugungsroutine unter Bezugnahme auf die 11 beschrieben.
Anfangsdaten der Schwellenwertkorrekturtabelle TA1, die beispielsweise von einem Benutzer bereitgestellt werden, werden im Voraus in der Speichereinheit 100a ge speichert. Ein in der Speichereinheit 100a gespeichertes Programm bewirkt, dass die Tabellenerzeugungseinheit 100A die Schwellenwertkorrekturtabellenerzeugungsroutine ausführt.
Wenn die Schwellenwertkorrekturtabellenerzeugungsroutine gestartet wird, liest die Tabellenerzeugungseinheit 100A in Schritt S710 die Anfangsdaten aus der Schwellenwertkorrekturtabelle TA1.
Es sollte beachtet werden, dass die Anfangsdaten der Schwellenwertkorrekturtabelle TA1 eine unvollständige Tabelle darstellen, die aus dem ersten bis Q-ten Datensatz aufgebaut ist, in denen keine geeigneten Werte TD[1], ..., TD[Q] des Schwellenwertleistungspegels P_th gespeichert sind.
Jeder Datensatz der Anfangsdaten der Schwellenwertkorrekturtabelle TA1 weist Information auf, die eine Kombination Θ von Azimuten {θ₁, ..., θ_n} anzeigt. Die Kombination von Azimuten {θ₁, ..., θ_n} ist aus einer ersten Unterkombination Θ_p von (n – α) Azimuten {θ₁, ..., θ_n-α} und einer zweiten Unterkombination Θ_s von α Azimuten {θ_n-(α-1), ..., θ_n} aufgebaut. Die zweite Unterkombination Θ_p beschreibt eine Kombination von Azimuten, in denen ungewünschte Peaks auftreten, wenn die erste Unterkombination Θ_p gewählt wird.
Anschließend wählt die Tabellenerzeugungseinheit 100A in Schritt S720 den ersten Datensatz der Anfangsdaten der Schwellenwertkorrekturtabelle TA1 als Zieldatensatz. In Schritt S730 erzeugt der Signalprozessor 30 eine Matrix B entsprechend der Kombination Θ von Azimuten {θ₁, ..., θ_n}, die durch den Zieldatensatz angezeigt wird; diese Matrix B wird durch die folgende Gleichung (18) beschrieben: B = [a(θ1), ..., a(θn)] (18)
Auf die Erzeugung der Matrix B folgend führt die Tabellenerzeugungseinheit 100A in Schritt S740 Computersimulationen aus, um so eine Wahrscheinlichkeitsdichtevertei lung von Empfangsleistungspegeln P_n-(α-1), ..., P_n von ungewünschten Peaks zu berechnen, die in einer Umgebung verursacht werden, in welcher die Kombination Θ von Azimuten {θ₁, ..., θ_n}, die durch den Zieldatensatz angezeigt wird, gewählt wird.
Nachstehend wird ein in Schritt S740 angewandtes Beispiel von verschiedenen Verfahren zur Gewinnung der Wahrscheinlichkeitsdichteverteilung von Empfangsleistungspegeln P_n-(α-1), ..., P_n anhand von Computersimulationen beschrieben.
Wenn einfallende Radarreflexionen von Azimuten θ₁, ..., θ_n-α von den K Antennen des Antennenarrays 19 empfangen werden, wird der Empfangsvektor X(i) zum Zeitpunkt i durch die folgende Gleichung (19) definiert:
Der Empfangsvektor X(i) wird anhand von Computersimulationen erzeugt, wenn s_m als fester Wert berücksichtig und der Vektor N(i) ein K-dimensionaler komplexer Vektor (Zufallszahl) entsprechend einem weißen Gaußschen Rauschen ist. Aus der Gleichung (19) wird eine Autokorrelationsmatrix Rxx mit K Reihen und K Spalten gemäß der Gleichung (2) gewonnen.
Unter Verwendung der Autokorrelationsmatrix Rxx kann eine Matrix D gemäß der folgenden Gleichung (20) berechnet werden: D = B(BHB)–1BH(Rxx – Σ)B(BHB)–1 (20)wobei Σ einem Mittelwert E von N(i)·N^H(i) beschreibt; dieser Mittelwert E wird durch „E = ⌊N(i)·N^H(i)⌋” beschrieben.
m diagonale Komponenten der Matrix D entsprechen Empfangsleistungspegeln P_m von Azimuten θ_m (m = 1, 2, ..., M + α) (siehe folgende Gleichung (21)): ⌊P1, ..., Pn-α, Pn-(α-1), ..., Pn⌋ = diag(D) (21)
Folglich kann durch die Empfangsleistungspegel P_n-(α-1), ..., Pn, die anhand der Computersimulationen erzeugt werden, die Wahrscheinlichkeitsdichteverteilung der Empfangsleistungspegel P_n-(α-1), ..., Pn entsprechend den einzelnen ungewünschten Peaks erzeugt werden.
Auf eine Beendigung der Erzeugung der Wahrscheinlichkeitsdichteverteilung folgend schreitet die Tabellenerzeugungseinheit 100A zu Schritt S750 voran.
In Schritt S750 wählt die Tabellenerzeugungseinheit 100A minimale Werte P*_n-(α-1), ..., P*_n des Schwellenwerts P_th, an welchen die Wahrscheinlichkeit, mit welcher die Empfangsleistung größer oder gleich dem entsprechenden minimalen Wert des Schwellenwertleistungspegels P_th ist, unter einem vorbestimmten Wert liegt, aus der Wahrscheinlichkeitsdichteverteilung der Empfangsleistungspegel P_n-(α-1), ..., Pn entsprechend den Azimuten θ_n-(α-1), ..., θ_n. Der Vorgang in Schritt S750 entspricht dem in Schritt S530.
Anschließend wählt die Tabellenerzeugungseinheit 100A in Schritt S760 den Höchstwert der erkannten minimalen Werte P*_n-(α-1), ..., P*_n des Schwellenwerts P_th als einen geeigneten Wert des Schwellenwerts P_th entsprechend der Kombination Θ von Azimuten {θ₁, ..., θ_n}, die im Zieldatensatz gespeichert ist.
Auf eine Beendigung des Vorgangs in Schritt S760 folgend editiert die Tabellenerzeugungseinheit 100A die Anfangsdaten der Schwellenwertkorrekturtabelle TA1, die in Schritt S710 ausgelesen werden, um so den gewählten geeigneten Wert in Schritt S770 in ein entsprechendes Feld des Zieldatensatzes zu schreiben. Hierdurch wird der Zieldatensatz vervollständigt.
Anschließend bestimmt die Tabellenerzeugungseinheit 100A in Schritt S780, ob alle der Datensätze der Anfangsdaten der Schwellenwertkorrekturtabelle TA1 den Vorgängen in den Schritten S730 bis S770 unterzogen worden.
Auf eine Bestimmung folgend, dass wenigstens ein Datensatz der Anfangsdaten noch nicht den Vorgängen in den Schritten S730 bis S770 unterzogen worden ist (NEIN in Schritt S780), legt die Tabellenerzeugungseinheit 100A in Schritt S785 den nächsten Datensatz von dem momentan festgelegten Zieldatensatz als den Zieldatensatz fest.
Anschließend kehrt die Tabellenerzeugungseinheit 100A zu Schritt S730 zurück und führt die Vorgänge der Schritte S730 bis S785 wiederholt auf der Grundlage des Zieldatensatzes aus.
Als Folge der Wiederholungen der Vorgänge in den Schritten S730 bis S785 bestimmt die Tabellenerzeugungseinheit 100A dann, wenn bestimmt wird, dass alle Datensätze der Anfangsdaten den Vorgängen in den Schritten S730 bis S770 unterzogen worden sind (JA in Schritt S780), dass die Schwellenwertkorrekturtabelle TA1 vollständig ist, und schreitet anschließend zu Schritt S790 voran. In Schritt S790 speichert die Tabellenerzeugungseinheit 100A die vollständige Schwellenwertkorrekturtabelle TA1 in der Speichereinheit 100a und verlässt anschließend das Schwellenwertleistungspegelkorrekturunterprogramm.
Die in Schritt S790 erzeugte Schwellenwertkorrekturtabelle TA1 kann von der Tabellenerzeugungseinheit 100A über einen entfernbaren flüchtigen Speicher oder eine drahtlose/drahtgebundene Kommunikation zum Signalprozessor 30 übertragen werden, um im Signalprozessor 30 installiert zu werden.
Das Radar der zweiten Ausführungsform bringt, wie vorstehend beschrieben, die gleichen Vorteile wie das Radar 1 der ersten Ausführungsform hervor.
Dritte Ausführungsform
Nachstehend wird ein Radar gemäß der dritten Ausführungsform der vorliegenden Erfindung unter Bezugnahme auf die 12A, 12B und 13 beschrieben.
Der Aufbau des Radars der dritten Ausführungsform entspricht mit Ausnahme der folgenden Punkte im Wesentlichen dem des Radars 1 der ersten oder der zweiten Ausführungsform. Gleiche Teile der Radarsysteme der ersten oder der zweiten Ausführungsform und der dritten Ausführungsform, die mit den gleichen Bezugszeichen versehen sind, werden nachstehend nicht oder nur kurz beschrieben.
Das Radar der dritten Ausführungsform weist eine Bewertungspegeltabelle ETA auf, die in der Speichereinheit 30a des Signalprozessors 30 gespeichert ist. Die Bewertungspegeltabelle ETA wird in der 1 derart anhand einer gedachten Linie (Strichpunktlinie) gezeigt, dass die Bewertungspegeltabelle ETA im Radar 1 der ersten Ausführungsform ausgelassen werden kann.
Der Signalprozessor 30 der dritten Ausführungsform ist dazu programmiert, ein Korrelationsbestimmungsunterprogramm auf der Grundlage der Bewertungspegeltabelle ETA auszuführen, wenn das Korrelationsbestimmungsunterprogramm in Schritt S180 der Hauptroutine aufgerufen wird.
12A zeigt die Konfiguration der Bewertungspegeltabelle ETA gemäß der dritten Ausführungsform.
Die Bewertungspegeltabelle ETA ist aus Q Datensätzen aufgebaut, in denen zuvor bestimmte Q verschiedene Kombinationen Θ[1] ... Θ[Q] von Azimuten entsprechend gespeichert wurden. Die Q Kombinationen Θ von Azimuten, die in einem Datensatz gespeichert sind, sind aus einer Kombination Θ von Azimuten {θ₁, ..., θ_n} aufgebaut, die als getestete Azimute festlegbar sind.
Die Kombination Θ der Azimute {θ₁, ..., θ_n} ist in eine erste Unterkombination Θ_T von M Azimuten {θ₁, ..., θ_M} und eine zweite Unterkombination Θ_SP von Azimuten θ_SP unterteilt.
Die M Azimute {θ₁, ..., θ_M} der ersten Unterkombination Θ_T kann als Azimute von M einfallenden Radarreflexionen geschätzt werden; entsprechende Peaks der M Azimute {θ₁, ..., θ_M} werden in absteigender Reihenfolge vom maximalen Peak im MUSIC-Spektrum angeordnet. Die Azimute Θ_SP der zweiten Unterkombination Θ_SP werden potentiell als einige der getesteten Azimute festgelegt.
Folglich wird jede der Q verschiedenen Kombinationen Θ[1] ... Θ[Q] von Azimuten nachstehend als „eine Kombination Θ_D von {Θ_T, Θ_SP} Azimuten” bezeichnet.
Für jede der Kombinationen Θ_D von {Θ_T, Θ_SP} Azimuten werden Bewertungspegel R(θ_SP) in einem entsprechenden Datensatz der Q Datensätze gespeichert. Die Bewertungspegel R(θ_SP), die in einem Datensatz gespeichert sind, beschreiben den Pegel der linearen Unabhängigkeit zwischen einem Steuervektor a(θ_SP) jedes Azimuts θ_SP und Steuervektoren a(θ₁), ..., a(θ_M) der Azimute {θ₁, ..., θ_M} der entsprechenden ersten Unterkombination Θ_T.
Wenn das Korrelationsbestimmungsunterprogramm gestartet wird, extrahiert der Signalprozessor 30 in Schritt S810 die Anzahl M von Azimuten {θ₁, ..., θ_M} in absteigender Reihenfolge von ihrer entsprechenden Peaks vom maximalen Peak im MUSIC-Spektrum aus den getesteten Azimuten θ₁, ..., θ_n. Auf diese Weise erkennt der Signalprozessor 30 in Schritt S810 die Kombination Θ_T der Azimuten θ₁, ..., θ_M von einfallenden Radarreflexionen.
Anschließend kombiniert der Signalprozessor 30 in Schritt S820 jeden der verbleibenden Azimute θ_M+1, ..., θ_M+α' mit der Kombination Θ_T der Azimute θ₁, ..., θ_M, um so die Anzahl von α Kombinationen {θ_T, θ_M+1}, ..., {θ_T, θ_M+α} als gesuchte Kombination festzulegen.
Anschließend greift der Signalprozessor 30 in Schritt S830 auf die Bewertungspegeltabelle ETA zu und liest die Bewertungspegel R(θ_m+i) (i = 1, ..., α), die mit den jeweiligen Kombinationen {θ_T, θ_M+1}, ..., {θ_T, θ_M+α} verknüpft sind, aus der Bewertungspegeltabelle ETA.
In Schritt S840 bestimmt der Signalprozessor 30, ob wenigstens einer der berechneten Bewertungspegel R(θ_m+i) über dem vorbestimmten Schwellenwert R_th liegt, der während der Konstruktionsphase des Antennenarrays 19 bestimmt worden ist.
Auf eine Bestimmung folgend, dass alle der berechneten Bewertungspegel R(θ_m+i) kleiner oder gleich dem vorbestimmten Schwellenwert R_th sind (NEIN in Schritt S840), bestimmt der Signalprozessor 30 in Schritt S850, dass die Korrelationen unter den Steuervektoren a(θ₁), ..., a(θ_n) niedrig sind.
Andernfalls bestimmt der Signalprozessor 30 in Schritt S860, wenn bestimmt wird, dass wenigstens einer der berechneten Bewertungspegel R(θ_m+i) über dem vorbestimmten Schwellenwert R_th liegt (JA in Schritt S840), dass die Korrelationen unter den Steuervektoren a(θ₁), ..., a(θ_n) hoch sind. Anschließend kehrt der Signalprozessor 30 zu Schritt S190 der Hauptroutine.
Eine von einer Tabellenerzeugungseinheit 100B gemäß der dritten Ausführungsform auszuführende Schwellenwertkorrekturtabellenerzeugungsroutine wird in der Speichereinheit 100a der Tabellenerzeugungseinheit 100B gespeichert. Ein in der Speichereinheit 100a der Tabellenerzeugungseinheit 100B gespeichertes Programm bewirkt, dass die Tabellenerzeugungseinheit 100B die Schwellenwertkorrekturtabellenerzeugungsroutine ausführt.
Wenn die Schwellenwertkorrekturtabellenerzeugungsroutine gestartet wird, erzeugt die Tabellenerzeugungseinheit 100B in Schritt S910 eine leere Tabelle (Datei) für die Bewertungspegeltabelle ETA. Anschließend wählt die Tabellenerzeugungseinheit 100B in Schritt S910 eine erste Unterkombination Θ_T als Zielkombination Θ_T aus den Kombinationen Θ von Azimuten {θ₁, ..., θ_n}, die als die getesteten Azimute festlegbar sind.
Anschließend erzeugt die Tabellenerzeugungseinheit 100B in Schritt S920 eine Steuermatrix A auf der Grundlage von Steuervektoren a(θ₁), ..., a(θ_M) entsprechend den M Azimuten θ₁, ..., θ_M der Zielkombination Θ_T gemäß der Gleichung (10), die vorstehend beschrieben wurde.
Auf der Grundlage der Steuermatrix berechnet die Tabellenerzeugungseinheit 100B in Schritt S930 gemäß der vorstehend beschriebenen Gleichung (11) eine Projektionsmatrix P_CR orthogonal zu einer Hyperebene orthogonal zu einem von den Steuervektoren a(θ₁), ..., a(θ_M) aufgespannten Raum C.
Auf die Berechnung der Projektionsmatrix P_CR in Schritt S930 folgend berechnet die Tabellenerzeugungseinheit 100B in Schritt S940 gemäß der folgenden Gleichung (22) Bewertungspegel R_SP für die Steuervektoren a(θ_SP) entsprechend der Zielkombination Θ_T: R(θSP) = 1 – ∥PCR·a(θSP)∥2 (22)
Anschließend speichert die Tabellenerzeugungseinheit 100B in Schritt S950, in einer leeren Tabelle, einen Datensatz bestehend aus: der Kombination Θ_D von {Θ_T, Θ_SP} von Azimuten entsprechend der Zielkombination Θ_T und jeden der Bewertungspegel R(θ_SP).
Anschließend bestimmt die Tabellenerzeugungseinheit 100B in Schritt S960, ob alle der ersten Unterkombinationen Θ_T der Kombinationen Θ von Azimuten {θ₁, ..., θ_n} den Vorgängen in den Schritten S920 bis S950 unterzogen worden sind.
Auf eine Bestimmung folgend, dass wenigstens eine erste Unterkombination Θ_T von den Kombinationen Θ von Azimuten {θ₁, ..., θ_n} noch nicht den Vorgängen in den Schritten S920 bis S950 unterzogen worden ist (NEIN in Schritt S960), schreitet die Tabellenerzeugungseinheit 100B zu Schritt S970 voran. In Schritt S970 wählt die Tabellenerzeugungseinheit 100B, aus den verbleibenden ersten Unterkombinationen Θ_T der Kombinationen Θ von Azimuten {θ₁, ..., θ_n}, die als die getesteten Azimute festlegbar sind, eine alternative erste Unterkombination Θ_T als die Zielkombination Θ_T.
Anschließend kehrt die Tabellenerzeugungseinheit 100B zu Schritt S920 zurück und führt die Vorgänge in den Schritten S920 bis S970 auf der Grundlage der Zielkombination Θ_T wiederholt aus.
Als Folge der Widerholungen der Vorgänge in den Schritten S920 bis S970 bestimmt die Tabellenerzeugungseinheit 100B dann, wenn bestimmt wird, dass alle der ersten Unterkombination Θ_T der Kombinationen Θ von Azimuten {θ₁, ..., θ_n} den Vorgängen in den Schritten S920 bis S950 unterzogen worden sind (JA in Schritt S960), dass die Bewertungspegeltabelle ETA vollständig ist, und schreitet zu Schritt S980 voran.
In Schritt S980 speichert die Tabellenerzeugungseinheit 100B die Bewertungspegeltabelle ETA in der Speichereinheit 100a und verlässt anschließend die Schwellenwertkorrekturtabellenerzeugungsroutine.
Die in Schritt S980 erzeugte Bewertungspegeltabelle ETA kann von der Tabellenerzeugungseinheit 100B über einen entfernbaren nichtflüchtigen Speicher oder eine drahtlose/drahtgebundene Kommunikation zum Signalprozessor 30 übertragen werden, um im Signalprozessor 30 installiert zu werden.
Das Radar der dritten Ausführungsform ist, wie vorstehend beschrieben, dazu ausgelegt, die Bewertungspegel R(θ_m+i) (i = 1, ..., α) zu erkennen, indem es sie aus der Bewertungspegeltabelle ETA liest. Hierdurch wird ein Rechenaufwand verringert, der für den Signalprozessor 30 erforderlich ist, um das Korrelationsbestimmungsunterprogramm auszuführen. Folglich ist es zusätzlich zu den Vorteilen, die vom Radar der ersten oder der zweiten Ausführungsform hervorgebracht werden, möglich, das Radar der dritten Ausführungsform unter Verwendung eines Mikrocomputers mit einem normalen Verarbeitungsvermögen zu gestalten; dieser Mikrocomputer dient als der Signalprozessor 30.
Die Bewertungspegeltabelle ETA kann aus Datensätzen aufgebaut sein, in denen Bewertungspegel R(θ_SP), die über dem Schwellenwert R_th liegen, und einige der Kombinationen Θ_D von {Θ_T, Θ_SP} von Azimuten entsprechend den Bewertungspegeln R(θ_SP) in Korrelation gespeichert werden. Gemäß dieser Modifikation kann der Signalprozessor 30, wenn in Schritt S820 keine Datensätze entsprechend einigen der α Kombinationen {θ_T, θ_M+1}, ..., {θ_T, θ_M+α} in der Bewertungspegeltabelle ETA gespeichert werden, in Schritt S840 bestimmen, dass die Bewertungspegel R(θ_m+i) entsprechend den nicht gespeicherten Datensätzen kleiner oder gleich dem vorbestimmten Schwellenwert R_th sind.
Die Bewertungspegeltabelle ETA kann aus Datensätzen aufgebaut sein, in denen Bewertungspegel R(θ_SP) kleiner oder gleich dem Schwellenwert R_th und einige der Kombinationen Θ_D von {Θ_T, Θ_SP} von Azimuten entsprechend den Bewertungspegeln R(θ_SP) in Korrelation gespeichert sind. Gemäß dieser Modifikation kann der Signalprozessor 30, wenn in Schritt S820 keine Datensätzen entsprechend einigen der α Kombinationen {θ_T, θ_M+1}, ..., {θ_T, θ_M+α} in der Bewertungspegeltabelle ETA gespeichert werden, in Schritt S840 bestimmen, dass die Bewertungspegel R(θ_m+i) entsprechend den nicht gespeicherten Datensätzen über dem vorbestimmten Schwellenwert R_th liegen.
Vierte Ausführungsform
Nachstehend wird ein Radar gemäß der vierten Ausführungsform der vorliegenden Erfindung unter Bezugnahme auf die 14 beschrieben.
Der Aufbau des Radars der vierten Ausführungsform entspricht mit Ausnahme der folgenden Punkte im Wesentlichen dem des Radars der ersten oder der zweiten Ausführungsform. Gleiche Teile der Radarsysteme der ersten oder der zweiten Ausführungsform und der vierten Ausführungsform, die mit den gleichen Bezugszeichen versehen sind, werden nachstehend nicht oder nur kurz beschrieben.
Das Radar der vierten Ausführungsform ist dazu programmiert, ein in der 14 gezeigtes Korrelationsbestimmungsunterprogramm auszuführen, wenn das Korrelationsbestimmungsunterprogramm in Schritt S180 der Hauptroutine aufgerufen wird. Gleiche Schritte der in den 7 und 14 gezeigten Korrelationsbestimmungsunterprogramme sind mit den gleichen Bezugszeichen versehen und werden nachstehen nicht oder nur kurz beschrieben.
Anstelle von Schritt S320 des Korrelationsbestimmungsunterprogramms der ersten Ausführungsform berechnet der Signalprozessor 30 in Schritt S325 gemäß der folgenden Gleichung (23) eine Projektionsmatrix P_C orthogonal zu einem von den Steuervektoren a(θ₁), ..., a(θ_M) aufgespannten Raum C: PC = A(AHA)–1AH (23)
Anstelle von Schritt S340 des Korrelationsbestimmungsunterprogramms der ersten Ausführungsform berechnet der Signalprozessor 30 in Schritt S345 einen Bewertungspegel R_M ₊ _i für das Kriterienazimut θ_M+i entsprechend der Variablen i gemäß der folgenden Gleichung (24): RM+i = ∥PC·a(θM+i)∥2 (24)
Der gemäß der Gleichung (12) berechnete Bewertungspegel R_M ₊ _i beschreibt einen Pegel, der eine Bewertung der linearen Unabhängigkeit zwischen einem Steuervektor θ_M ₊ _i und jedem der Steuervektoren a(θ₁), ..., a(θ_M) beschreibt.
Auf der Grundlage der Gleichungen (11) und (23) wird die Gleichung ”P_C = I – P_CR” aufgestellt.
Folglich kann die folgende Gleichung aufgestellt werden: 1 – ∥PCR·a(θM+i)∥2 = 1 – a(θM+i)H(I – PCR)a(θM+i) = 1 – 1 + a(θM+i)HPCRa(θM+i) = ∥PC·a(θM+i)∥2
Folglich beschreibt der Bewertungspegel R_M+i gleich ∥P_C·a(θ_M+i)∥², der gemäß der Gleichung (24) berechnet wird, ebenso wie der Bewertungspegel R_M+i = 1 – ∥P_CR·a(θ_M+i)∥², einen Pegel, der eine Bewertung der linearen Unabhängigkeit zwischen einem Steuervektoren θ_M+i und jedem der Steuervektoren a(θ₁), ..., a(θ_M) beschreibt.
Folglich nimmt das Quadrat der Norm ∥P_C·a(θ_M+i)∥ dann, wenn die lineare Unabhängigkeit zwischen dem Steuervektor θ_M+i und dem von den Steuervektoren a(θ₁), ..., a(θ_M) aufgespannten Raum C einen hohen Wert annimmt, einen niedrigen Wert an. Hierdurch kann der durch die Gleichung (24) definierte Bewertungspegel R_M+i dann, wenn die lineare Unabhängigkeit zwischen dem Steuervektor θ_M+i und dem von den Steuervektoren a(θ₁), ..., a(θ_M) aufgespannten Raum C einen hohen Wert annimmt, einen niedrigen Wert annehmen.
Demgegenüber nimmt das Quadrat der Norm ∥P_C·a(θ_M+i)∥ dann, wenn die lineare Unabhängigkeit zwischen dem Steuervektor θ_M+i und dem von den Steuervektoren a(θ₁), ..., a(θ_M) aufgespannten Raum C einen niedrigen Wert annimmt, einen hohen Wert an. Hierdurch kann der durch die Gleichung (24) definierte Bewertungspegel R_M+i dann, wenn die lineare Unabhängigkeit zwischen dem Steuervektor θ_M+i und dem von den Steuervektoren a(θ₁), ..., a(θ_M) aufgespannten Raum C einen niedrigen Wert annimmt, einen hohen Wert annehmen.
Folglich ermöglicht der durch die Gleichung (24) definierte Bewertungspegel R_M+i eine Bestimmung, ob der Pegel der linearen Unabhängigkeit zwischen dem Steuervektor θ_M+i und dem von den Steuervektoren a(θ₁), ..., a(θ_M) aufgespannten Raum C hoch oder niedrig ist.
Das Radar der vierten Ausführungsform ist, wie vorstehend beschrieben, dazu ausgelegt, den durch die Gleichung (24) definierten Bewertungspegel R_M+i zu berechnen und auf der Grundlage des durch die Gleichung (24) definierten Bewertungspegels R_M+i mit hoher Genauigkeit zu bestimmen, ob der Pegel der Korrelationen unter den Steuervektoren a(θ₁), ..., a(θ_n) hoch oder niedrig ist. Folglich bringt das Radar der vierten Ausführungsform die gleichen Vorteile wie das Radar 1 der ersten Ausführungsform hervor.
Fünfte Ausführungsform
Nachstehend wird ein Radar gemäß der fünften Ausführungsform der vorliegenden Erfindung unter Bezugnahme auf die 15A und 15B beschrieben.
Der Aufbau des Radars der fünften Ausführungsform entspricht mit Ausnahme der folgenden Punkte im Wesentlichen dem des Radars der ersten oder der zweiten Ausführungsform. Gleiche Teile der Radarsysteme der ersten oder der zweiten Ausführungsform und der fünften Ausführungsform, die mit den gleichen Bezugszeichen versehen sind, werden nachstehend nicht oder nur kurz beschrieben.
Das Radar der fünften Ausführungsform ist dazu programmiert, ein in der 15A gezeigtes Korrelationsbestimmungsunterprogramm auszuführen, wenn das Korrelationsbestimmungsunterprogramm in Schritt S180 der Hauptroutine aufgerufen wird.
Wenn das in Schritt S180 der Hauptroutine aufgerufene Korrelationsbestimmungsunterprogramm gestartet wird, setzt der Signalprozessor 30 in Schritt S1010 eine Variable i auf die vorbestimmte Anzahl α.
Anschließend wählt der Signalprozessor 30 die Anzahl M von Azimuten θ₁, ..., θ_M von den getesteten Azimuten θ₁, ..., θ_n=M+α; diese Anzahl M von Azimuten θ₁, ..., θ_M wird in Schritt S1020 mit der Anzahl M von einfallenden Radarreflexionen abgestimmt. In Schritt S1020 wählt der Signalprozessor 30 einen Azimuten θ_M+i von den verbleibenden α Kriterienazimuten θ_M+1, ..., θ_M+α.
In Schritt S1020 gewinnt der Signalprozessor 30 Steuervektoren a(θ₁), ..., a(θ_M), a(θ_M+i) auf der Grundlage der Anzahl M von Azimuten θ₁, ...,θ_M und dem einen Azimut θ_M+i und berechnet eine Matrix Z_i auf der Grundlage der Steuervektoren a(θ₁), ..., a(θ_M), a(θ_M+i) gemäß der folgenden Gleichung (25): Zi = [a(θ1), a(θ2), ..., a(θM-1), a(θM), a(θM+i)] (25)
Anschließend berechnet der Signalprozessor 30 in Schritt S1030 eine Matrix W_i gemäß der folgenden Gleichung (26): Wi = ZHi Zi (26)
Auf die Berechnung der Matrix W_i in Schritt S1030 folgend berechnet der Signalprozessor 30 einen Absolutwert der Determinanten (det) der Matrix W_i als Bewertungspegel R_M+i für die lineare Unabhängigkeit unter den Steuervektoren a(θ₁), ..., a(θ_n) gemäß der folgenden Gleichung (27): Ri = |det(Wi)| (27)
Es sollte beachtet werden, dass die Determinante der Matrix W_i mit zunehmendem Pegel der linearen Abhängigkeit unter den Steuervektoren a(θ₁), ..., a(θ_M), a(θ_M+i) gegen Null geht.
Aus diesem Grund bestimmt der Signalprozessor 30 auf die Beendigung der Berechnung des Bewertungspegels R_M+i folgend in Schritt S1050, ob der berechnete Bewertungspegel R_M+i kleiner oder gleich dem vorbestimmten Schwellenwert R_th ist, der während der Konstruktionsphase des Antennenarrays 19 bestimmt worden ist.
Auf eine Bestimmung folgend, dass der berechnete Bewertungspegel R_M+i kleiner oder gleich dem vorbestimmten Schwellenwert R_th ist (R_M+i ≤ R_th), ist die Bestimmung in Schritt S1050 positiv, so dass der Signalprozessor 30 zu Schritt S1090 voranschreitet. In Schritt S1090 bestimmt der Signalprozessor 30, dass der Pegel der Korrelationen unter den Steuervektoren a(θ₁), ..., a(θ_n) hoch ist, und kehrt anschließend zu Schritt S190 der in der 5 gezeigten Hauptroutine zurück.
Andernfalls, wenn bestimmt wird, dass der berechnete Bewertungspegel R_M+i über dem vorbestimmten Schwellenwert R_th liegt (R_M+i > R_th), ist die Bestimmung in Schritt S1050 negativ, so dass der Signalprozessor 30 zu Schritt S1060 voranschreitet. In Schritt S1060 dekrementiert der Signalprozessor 30 die Variable i um 1 und bestimmt anschließend in Schritt S1070, ob die aktualisierte Variable i gleich Null ist.
Wenn bestimmt wird, dass die Variable i ungleich Null ist (NEIN in Schritt S1070), kehrt der Signalprozessor 30 zu Schritt S1020 zurück. Anschließend führt der Signalprozessor 30 die Vorgänge in den Schritten S1020 bis 1060 wiederholt auf der Grundlage der aktualisierten Variablen i aus, um so den Bewertungspegel R_M+i für den Steuervektor a(θ_M+i) entsprechend der Variablen i gemäß der Gleichung (27) zu berechnen und zu speichern.
Während der Wiederholungen der Vorgänge in den Schritten S1020 bis S1060 bestimmt der Signalprozessor 30 dann, wenn die aktualisierte Variable i gleich Null ist (JA in Schritt S1070), dass der Pegel der Korrelationen unter den Steuervektoren a(θ₁), ..., a(θ_n) niedrig ist, und kehrt anschließend zu Schritt S190 der in der 5 gezeigten Hauptroutine zurück.
D. h., das Korrelationsbestimmungsunterprogramm ist dazu ausgelegt,
den Pegel der Korrelationen unter den Steuervektoren a(θ₁), ..., a(θ_n) als hoch zu bestimmen, wenn wenigstens ein berechneter Bewertungspegel R_M+i kleiner oder gleich dem vorbestimmten Schwellenwert R_th ist; und
den Pegel der Korrelationen unter den Steuervektoren a(θ₁), ..., a(θ_n) als niedrig zu bestimmen, wenn alle der berechneten Bewertungspegel R_M+i über dem vorbestimmten Schwellenwert R_th liegen.
Das Radar der fünften Ausführungsform ist, wie vorstehend beschrieben, dazu ausgelegt, in geeigneter Weise zu bestimmen, ob der Pegel der Korrelationen unter den Steuervektoren a(θ₁), ..., a(θ_n) hoch oder niedrig ist, um die lineare Unabhängigkeit unter ihnen zu bewerten. Folglich ist es möglich, die Anzahl M' von Leistungsschätzzielen in Abhängigkeit davon, ob ungewünschte Peaks im MUSIC-Spektrum auftreten, in geeigneter Weise zur Anzahl M von einfallenden Radarreflexionen und zur Anzahl n von getesteten Azimuten zu wechseln.
Gemäß der fünften Ausführungsform berechnet der Signalprozessor 30 den Absolutwert der Determinanten (det) der Matrix W_i als Bewertungspegel R_M+i für die lineare Unabhängigkeit des Steuervektors, kann jedoch die Konditionszahl κ(W_i) der Matrix W_i als Bewertungspegel R_M+i, berechnen.
Es sollte beachtet werden, dass die Konditionszahl κ(W_i) der Matrix W_i mit zunehmendem Pegel der linearen Abhängigkeit unter den Steuervektoren a(θ₁), ..., a(θ_M), a(θ_M+i) zunimmt. Folglich kann der Pegel der Korrelationen unter den Steuervektoren a(θ₁), ..., a(θ_n) durch die Konditionszahl κ(W_i) der Matrix W_i in geeigneter Weise bestimmt werden.
Insbesondere führt der Signalprozessor 30 dann, wenn die Konditionszahl κ(W_i) der Matrix W_i gemäß einer Modifikation der fünften Ausführungsform als der Bewertungspegel R_M+i verwendet wird, die Schritte S1045 und S1055 anstelle der Schritte S1040 und S1050 in der 15A aus.
Auf die Berechnung der Matrix W_i in Schritt S1030 folgend berechnet der Signalprozessor 30, wie in 15B gezeigt, die Konditionszahl κ(W_i) der Matrix W_i als Bewertungspegel R_M+i für die lineare Unabhängigkeit unter den Steuervektoren a(θ₁), ..., a(θ_n) gemäß der folgenden Gleichung (28): Ri = κWi (28)
Auf die Beendigung der Berechnung des Bewertungspegels R_M+i folgend bestimmt der Signalprozessor 30 in Schritt S1055, ob der berechnete Bewertungspegel R_M+i über dem vorbestimmten Schwellenwert R_th liegt, der während der Konstruktionsphase des Antennenarrays 19 bestimmt worden ist.
Auf eine Bestimmung folgend, dass der berechnete Bewertungspegel R_M+i über dem vorbestimmten Schwellenwert R_th liegt (R_M+i > R_th), ist die Bestimmung in Schritt S1055 positiv, so dass der Signalprozessor 30 zu Schritt S1090 voranschreitet. In Schritt S1090 bestimmt der Signalprozessor 30, dass der Pegel der Korrelationen unter den Steuervektoren a(θ₁), ..., a(θ_n) hoch ist, und kehrt anschließend zu Schritt S190 der in der 5 gezeigten Hauptroutine zurück.
Andernfalls, wenn bestimmt wird, dass der berechnete Bewertungspegel R_M+i kleiner oder gleich dem vorbestimmten Schwellenwert R_th ist (R_M+i ≤ R_th), ist die Bestimmung in Schritt S1050 negativ, so dass der Signalprozessor 30 zu Schritt S1060 voranschreitet, der vorstehend beschrieben wurde.
D. h., das Korrelationsbestimmungsunterprogramm gemäß der Modifikation der fünften Ausführungsform ist dazu ausgelegt,
den Pegel der Korrelationen unter den Steuervektoren a(θ₁), ..., a(θ_n) als hoch zu bestimmen, wenn wenigstens ein berechneter Bewertungspegel R_M+i über dem vorbestimmten Schwellenwert R_th liegt; und
den Pegel der Korrelationen unter den Steuervektoren a(θ₁), ..., a(θ_n) als niedrig zu bestimmen, wenn alle der berechneten Bewertungspegel R_M ₊ _i kleiner oder gleich dem vorbestimmten Schwellenwert R_th sind.
Sechste Ausführungsform
Nachstehend wird ein Radar gemäß der sechsten Ausführungsform der vorliegenden Erfindung unter Bezugnahme auf die 16A und 16B beschrieben.
Der Aufbau des Radars der sechsten Ausführungsform entspricht mit Ausnahme der folgenden Punkte im Wesentlichen dem des Radars der ersten oder der zweiten Ausführungsform. Gleiche Teile der Radarsysteme der ersten oder der zweiten Ausführungsform und der sechsten Ausführungsform, die mit den gleichen Bezugszeichen versehen sind, werden nachstehend nicht oder nur kurz beschrieben.
Das Radar der sechsten Ausführungsform ist dazu programmiert, ein in der 16A gezeigtes Korrelationsbestimmungsunterprogramm auszuführen, wenn das Korrelationsbestimmungsunterprogramm in Schritt S180 der Hauptroutine aufgerufen wird.
Wenn das in Schritt S180 der Hauptroutine aufgerufene Korrelationsbestimmungsunterprogramm gestartet wird, wählt der Signalprozessor die Anzahl M von Azimuten θ₁, ..., θ_M aus den getesteten Azimuten θ₁, ..., θ_n=M+α; diese Anzahl M von Azimuten θ₁, ..., θ_M wird in Schritt S1110 mit der Anzahl M von einfallenden Radarreflexionen abgeglichen. In Schritt S1110 erkennt der Signalprozessor 30 die verbleibenden α Kriterienazimute θ_M+1, ..., θ_M+α.
In Schritt S1110 gewinnt der Signalprozessor 30 Steuervektoren a(θ₁), ..., a(θ_M) auf der Grundlage der Anzahl M von Azimuten θ₁, ..., θ_M und Steuervektoren a(θ_M+1), ..., a(θ_M+α) auf der Grundlage der α Kriterienazimute θ_M+1, ..., θ_M+α und berechnet der Signalprozessor 30 eine Matrix Z auf der Grundlage der Steuervektoren a(θ₁), ..., a(θ_M), a(θ_M+i), ... a(θ_M+α) gemäß der folgenden Gleichung (29): Z = [a(θ1), ..., a(θM), a(θM+i), ... a(θM+α)] (29)
Anschließend berechnet der Signalprozessor 30 in Schritt S1120 eine Matrix W gemäß der folgenden Gleichung (30): W = ZHZ (30)
Auf die Berechnung der Matrix W in Schritt S1120 folgend berechnet der Signalprozessor 30 einen Absolutwert der Determinanten (det) der Matrix W als Bewertungspegel R für die lineare Unabhängigkeit unter den Steuervektoren a(θ₁), ..., a(θ_n) gemäß der folgenden Gleichung (31): R = |det(W)| (31)
Auf die Beendigung der Berechnung des Bewertungspegels R folgend bestimmt der Signalprozessor 30 in Schritt S1140, ob der berechnete Bewertungspegel R kleiner oder gleich dem vorbestimmten Schwellenwert R_th ist, der während der Konstruktionsphase des Antennenarrays 19 bestimmt worden ist.
Auf eine Bestimmung folgend, dass der berechnete Bewertungspegel R kleiner oder gleich dem vorbestimmten Schwellenwert R_th ist (R ≤ R_th) ist, ist die Bestimmung in Schritt S1140 positiv, so dass der Signalprozessor 30 zu Schritt S1160 voranschreitet.
In Schritt S1160 bestimmt der Signalprozessor 30, dass der Pegel der Korrelationen unter den Steuervektoren a(θ₁), ..., a(θ_n) hoch ist, und kehrt anschließend zu Schritt S190 der in der 5 gezeigten Hauptroutine zurück.
Andernfalls, wenn bestimmt wird, dass der berechnete Bewertungspegel R über dem vorbestimmten Schwellenwert R_th (R > R_th) liegt, ist die Bestimmung in Schritt S1140 negativ, so dass der Signalprozessor 30 zu Schritt S1150 voranschreitet. In Schritt S1150 bestimmt der Signalprozessor 30, dass der Pegel der Korrelationen unter den Steuervektoren a(θ₁), ..., a(θ_n) niedrig ist, und kehrt anschließend zu Schritt S190 der in der 5 gezeigten Hauptroutine zurück.
Das Radar der sechsten Ausführungsform ist, wie vorstehend beschrieben, dazu ausgelegt, in geeigneter Weise zu bestimmen, ob der Pegel der Korrelationen unter den Steuervektoren a(θ₁), ..., a(θ_n) hoch oder niedrig ist, um die lineare Unabhängigkeit unter ihnen zu bewerten. Folglich ist es möglich, die Anzahl M' von Leistungsschätzzielen in Abhängigkeit davon, ob ungewünschte Peaks im MUSIC-Spektrum auftreten, in geeigneter Weise zur Anzahl M von einfallenden Radarreflexionen und zur Anzahl n von getesteten Azimuten zu wechseln.
Gleich der fünften Ausführungsform berechnet der Signalprozessor 30 gemäß der sechsten Ausführungsform den Absolutwert der Determinanten (det) der Matrix W als Bewertungspegel R für die lineare Unabhängigkeit des Steuervektors, kann jedoch die Konditionszahl κ(W) der Matrix W als Bewertungspegel R berechnen.
Insbesondere führt der Signalprozessor 30 dann, wenn gemäß einer Modifikation der sechsten Ausführungsform die Konditionszahl κ(W) der Matrix Wals der Bewertungspegel R verwendet wird, die Schritte S1135 und S1145 anstelle der Schritte S1130 und S1140 in der 16A aus.
Auf die Berechnung der Matrix W in Schritt S1120 folgend berechnet der Signalprozessor 30 in Schritt S1135, wie in 16B gezeigt, die Konditionszahl κ(W) der Matrix W als den Bewertungspegel R für die lineare Unabhängigkeit der Steuervektoren a(θ₁), ..., a(θ_n) gemäß der folgenden Gleichung (32): R = κW (32)
Auf die Beendigung der Berechnung des Bewertungspegels R folgend bestimmt der Signalprozessor 30 in Schritt S1145, ob der berechnete Bewertungspegel R über dem vorbestimmten Schwellenwert R_th liegt, der während der Konstruktionsphase des Antennenarrays 19 bestimmt worden ist.
Auf eine Bestimmung folgend, dass der berechnete Bewertungspegel R über dem vorbestimmten Schwellenwert R_th liegt (R_M+i > R_th), ist die Bestimmung in Schritt S1145 positiv, so dass der Signalprozessor 30 zu Schritt S1160 voranschreitet. In Schritt S1160 bestimmt der Signalprozessor 30, dass der Pegel der Korrelationen unter den Steuervektoren a(θ₁), ..., a(θ_n) hoch ist, und kehrt anschließend zu Schritt S190 der in der 5 gezeigten Hauptroutine zurück.
Andernfalls, wenn bestimmt wird, dass der berechnete Bewertungspegel R kleiner oder gleich dem vorbestimmten Schwellenwert R_th (R_M+i ≤ R_th), ist die Bestimmung in Schritt S1145 negativ, so dass der Signalprozessor 30 zu Schritt S1150 voranschreitet, der vorstehend beschrieben wurde.
Folglich ist es möglich, die Anzahl M' von Leistungsschätzzielen in Abhängigkeit davon, ob ungewünschte Peaks im MUSIC-Spektrum auftreten, in geeigneter Weise zur Anzahl M von einfallenden Radarreflexionen und zur Anzahl n von getesteten Azimuten zu wechseln.
Gemäß jeder der ersten bis sechsten Ausführungsform kann die vorbestimmte Anzahl α insbesondere auf 1 oder 2 gesetzt werden, da ungewünschte Peaks im MUSIC-Spektrum nicht übermäßig auftreten.
Obgleich die vorliegende Erfindung vorstehend in Verbindung mit ihren bevorzugten Ausführungsformen und Modifikationen beschrieben worden ist, sollte wahrgenommen werden, dass sie auf verschiedene Weise modifiziert werden kann. Solche Modifikationen sollen als mit im Schutzumfang der vorliegenden Erfindung, sowie er in den beigefügten Ansprüchen dargelegt wird, beinhaltet verstanden werden.
ZITATE ENTHALTEN IN DER BESCHREIBUNG
Diese Liste der vom Anmelder aufgeführten Dokumente wurde automatisiert erzeugt und ist ausschließlich zur besseren Information des Lesers aufgenommen. Die Liste ist nicht Bestandteil der deutschen Patent- bzw. Gebrauchsmusteranmeldung. Das DPMA übernimmt keinerlei Haftung für etwaige Fehler oder Auslassungen.
Zitierte Patentliteratur

- JP 2008-193764 [0001]
- JP 2006-047282 [0007]
- JP 2000-121716 [0007]

Zitierte Nicht-Patentliteratur

- Toshiyuki NAKAZAWA et al. „Estimating Angle of Arrival with Non-uniformly Spaced Array” IEICE Transactions an Information and Systems, ”Vol. J83-B”, ”Nr. 6”, ”Seiten 845-851” [0007]

Claims

Radar zum Aussenden einer Funkwelle über eine Sendeantenne, wobei das Radar aufweist: – ein Antennenarray, das aus mehreren Antennen aufgebaut ist, die zu ungleichen Intervallen angeordnet sind, wobei das Antennenarray dazu ausgelegt ist, Radarreflexionen, die auf der Grundlage der ausgesendeten Funkwelle von einem Ziel reflektiert werden, derart zu empfangen, dass jede der mehreren Antennen ein Empfangssignal gewinnt; – eine Korrelationsmatrixerzeugungseinheit, die dazu ausgelegt ist, auf der Grundlage der Empfangssignale der mehreren Antennen eine Autokorrelationsmatrix für die Empfangssignale zu erzeugen; – eine Eigenwertrecheneinheit, die dazu ausgelegt ist, mehrere Eigenwerte der Autokorrelationsmatrix zu berechnen; – eine Extrahierungseinheit, die dazu ausgelegt ist, eine Anzahl von einfallenden Radarreflexionen am Antennenarray auf der Grundlage der mehreren Eigenwerte der Autokorrelationsmatrix zu schätzen und aus mehreren Eigenvektoren, die jeweils den mehreren Eigenwerten entsprechen, wenigstens einen Eigenvektor entsprechend einer Rauschkomponente zu extrahieren; – eine Spektrumrecheneinheit, die dazu ausgelegt ist, ein MUSIC-Spektrum auf der Grundlage des wenigstens einen Eigenvektors zu berechnen; – eine Testazimuteinstelleinheit, die dazu ausgelegt ist, eine Anzahl von Peaks aus dem MUSIC-Spektrum zu extrahieren und eine Anzahl von Azimuten entsprechend der Anzahl von extrahierten Peaks als eine Anzahl von getesteten Azimuten festzulegen, wobei die Anzahl von getesteten Azimuten um eine vorbestimmte Anzahl über der Anzahl von einfallenden Radarreflexionen liegt; – eine Bestimmungseinheit, die dazu ausgelegt ist, einen Pegel von Korrelationen unter einer Anzahl von Steuervektoren zu bestimmen, die jeweils der Anzahl von getesteten Azimuten entsprechen; – eine Leistungsschätzzielwähleinheit, die dazu ausgelegt ist, aus der Anzahl von getesteten Azimuten auf der Grundlage des bestimmten Pegels der Korrelationen unter der Anzahl von Steuervektoren eine Anzahl von Azimuten als Leistungsschätzziele zu wählen; – eine erste Schätzeinheit, die dazu ausgelegt ist, einen Empfangsleistungspegel von jedem der Leistungsschätzziele zu schätzen; und – eine zweite Schätzeinheit, die dazu ausgelegt ist, aus den Leistungsschätzzielen einen Azimut des Ziels auf der Grundlage des geschätzten Empfangsleistungspegels von jedem der Leistungsschätzziele zu schätzen, wobei der geschätzte Empfangsleistungspegel vom von der zweiten Schätzeinheit geschätzten Azimut größer oder gleich einem vorbestimmten Schwellenwert ist.
Radar nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass die Bestimmungseinheit dazu ausgelegt ist, zu bestimmen, ob der Pegel der Korrelationen unter der Anzahl von Steuervektoren hoch oder niedrig ist, und die Leistungsschätzzielwähleinheit dazu ausgelegt ist, – dann, wenn bestimmt wird, dass der Pegel der Korrelationen unter der Anzahl von Steuervektoren gering ist, aus der Anzahl von getesteten Azimuten die Anzahl von Azimuten als die Leistungsschätzziele zu wählen, wobei die Anzahl von Azimuten als die Leistungsschätzziele mit der geschätzten Anzahl von einfallenden Radarreflexionen übereinstimmt, und wobei die Peaks im MUSIC-Spektrum bei den entsprechenden Leistungsschätzzielen in absteigender Reihenfolge von einem maximalen Peak der Peaks angeordnet sind; und – dann, wenn bestimmt wird, dass der Pegel der Korrelationen unter der Anzahl von Steuervektoren, die jeweils der Anzahl von getesteten Azimuten entsprechen, hoch ist, alle der Anzahl von getesteten Azimuten als die Leistungsschätzziele zu wählen.
Radar nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass die Bestimmungseinheit dazu ausgelegt ist, eine lineare Unabhängigkeit unter der Anzahl von Steuervektoren zu bewerten und den Pegel der Korrelationen unter der Anzahl von Steuervektoren auf der Grundlage von mehreren Bewertungspegeln zu bestimmen, welche die bewertete lineare Unabhängigkeit unter diesen anzeigen.
Radar nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass die Anzahl von getesteten Azimuten, die von der Testazimuteinstelleinheit festgelegt wird, in mehrere Kombinationen von Azimuten unterteilt wird, und die Bestimmungseinheit Bestimmungsdaten aufweist, die einen Bewertungspegel der linearen Unabhängigkeit zwischen den Azimuten von jeder der mehreren Kombinationen anzeigen, wobei die Bestimmungseinheit dazu ausgelegt ist, den Pegel der Korrelationen unter der Anzahl von Steuervektoren auf der Grundlage der Bestimmungsdaten zu bestimmen.
Radar nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass die Anzahl von Steuervektoren in mehrere Kombinationen unterteilt wird, wobei einige der mehreren Kombinationen der Anzahl von Steuervektoren eine höhere lineare Unabhängigkeit als ein vorbestimmter Schwellenwert aufweisen und die verbleibenden der mehreren Kombinationen der Anzahl von Steuervektoren eine geringere lineare Unabhängigkeit als der vorbestimmte Schwellenwert aufweisen, und wobei die Bestimmungseinheit Bestimmungsdaten aufweist, welche die mehreren Kombinationen der Anzahl von Steuervektoren anzeigen, wobei die Bestimmungseinheit dazu ausgelegt ist, den Pegel der Korrelationen unter der Anzahl von Steuervektoren auf der Grundlage der Bestimmungsdaten zu bestimmen.
Radar nach Anspruch 3, dadurch gekennzeichnet, dass die Anzahl von Steuervektoren aus einer ersten Anzahl von Steuervektoren und einer zweiten Anzahl von Steuervektoren aufgebaut ist, wobei die erste Anzahl von Steuervektoren mit der Anzahl von einfallenden Radarreflexionen übereinstimmt, die Peaks im MUSIC-Spektrum entsprechen der ersten Anzahl von Steuervektoren in einer absteigenden Reihenfolge von einem maximalen Peak der Peaks angeordnet sind, und die Bestimmungseinheit dazu ausgelegt ist, – einen Raum zu gewinnen, der von der ersten Anzahl von Steuervektoren aufgespannt wird; – eine Verteilung der zweiten Anzahl von Steuervektoren bezüglich des Raums zu gewinnen; und – die lineare Unabhängigkeit unter der Anzahl von Steuervektoren auf der Grundlage der gewonnenen Verteilung zu bewerten.
Radar nach Anspruch 6, dadurch gekennzeichnet, dass die Bestimmungseinheit dazu ausgelegt ist, – einen der folgenden Vorgänge auszuführen: – einen ersten Vorgang, um eine erste Norm zu berechnen, die auf der Grundlage einer ersten Projektionsmatrix auf den Raum definiert wird; und – einen zweiten Vorgang, um eine zweite Norm zu berechnen, die auf der Grundlage einer zweiten Projektionsmatrix auf einen alternativen Raum orthogonal zum Raum definiert wird; und – die lineare Unabhängigkeit unter der Anzahl von Steuervektoren auf der Grundlage der ersten oder der zweiten Norm zu bewerten.
Radar nach Anspruch 7, dadurch gekennzeichnet, dass die Anzahl von einfallenden Radarreflexionen durch M (M ist eine ganze Zahl größer 1) beschrieben wird, die vorbestimmte Anzahl durch α beschrieben wird, so dass die Anzahl von getesteten Azimuten durch (M + α) beschrieben wird, die Anzahl von Steuervektoren durch a(θ₁), ..., a(θ_M+α) beschrieben wird, die erste Projektionsmatrix durch P_C beschrieben wird, die zweite Projektionsmatrix durch P_CR beschrieben wird, die erste Norm durch ∥P_C·a(θ_M+i)∥ (i = 1, ..., α) beschrieben wird, die zweite Norm durch ∥P_CR·a(θ_M+i)∥ beschrieben wird, und die Bestimmungseinheit dazu ausgelegt ist, – die mehreren Bewertungspegel R_M+i gemäß einer beliebigen der folgenden Gleichungen zu berechnen: RM+i = ∥PC·a(θM+i)∥2, und RM+i = 1 – ∥PCR·a(θM+i)∥2; – zu bestimmen, dass der Pegel der Korrelationen unter der Anzahl von Steuervektoren a(θ₁), ..., a(θ_M+α) hoch ist, wenn wenigstens einer der mehreren Bewertungspegel R_M+i über einem vorbestimmten Schwellenwert R_th liegt; und – zu bestimmen, dass der Pegel der Korrelationen unter der Anzahl von Steuervektoren a(θ₁), ..., a(θ_M+α) gering ist, wenn alle der mehreren Bewertungspegel R_M+i kleiner oder gleich dem vorbestimmten Schwellenwert R_th sind.
Radar nach Anspruch 3, dadurch gekennzeichnet, dass die Anzahl von Steuervektoren aus einer ersten Anzahl von Steuervektoren und einer zweiten Anzahl von Steuervektoren aufgebaut ist, wobei die erste Anzahl von Steuervektoren mit der Anzahl von einfallenden Radarreflexionen übereinstimmt, die Peaks im MUSIC-Spektrum entsprechen der ersten Anzahl von Steuervektoren in einer absteigenden Reihenfolge von einem maximalen Peak der Peaks angeordnet ist, und die Bestimmungseinheit dazu ausgelegt ist, – eine Mehrzahl von Determinanten einer Matrix, die durch die erste Anzahl von Steuervektoren und die zweite Anzahl von Steuervektoren definiert wird, oder – eine Mehrzahl von Konditionszahlen der Matrix, die durch die erste Anzahl von Steuervektoren und die zweite Anzahl von Steuervektoren definiert wird, zu gewinnen; und – die lineare Unabhängigkeit unter der Anzahl von Steuervektoren auf der Grundlage der gewonnenen Mehrzahl von Determinanten der Matrix oder der gewonnenen Mehrzahl von Konditionszahlen der Matrix zu bewerten.
Radar nach Anspruch 9, dadurch gekennzeichnet, dass die Anzahl von einfallenden Radarreflexionen durch M (M ist eine ganze Zahl größer 1) beschrieben wird, die vorbestimmte Anzahl durch α beschrieben wird, so dass die Anzahl von getesteten Azimuten durch (M + α) beschrieben wird, die Anzahl von Steuervektoren durch a(θ₁), ..., a(θ_M+α) beschrieben wird, die erste Anzahl von Steuervektoren durch a(θ₁), ..., a(θ_M) beschrieben wird, die zweite Anzahl von Steuervektoren durch a(θ_M+i) beschrieben wird, und die Matrix, die durch W_i beschrieben wird, durch die folgende Gleichung definiert wird: Wi = ZHi Zi wobei Z_i = [a(θ₁), a(θ₂), ..., a(θ_M-1), a(θ_M), a(θ_M+i)] ist, H eine Transponierte einer komplex konjugierten Matrix beschreibt und die Bestimmungseinheit dazu ausgelegt ist, – Absolutwerte der Mehrzahl von Determinanten der Matrix W_i als Bewertungspegel der linearen Unabhängigkeit der zweiten Anzahl von Steuervektoren zur ersten Anzahl von Steuervektoren zu berechnen; – den Pegel der Korrelationen unter der Anzahl von Steuervektoren a(θ₁), ..., a(θ_M+α) als hoch zu bestimmen, wenn wenigsten einer der Bewertungspegel kleiner oder gleich einem vorbestimmten Schwellenwert R_th ist; und – den Pegel der Korrelationen unter der Anzahl von Steuervektoren a(θ₁), ..., a(θ_M+α) als niedrig zu bestimmen, wenn alle der Bewertungspegel über dem vorbestimmten Schwellenwert R_th liegen.
Radar nach Anspruch 9, dadurch gekennzeichnet, dass die Anzahl von einfallenden Radarreflexionen durch M (M ist eine ganze Zahl größer 1) beschrieben wird, die vorbestimmte Anzahl durch α beschrieben wird, so dass die Anzahl von getesteten Azimuten durch (M + α) beschrieben wird, die Anzahl von Steuervektoren durch a(θ₁), ..., a(θ_M+α) beschrieben wird, die erste Anzahl von Steuervektoren durch a(θ₁), ..., a(θ_M) beschrieben wird, die zweite Anzahl von Steuervektoren durch a(θ_M+i) beschrieben wird, und die Matrix, die durch W beschrieben wird, durch die folgende Gleichung definiert wird: W = ZHZ wobei Z_i = [a(θ₁), a(θ₂), ..., a(θ_M-1), a(θ_M), a(θ_M+i)] ist, H eine Transponierte einer komplex konjugierten Matrix beschreibt und die Bestimmungseinheit dazu ausgelegt ist, – Absolutwerte der Mehrzahl von Determinanten der Matrix W als Bewertungspegel der linearen Unabhängigkeit der zweiten Anzahl von Steuervektoren zur ersten Anzahl von Steuervektoren zu berechnen; – den Pegel der Korrelationen unter der Anzahl von Steuervektoren a(θ₁), ..., a(θ_M+α) als hoch zu bestimmen, wenn wenigsten einer der Bewertungspegel kleiner oder gleich einem vorbestimmten Schwellenwert R_th ist; und – den Pegel der Korrelationen unter der Anzahl von Steuervektoren a(θ₁), ..., a(θ_M+α) als niedrig zu bestimmen, wenn alle der Bewertungspegel über dem vorbestimmten Schwellenwert R_th liegen.
Radar nach Anspruch 9, dadurch gekennzeichnet, dass die Anzahl von einfallenden Radarreflexionen durch M (M ist eine ganze Zahl größer 1) beschrieben wird, die vorbestimmte Anzahl durch α beschrieben wird, so dass die Anzahl von getesteten Azimuten durch (M + α) beschrieben wird, die Anzahl von Steuervektoren durch a(θ₁), ..., a(θ_M+α) beschrieben wird, die erste Anzahl von Steuervektoren durch a(θ₁), ..., a(θ_M) beschrieben wird, die zweite Anzahl von Steuervektoren durch a(θ_M+i) beschrieben wird, und die Matrix, die durch W_i beschrieben wird, durch die folgende Gleichung definiert wird: Wi = ZHi Zi wobei Z_i = [a(θ₁), a(θ₂), ..., a(θ_M-1), a(θ_M), a(θ_M+i)] ist, H eine Transponierte einer komplex konjugierten Matrix beschreibt und die Bestimmungseinheit dazu ausgelegt ist, – die Mehrzahl von Konditionszahlen der Matrix W_i als Bewertungspegel der linearen Unabhängigkeit der zweiten Anzahl von Steuervektoren zur ersten Anzahl von Steuervektoren zu berechnen; – den Pegel der Korrelationen unter der Anzahl von Steuervektoren a(θ₁), ... a(θ_M+α) als hoch zu bestimmen, wenn wenigsten einer der Bewertungspegel über einem vorbestimmten Schwellenwert R_th liegt; und – den Pegel der Korrelationen unter der Anzahl von Steuervektoren. a(θ₁), ... a(θ_M+α) als niedrig zu bestimmen, wenn alle der Bewertungspegel kleiner oder gleich dem vorbestimmten Schwellenwert R_th sind.
Radar nach Anspruch 9, dadurch gekennzeichnet, dass die Anzahl von einfallenden Radarreflexionen durch M (M ist eine ganze Zahl größer 1) beschrieben wird, die vorbestimmte Anzahl durch α beschrieben wird, so dass die Anzahl von getesteten Azimuten durch (M + α) beschrieben wird, die Anzahl von Steuervektoren durch a(θ₁), ... a(θ_M+α) beschrieben wird, die erste Anzahl von Steuervektoren durch a(θ₁), ... a(θ_M) beschrieben wird, die zweite Anzahl von Steuervektoren durch a(θ_M+i) beschrieben wird, und die Matrix, die durch W beschrieben wird, durch die folgende Gleichung definiert wird: W = ZHZwobei Z_i = [a(θ₁), a(θ₂), ..., a(θ_M-1), a(θ_M), a(θ_M+i)] ist, H eine Transponierte einer komplex konjugierten Matrix beschreibt und die Bestimmungseinheit dazu ausgelegt ist, – die Mehrzahl von Konditionszahlen der Matrix W als Bewertungspegel der linearen Unabhängigkeit der zweiten Anzahl von Steuervektoren zur ersten Anzahl von Steuervektoren zu berechnen; – den Pegel der Korrelationen unter der Anzahl von Steuervektoren a(θ₁), ... a(θ_M+α) als hoch zu bestimmen, wenn wenigsten einer der Bewertungspegel über einem vorbestimmten Schwellenwert R_th liegt; und – den Pegel der Korrelationen unter der Anzahl von Steuervektoren a(θ₁), ... a(θ_M+α) als niedrig zu bestimmen, wenn alle der Bewertungspegel kleiner oder gleich dem vorbestimmten Schwellenwert R_th sind.
Radar nach Anspruch 3, dadurch gekennzeichnet, dass es ferner eine Umschalteinheit aufweist, die dazu ausgelegt ist, den vorbestimmten Schwellenwert auf der Grundlage der mehreren Bewertungspegel, die von der Bestimmungseinheit erhalten werden, umzuschalten.
Radar nach Anspruch 14, dadurch gekennzeichnet, dass der vorbestimmte Schwellenwert innerhalb eines Bereichs von mehreren geeigneten Werten variabel ist, und die Umschalteinheit Information speichert, die eine Übereinstimmung zwischen den mehreren Bewertungspegeln und den mehreren geeigneten Werten des vorbestimmten Schwellenwerts anzeigen, und dazu ausgelegt ist, den vorbestimmten Schwellenwert innerhalb des Bereichs der mehreren geeigneten Werte in Übereinstimmung mit jedem der mehreren Bewertungspegel umzuschalten, wobei die mehreren Bewertungspegel in mehrere Abschnitte unterteilt sind und die mehreren geeigneten Werte einen Wert aufweisen, der für jeden der Abschnitte vorbestimmt ist, und wobei der Wert, der in den mehren geeigneten Werten für jeden der Abschnitte enthalten ist, derart festgelegt wird, dass er einer Wahrscheinlichkeit entspricht, die dafür, dass der Empfangsleistungspegel für jeden der Anzahl von getesteten Azimuten größer oder gleich dem Wert der mehreren geeigneten Werte ist, geringer als einer vorbestimmter Wert ist.
Radar nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass es ferner eine Umschalteinheit aufweist, die dazu ausgelegt ist, den vorbestimmten Schwellenwert auf der Grundlage von mehreren Kombinationen der Anzahl von getesteten Azimuten umzuschalten.
Radar nach Anspruch 16, dadurch gekennzeichnet, dass der vorbestimmte Schwellenwert innerhalb eines Bereichs von mehreren geeigneten Werten variabel ist, und die Umschalteinheit Information speichert, die eine Übereinstimmung zwischen den mehreren Kombinationen der Anzahl von getesteten Azimuten und den mehreren geeigneten Werten des vorbestimmten Schwellenwerts anzeigen, und dazu ausgelegt ist, den vorbestimmten Schwellenwert innerhalb des Bereichs der mehreren geeigneten Werte in Übereinstimmung mit jeder der mehreren Kombinationen der Anzahl von getesteten Azimuten umzuschalten, wobei die mehreren geeigneten Werte einen Wert aufweisen, der für jede der mehreren Kombinationen der Anzahl von getesteten Azimuten vorbestimmt ist, und der Wert, der in den mehreren geeigneten Werten für jede der mehreren Kombinationen der Anzahl von getesteten Zielen enthalten ist, derart festgelegt wird, dass er einer Wahrscheinlichkeit entspricht, die dafür, dass der Empfangsleistungspegel für jede der mehreren Kombinationen der Anzahl von getesteten Azimute größer oder gleich dem Wert der mehreren geeigneten Werte ist, geringer als einer vorbestimmter Wert ist.