DE102017119624A1 - Verfahren zum Betrieb eines Radarsystems eines Fahrzeuges - Google Patents

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Ridha Farhoud
Tobias Breddermann
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Abstract

Die Erfindung betrifft ein Verfahren (100) zum Betreiben eines Radarsystems (1) eines Fahrzeuges (2), bei welchem wenigstens ein Radarsensor (10) zur Detektion von Zielen (240) in der Umgebung des Fahrzeuges (2) vorgesehen ist, wobeidie nachfolgenden Schritte durchgeführt werden:- Bereitstellen wenigstens eines zweidimensionalen Spektrums (220), welches für die Detektion des wenigstens einen Radarsensors (10) spezifisch ist,- Durchführen einer Hauptverarbeitung (120) zur Zieltrennung der Ziele (240), bei welcher eine Modellierung auf Grundlage des bereitgestellten wenigstens einen zweidimensionalen Spektrums (220) durch eine Parameterschätzung erfolgt, sodass die Detektion der Ziele (240) erfolgt. Ferner betrifft die Erfindung ein Radarsystem (1) für ein Fahrzeug sowie ein Computerprogrammprodukt.

Description

  • Die vorliegende Erfindung betrifft ein Verfahren zum Betreiben eines Radarsystems. Ferner bezieht sich die Erfindung auf ein Radarsystem eines Fahrzeuges sowie ein Computerprogrammprodukt zum Betreiben eines Radarsystems.
  • Es ist bekannt, Radarsensoren bei Fahrzeugen einzusetzen, welche Frequenzen wie 24 GHz oder 77 GHz nutzen, um durch schnell aufeinanderfolgende Rampen („fast chirps“) die Zielparameter von detektierten Zielen, also Objekten in der Umgebung des Fahrzeuges, zu bestimmen. Die Zielparameter sind z. B. die Relativgeschwindigkeit (zwischen Objekt und Fahrzeug) und/oder der Abstand (zwischen Objekt und Fahrzeug) und/oder der Azimutwinkel und/oder die Elevationswinkel des Objektes. Die Zielliste kann anschließend einem Zielverfolgungsverfahren (Tracking) übergeben werden.
  • Einen besonderen Stellenwert nehmen Radarsensoren für aktuelle Automotive-Applikationen ein, wie bei einem Kreuzungsassistenten, der autonomen Notbremsung, Rear Traffic Alert, und dergleichen. Hier sind eine zuverlässige Zielentdeckung und eine darauffolgende genaue Zielparameterbestimmung notwendig. Die Punktziele, deren Parameter in Bezug auf Systemauflösungen sehr ähnlich sind, werden bei der Messung häufig in eine Auflösungszelle hineingefallen und überlagert. Demzufolge werden die Messwerte einzelner Zielparameter verfälscht. Somit ist eine Trennung solcher Punktziele vor der weiteren Verarbeitung von großer Bedeutung.
  • Bekannte Lösungen zur Zieltrennung sind oft jedoch technisch sehr aufwendig oder unzuverlässig. Eine Herausforderung ist daher die Zieltrennung bei gleichzeitiger Begrenzung des Rechenaufwands und der notwendigen Ressourcen (wie z. B. der Speicher).
  • Es ist daher eine Aufgabe der vorliegenden Erfindung, die voranstehend beschriebenen Nachteile zumindest teilweise zu beheben. Insbesondere ist es Aufgabe der vorliegenden Erfindung, eine verbesserte Möglichkeit zur Zieltrennung bei einem Radarsystem bereitzustellen.
  • Die voranstehende Aufgabe wird gelöst durch ein Verfahren mit den Merkmalen des Anspruchs 1 und durch ein Radarsystem mit den Merkmalen des Anspruchs 10 sowie durch ein Computerprogrammprodukt mit den Merkmalen des Anspruchs 11. Weitere Merkmale und Details der Erfindung ergeben sich aus den jeweiligen Unteransprüchen, der Beschreibung und den Zeichnungen. Dabei gelten Merkmale und Details, die im Zusammenhang mit dem erfindungsgemäßen Verfahren beschrieben sind, selbstverständlich auch im Zusammenhang mit dem erfindungsgemäßen Radarsystem sowie dem erfindungsgemäßen Computerprogrammprodukt, und jeweils umgekehrt, so dass bezüglich der Offenbarung zu den einzelnen Erfindungsaspekten stets wechselseitig Bezug genommen wird bzw. werden kann.
  • Die Aufgabe wird insbesondere gelöst durch ein Verfahren zum Betreiben eines Radarsystems eines Fahrzeuges, bei welchem wenigstens ein Radarsensor zur Detektion von Zielen in der Umgebung des Fahrzeuges vorgesehen ist.
  • Hierbei ist insbesondere vorgesehen, dass die nachfolgenden Schritte durchgeführt werden, wobei die Schritte vorzugsweise nacheinander oder in beliebiger Reihenfolge durchgeführt werden können, und einzelne Schritte auch wiederholt durchgeführt werden können:
    • - Bereitstellen wenigstens eines zweidimensionalen Spektrums, welches für die Detektion des wenigstens einen Radarsensors spezifisch ist,
    • - Durchführen einer Hauptverarbeitung zur Zieltrennung der Ziele, bei welcher eine Modellierung auf Grundlage des bereitgestellten wenigstens einen zweidimensionalen Spektrums (insbesondere durch eine Parameterschätzung) erfolgt, sodass vorzugsweise die Detektion der Ziele erfolgt.
  • Dies hat den Vorteil, dass zuverlässig eine Detektion auch von schwer aufzulösenden Zielen erfolgen kann. Vorteilhafterweise wird dabei als die Zieltrennung eine Trennung von überlagerten Zielen verstanden, welche sich physikalisch zu nahe zueinander in der Umgebung des Radarsensors befinden.
  • Die Nutzsignale des Radarsystems können ggf. zwei Basisfrequenzen (bspw. f1 und f2 ) aufweisen (bspw. mit f1=50 kHz und/oder f2= 800 Hz als die Frequenzen, die von Abstand und Geschwindigkeit des Objekts verursacht sind), und die beiden Frequenzen können bevorzugt unabhängig berücksichtigt werden. Das bedeutet, dass die beiden Dimensionen im zweidimensionalen Spektrum, insbesondere 2D-Abstand-Geschwindigkeit-Spektrum, trennbar sind. In einer Dimension sind die Nutzsignale ggf. als die Summe von eindimensionaler harmonischer Schwingung darstellbar und somit Signalen, welche durch komplexe Exponentialfunktionen modelliert werden können: y 1 D ( t ) = x 1 D ( t ) + n 1 D ( t ) = ∑ i = 1 M R i e s i t + n 1 D ( t ) ,0 ≤ t ≤ T ,
    Figure DE102017119624A1_0001
    wobei,
    γ1D (t): beobachtetes Zeitsignal bzw. die Messung,
    n1D (t): das Rauschen,
    x1D (t): das Zeitsignal ohne Rauschen,
    Ri: die komplexe Amplitude,
    si: = -αi + jωi, wobei
    αi: die Dämpfung, und
    ωi: die Winkelfrequenz ist.
    (2)
  • Nach Abtastung können die Signale digitalisiert werden, y 1 D ( k T s ) = x 1 D ( t ) + n 1 D ( k T s ) = ∑ i = 1 M R i z i k + n 1 D ( k T s ) , k = 0, … , N − 1,
    Figure DE102017119624A1_0002
    und z i = e s i T s , i = 1,2, … , M .
    Figure DE102017119624A1_0003
  • Man kann vorteilhafterweise auch mit dem 2D Spektrum Modell die Nutzsignale direkt modellieren. In digitalisierter Form ist das Modell dann z. B. wie y 2 D ( k 1 T s 1 , k 2 T s 2 ) = x 2 D ( k 1 T s 1 , k 2 T s 2 ) + n 2 D ( k 1 T s 1 , k 2 T s 2 ) = ∑ i = 1 M R i z 1, i k 1 z 2, i k 2 + n 2 D ( n T s 1 , l T s 2 ) k 1 = 0, … , K 1 − 1 k 2 = 0, … , K 2 − 1 ,
    Figure DE102017119624A1_0004
    wobei z 1, i = e s 1, i T s 1 , z 2, i = e s 2, i T s 2 ,
    Figure DE102017119624A1_0005
    und s1,i = -α1 + jω1,i, s2,i = -α2 + jω2,i. Die s1,i bzw. s2,i bezeichnen die komplexen Frequenzen in 1. bzw. 2. Dimension vom 2D-Spektrum (zweidimensionalen Spektrum des Radarsensors), und entsprechend sind Ts 1 und Ts 2 die Zeiten in beiden Dimensionen. Da die Fensterfunktion bei einer FFT (Fast Fourier Transformation) normalerweise bekannt ist, ist das Modell der Spitze von einem einzelnen Punktziel nach dem Fourier Transform auch bekannt. Unbekannte in solchen Modellen sind insbesondere nur die komplexen Amplituden und die Frequenz der harmonischen Schwingung in Zeitbereich, bzw. der Beitrag, die Phase und die Position der Spitze in Frequenzbereich. Das Problem kann daher entweder im Zeitbereich oder im Frequenzbereich gelöst werden. Weiter ist, wenn Rauschen vorhanden ist, die Genauigkeit der Lösung von dem Signal-Rausch-Verhältnis abhängig.
  • Besonders bevorzugt kann das Problem im Zeitbereich ohne den Einfluss von Fensterfunktionen gelöst werden, da die mathematische Form der Fensterfunktion meistens sehr kompliziert ist. Ferner kann das 2D Problem in zwei eindimensionale Probleme heruntergebrochen werden. D. h. die Zieltrennung kann entweder in der 1. Dimension oder in der 2. Dimension stattfinden, wobei vorzugsweise die Modellierung in Gl. 3 und 4 verwendet wird. Je nach der Systemeinstellung werden die Trennfähigkeiten in 1. und 2. Dimensionen unterschiedlich sein. Beispielsweise in 24 GHz System ist die Bandbreite häufig begrenzt. Deshalb kann die Auflösung in der 1. Dimension (Abstand) relativ grober im Vergleich zur Auflösung in der 2. Dimension sein (Geschwindigkeit). In diesem Fall kann die Trennung vorteilhafterweise in der 2. Dimension durchgeführt werden. Außerdem kann die Trennung in beiden Dimensionen ggf. gleichzeitig umfassend mit der Modellierung in Gl. 5 behandelt werden.
  • Es kann möglich sein, dass durch eine Vorverarbeitung, z. B. einer Unterabtastung, die Datenmenge reduziert wird, bevor sie in der Hauptverarbeitung verarbeitet wird.
  • Bevorzugt kann durch die Hauptverarbeitung die Zieltrennung erfolgen, was eine Detektion der Ziele ermöglicht. Unter gewisser Annahme, z.B. insgesamt gibt es maximal M unabhängige Punktziele in der Überlagerung, sind die Anzahl der Unbekannten im Parameterschätzungsmodell determiniert. Wenn die Anzahl der (unterabgetasteten) Werte gleich oder größer als die Anzahl der Unbekannten ist, ist dieses Problem zur Parameterschätzung lösbar. Bekannt sind z.B. die sogenannten Matrix Pencil Methods zur Lösung derartiger mathematischer Probleme. Beispielhaft sind Algorithmen zur Lösung mittels der Matrix Pencil Methode für das Problem nach 1D Modell in Gl. 3 bzw. 2D Modell in Gl. 5 in „Y. HUA, and T. K. SARKAR, Matrix Pencil Method for Estimating Parameters of Exponentially Damped/Undamped Sinusoids in Noise, IEEE Trans. on Acoustics, Speech, and Signal Processing, vol. 38, No. 5, pp. 814-824, May, 1990" offenbart.
  • Des Weiteren ist es denkbar, dass man als Lösungen die komplexen Amplituden Ri, und die Frequenzen ωi (bzw. ω1,i und ω2,i) erhält. Diese Frequenzen, die hier mittels Parameterschätzung enthalten sind, befinden sich im Basisband. Um die Abstände und Geschwindigkeiten (zur Zieltrennung) richtig zu erhalten, müssen ggf. in einer Vorverarbeitung durchgeführte Frequenzverlagerungen Δf1 und Δf2 auch berücksichtigt werden. Die komplexen Amplituden beinhalten die Information über die Leistungen und die Phasen von den Zielen, d. h. ggf. auch von zuvor überlagerten Zielen. Weiterhin können mittels der Differenzphasen zwischen den (bspw. drei) Empfangsantennen an der Stelle des auszuwertenden Frequenz-Tupels die Laufzeitdifferenz des reflektierten Signals und somit der Azimutwinkel bestimmt werden. In anderen Worten können anhand eines Ergebnisses der Modellierung der Hauptverarbeitung die Ziele getrennt und identifiziert werden.
  • Gemäß einer vorteilhaften Weiterbildung der Erfindung kann es vorgesehen sein, dass vor dem Durchführen der Hauptverarbeitung der nachfolgende Schritt durchgeführt wird:
    • - Durchführen einer Vorverarbeitung an dem bereitgestellten wenigstens einen Spektrum, vorzugsweise zumindest zur Datenreduktion, wodurch ein Bearbeitungssignal bestimmt wird, sodass bevorzugt die Modellierung in der Hauptverarbeitung anhand des Bearbeitungssignals durchgeführt wird.
  • Dabei ermöglicht eine Datenreduktion eine schnellere und leistungsfähigere Verarbeitung des Spektrums in dem anschließenden Hauptverarbeitungs-Schritt. Von Vorteil ist es ferner, wenn als das Bearbeitungssignal das resultierende Ergebnis der (gesamten) Vorverarbeitung angesehen wird, wobei die Vorverarbeitung entsprechend mehrere Teilschritte aufweisen kann. Dies ermöglicht eine umfangreiche Anpassung des Spektrums zur Bestimmung des Bearbeitungssignals, um die Hauptverarbeitung effizient durchführen zu können.
  • Ferner ist es optional vorgesehen, dass das Durchführen der Vorverarbeitung weiter den nachfolgenden (Teil-) Schritt umfasst:
    • - Durchführen einer Trennung von Nutzinformationen und Rauschen bei dem bereitgestellten oder teilweise (mittels der ggf. zuvor durchgeführten teilweisen Vorverarbeitung) vorverarbeiteten Spektrum, vorzugsweise durch eine Schwellenwertmethode, bevorzugt eine CFAR Schwellenwertmethode.
  • Dies hat den Vorteil, dass durch eine einfache und schnell auszuführende Methode verrauschte Bestandteile von Nutzinformationen getrennt werden können.
  • Optional ist es möglich, dass das Eingangssignal der Verarbeitungskette des erfindungsgemäßen Verfahrens ein zweidimensionales Spektrum (2D-Spektrum) ist, in dem nur ein kleiner Teil von der gesamten Fläche von Nutzsignalen befüllt ist. Die anderen Flächen enthalten dann ggf. nur ein Rauschen. Eine CFAR (Konstante Falschalarmrate) basierte Schwellenwertmethode kann hierbei genutzt werden, um die Nutzsignale von dem Rauschen zu unterscheiden. Die Verteilungsdichtefunktion vom Rauschen kann bspw. anhand des gesamten Spektrums in einem Zyklus oder die Abtastung der Spektren über mehrere Zyklen geschätzt werden. Abhängig von der zulässigen Fehlerrate für den falschen Alarm wird dann die Schwelle für die Nutzsignale durch Lösen der Inverse der Verteilungsfunktion vom Rauschen festgestellt. Um den Aufwand der Signalverarbeitung zu reduzieren, können ggf. nur die lokalen Maxima, bzw. die Spitzen, berücksichtigt werden.
  • Ferner kann es im Rahmen der Erfindung vorgesehen sein, dass das Durchführen der Vorverarbeitung weiter den nachfolgenden (Teil-) Schritt umfasst:
    • - Verlagerung wenigstens eines relevanten Frequenzbandes bei dem bereitgestellten oder teilweise vorverarbeiteten Spektrum in einen niedrigeren Frequenzbereich, vorzugsweise ein Basisband des Radarsensors, wobei das relevante Frequenzband überlagerte Ziele umfasst.
  • Damit kann die Verarbeitungsgeschwindigkeit deutlich erhöht werden.
  • Des Weiteren kann vorgesehen sein, dass das Durchführen der Vorverarbeitung weiter den nachfolgenden (Teil-) Schritt umfasst:
    • - Rücktransformieren des bereitgestellten oder teilweise vorverarbeiteten Spektrums in den Zeitbereich, um das Bearbeitungssignal als ein Zeitsignal zu bestimmen, sodass die Zieltrennung anhand der Modellierung im Zeitbereich erfolgt.
  • Vorteilhafterweise kann dabei die Verarbeitung im Zeitbereich deutlich schneller erfolgen als dies alternativ im Frequenzbereich möglich ist. Nach Gl. 3 bzw. Gl. 5 ist die Überlagerung der Punktziele im Zeitbereich modelliert. Mittels 1D Inverse Finite Fourier Transform (IFFT) bzw. 2D IFFT kann das bereitgestellte bzw. teilweise vorverarbeitete Spektrum in den Zeitbereich transformiert werden. Diese Ergebnisse im Zeitbereich können wie nachfolgend dargestellt formuliert werden, x ˜ 1 D ( k T s ) = x 1 D ( k T s ) × w 1 D ( k T s ) ,
    Figure DE102017119624A1_0006
    wobei w1D(kTs) eine 1D Fensterfunktion ist, bzw. x ˜ 2 D ( k 1 T s 1 , k 2 T s 2 ) = x 2 D ( k 1 T s 1 , k 2 T s 2 ) × w 2 D ( k 1 T s 1 , k 2 T s 2 ) ,
    Figure DE102017119624A1_0007
    wobei W2D (kTs) eine 2D Fensterfunktion ist.
  • Ein weiterer Vorteil kann im Rahmen der Erfindung erzielt werden, wenn das Durchführen der Vorverarbeitung weiter den nachfolgenden (Teil-) Schritt umfasst:
    • - Durchführen einer Kompensation von einer Fensterfunktion bei dem bereitgestellten oder teilweise vorverarbeiteten Spektrum.
  • Auf diese Weise kann eine Zieltrennung mit verbesserter Genauigkeit erfolgen, indem die Fensterfunktion vom Signal x̃1D bzw. x̃2D entkoppelt wird. Somit können die zu verarbeitenden Zeitsignale x1D bzw. x2D dem Model in Gl. 3 bzw. Gl. 5 entsprechen. Da normalerweise die angewendete Fensterfunktion (W1D bzw. W2D) bekannt ist, kann der Vorgang zur Entkopplung der Fensterfunktion bevorzugt durch Dividieren realisiert werden. Die Ergebnisse sind insbesondere die Schätzungen der echten Zeitsignale (x1D bzw. x2D), und die Schätzungen werden als x̂1D bzw. x̂2D bezeichnet.
  • Zudem ist im Rahmen der Erfindung denkbar, dass das Durchführen der Vorverarbeitung weiter den nachfolgenden (Teil-) Schritt umfasst:
    • - Durchführen einer Unterabtastung zur Datenreduktion bei dem bereitgestellten oder teilweise vorverarbeiteten Spektrum.
  • Die bei dem Schritt der Verlagerung (wenigstens eines relevanten Frequenzbandes gemäß der Vorverarbeitung) ausgewählten relevanten Frequenzbänder können schmalbandig sein, und sie können ggf. durch die Vorverarbeitung in einen niederen Frequenzbereich verschoben sein. Demzufolge kann eine vollständige Darstellung der zu verarbeitenden Signale nicht die volle Bandbreite des originalen Spektrums benötigen. Aus diesem Grunde kann eine Unterabtastung der Zeitsignale x̂1D bzw. x̂2D sinnvoll sein. Bspw. beträgt die Bandbreite 4 Frequenz-Bins im Spektrum. Wenn das Zeitsignal komplex ist, werden theoretisch nur 4 Frequenz-Bins benötigt. Das bedeutet, dass im Beispiel die 64 Abtastungswerte durch Unterabtastung auf 4 Abtastungswerte reduziert werden können. Um das Rauschen in der Modellierung tolerieren zu können, werden bevorzugt in diesem Fall praktisch 8 statt 4 Abtastungswerte genommen. Da die Randwerten in Fensterfunktion immer sehr klein sind, sind die Werte am Rand der Schätzungen x̂1D bzw. x̂2D rauschanfällig. Bei der Unterabtastung von x̂1D bzw. x̂2D werden besonders bevorzugt die Randwerte daher nicht aufgenommen. Die unterabgetasteten Werte aus x̂1D bzw. x̂2D kann man als die Messung im Modell nach Gl. 3 bzw. Gl. 5 verstehen.
  • Gemäß einem weiteren Vorteil kann vorgesehen sein, dass nach dem Durchführen der Hauptverarbeitung wenigstens der nachfolgende Schritt durchgeführt wird:
    • - Durchführen einer Nachverarbeitung, bei welcher eine Plausibilisierung eines Modellierungsergebnisses der Parameterschätzung erfolgt, um die Zieltrennung in Abhängigkeit von der Plausibilisierung durchzuführen.
  • Somit kann die Korrektheit des Ergebnisses der Hauptverarbeitung gewährleistet werden.
  • In einer weiteren Möglichkeit kann vorgesehen sein, dass die Modellierung gemäß der Hauptverarbeitung in zwei Dimensionen, alternativ nur in einer Dimension, erfolgt. Die Nutzung von zwei Dimensionen kann ggf. zu einem verbesserten Modellierungsergebnis führen, wohingegen die Modellierung in einer Dimension die Geschwindigkeit erhöht.
  • Ebenfalls Gegenstand der Erfindung ist ein Radarsystem für ein Fahrzeug, welches gemäß einem Vorteil der Erfindung mit 24 GHz und/oder 77 GHz betrieben wird, aufweisend:
    • - einen Radarsensor zur Erfassung eines Erfassungssignals (bspw. durch eine Aussendung von wenigstens einem Signal und/oder einem Empfang von reflektierten Signalen, vorzugsweise mit einer Frequenz im Bereich um 24 GHz und/oder 77 GHz), um Ziele in der Umgebung des Fahrzeuges zu detektieren,
    • - eine Verarbeitungsvorrichtung zur Verarbeitung des Erfassungssignals mittels eines erfindungsgemäßen Verfahrens.
  • Damit bringt das erfindungsgemäße Radarsystem die gleichen Vorteile mit sich, wie sie ausführlich mit Bezug auf ein erfindungsgemäßes Verfahren beschrieben worden sind.
  • Es kann einem weiteren Vorteil der Erfindung entsprechen, wenn das Fahrzeug als ein Kraftfahrzeug, insbesondere Personenkraftfahrzeug oder Lastkraftfahrzeug, und/oder als Elektrofahrzeug oder Hybridfahrzeug ausgebildet ist.
  • Die Verarbeitungsvorrichtung ist bspw. als ein digitaler Signalprozessor ausgebildet, wobei vorzugsweise zur Durchführung eines erfindungsgemäßen Verfahrens ein zweidimensionales Spektrum des Radarsensors das Eingangssignal für die Verarbeitungsvorrichtung bildet. Insbesondere bietet hierbei der Einsatz des erfindungsgemäßen Verfahrens beim Betrieb der Verarbeitungsvorrichtung deutliche Geschwindigkeits- und Performancevorteile, selbst bei Nutzung einfacher (Embedded-) Hardware.
  • Ebenfalls Gegenstand der Erfindung ist ein Computerprogrammprodukt, welches durch eine Verarbeitungsvorrichtung, wie einem Prozessor oder Mikrocontroller oder dergleichen, ausführbar ist, wobei durch die Ausführung des erfindungsgemäßen Computerprogrammprodukts die nachfolgenden Schritte durch die Verarbeitungsvorrichtung durchgeführt werden:
    • - Bereitstellen wenigstens eines zweidimensionalen Spektrums, welches für eine Erfassung von Zielen wenigstens eines Radarsensors spezifisch ist,
    • - Durchführen einer Hauptverarbeitung zur Zieltrennung der Ziele, bei welcher eine Modellierung auf Grundlage des bereitgestellten wenigstens einen zweidimensionalen Spektrums durch eine Parameterschätzung erfolgt, um vorzugsweise eine Detektion der Ziele durchzuführen.
  • Damit bringt das erfindungsgemäße Computerprogrammprodukt die gleichen Vorteile mit sich, wie sie ausführlich in Bezug auf ein erfindungsgemäßes Verfahren und/oder Radarsystem beschrieben worden sind. Vorteilhaft ist es zudem, wenn das Computerprogrammprodukt dazu ausgeführt ist, ein erfindungsgemäßes Verfahren durchzuführen und/oder ein erfindungsgemäßes Radarsystem zu betreiben.
  • Weitere Vorteile, Merkmale und Einzelheiten der Erfindung ergeben sich aus der nachfolgenden Beschreibung, in der unter Bezugnahme auf die Zeichnungen Ausführungsbeispiele der Erfindung im Einzelnen beschrieben sind. Dabei können die in den Ansprüchen und in der Beschreibung erwähnten Merkmale jeweils einzeln für sich oder in beliebiger Kombination erfindungswesentlich sein. Dabei zeigen schematisch:
    • 1 Ein Blockschaltbild eines Radarsensors eines erfindungsgemäßen Radarsystems,
    • 2 Ein Sendeschema bei einem erfindungsgemäßen Radarsystem,
    • 3 Ein Beispiel für ein zweidimensionales Spektrum (2D Abstand-Doppler-Spektrum),
    • 4 Ein beispielhafter Ablauf eines erfindungsgemäßen Verfahrens,
    • 5 Eine Visualisierung eines Spitze Muster Spektrums,
    • 6 Eine Visualisierung eines relevanten Frequenzbandes,
    • 7 Eine Visualisierung einer Verlagerung des Frequenzbandes,
    • 8 Eine Visualisierung einer Fensterfunktion-Kompensation.
  • Ein erfindungsgemäßes Radarsystem 1, wie in 1 schematisch dargestellt ist, kann wenigstens einen Radarsensor 10 umfassen. Der Radarsensor 10 kann dabei an einem Fahrzeug 2, bspw. im Bereich eines Kühlergrills und/oder im Seitenbereich, befestigt sein, um Ziele 240 in der Umgebung des Fahrzeuges 2, z. B. in Fahrtrichtung und/oder in einem Seitenbereich des Fahrzeuges 2, zu detektieren. Bevorzugt umfasst der Radarsensor 10 wenigstens eine Sendeantenne 20 und wenigstens drei Empfangsantennen 30. Die Empfangsantennen 30 können dabei äquidistant in x-Richtung angeordnet sein. Die Sendeantennen 20 können ferner sowohl einen bestimmten Abstand in x-Richtung als auch einen bestimmten Abstand in y-Richtung zueinander aufweisen und im Zeitmultiplex arbeiten (abwechselndes, zeitversetztes Senden des gleichen Signals). Die x- und y-Richtungen sind jeweils schematisch durch Pfeile visualisiert. Des Weiteren ist eine Verarbeitungsvorrichtung 300 des Radarsensors 10, wie ein Prozessor oder dergleichen, gezeigt, welche einen Analog-Digital-Wandler 310 und/oder eine Computerprogrammprodukt 400 aufweisen kann. Zum Betrieb des Radarsensors 10, z. B. der Sendeantenne 20, kann ferner ein Digital-Analog-Konverter 40 vorgesehen sein.
  • Es kann vorgesehen sein, dass der Radarsensor 10 schnell aufeinanderfolgende Rampen als Sendeschema zur Bestimmung von Zielparametern bei den Zielen 240 nutzt. Hierbei können innerhalb eines Zyklus der Dauer T1 N Frequenzrampen der Dauer T1/N hintereinander ausgesendet werden (siehe 2). Die aktuelle Sendefrequenz f der Frequenzrampen kann dabei innerhalb der Sendebandbreite B linear verändert werden (lineare Frequenzmodulation). Die Verarbeitung 290 der in der Zeit T1 empfangenen Daten kann anschließend in der Zeitspanne T2 -T1 durchgeführt werden, sodass der gesamte Messzyklus einer Dauer T2 entspricht. Bspw. umfasst hierbei die Verarbeitung 290 zumindest die Schritte eines erfindungsgemäßen Verfahrens 100, sodass zumindest in dieser Zeitspannung T2 -T1 eine Verarbeitungsvorrichtung 300 zur Verarbeitung 290 betrieben wird.
  • Vorteilhafterweise wird das reflektierte Signal in den Empfängern zunächst mit dem Sendesignal in das Basisband herunter gemischt und abgetastet, und liegt zum Zeitpunkt T1 gespeichert in einer M×N-Matrix vor (M Abtastwerte pro Rampe, N Rampen). Somit können die Daten dieser Matrix als Erfassungssignal 210 des Radarsensors 10 aufgefasst werden. Anschließend kann eine Transformation 225 des derart gespeicherten 2D-Basisbandsignals (Erfassungssignals 210) in den 2D-Frequenzbereich durchgeführt werden, um das zweidimensionale Spektrum 220 bereitzustellen. Die relevanten Punktziele (detektierte Ziele 240 in der Umgebung) werden im 2D-Spektrum 220 als Spitzen 241A, 241B, 241C dargestellt (siehe 3). Dabei sind die Spitzen im Diagramm des zweidimensionalen Spektrums 220 mit einer Vertikal-Richtung 261 des Spektrums 220 gemäß einer ersten Dimension und mit einer Horizontal-Richtung 262 des Spektrum 220 gemäß einer zweiten Dimension gezeigt. Vorteilhafterweise ist das Spektrum 220 als ein 2D-Abstand-Doppler-Spektrum ausgeführt, sodass die Vertikal-Richtung 261 (f1) abhängig vom Abstand zu einem Ziel 240 und die Horizontal-Richtung 262 (f2) abhängig von einer relativen Geschwindigkeit zum Ziel 240 ist.
  • Es ist möglich, dass das Spektrum 220 weniger Spitzen 241A, 241B, 241C aufweist, als tatsächliche Ziele 240 (Punktziele) vorhanden sind. So können trotz der Existenz von bspw. 4 Punktzielen 240 nur 3 Spitzen im Spektrum erkennbar sein, bspw. die Spitzen 241A, 241B und 241C. Die Spitze 241C hat eine größere Ausdehnung als die beiden anderen Spitzen 241A, 241B, und zwei Punktziele 240 überlagern sich gegenseitig an dieser Stelle. Nach einer herkömmlichen Detektion (bspw. einem Lokales-Maximum Prinzip) ergibt sich somit für eine Spitze ein Signal bestehend aus 2 Basisfrequenzen f1 (1. Dimension) und f2 (2. Dimension). Die Frequenz f1 ist ggf. ausschließlich abhängig von dem Abstand R des Zieles und die Frequenz f2 insbesondere ausschließlich von der Relativgeschwindigkeit v. Die Genauigkeit der Frequenzen f1 und f2 kann auch durch z. B. Interpolation mit Nachbarpunkten verbessert werden. Weiterhin kann mittels der Differenzphasen zwischen den 3 Empfangsantennen 30 an der Stelle des auszuwertenden Frequenz-Tupels die Laufzeitdifferenz des reflektierten Signals und somit der Azimutwinkel bestimmt werden. Die so ermittelten Rohzielparameter bilden (ggf. zusammen mit Zusatzinformationen wie z. B. Signalpegel und Zuverlässigkeit der generierten Werte) ein sogenanntes Rohziel, aus dem ggf. in einer weiteren Verarbeitungsstufe mittels Tracking-Algorithmen Objekte gebildet werden können. Allerdings sind die von der Spitze 241C ergebenden Frequenzen f1 und f2 wegen der Überlagerung von zwei Punktzielen 240 verfälscht.
  • In 4 ist schematisch ein erfindungsgemäßes Verfahren 100 visualisiert. Es ist dargestellt, dass dieses in eine Vorverarbeitung 110, eine Hauptverarbeitung 120 und eine Nachverarbeitung 130 unterteilt werden kann. Gemäß der Vorverarbeitung 110 kann ein erster Schritt 111 durchgeführt werden, insbesondere die Suche nach lokalen Maxima bzw. Spitzen (z. B. durch eine Schwellenwertmethode zur Trennung von Nutzinformationen und Rauschen). Weiter kann gemäß einem zweiten Schritt 112 die Auswahl der potentiellen Überlagerungen durchgeführt werden. In einem dritten Schritt 113 kann eine Verschiebung eines relevanten Frequenzbands und/oder eine inverse (Fast-) Fourier Transformation durchgeführt werden, um das Spektrum 220 in den Zeitbereich zu überführen. Anschließend kann in einem vierten Schritt 114 eine Fensterfunktion kompensiert werden, und in einem fünften Schritt 115 ein Downsampling durchgeführt werden, um das Bearbeitungssignal 230 zu erhalten. Ggf. kann hierbei auch eine andere Reihenfolge der Schritte gewählt werden oder auf einzelne Schritte verzichtet werden oder ggf. weitere Schritte eingebracht werden. In der Hauptverarbeitung 120 erfolgt sodann die Parameterschätzung anhand des Bearbeitungssignals 230, und optional in der Nachverarbeitung 130 die Plausibilisierung.
  • Es kann möglich sein, dass im Spektrum 220 gemäß dem zweiten Schritt 112 nur die lokalen Maxima bzw. Spitzen berücksichtigt werden, um den Aufwand der Signalverarbeitung zu reduzieren. Dies ist im Folgenden anhand 5 näher dargestellt. Dabei ist schematisch ein eindimensionales Spitze-Muster Spektrum 221 und ein zweidimensionales Spitze-Muster Spektrum 220 dargestellt (mit der Amplitude A und den Frequenzen f1 und f2; bzw. kann es sich beim eindimensionalen Spektrum 221 wahlweise um die Frequenz f1 oder f2 handeln). Es ist möglich, dass die meisten entdeckten Spitzen in den Spektren als Punktziele betrachtet werden. Die Auswahl der potenziellen Überlagerungen in den 2D Spektren kann dann z. B. mittels einer Kreuzkorrelation realisiert werden. Wenn die Trennungsaufgabe in 1D behandelt wird, kann die zu untersuchende 1D Spitze im Spektrum mit einem 1D Spitze-Muster (bzw. das 1D FFT Ergebnis der Fensterfunktion) entweder in der 1. oder der 2. Dimension gefaltet werden. Diese Faltung ist z. B. auf der zu untersuchenden Spitze normiert. Anschließend kann ein Vergleich mit einem vordefinierten Grenzwert erfolgen. Wenn die Kreuzkorrelation kleiner als der Grenzwert ist, kann die untersuchte Spitze sehr wahrscheinlich eine Überlagerung von mehreren Punktzielen sein. Wenn man das Problem nach dem Modell in Gl. 5 behandeln will, sollte hier die Kreuzkorrelation mit einem 2D Spitze-Muster (bzw. das 2D FFT Ergebnis von der Fensterfunktion) gefaltet werden.
  • In 6 ist ein relevantes Frequenzband im 1D Spektrum 221 und im 2D Spektrum 220 dargestellt (mit der Amplitude A und den Frequenzen f1 und f2, bzw. im 1-D Bereich entweder f1 oder f2). Um den Rechenaufwand im Zeitbereich zu reduzieren, kann das relevante Frequenzband gemäß 7 und gemäß einem dritten Schritt 113 in das Basisband verschoben werden. Diese Frequenzverlagerungen sind mit df1 und df2 in der 1. bzw. 2. Dimension gekennzeichnet. Anschließend kann das Signal in den Zeitbereich transformiert werden (z. B. durch eine inverse Fouriertransformation).
  • In einem vierten Schritt 114 kann eine Entkopplung der Fensterfunktion (Kompensation) erfolgen. In 8 ist ein Beispiel dafür gezeigt, wie die Fensterfunktion 280 das Zeitsignal beeinflusst (siehe Fensterfunktion 280 mit gestrichelter Linie, und Zeitsignal mit Fensterfunktion 281). Durch die Kompensation, z. B. mittels eines Dividierens der bekannten Fensterfunktion, kann dieser Einfluss rückgängig gemacht werden, sodass bspw. das kompensierte Zeitsignal 282 entsteht. Dieses kann ferner dem Bearbeitungssignal 230 entsprechen.
  • Gemäß einem weiteren Vorteil bei dem erfindungsgemäßen Verfahren 100 können (infolge des unvermeidbaren Rauschens im System) schließlich die Frequenzen in den Lösungen gemäß der Nachverarbeitung 130 plausibilisiert werden. Ein Kriterium kann sein, dass die Frequenzen die oberen und unteren Grenzen von den ausgewählten Frequenzbändern in 7 nicht überschreiten dürfen.
  • Die voranstehende Erläuterung der Ausführungsformen beschreibt die vorliegende Erfindung ausschließlich im Rahmen von Beispielen. Selbstverständlich können einzelne Merkmale der Ausführungsformen, sofern technisch sinnvoll, frei miteinander kombiniert werden, ohne den Rahmen der vorliegenden Erfindung zu verlassen.
  • Bezugszeichenliste
    • 1
    Radarsystem
    2
    Fahrzeug
    10
    Radarsensor
    20
    Sendeantenne
    30
    Empfangsantennen
    40
    Digital-Analog-Konverter
    100
    Verfahren
    110
    Vorverarbeitung
    111
    erster Schritt
    112
    zweiter Schritt
    113
    dritter Schritt
    114
    vierter Schritt
    115
    fünfter Schritt
    120
    Hauptverarbeitung
    130
    Nachverarbeitung
    210
    Erfassungssignal
    220
    Spektrum, 2D-Spektrum
    221
    1D-Spektrum
    225
    Transformation
    230
    Bearbeitungssignal, Zeitsignal
    240
    Ziel
    241A
    erste Spitze
    241B
    zweite Spitze
    241C
    dritte Spitze
    261
    Vertikal-Richtung, 1. Dimension (f1)
    262
    Horizontal-Richtung, 2. Dimension (f2)
    280
    Fensterfunktion
    281
    Zeitsignal mit Fensterfunktion
    282
    kompensiertes Zeitsignal
    290
    Empfangssignal-Verarbeitung
    300
    Verarbeitungsvorrichtung
    310
    Analog-Digital-Wandler
    400
    Computerprogrammprodukt
    f
    Frequenz
    df1
    erste Frequenzverlagerung
    df2
    zweite Frequenzverlagerung
    A
    Amplitude
    B
    Sendebandbreite
  • 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 Nicht-Patentliteratur
    • „Y. HUA, and T. K. SARKAR, Matrix Pencil Method for Estimating Parameters of Exponentially Damped/Undamped Sinusoids in Noise, IEEE Trans. on Acoustics, Speech, and Signal Processing, vol. 38, No. 5, pp. 814-824, May, 1990“ [0015]

Claims (12)

  1. Verfahren (100) zum Betreiben eines Radarsystems (1) eines Fahrzeuges (2), bei welchem wenigstens ein Radarsensor (10) zur Detektion von Zielen (240) in der Umgebung des Fahrzeuges (2) vorgesehen ist, wobei die nachfolgenden Schritte durchgeführt werden: - Bereitstellen wenigstens eines zweidimensionalen Spektrums (220), welches für die Detektion des wenigstens einen Radarsensors (10) spezifisch ist, - Durchführen einer Hauptverarbeitung (120) zur Zieltrennung der Ziele (240), bei welcher eine Modellierung auf Grundlage des bereitgestellten wenigstens einen zweidimensionalen Spektrums (220) durch eine Parameterschätzung erfolgt, sodass die Detektion der Ziele (240) erfolgt.
  2. Verfahren (100) nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass vor dem Durchführen der Hauptverarbeitung (120) der nachfolgende Schritt durchgeführt wird: - Durchführen einer Vorverarbeitung (110) an dem bereitgestellten wenigstens einen Spektrum (220) zumindest zur Datenreduktion, wodurch ein Bearbeitungssignal (230) bestimmt wird, sodass die Modellierung in der Hauptverarbeitung (120) anhand des Bearbeitungssignals (230) durchgeführt wird.
  3. Verfahren (100) nach Anspruch 2, dadurch gekennzeichnet, dass das Durchführen der Vorverarbeitung (110) weiter den nachfolgenden Schritt umfasst: - Durchführen einer Trennung von Nutzinformationen und Rauschen bei dem bereitgestellten oder teilweise vorverarbeiteten Spektrum (220), vorzugsweise durch eine Schwellenwertmethode, bevorzugt eine CFAR Schwellenwertmethode.
  4. Verfahren (100) nach Anspruch 2, dadurch gekennzeichnet, dass das Durchführen der Vorverarbeitung (110) weiter den nachfolgenden Schritt umfasst: - Verlagerung wenigstens eines relevanten Frequenzbandes bei dem bereitgestellten oder teilweise vorverarbeiteten Spektrum (220) in einen niedrigeren Frequenzbereich, vorzugsweise ein Basisband des Radarsensors (10), wobei das relevante Frequenzband überlagerte Ziele (240) umfasst.
  5. Verfahren (100) nach Anspruch 2, dadurch gekennzeichnet, dass das Durchführen der Vorverarbeitung (110) weiter den nachfolgenden Schritt umfasst: - Rücktransformieren des bereitgestellten oder teilweise vorverarbeiteten Spektrums (220) in den Zeitbereich, um das Bearbeitungssignal (230) als ein Zeitsignal (230) zu bestimmen, sodass die Zieltrennung anhand der Modellierung im Zeitbereich erfolgt.
  6. Verfahren (100) nach Anspruch 2, dadurch gekennzeichnet, dass das Durchführen der Vorverarbeitung (110) weiter den nachfolgenden Schritt umfasst: - Durchführen einer Kompensation von einer Fensterfunktion bei dem bereitgestellten oder teilweise vorverarbeiteten Spektrum (220).
  7. Verfahren (100) nach Anspruch 2, dadurch gekennzeichnet, dass das Durchführen der Vorverarbeitung (110) weiter den nachfolgenden Schritt umfasst: - Durchführen einer Unterabtastung zur Datenreduktion bei dem bereitgestellten oder teilweise vorverarbeiteten Spektrum (220).
  8. Verfahren (100) nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass nach dem Durchführen der Hauptverarbeitung (120) der nachfolgende Schritt durchgeführt wird: - Durchführen einer Nachverarbeitung (130), bei welcher eine Plausibilisierung eines Modellierungsergebnisses der Parameterschätzung erfolgt, um die Zieltrennung in Abhängigkeit von der Plausibilisierung durchzuführen.
  9. Verfahren (100) nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass die Modellierung gemäß der Hauptverarbeitung (120) in zwei Dimensionen des Spektrums (220) erfolgt.
  10. Radarsystem (1) für ein Fahrzeug (2), aufweisend: - einen Radarsensor (10) zur Erfassung eines Erfassungssignals (210), um Ziele (240) in der Umgebung des Fahrzeuges (2) zu detektieren, - eine Verarbeitungsvorrichtung (300) zur Verarbeitung des Erfassungssignals (210) mittels eines Verfahrens (100) nach einem der vorhergehenden Ansprüche.
  11. Computerprogrammprodukt (400), welches durch eine Verarbeitungsvorrichtung (300) ausführbar ist, sodass die nachfolgenden Schritte durch die Verarbeitungsvorrichtung (300) durchgeführt werden: - Bereitstellen wenigstens eines zweidimensionalen Spektrums (220), welches für eine Erfassung von Zielen (240) wenigstens eines Radarsensors (10) spezifisch ist, - Durchführen einer Hauptverarbeitung (120) zur Zieltrennung der Ziele (240), bei welcher eine Modellierung auf Grundlage des bereitgestellten wenigstens einen zweidimensionalen Spektrums (220) durch eine Parameterschätzung erfolgt, um eine Detektion der Ziele (240) durchzuführen.
  12. Computerprogrammprodukt (400) nach Anspruch 11, dadurch gekennzeichnet, dass die Schritte eines Verfahrens (100) nach einem der Ansprüche 1 bis 9 durch die Verarbeitungsvorrichtung (300) durchgeführt werden.
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