DE102018132745B4 - Fmcw radar mit störsignalunterdrückung im zeitbereich - Google Patents

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Abstract

Ein Verfahren, das folgendes umfasst:Bereitstellen eines digitalen Basisbandsignals (Y[n, m]) mittels eines Radarempfängers, wobei das Basisbandsignal (Y[n, m]) eine Vielzahl von Segmenten (Y[n, 0], .., Y[n, M - 1]) umfasst, wobei jedes Segment einem Chirp einer abgestrahlten Chirp-Sequenz zugeordnet ist und jedes Segment eine bestimmte Anzahl von Samples umfasst;für jede Signalfolge (yn[m] = Y[n, m]) n-ter Samples der Segmente (Y[n, 0], ..., Y[n, M - 1]), wobei n jeweils eine bestimmte Sample-Position innerhalb des jeweiligen Segments bezeichnet:Detektieren interferenzbehafteter Samples der Signalfolge (yn[m]);Zerlegen der Signalfolge (yn[m]) in zwei oder mehr Subbandsignalfolgen (yn,1[m], ..., yn,S[m]), wobei jede Subbandsignalfolge (yn,1[m], ..., yn,S[m]) jeweils einem Frequenzsubband zugeordnet ist;Ersetzen interferenzbehafteter Samples in den zwei oder mehr Subbandsignalfolgen (yn,1[m], ..., yn,S[m]) durch jeweils einen Wert, der auf benachbarten Samples basiert, um korrigierte Subbandsignalfolgen (yn,1'[m], ..., yn,S'[m]) zu erhalten;Ermitteln einer korrigierten Signalfolge (yn'[m]) n-ter Samples der Segmente basierend auf den korrigierten Subbandsignalfolgen (yn,1'[m], ..., yn,S'[m]).

Description

  • TECHNISCHES GEBIET
  • Die vorliegende Beschreibung betrifft das Gebiet der Radarsensoren, insbesondere in Radarsensoren eingesetzte Signalverarbeitungsmethoden, welche eine Unterdrückung von störenden Interferenzen ermöglichen.
  • HINTERGRUND
  • Radarsensoren werden in einer Vielzahl von Applikationen zum Detektieren von Objekten eingesetzt, wobei das Detektieren üblicherweise das Messen von Abständen und Geschwindigkeiten der detektieren Objekte umfasst. Insbesondere im Automobilbereich besteht ein größer werdender Bedarf an Radarsensoren, die unter anderem in Fahrassistenzsystemen (Advanced driver assistance systems, ADAS) wie z.B. in Abstandsregeltempomat- (ACC, Adaptive Cruise Control, oder Radar Cruise Control) Systemen verwendet werden können. Solche Systeme können automatisch die Geschwindigkeit eines Automobils anpassen, um so einen sicheren Abstand zu anderen, vorausfahrenden Automobilen (sowie von anderen Objekten und von Fußgängern) einzuhalten. Weitere Anwendungen im Automobilbereich sind z.B. Totwinkeldetektion (blind spot detection), Spurwechselassistent (lane change assist) und dergleichen. Im Bereich des autonomen Fahrens werden Radarsensoren eine wichtige Rolle für die Steuerung autonomer Fahrzeuge spielen.
  • Da Automobile zunehmend mit Radarsensoren ausgestattet sind, steigt das Wahrscheinlichkeit von Interferenzen. Das heißt, ein von einem ersten Radarsensor (eingebaut in ein erstes Fahrzeug) abgestrahltes Radarsignal kann in die Empfangsantenne eines zweiten Radarsensors (eingebaut in ein zweites Fahrzeug) einstreuen. Im zweiten Radarsensor kann das erste Radarsignal mit einem Echo des zweiten Radarsignals interferieren und dadurch den Betrieb des zweiten Radarsensors beeinträchtigen.
  • Es existieren bereits einige Konzepte zur Unterdrückungen von Interferenzen. Beispielsweise beschreibt die Publikation M. Wagner et at, „Threshold-Free Interference Cancellation Method for Automotive FMCW Radar Systems“, in: 2018 IEEE International Symposium on Circuits and Systems (ISCAS), 2018, S. 1-4, eine Methode zur Unterdrückung von Störungen in FMCW Radarsystemen mittels digitaler Signalverarbeitung, wobei die Störsignalunterdrückung (interference cancellation) im Frequenzbereich erfolgt und jeweils eine Sequenz von FMCW-Chirps berücksichtigt. In diesem Zusammenhang wird auch auf die Publikationen US 20160291130 A1 , US 20180356495 A1 und DE 102012 021 240 A1 verwiesen.
  • Eine der nachfolgend beschriebenen Erfindung zugrunde liegende Aufgabe kann darin gesehen werden, ein alternatives und in einigen Aspekten verbessertes Konzept zur Störsignalunterdrückung zur Verfügung zu stellen.
  • ZUSAMMENFASSUNG
  • Die oben genannte Aufgabe wird durch das Verfahren gemäß Anspruch 1 sowie die Vorrichtung gemäß Anspruch 12 gelöst. Verschiedene Ausführungsbeispiele und Weiterentwicklungen sind Gegenstand der abhängigen Ansprüche.
  • Im Folgenden wird ein Verfahren beschrieben, das in einem Radarsystem eingesetzt werden kann. Gemäß einem Ausführungsbeispiel umfasst das Verfahren das Bereitstellen eines digitalen Basisbandsignals mittels eines Radarempfängers. Das Basisbandsignal umfasst eine Vielzahl von Segmenten, wobei jedes Segment einem Chirp einer abgestrahlten Chirp-Sequenz zugeordnet ist und jedes Segment eine bestimmte Anzahl von Samples umfasst. Für jede Signalfolge n-ter Samples der Segmente - wobei n jeweils eine bestimmte Sample-Position innerhalb des jeweiligen Segments bezeichnet - umfasst das Verfahren folgendes: das Detektieren interferenzbehafteter Samples der Signalfolge; das Zerlegen der Signalfolge in zwei oder mehr Subbandsignalfolgen, wobei jede Subbandsignalfolge jeweils einem Frequenzsubband zugeordnet ist; das Ersetzen interferenzbehafteter Samples in den zwei oder mehr Subbandsignalfolgen durch jeweils einen Wert, der auf benachbarten Samples basiert, um korrigierte Subbandsignalfolgen zu erhalten; und das Ermitteln einer korrigierten Signalfolge n-ter Samples der Segmente basierend auf den korrigierten Subbandsignalfolgen.
  • Des Weiteren wird eine Radarvorrichtung beschrieben. Gemäß einem Ausführungsbeispiel weist die Vorrichtung einen Radarempfänger auf, der dazu ausgebildet ist, ein digitales Basisbandsignal bereitzustellen. Das Basisbandsignal umfasst eine Vielzahl von Segmenten, wobei jedes Segment einem Chirp einer abgestrahlten Chirp-Sequenz zugeordnet ist und jedes Segment eine bestimmte Anzahl von Samples umfasst. Die Radarvorrichtung umfasst weiter eine Recheneinheit, der das digitale Basisbandsignal zugeführt ist und die dazu ausgebildet ist, das oben erwähnte Verfahren durchzuführen.
  • Figurenliste
  • Nachfolgend werden Ausführungsbeispiele anhand von Abbildungen näher erläutert. Die Darstellungen sind nicht zwangsläufig maßstabsgetreu und die Ausführungsbeispiele sind nicht nur auf die dargestellten Aspekte beschränkt. Vielmehr wird Wert darauf gelegt, die den Ausführungsbeispielen zugrunde liegenden Prinzipien darzustellen. In den Abbildungen zeigt:
    • 1 ist eine Skizze zur Illustration des Funktionsprinzips eines FMCW-Radarsystems zur Abstands- und/oder Geschwindigkeitsmessung.
    • 2 umfasst zwei Zeitdiagramme zur Illustration der Frequenzmodulation (FM) des vom FMCW-System erzeugen HF-Signals.
    • 3 ist ein Blockdiagramm zur Illustration der grundlegenden Struktur eines FMCW-Radarsystems.
    • 4 ist eine Skizze zur Illustration eines Beispiels wie Störsignale in die Empfangsantenne eines Radarsensors eingestreut werden können
    • 5 ist ein Schaltbild zur Illustration eines vereinfachten Beispiels eines Radar-Transceivers sowie eines weiteren Radar-Transceiver, der Interferenzen verursacht.
    • 6 zeigt in einem Zeitdiagram (Frequenz über Zeit) ein Beispiel eines ausgesendeten Radarsignals mit mehreren Sequenzen von Chips, wobei jede Sequenz eine bestimmte Anzahl von Chirps aufweist, die für eine Messung verwendet werden.
    • 7 zeigt ein Zeitdiagramm eines Sendesignals eines Radarsensors ein das Interferenz verursachende Sendesignal (Störsignal) eines weiteren Radarsensors (Störers), wobei die Signalverläufe (Frequenz über Zeit) dieser Signale sich teilweise überlappen.
    • 8 zeigt ein Zeitdiagramm eines exemplarischen Signalverlaufs eines Radarsignals (nach der Mischung ins Basisband), das ein Radarecho von einem Radar-Ziel (Target) sowie ein Störsignal (Interferenz) beinhaltet.
    • 9 illustriert exemplarisch die digitale Signalverarbeitung von Radarsignalen bei der Range-Doppler-Analyse.
    • 10 illustriert exemplarisch die Detektion von Radar-Targets in einer Range-Doppler-Map.
    • 11 illustriert die Auswirkung von Interferenz auf das digitalisierte Radarsignal.
    • 12 illustriert die Unterdrückung interferenzbedingter Störungen in dem Radarsignal im Zeitbereich vor der Durchführung der Radar-Doppler-Analyse.
    • 13 illustriert exemplarisch anhand eines Blockdiagramms ein Beispiel einer Methode zur Unterdrückung interferenzbedingter Störungen in einem digitalen Radarsignal.
    • 14 illustriert eine exemplarische Implementierung des allgemeinen Beispiels aus 13.
    • 15 illustriert anhand eines Ablaufdiagramms ein Beispiel eines Verfahrens zur Unterdrückung interferenzbedingter Störungen in dem Radarsignal im Zeitbereich.
  • DETAILLIERTE BESCHREIBUNG
  • 1 illustriert in einem schematischen Diagramm die Anwendung eines frequenzmodulierten Dauerstrichradarsystems (Frequency-Modulated Continuous-Wave Radar System) - meist als FMCW-Radarsystem bezeichnet - als Sensor für die Messung von Abständen und Geschwindigkeiten von Objekten, die üblicherweise als Radar-Ziele (Radar-Targets) bezeichnet werden. Im vorliegenden Beispiel weist die Radarvorrichtung 1 separate Sende- (TX-) und Empfangs- (RX-) Antennen 5 bzw. 6 auf (bistatische oder pseudo-monostatische Radarkonfiguration). Es sei jedoch angemerkt, dass auch eine einzige Antenne verwendet werden kann, die gleichzeitig als Sendeantenne und als Empfangsantenne dient (monostatische Radarkonfiguration). Die Sendeantenne 5 strahlt ein kontinuierliches HF-Signal sRF(t) ab, welches beispielsweise mit einer Art Sägezahnsignal (periodische, lineare Frequenzrampe) frequenzmoduliert ist. Das abgestrahlte Signal sRF(t) wird am Radar-Target T zurückgestreut und das zurückgestreute/reflektierte Signal yRF(t) (Echosignal) wird von der Empfangsantenne 6 empfangen. 1 zeigt ein vereinfachtes Beispiel; in der Praxis sind Radarsensoren Systeme mit mehreren Sende- (TX-) und Empfangs- (RX-) Kanälen, um auch den Einfallswinkel (Direction ofArrival, DoA) der zurückgestreuten/reflektierten Signals yRF(t) bestimmen und somit das Radar-Target T genauer lokalisieren zu können.
  • 2 illustriert exemplarisch die erwähnte Frequenzmodulation des Signals sRF(t). Wie in 2 (oberes Diagramm) dargestellt, ist das abgestrahlte HF-Signal sRF(t) aus einer Menge von „Chirps“ zusammengesetzt, d.h. das Signal sRF(t) umfasst eine Sequenz von sinusoiden Signalverläufen (waveforms) mit steigender Frequenz (Up-Chirp) oder fallender Frequenz (Down-Chirp). Im vorliegenden Beispiel steigt die Momentanfrequenz f(t) eines Chirps beginnend bei einer Startfrequenz ƒSTART innerhalb einer Zeitspanne TRAMP linear auf eine Stoppfrequenz ƒSTOP an (siehe unteres Diagramm in 2). Derartige Chirps werden auch als lineare Frequenzrampen bezeichnet. In 2 sind drei identische lineare Frequenzrampen dargestellt. Es sei jedoch angemerkt, dass die Parameter ƒSTART, ƒSTOP, TRAMP sowie die Pause zwischen den einzelnen Frequenzrampen variieren können. Die Frequenzvariation muss auch nicht zwangsläufig linear sein (linearer Chirp). Abhängig von der Implementierung können beispielsweise auch Sendesignale mit exponentieller oder hyperbolischer Frequenzvariation (exponentielle bzw. hyperbolische Chirps) verwendet werden.
  • 3 ist ein Blockdiagramm, welches exemplarisch eine mögliche Struktur einer Radarvorrichtung 1 (Radarsensor) darstellt. Demnach sind zumindest eine Sendeantenne 5 (TX-Antenne) und zumindest eine Empfangsantenne 6 (RX-Antenne) mit einem in einem Chip integrierten HF-Frontend 10 verbunden, welches all jene Schaltungskomponenten beinhalten kann, die für die HF-Signalverarbeitung benötigt werden. Diese Schaltungskomponenten umfassen beispielsweise einen Lokaloszillator (LO), HF-Leistungsverstärker, rauscharme Verstärker (LNA, low-noise amplifier), Richtkoppler (z.B. Rat-Race-Koppler, Zirkulatoren, etc.) sowie Mischer für das Heruntermischen (down-conversion) der HF-Signale in das Basisband oder ein Zwischenfrequenzband (ZF-Band). Das HF-Frontend 10 kann - ggf. zusammen mit weiteren Schaltungskomponenten - in einem Chip integriert sein, der üblicherweise als monolithisch integrierte Mikrowellenschaltung (monolithically microwave integrated circuit, MMIC) bezeichnet wird. Im Folgenden wird nicht weiter zwischen Basisband und ZF-Band unterschieden und lediglich der Begriff Basisband verwendet. Basisbandsignale sind jene Signale, auf deren Grundlage die Detektion von Radar-Targets durchgeführt wird.
  • Das dargestellte Beispiel zeigt ein bistatisches (oder pseudo-monostatisches) Radarsystem mit separaten RX- und TX-Antennen. Im Falle eines monostatischen Radarsystems würde dieselbe Antenne sowohl zum Abstrahlen als auch zum Empfangen der elektromagnetischen (Radar-) Signale verwendet. In diesem Fall kann beipsielsweise ein Richtkoppler (z.B. ein Zirkulator) dazu verwendet werden, die abzustrahlenden HF-Signale von den empfangenen HF-Signalen (Radarechosignale) zu separieren. Wie erwähnt weisen Radarsysteme in der Praxis meist mehrere Sende- und Empfangskanäle mit mehreren Sende- bzw. Empfangsantennen auf, was unter anderem eine Messung der Richtung (DoA), aus der die Radarechos empfangen werden, ermöglicht. Bei derartigen MIMO-Systemen (MIMO = Multiple-Input Multiple-Output) sind die einzelnen TX-Kanäle und RX-Kanäle üblicherweise jeweils gleich oder ähnlich aufgebaut.
  • Im Falle eines FMCW-Radarsystems können die über die TX-Antenne 5 abgestrahlten HF-Signale z.B. im Bereich von ca. 20 GHz bis 100 GHz liegen (z.B. rund 77 GHz in manchen Anwendungen). Wie erwähnt, umfasst das von der RX-Antenne 6 empfangene HF-Signal die Radarechos (Chirp-Echosignale), d.h. jene Signalkomponenten, die an einem oder an mehreren Radar-Targets zurückgestreut werden. Das empfangene HF-Signal yRF(t) wird z.B. ins Basisband (oder ZF-Band) heruntergemischt und im Basisband mittels analoger Signalverarbeitung weiter verarbeitet (siehe 3, analoge Basisband-Signalverarbeitungskette 20). Die genannte analoge Signalverarbeitung umfasst im Wesentlichen eine Filterung und ggf. eine Verstärkung des Basisbandsignals. Das Basisbandsignal wird schließlich digitalisiert (siehe 3, Analog-Digital-Wandler 30) und im Digitalbereich weiterverarbeitet. Die digitale Signalverarbeitungskette kann zumindest teilweise als Software realisiert sein, welche auf einem Prozessor, beispielsweise einem Mikrocontroller oder einem digitalen Signalprozessor (siehe 3, Recheneinheit 40) ausgeführt werden kann. Das Gesamtsystem wird in der Regel mittels eines System-Controllers 50 gesteuert, welche ebenfalls zumindest teilweise als Software implementiert sein kann, die auf einem Prozessor wie z.B. einem Mikrocontroller ausgeführt wird. Das HF-Frontend 10 und die analoge Basisband-Signalverarbeitungskette 20 (optional auch der Analog-Digital-Wandler 30 und die Recheneinheit 40) können gemeinsam in einem einzigen MMIC (d.h. einem HF-Halbleiterchip) integriert sein. Alternativ können die einzelnen Komponenten auch auf mehrere integrierte Schaltungen verteilt sein.
  • 4 illustriert ein einfaches Beispiel zur Darstellung wie ein Störer (Interferer) die empfangenen Radarechos stören kann. In 7 ist eine Straße mit drei Fahrspuren und vier Fahrzeugen V1, V2, V3 und V4 dargestellt. Zumindest die Fahrzeuge V1 und V4 sind mit Radarsensoren ausgestattet. Der Radarsensor des Fahrzeugs V1 strahlt ein HF-Radarsignal sRF(t) ab und das empfangene HF-Radarsignal yRF(t) beinhaltet die Radarechos von den vorausfahrenden Fahrzeugen V2 und V3 sowie von dem entgegenkommenden Fahrzeug V4. Des Weiteren beinhaltet das vom Radarsensor des Fahrzeugs V1 empfangene HF-Radarsignal yRF(t) ein Radarsignal (Störsignal), das von dem Radarsensor des entgegenkommenden Fahrzeugs V4 erzeugt wurde. Für den Radarsensor des Fahrzeugs VI ist der Radarsensor des Fahrzeugs V4 ein Störer (Interferer).
  • Das vom Radarsensor des Fahrzeugs V1 empfangene Signal yRF(t) kann wie folgt geschrieben werden: y R F ( t ) = y R F , T ( t ) + y R F , I ( t ) , wobei
    Figure DE102018132745B4_0001
     y R F , T ( t ) = Σ i = 0 U − 1 A T , i ⋅ s R F ( t − Δ t T , i ) und
    Figure DE102018132745B4_0002
     y R F , I ( t ) = Σ k = 0 V − 1 A I , k ⋅ s R F , k ' ( t − Δ t I , k ) .
    Figure DE102018132745B4_0003
  • In den obigen Gleichungen (1) bis (3) entsprechen die Signalkomponenten yRF,T(t) und yRF,I(t) des empfangenen Signals yRF(t) den Radarechos von realen Radar-Targets Ti bzw. den Störsignalen. In der Praxis können mehrere Radarechos und mehrere Störer vorhanden sein. Die Gleichung (2) repräsentiert daher die Summe der Radarechos, die von U verschiedenen Radar-Targets Ti verursacht werden, wobei AT,i die Dämpfung des ausgesendeten Radarsignals und ΔtT,i die Hin- und Rücklaufzeit (Round Trip Delay time, RTDT) für ein bestimmtes Radar-Target Ti bezeichnen. Gleichermaßen repräsentiert die Gleichung (3) die Summe der Störsignale, die von V Störern verursacht werden. Dabei bezeichnen AI,k die Dämpfung des von einem Störer abgestrahlten Störsignals sRF,k'(t) und ΔtI,k die zugehörige Signallaufzeit (für jeden Störer k=0, 1, ..., V-1). Es sei angemerkt, dass das vom Fahrzeug V1 abgestrahlte Radarsignal sRF(t) und das vom Fahrzeug V4 ausgestrahlte Störsignal sRF,0'(t) (Index k=0 für Fahrzeug V4) in der Regel unterschiedliche Chirp-Sequenzen mit verschiedenen Chirp-Parametern (Start-/Stoppfrequenz, Chirp-Dauer, Wiederholrate, etc.) aufweisen werden. Des Weiteren kann die Amplitude der empfangenen Störsignalkomponente yRF,I(t) deutlich höher sein als die Amplitude der Echosignalkomponente yRF,T(t).
  • 5 illustriert eine exemplarische Implementierung eines Radar-Transceivers 1 gemäß dem Beispiel aus 3 detaillierter. In dem vorliegenden Beispiel ist insbesondere das HF-Frontend 10 des Radar-Transceivers 1 sowie das HF-Frontend 10' eines anderen (störenden) Radarsensors 1' dargestellt. Es sei angemerkt, dass 5 einen vereinfachten Schaltplan darstellt, um die grundlegende Struktur des HF-Frontends 10 mit einem Sendekanal (TX-Kanal) und einem Empfangskanal (RX-Kanal) zu zeigen. Tatsächliche Implementierungen, die stark von der konkreten Applikation abhängen können, sind üblicherweise komplexer und weisen mehrere TX- und/oder RX-Kanäle auf.
  • Das HF-Frontend 10 umfasst einen Lokaloszillator 101 (LO), der ein HF-Oszillatorsignal sLO(t) erzeugt. Das HF-Oszillatorsignal sLO(t) ist im Betrieb, wie oben unter Bezugnahme auf 2 beschrieben, frequenzmoduliert und wird auch als LO-Signal bezeichnet. In Radaranwendungen liegt das LO-Signal üblicherweise im SHF- (Super High Frequency, Zentimeterwellen-) oder im EHF- (Extremely High Frequency, Millimeterwellen-) Band, z.B. im Intervall von 76 GHz bis 81 GHz bei manchen automobilen Anwendungen. Das LO-Signal sLO(T) wird sowohl im Sendesignalpfad TX1 (im TX-Kanal) als auch im Empfangssignalpfad RX1 (im RX-Kanal) verarbeitet.
  • Das Sendesignal sRF(t) (vgl. 2), das von der TX-Antenne 5 abgestrahlt wird, wird durch Verstärken des LO-Signals sLO(t), beispielsweise mittels des HF-Leistungsverstärkers 102, erzeugt und ist damit lediglich eine verstärkte und ggf. phasenverschobene Version des LO-Signals sLO(t). Der Ausgang des Verstärkers 102 kann mit der TX-Antenne 5 gekoppelt sein (im Falle einer bistatischen bzw. pseudo-monostatischen Radarkonfiguration). Das Empfangssignal yRF(t), welches von der RX-Antenne 6 empfangen wird, wird der Empfängerschaltung im RX-Kanal und damit direkt oder indirekt dem HF-Port des Mischers 104 zugeführt. Im vorliegenden Beispiel wird das HF-Empfangssignal yRF(t) (Antennensignal) mittels des Verstärkers 103 (Verstärkung g) vorverstärkt. Der Mischer 104 empfängt also das verstärkte HF-Empfangssignal g · yRF(t). Der Verstärker 103 kann z.B. ein LNA sein. Dem Referenz-Port des Mischers 104 ist das LO-Signal sLO(t) zugeführt, sodass der Mischer 104 das (vorverstärkte) HF-Empfangssignal yRF(t) in das Basisband heruntermischt. Das heruntergemischte Basisbandsignal (Mischerausgangssignal) wird mit yBB(t) bezeichnet. Dieses Basisbandsignal yBB(t) wird zunächst analog weiterverarbeitet, wobei die analoge Basisbandsignalverarbeitungskette 20 im Wesentlichen eine Verstärkung und eine (z.B. Bandpass- oder Tiefpass-) Filterung bewirkt, um unerwünschte Seitenbänder und Spiegelfrequenzen zu unterdrücken. Das resultierende analoge Ausgangssignal, welches einem Analog-Digital-Wandler (siehe 3, ADC 30) zugeführt ist, wird mit y(t) bezeichnet. Verfahren für die digitale Weiterverarbeitung des digitalisierten Ausgangssignals (digitales Radarsignal y[n]) sind an sich bekannt (beispielsweise die Range-Doppler-Analyse) und werden daher hier nicht weiter im Detail diskutiert. Einige Grundlagen der Range-Doppler Analyse werden jedoch weiter unten mit Bezug auf 9 erläutert.
  • Im vorliegenden Beispiel mischt der Mischer 104 das vorverstärkte HF-Empfangssignal g · yRF(t) (d.h. das verstärkte Antennensignal) hinunter ins Basisband. Das Mischen kann in einer Stufe erfolgen (also vom HF-Band direkt ins Basisband) oder über eine oder mehrere Zwischenstufen (also vom HF-Band in ein Zwischenfrequenzband und weiter ins Basisband). In diesem Fall umfasst der Empfangsmischer 104 effektiv mehrere in Serie geschaltete einzelne Mischerstufen. Angesichts des in 5 gezeigten Beispiels wird deutlich, dass die Qualität einer Radarmessung stark von der Qualität des LO-Signals sLO(t) abhängt, beispielsweise von dem in dem LO-Signal sLO(t) enthaltenen Rauschen, welches quantitativ durch das Phasenrauschen des Lokaloszillators 101 bestimmt wird.
  • 5 zeigt des Weiteren einen Teil (den TX-Kanal des HF-Frontends 10') eines weiteren Radarsensors 1', der für den Radarsensor 1 einen Störer darstellt. Das HF-Frontend 10' des Radarsensors 1' beinhaltet einen weiteren Lokaloszillator 101', der ein LO-Signal sLO'(t) erzeugt, welches von dem Verstärker 102' verstärkt wird. Das verstärkte LO-Signal wird als HF-Radarsignal sRF,0'(t) über die Antenne 5' des Radarsensors 1' abgestrahlt (vgl. Gleichung (3)). Dieses HF-Radarsignal sRF,0'(t) trägt zu der von der Antenne 6 des anderen Radarsensors 1 empfangenen Störsignalkomponente yRF,I(t) bei und verursacht die erwähnten Interferenzen.
  • 6 illustriert schematisch ein Beispiel eines FM-Schemas wie es in FMCW-Radarsensoren üblicherweise bei der Frequenzmodulation des LO-Signals sLO(t) verwendet wird. In dem dargestellten Beispiel wird für jede Messung eine Sequenz von Chirps erzeugt. In 6 enthält die erste Sequenz nur 16 Chirps. In der Praxis kann eine Sequenz jedoch wesentlich mehr Chirps aufweisen, beispielsweise 128 oder 256 Chirps. Eine Anzahl, die einer Zweierpotenz entspricht, erlaubt bei der nachfolgenden digitalen Signalverarbeitung (z.B. bei der Range/Doppler-Analyse) die Verwendung effizienter FFT- (Fast Fourier Transform) Algorithmen. Zwischen den einzelnen Sequenzen kann eine Pause sein.
  • 7 und 8 illustrieren anhand eines Beispiels wie ein Störer die Radarechos, die in dem vom Radarsensor 1 empfangenen HF-Signal yRF(t) enthalten sind, stören kann. 7 zeigt in einem Diagramm (Frequenz über der Zeit) einen von dem Radarsensor 1 abgestrahlten Chirp mit einer Chirp-Dauer von 60µs. Die Startfrequenz des abgestrahlten Signals sRF(t) beträgt ungefähr 76250 MHz und die Stopfrequenz ungefähr 76600 MHz. Ein von einem anderen Radarsensor erzeugtes Störsignal yRF,I(t) beinhaltet einen Up-Chirp mit einer Startfrequenz von ungefähr 76100 MHz, einer Stopfrequenz von ungefähr 76580 MHz und einer Chirp-Dauer von 30 µs sowie einen darauf folgenden Down-Chirp, der bei der Stopfrequenz des vorhergehenden Chirps startet und bei der Startfrequenz des vorhergehenden Chirps endet und eine Chirp-Dauer von 10 µs aufweist. Die Bandbreite B des Basisbandsignals des Radarsensors wird im Wesentlichen von der Basisbandsignalverarbeitungskette 20 bestimmt und ist in 7 durch die gestrichelten Linien angedeutet. 8 zeigt einen exemplarischen Signalverlauf des (vorverarbeiteten) Basisbandsignals y(t) des Radarsensors 1. Man kann sehen, dass die Signalkomponenten aufgrund der Interferenz in jenem Zeitintervall eine signifikante Amplitude aufweisen, in dem die Frequenz des Störsignals innerhalb der Bandbreite B des Radarsensors liegt (siehe 7 und 8). Im vorliegenden Beispiel tritt die Interferenz drei Mal während der Chirp-Dauer von 60 µs auf, nämlich bei ungefähr 7 µs, 28 µs und 42 µs. Wie erwähnt kann die Leistung des Störsignals höher sein als die Leistung der Radarechos von realen Targets. Des Weiteren sind (abgesehen von hier nicht betrachteten Ausnahmen) die Störsignale und das Sendesignal des betrachteten Radarsensors 1 unkorreliert, weshalb die Interferenz als Rauschen (im Sinne einer breitbandigen Störung) angesehen werden kann und somit das Grundrauschen erhöht.
  • Bevor auf die Störsignalunterdrückung näher eingegangen wird, wird im Folgenden kurz die in einem Radarsensor üblicherweise für die Detektion von Radarzielen durchgeführte Signalverarbeitung zusammengefasst. 9 illustriert anhand eines Beispiels die analoge Signalverarbeitung einem Radarsensor bis hin zur Digitalisierung des Basisbandsignals, das die Chirp-Echosignale repräsentiert. Diagramm (a) aus 9 zeigt einen Teil einer Chirp-Sequenz, die M lineare Chirps umfasst. Die durchgezogene Linie repräsentiert den Signalverlauf (waveform., Frequenz über der Zeit) des ausgehenden HF-Radarsignals sRF(t) und die gestrichelte Linie repräsentiert den korrespondierenden Signalverlauf des ankommenden Radarsignals yRF(t), das (sofern vorhanden) die Chirp-Echos umfasst. Gemäß Diagramm (a) der 9 steigt die Frequenz des ausgehenden Radarsignals beginnend bei einer Startfrequenz ƒSTART linear bis auf eine Stopfrequenz ƒSTOP an (Chirp Nr. 0) und fällt dann zurück auf die Startfrequenz ƒSTART, steigt wieder bis auf die Stoppfrequenz ƒSTOP an (Chirp Nr. 1), und so weiter.
  • Wie zuvor in Bezug auf 6 erläutert umfasst eine Chirp-Sequenz eine Vielzahl von Chirps; im vorliegenden Fall wird die Anzahl der Chirps einer Sequenz mit M bezeichnet. Abhängig von der Anwendung kann eine Sequenz auch Chirps mit unterschiedlichen Parametern (Start- und Stoppfrequenz, Dauer und Modulationspause) beinhalten. Während einer Modulationspause zwischen zwei aufeinanderfolgenden Chirps kann die Frequenz z.B. gleich der Stoppfrequenz des vorherigen Chirps oder der Startfrequenz des folgenden Chirps (oder gleich einer anderen Frequenz) sein. Die Chirp-Dauer kann im Bereich von ein paar wenigen Mikrosekunden bis hin zu ein paar wenigen Millisekunden liegen, beispielsweise im Bereich von 20 µs bis 2 ms. Die tatsächlichen Werte können abhängig von der Anwendung auch größer oder kleiner sein. Die Anzahl M der Chirps in einer Sequenz kann einer Zweierpotenz entsprechen, z.B. M=256.
  • Das ankommende (d.h. von der RX-Antenne empfangene) HF-Radarsignal yRF(t) eilt dem ausgehenden (d.h. von der TX-Antenne abgestrahlten) HF-Radarsignal sRF(t) um eine Zeitdifferenz Δt nach. Diese Zeitdifferenz Δt entspricht der Signallaufzeit von der TX-Antenne, zum Radar-Target und zurück zur RX-Antenne und wird auch als Round Trip Delay Time (RTDT) bezeichnet. Der Abstand dTi eines Radar-Targets Ti vom Radarsensor beträgt d T i = c ⋅ Δ t / 2,
    Figure DE102018132745B4_0004
    d.h. die Lichtgeschwindigkeit c mal der halben Zeitdifferenz Δt. Wie man in Diagramm (a) der 9 sehen kann, hat die Zeitdifferenz Δt eine korrespondierende Frequenzdifferenz Δƒ zur Folge. Diese Frequenzdifferenz Δƒ kann ermittelt werden, indem das ankommende (und ggf. vorverstärkte) Radarsignal yRF(t) mit dem LO-Signal sLO(T) des Radarsensors gemischt (siehe 5, Mischer 104), das resultierende Basisband-Signal y(t) digitalisiert und nachfolgend eine digitale Spektralanalyse durchgeführt wird. Die Frequenzdifferenz Δƒ erscheint dann im Spektrum des digitalisierten Basisband-Signals y[n] als Schwebungsfrequenz (BeatFrequency). Wenn lineare Chirps verwendet werden, kann die Zeitdifferenz Δt gemäß Δt = Δƒ/k berechnet werden, wobei der Faktor k die Steilheit (Hertz pro Sekunde) der Frequenzrampe bezeichnet, der gemäß k = B/TCHIRP berechnet werden kann, wobei B die Bandbreite eines Chirps ist (B = |ƒSTOP - ƒSTART|). Im Hinblick auf die obigen Erläuterungen folgt für den gesuchten Abstand dTi des Targtes Ti: d T i = c ⋅ Δ t / 2 = c ⋅ Δ f ⋅ T C H I R P / ( 2 B ) ,
    Figure DE102018132745B4_0005
  • Obwohl oben das grundlegende Funktionsprinzip eines FMCW-Radarsensors zusammengefasst wurde, sei angemerkt, dass in der Praxis üblicherweise anspruchsvollere Signalverarbeitung angewendet wird. Beispielsweise kann eine zusätzliche Dopplerverschiebung ƒD des ankommenden Signals aufgrund des Doppler-Effekts die Abstandsmessung beeinflussen, das sich die Dopplerverschiebung ƒD zu der oben erläuterten Frequenzdifferenz Δƒ hinzuaddiert. Abhängig von der Anwendung kann die Dopplerverschiebung aus den ausgehenden und ankommenden Radarsignalen geschätzt/berechnet und bei der Messung berücksichtigt werden, wohingegen in manchen Anwendungen die Dopplerverschiebung für die Abstandsmessung vernachlässigbar sein kann. Die kann z.B. dann der Fall sein, wenn die Chirp-Dauer hoch und die Geschwindigkeit des Targets klein ist, sodass Frequenzdifferenz Δƒ im Vergleich zur Dopplerverschiebung fD groß ist. In manchen Radarsystemen kann die Dopplerverschiebung eliminiert werden, indem bei der Abstandsmessung der Abstand basierend auf einem Up-Chirp und einem Down-Chirp ermittelt wird. Theoretisch kann der tatsächliche Abstand dT als Mittelwert der Abstandswerte berechnet werden, die man aus einer Messung mit Up-Chirps und einer weiteren Messung mit Down-Chirps erhält. Durch die Mittelung wird die Dopplerverschiebung eliminiert.
  • Ein Beispiel einer Signalverarbeitungstechnik für die Verarbeitung von FMCW-Radarsignalen beinhaltet die Berechnung von sogenannten Range-Doppler-Karten (Range-Doppler Maps), die auch als Range-Doppler-Bilder (Range-Doppler Images) bezeichnet werden. Im Allgemeinen ermitteln FMCW-Radarsensoren die Target-Information (d.h. Abstand, Geschwindigkeit, DoA) durch Aussenden einer Sequenz von Chirps (siehe 9, Diagramm (a)) und Mischen der (verzögerten) Echos von den Radar-Targets mit einer „Kopie“ des ausgesendeten Signals (vgl. 5, Mischer 104). Das resultierende Basisbandsignal y(t) ist in Diagramm (b) der 9 dargestellt. Dieses Basisbandsignal y(t) und folglich auch das digitalisierte Basisbandsignal y[n] können in mehrere Segmente unterteilt werden, wobei jedes Segment des Basisbandsignals y[n] einem bestimmten Chirp der Chirp-Sequenz zugeordnet ist,
  • Die erwähnte Target-Informationen können aus dem Spektrum der erwähnten Segmente des Basisbandsignals y[n] extrahiert werden, welche die durch ein oder mehrere Radar-Targets erzeugten Chirp-Echos enthalten. Eine Range-Doppler-Karte erhält man wie unten detaillierter erläutert beispielsweise mittels einer zweistufigen Fourier-Transformation. Range-Doppler-Karten können als Basis für verschiedene Methoden zur Detektion, Identifikation und Klassifikation von Radar-Targets verwendet werden. Das Ergebnis der ersten Fourier-Transformationsstufe wird als Range-Karte (Range Map) bezeichnet. Die hier beschriebenen Methoden zur Störsignalunterdrückung können in den Spektren der erwähnten Segmente des Basisbandsignals durchgeführt werden, die in einer solchen Range-Karte enthalten sind.
  • In den hier dargestellten Beispielen werden die für die Ermittlung der Range-Doppler-Karten notwendigen Berechnungen von einer digitalen Recheneinheit (computing unit) wie z.B. einem Signalprozessor (vgl. 5, DSP 40) durchgeführt. In anderen Ausführungsbeispielen können zusätzlich oder alternativ zu einem Signalprozessor auch andere Recheneinheiten verwendet werden, um die notwendigen Berechnungen durchzuführen. Je nach Implementierung können die Berechnungen von verschiedenen Software- und Hardwareeinheiten (software and hardware entities) oder Kombinationen davon durchgeführt werden. Typischerweise kann unter dem Begriff Recheneinheit eine beliebige Kombination von Software und Hardware verstanden werden, die dazu fähig und dazu ausgebildet ist, die Berechnungen durchzuführen, die im Zusammenhang mit den hier erläuterten Ausführungsbeispielen beschrieben sind.
  • Gemäß einer exemplarischen Implementierung beinhaltet die Berechnung einer Range-Doppler-Karte zwei Stufen, wobei in jede Stufe mehrerer Fourier-Transformationen berechnet werden (z.B. mittels eines FFT-Algorithmus). Gemäß dem vorliegenden Beispiel wird das Basisbandsignal y(t) (vgl. 5) so abgetastet, dass man für eine Chirp-Sequenz mit M Chirps N×M Abtastwerte (Samples) erhält, d.h. M Segmente mit jeweils N Samples). Das heißt, das Abtastzeitintervall TSAMPLE wird so gewählt, dass jedes der M Segmente (Chirp-Echos im Basisband) durch eine Sequenz von N Samples repräsentiert wird. Wie in Diagramm (c) der 9 dargestellt können diese M Segmente zu je N Samples in einem zweidimensionalen Feld (Array) Y[n, m] angeordnet werden (Radardatenfeld). Jede Spalte des Feldes Y[n, m] repräsentiert eines der M betrachteten Segmente des Basisbandsignals y(t), und die n-te Zeile des Feldes Y[n, m] enthält den n-ten Sample der M Chirps. Der Zeilenindex n (n=0, 1, ... N-1) kann also als diskreter Zeitpunkt n · TSAMPLE (innerhalb eines Chirps) auf einer „schnellen“ Zeitachse betrachtet werden. Gleichermaßen kann der Spaltenindex m (m=0, 1, ... M-1) als diskreter Zeitpunkt m·TCHIRP auf einer „langsamen“ Zeitachse betrachtet werden. Der Spaltenindex m entspricht der Nummer des Chirps in einer Chirp-Sequenz.
  • In einer ersten Stufe wird eine erste FFT (üblicherweise als Range-FFT bezeichnet) auf jeden Chirp angewendet. Für jede Spalte des Feldes Y[n, m] wird die Fourier-Transformation berechnet. In anderen Worten, das Feld Y[n, m] wird entlang der schnellen Zeitachse Fourier-transformiert, und als Ergebnis erhält man ein zweidimensionales Feld R[k, m] von Spektren, das als Range-Karte (Range-Map) bezeichnet wird, wobei jede der M Spalten der Range-Karte jeweils N (komplexwertige) Spektralwerte enthält. Durch die Fourier-Transformation wird die „schnelle“ Zeitachse zur Frequenzachse; der Zeilenindex k der Range-Karte R[k, m] entspricht einer diskreten Frequenz und wird daher auch als Frequenz-Bin (frequency bin) bezeichnet. Jede diskrete Frequenz entspricht einem Abstand gemäß Gleichung 4, weshalb die Frequenzachse auch als Abstands-Achse (Range Axis) bezeichnet wird.
  • Die Range-Karte R[k, m] ist im Diagramm (c) der 9 dargestellt. Ein von einem Radar-Target verursachtes Radar-Echo hat ein lokales Maximum (Peak) bei einem bestimmten Frequenz-Index/Frequenz-Bin zur Folge. Üblicherweise erscheint dieses lokale Maximum in allen Spalten der Range-Karte R[k, m], d.h. in den Spektren aller betrachteten Segmente des Basisbandsignals y[n], die den Chirps einer Chirp-Sequenz zugeordnet werden können. Wie erwähnt, kann der zugehörige Frequenz-Index k (z.B. gemäß Gleichung 4) in einen Abstandswert umgerechnet werden.
  • In einer zweiten Stufe wird eine zweite FFT (üblicherweise als Doppler-FFT bezeichnet) auf jede der N Zeilen der Range-Karte R[k, m] angewendet (k=0, ..., N-1). Jede Zeile der Range-Karte R[k,m] beinhaltet M Spektralwerte eines bestimmten Frequenz-Bins, wobei jeder Frequenz-Bin einem bestimmten Abstand dTi eines bestimmten Radar-Targets Ti entspricht. Die Fourier-Transformation der Spektralwerte in einem bestimmten (einem Radar-Target zuordenbaren) Frequenz-Bin ermöglicht die Ermittlung der zugehörigen Dopplerverschiebung ƒD, die einer Geschwindigkeit des Radar-Targets entspricht. In anderen Worten, das zweidimensionale Feld R[k, m] (die Range-Karte) wird zeilenweise, d.h. entlang der „langsamen“ Zeitachse Fourier-transformiert. Die resultierenden FourierTransformierten bilden wieder ein Feld mit N×M Spektralwerten, das als Range-Doppler-Karte X[k, l] bezeichnet wird (k=0, ..., N-1 und 1=0, ..., M-1). Durch die zweite FFT wird die „langsame“ Zeitachse zur Doppler-Frequenzachse. Die zugehörigen diskreten Doppler-Frequenzwerte entsprechen jeweils einer bestimmten Geschwindigkeit. Die Doppler-Frequenzachse kann demnach in eine Geschwindigkeitsachse umgerechnet werden. In den hier beschriebenen Beispielen sind die Dimensionen der Matrizen Y[n, m], R[k, m] und X[k, l] immer gleich N × M. Dies ist jedoch nicht notwendigerweise der Fall. Je nach Implementierung kann die Matrix Y[n, m] mittels Zero-Padding (virtuell) erweitert werden, sodass die Range-Map R[k, m] eine Dimension N' × M aufweist mit N' > N.
  • Jedes lokale Maximum (jeder Peak) in der Rage-Doppler-Karte X[k, l] zeigt ein potentielles Radar-Target an. Der einem lokalen Maximum zugeordnete Zeilenindex k (auf der Range-Achse) repräsentiert den Abstand des Targets, und der dem lokalen Maximum zugeordnete Spaltenindex 1 (auf der Geschwindigkeitsachse) repräsentiert die Geschwindigkeit des Targets. 10 illustriert eine Range-Dopplerkarte grafisch als Konturplot, bei dem der Beträge der in der Rage-Doppler-Karte X[k, l] enthaltenen Werte durch Niveaulinien oder durch farbliche Kodierung dargestellt werden. Die erwähnten lokalen Maxima sowie die dazugehörenden Range- und Geschwindigkeitswerte kann man in einem solchen Konturplot leicht erkennen. Die in realen Radarsystemen verwendeten Algorithmen zur Detektion der lokalen Maxima (peak detection algorithms) in einer Range-Doppler-Karte sind an sich bekannt und werden hier nicht weiter erläutert. Als Beispiel sei lediglich der sogenannte CFAR-Algorithmus genannt (CFAR = constant false alarm rate).
  • Abhängig von der Anwendung können komplexere und weitergehende Algorithmen zur Auswertung der Range-Doppler-Karte verwendet werden. In manchen Anwendungen ist die Berechnung einer Range-Doppler-Karte nicht nötig. In diesen Fällen können Abstände und Geschwindigkeiten von Radar-Targets z.B. basierend auf der Range-Karte berechnet werden ohne dass zuvor eine Range-Doppler-Karte berechnet werden muss.
  • Im Falle mehrerer RX-Antennen können eine Rage-Karte und eine Range-Doppler-Karte Xa[k, l] für jeden RX-Kanal berechnet werden, wobei a die Nummer der Antenne und des zugehörigen RX-Kanals bezeichnet. Die Range-Doppler-Karten Xa[k, l] können zu einem dreidimensionalen Feld „gestapelt“ werden. Gleichermaßen können die Ausgangsdaten Y[n, m] (Radardatenfelder) als dreidimensionales Feld betrachtet werden. Dieses wird manchmal als Radardatenwürfel („radar data cube“) bezeichnet. Kombinationen von jeweils einem RX-Kanal und einem TX-Kanal können virtuelle Kanäle bilden, wobei für jeden virtuellen Kanal und für jede Chirp-Sequenz eine Rage-Karte und eine Range-Doppler-Karte berechnet werden kann. Die diesbezügliche Signalverarbeitung und Beamforming-Methoden zur Bildung virtueller Kanäle sind jedoch an sich bekannt.
  • Wie erwähnt können die Radardatenwürfel, die resultierenden Range-Karten Ra[k, m] oder die Range-Doppler-Karten Xa[k, l] als Eingangsdaten für verschiedene weitere Signalverarbeitungsverfahren verwendet werden. Wie erwähnt sind verschiedene Peak-Detektionsalgorithmen bekannt, um in den Range-Karten Ra[k, m] oder den Range-Doppler-Karten Xa[k, l] lokale Maxima (Peaks) zu detektieren, die von einem Objekt (Radar-Target) im „Sichtfeld“ des Radarsensors verursacht werden. Andere Algorithmen dienen z.B. zur Berechnung des (Azimut-) Winkels eines Radar-Targets oder der Klassifikation von detektierten Radar-Targets (z.B. ob es sich bei einem Radar-Target um einen Fußgänger handelt).
  • Wie alle Messdaten enthalten die Spektralwerte in einer Range-Karte oder einer Range-Doppler-Karte Rauschen. Die Detektierbarkeit der erwähnten lokalen Maxima sowie die Zuverlässigkeit der Detektion hängt von dem Grundrauschen (noise floor) des Radarsystems ab. Verschiedene Rauschquellen können zu dem Grundrauschen beitragen, insbesondere das Phasenrauschen des Lokaloszillators (siehe 4, LO 101). Auch die weiter oben diskutierten Interferenzeffekte aufgrund anderer, störender Radarsensoren können die Detektion von Radar-Targets und die Robustheit und Zuverlässigkeit der Messergebnisse negativ beeinflussen. Die erwähnten Interferenzen können zumindest temporär das Grundrauschen so sehr erhöhen, dass eine Detektion von Radar-Targets unmöglich oder zumindest fehleranfällig wird.
  • Es sind verschiedene Techniken bekannt, Interferenz zu erkennen. Diese Techniken ermöglichen es zu erkennen, dass eine Messung gestört wurde und die Messergebnisse daher unzuverlässig sind. Andere Ansätze zielen darauf ab, die Störsignale zu unterdrücken bzw. mittels Filtertechniken zu reduzieren. Die im Folgenden beschriebenen Ausführungsbeispiele betreffen einen möglichen Ansatz, Störsignalkomponenten (vgl. Gleichung (3), Signal yRF,I(t)) mittels einer speziellen Filtertechnik bereits im Zeitbereich (d.h. bevor eine Fourier-Transformation in den Frequenzbereich erfolgt) zu unterdrücken.
  • 11 illustriert, ebenfalls in einem Kontur-Plot, wie sich interferenzbedingte Störungen (Interferenz-Bursts), wie sie z.B. in 7 und 8 dargestellt sind, in dem Radardatenfeld Y[n, m] auswirken. Betrachtet man einen bestimmten Chirp - z.B. den Chirp mit dem Index m = m8 - dann können entlang der schnellen Zeitachse Gruppen mit einer Vielzahl aufeinanderfolgender Samples (z.B. im Indexbereich von n0 bis n1) aufgrund der erwähnten Interferenz-Störungen fehlerhaft (corrupted) sein, wobei in der Regel der Betrag (magnitude) der betreffenden fehlerhaften Samples signifikant höher ist als der Betrag der nicht durch Interferenz gestörten Samples.
  • Betrachtet man allerdings das n-te Sample (Index n) eines jeden Chirps entlang der langsamen Zeitachse, d.h. die digitale Signalfolge y n [ m ] = def Y [ n , m ]
    Figure DE102018132745B4_0006
    dann sind in dieser Signalfolge yn[m] von der Interferenz im Normalfall lediglich einzelne Samples betroffen, nicht jedoch Gruppen umfassend eine Vielzahl direkt aufeinanderfolgender Samples. In 11 liegen der Samples der Signalfolge yn[m] n-ter Samples entlang der strichpunktierten Linie (wobei n die Sample-Position innerhalb der Segmente bezeichnet).
  • Die im Folgenden beschriebenen Ansätze zur Unterdrückung der interferenzbedingten Störungen zielen darauf ab, in den Signalfolgen yn[m] eines Radardatenfeldes (für n = 0, ..., N - 1) die einzelnen (individuellen) Samples, die als fehlerhaft (corrupted) identifiziert wurden, durch einen Approximation des „wahren“ Wertes zu ersetzen. Diese Approximation kann z.B. mittels Interpolation basierend auf den (z.B. unmittelbar) benachbarten Samples berechnet werden. Die Chirps, in denen interferenzbedingte Störungen auftreten, müssen vor der erwähnten Approximation identifiziert werden, was beispielsweise mittels eines Vergleichs mit einem Schwellenwert erreicht werden kann. Das Ergebnis dieser Identifikation ist eine Liste von Indizes von Chirps mit fehlerhaften Samples, in dem Beispiel aus 11 ist das z.B. {m0, m1, m2, m3, m4, m5, m6, M7, m8, m9} plus der zugehörigen Indexwerte auf der schnellen Zeitachse.
  • Bevor auf verschiedene Beispiele zu Approximation nähererläutert werden, wird anhand von dem exemplarischen Blockschaltbild aus 12 sie Signalverarbeitungskette von der Analog-Digitalwandlung bis zur Range-Doppler-Analyse näher erläutert. 12 illustriert im Wesentlichen die Vorverarbeitung eines Radardatenfeldes Y[n, m] im Zeitbereich vor der Transformation in den Frequenzbereich im Zug der Range-Doppler Analyse.
  • Die in 12 dargestellte Signalverarbeitungskette umfasst einen Analog-Digital-Wandler 30 (ADC), wie er beispielsweise in 5 dargestellt ist. Wie oben erläutert ist das Ausgangssignal y[n] des ADCs 30 ein digitalisiertes Ausgangssignal eines Radar-Empfangskanals und kann reale Radarechos und interferenzbedingte Störungen enthalten. Da die nachfolgende Signalverarbeitung blockweise erfolgt ist das digitale Signal y[n] einem Puffer 41 zugeführt, der dazu ausgebildet ist eine Vielzahl von Segmenten des digitalen Signals y[n] zu puffern. Die gepufferten Segmente können als Radardatenfeld Y[n,m] betrachtet werde, wobei Y[n,u] das u-te Segment repräsentiert. Jedes Segment entspricht dabei genau einem Chirp einer vom Radarsensor abgestrahlten Chirp-Sequenz (siehe 6). Das Radardatenfeld Y[n, m] korrespondiert daher mit einer ausgesendeten Chirp-Sequenz, auf deren Grundlage später (z.B. mittels Range-Doppler-Analyse) Radar-Target detektiert werden sollen (vgl. 9 und 10).
  • Auf dem Radardatenfeld Y[n,m] wird ein Detektionsalgorithmus angewandt, um Samples zu identifizieren, die z.B. aufgrund interferenzbedingter Störungen fehlerhaft sind. Wie bereits erwähnt können diese fehlerhaften Samples mittels eines Vergleichs mit einem Schwellenwert detektiert werden. D.h. ein bestimmtes Sample wird als fehlerhaft detektiert, wenn dessen Betrag |Y[n,m]| oder dessen Energie oder ein anderes geeignetes Kriterium einen bestimmten Schwellenwert übersteigt. Die Energie eines Samples kann z.B. durch Y[n, m]2 repräsentiert werden.
  • Gemäß den hier beschriebenen Beispielen wird das Radardatenfeld zeilenweise verarbeitet, d.h. es werden die digitalen Signalfolgen yn[m] = Y[n,m] (siehe Gleichung 5) getrennt verarbeitet (für n = 0, ... N - 1). Die Verarbeitung der Signalfolgen kann sequenziell oder (zumindest teilweise) parallelisiert erfolgen. In 12 wird die Interferenzdetektion durch den Funktionsblock 42 repräsentiert. Für jede Signalfolge yn[m] liefert die Interferenzdetektion beispielsweise eine Menge von Indizes I = { i } | | y n [ i ] | > Y T H ,
    Figure DE102018132745B4_0007
    für die die zugehörigen Samples yn[i] als fehlerhaft, d.h. interferenzbehaftet, detektiert wurden. Die Indizes / repräsentieren jene Positionen auf der langsamen Zeitachse, an denen eine interferenzbedingte Störung identifiziert wurde.
  • Der Funktionsblock 43 repräsentiert die Unterdrückung/Eliminierung der interferenzbedingten Störungen (Interference Mitigation) mittels Approximation des (unbekannten) wahren Wertes. In anderen Worten, die als fehlerhaft identifizierten Samples yn[i] werden durch eine Approximation yn'[i] ersetzt (für alle i ∈ I, siehe Gleichung 6). Wie erwähnt wird diese Interferenzunterdrückung für jede Signalfolge yn[m] (d.h. für n = 0, ..., N - 1) durchgeführt. Die resultierenden korrigierten Signalfolgen yn'[m] bilden das korrigierte Radardatenfeld Y'[n, m], auf dessen Grundlage beispielsweise eine Range-Doppler-Analyse (Funktionsblock 44) zur Detektion von Radar-Targets nachfolgend durchgeführt werden kann.
  • Wie man in 11 sehen kann treten in den Signalfolgen yn[m] (d.h. entlang der langsamen Zeitachse) fehlerhafte Samples nur vereinzelt auf, wohingegen entlang der schnellen Zeitachse interferenzbedingte Störungen sich über eine Vielzahl aufeinanderfolgenden Samples erstreckt. Im Folgenden wird die n-te Signalfolge yn[m] betrachtet, wobei die Menge I = {m0,m4,m8} die als fehlerhaft detektierten Samples anzeigt (vgl. 6). Wenn in dieser Signalfolge yn[m] ein reales Radarecho enthalten ist, dann zeigt diese Signalfolge (unter der Annahme dass keine Störungen oder Rauschen vorhanden ist) eine sinusoide Signalform (waveform), d.h. y n [ m ] = A ⋅ sin ( ω T S m + φ ) ,
    Figure DE102018132745B4_0008
    wobei für die folgende Diskussion ohne Beschränkung der Allgemeinheit die Annahmen A = 1 und φ = 0 getroffen werden können. Der Parameter TS bezeichnet das Abtastzeitinterval. Das aufgrund interferenzbedingter Störungen fehlerhafte Sample yn[m0] kann nun wie folgt approximiert werden: y n [ m 0 ] ≈ y n ' [ m 0 ] = c 2 ( y n [ m 0 − 1 ] + y n [ m 0 + 1 ] ) .
    Figure DE102018132745B4_0009
  • Das heißt, die Approximation yn'[m0] wird berechnet als skalierter (Skalierungsfaktor c) Mittelwert der unmittelbar benachbarten (und nicht von Interferenz beeinflussten) Samples yn[m0]-1] und yn[m0+1].
  • Um den Skalierungsfaktor c zu berechnen werden die Gleichungen 7 und 8 kombiniert (mit A = 1 und φ = 0) und man erhält: y n ' [ m 0 ] = s i n ( ω T S m 0 ) = c 2 ( s i n ( ω T S ( m 0 − 1 ) ) + s i n ( ω T S ( m 0 + 1 ) ) ) .
    Figure DE102018132745B4_0010
  • Mit dem Additionstheorem für die Sinusfunktion kann Gleichung 9 wie folgt vereinfacht werden: y n ' [ m 0 ] = s i n ( ω T S m 0 ) = c 2 ⋅ 2 ⋅ s i n ( ω T S m 0 ) c o s ( ω T S ) .
    Figure DE102018132745B4_0011
  • Aus dem obigen Ergebnis (Gleichung 10) kann der Skalierungsfaktor c berechnet werden und man erhält c = cos ( ω T S ) − 1 .
    Figure DE102018132745B4_0012
  • Das heißt, der Skalierungsfaktor c hängt (bei gegebenem Abtastzeitintervall TS) von der Kreisfrequenz ω der Signalfolge yn[m] ab.
  • An dieser Stelle sei betont, dass die Approximation gemäß Gleichung 8 nicht die einzig mögliche Approximation ist. Auch komplexere Approximationen basierend auf mehr als zwei benachbarten Samples sind möglich. Des Weiteren müssen nicht unbedingt die direkt benachbarten Samples für die Berechnung der Approximation herangezogen werden. Beispielsweise wäre y n [ m 0 ] ≈ c 2 ( y n [ m 0 − 2 ] + y n [ m 0 + 2 ] )
    Figure DE102018132745B4_0013
    auch eine mögliche, alternative Approximation, bei der nicht die direkt benachbarten Samples für die Berechnung verwendet werden. Der Skalierungsfaktor c muss in diesem Fall entsprechend angepasst werden.
  • Eine Erkenntnis aus der obigen Analyse besteht darin, dass der bei der Approximation verendete Skalierungsfaktor c frequenzabhängig ist. Dies gilt unabhängig von der konkreten Berechnungsmethode für die Approximation. Die Frequenz wiederum hängt von der Geschwindigkeit des Radar-Targets ab und ist folglich a-priori unbekannt. Um die Approximation (z.B. gemäß Gleichung 8) berechnen zu können, müsste die Geschwindigkeit des Radar-Targets bereits bekannt sein, was in der Regel in diesem Stadium der Prozessierung (vor der Fourier-Transformation) jedoch nicht der Fall ist. Um dieses Problem zu lösen, werden gemäß den hier beschriebenen Ausführungsbeispielen zum Zwecke der Berechnung der Approximation die Signalfolgen yn[m] mittels einer Filterbank in eine Vielzahl von Subbänder zerlegt. Diese Zerlegung (decomposition) liefert eine korrespondierende Anzahl von Subbandsignalfolgen yn,s[m], wobei s das jeweilige Subband bezeichnet (s = 1, 2, ...). Jedem Subband kann eine Mittenfrequenz (center frequency) zugeordnet werden. Benachbarte Subbänder können aneinandergrenzen oder sich geringfügig überlappen. Üblicherweise werden die Filter der Filterbank so ausgelegt, dass die obere Grenzfrequenz (cut-off frequency) eines Subbandes gleich der unteren Grenzfrequenz des nächsten Subbandes ist. Zusammen können die Subbänder das gesamte Basisband (bezogen auf die langsame Zeitachse, d.h. die Dopplerfrequenz-Domäne) des Radarsystems abdecken. In einem Ausführungsbeispiel werden die Signalfolgen Subbandsignalfolgen yn[m] jeweils in sechzehn Subbandsignalfolgen yn,s[m] zerlegt. Die konkrete Zahl der Subbänder hängt von der jeweiligen Anwendung ab und kann auch kleiner oder größer als sechzehn sein.
  • Die oben diskutierte Approximation interferenzbedingt fehlerhafter Samples wird für jede Subbandsignalfolge yn,s[m] separat durchgeführt, wobei zum Zwecke der Approximation angenommen wird, dass in jedem Subband die zugehörige Subbandsignalfolge yn,s[m] nur eine einzige, konstante Frequenz ω = ωs umfasst. Diese Frequenz ωs kann beispielsweise die Mittenfrequenz des jeweiligen Subbands sein. Dies ist zwar nicht notwendigerweise der Fall, jedoch wird die Frequenz ωs vom betrachteten Subband (d.h. von der Lage der Mittenfrequenz des jeweiligen Subbands innerhalb der Bandbreite des Basisbands) abhängen und in jedem betrachteten Subband anders sein. Es versteht sich, dass bei der Approximation ein systematischer Fehler entsteht, wenn die tatsächliche, von der Geschwindigkeit eines Radar-Targets abhängige Frequenz einer Subbandsignalfolge yn,s[m] nicht gleich der Frequenz ωs des jeweiligen Subbands ist. Bei hinreichend schmalen Subbändern ist dieser systematische Fehler jedoch klein und vernachlässigbar.
  • Wie erwähnt wird die oben diskutierte Approximation (siehe Gleichung 8) für jede Subbandsignalfolge yn,s[m] separat durchgeführt; man erhält also für jedes Subband eine korrigierte Subbandsignalfolge yn,s'[m]. Basierend auf diesen korrigierten Subbandsignalfolgen yn,s'[m] kann die korrigierte Signalfolge yn[m] ermittelt werden. In einem einfachen Ausführungsbeispiel, werden die korrigierten Subbandsignalfolgen yn,s'[m] einfach aufsummiert, d.h. y n ' [ m ] = y n ,1 [ m ] + ⋯ + y n , S ' [ m ] ,
    Figure DE102018132745B4_0014
    wobei S die Anzahl der Subbänder bezeichnet. In einem anderen Ausführungsbeispiel werden nur jene Subbandsignalfolgen yn,s'[m] als Summand berücksichtigt, die eine hinreichende Signalenergie aufweisen. Liegt die Signalenergie unterhalb eines Schwellenwertes, dann kann davon ausgegangen werden, dass in diesem Subband ohnehin kein Radarecho enthalten ist. Abhängig von der Implementierung können die korrigierten Subbandsignalfolgen yn,s'[m] auch auf andere Weise zur korrigierten Signalfolge yn'[m] kombiniert werden (z.B. mittels einer weiteren Filterbank).
  • 13 illustriert den oben beschriebenen Ansatz anhand eines vereinfachten Beispiels mit einer Filterbank mit lediglich vier Filter (S = 4). In dem dargestellten Beispiel umfasst die Filterbank vier Filter mit den Übertragungsfunktionen H1(jω), H2(jω), H3(jω) und H4(jω). Der Filter H1(jω) im niedrigsten Subband kann ein Tiefpass sein; der Filter H4(jω) im höchsten Subband kann ein Hochpass sein. Die dazwischen liegenden Filter H2(jω) und H3(jω) können Bandpässe sein. In einem Ausführungsbeispiel sind die Filter H1(jω), H2(jω), H3(jω) und H4(jω) als FIR-Filter oder IIR-Filter implementiert (FIR = Finite Impulse Response, IIR = Infinite Impulse Response). Jedoch sind auch andere Typen von Filtern anwendbar. Die Ausgangssignale der einzelnen Filter der Filterbank sind die Subbandsignalfolgen yn,1[m], yn,2[m], yn,3[m] und yn,4[m], in denen jeweils separat die als fehlerhaft identifizierten Samples durch eine Approximation ersetzt werden (vgl. Gleichung 8). Die resultierenden korrigierten Subbandsignalfolgen yn,1'[m], yn,2'[m], yn,3'[m] und yn,4'[m] können wie erwähnt aufsummiert werden, um die korrigierte (Basisband-) Signalfolge yn'[m] zu erhalten. Wie in Bezug auf 11 erläutert können die N korrigierten Signalfolge yn'[m] eines Radardatenfeldes wieder zu einem korrigierten Radardatenfeld Y'[n, m] zusammengesetzt und in bekannter Weise weiterverarbeitet werden.
  • 14 illustriert eine mögliche Implementierung der allgemeineren Struktur aus 12. Gemäß dem Beispiel aus 13 wird als Approximation eine Interpolation gemäß Gleichung 8 verwendet. Das heißt, jedes zuvor als fehlerhaft identifizierte Sample (vgl. 11, Block 42) wird durch den Mittelwert der beiden unmittelbar benachbarten Samples ersetzt, und der Mittelwert wird mit dem Skalierungsfaktor cS skaliert (für s = 1, 2, 3, 4), wobei cS für jedes Subband ein konstanter Parameter ist, der vom jeweiligen Subband (z.B. von dessen Mittenfrequenz ωs) abhängt. Die korrigierten Subbandsignalfolgen yn,1'[m], yn,2'[m], yn,3'[m] und yn,4'[m] können wie in 13 dargestellt kombiniert (z.B. aufsummiert) werden.
  • Ein Ausführungsbeispiel des hier beschriebenen Konzepts zur Unterdrückung von interferenzbedingter Störungen im Zeitbereich wird nachfolgend anhand es Ablaufdiagramms aus 15 beschrieben. Demnach umfasst das Verfahren das Bereitstellen eines digitalen Basisbandsignals mittels eines Radarempfängers (siehe 15, Schritt S1). Das Basisbandsignal kann dabei eine Vielzahl von Segmenten umfassen, wobei jedes Segment einem Chirp einer abgestrahlten Chirp-Sequenz zugeordnet ist und jedes Segment eine bestimmte Anzahl von Samples umfasst. Die Segmente des Basisbandsignals können beispielsweise in Form einer Matrix organisiert werden Y[n, 0], wobei die erwähnten Segmente Y[n, 0], ..., Y[n, M - 1]) durch die Spalten der Matrix repräsentiert werden (vgl. 10) (Y[n, 0], ..., Y[n, M - 1]). Die folgenden Schritte werden für jede Signalfolge yn[m] = Y[n, m] n-ter Samples der erwähnten Segmente durchgeführt, wobei n jeweils eine bestimmte Sample-Position innerhalb des jeweiligen Segments bezeichnet. Die Schritte S2a und S2b betreffen die Überwachung der Schleifenbedingung n < N und das Inkrementieren des Index n. Demnach werden in der jeweiligen Signalfolge yn[m] die interferenzbehafteten Samples detektiert (siehe 15, Schritt S3, vgl. auch 12, Interferenzdetektion 42). Anschließend wird die jeweilige Signalfolge yn[m] in zwei oder mehr Subbandsignalfolgen yn,1[m], ..., yn,S[m] zerlegt (siehe 15, Schritt S4, siehe auch 13 und 14). Jede Subbandsignalfolge ist jeweils einem Frequenzsubband zugeordnet. In den zwei oder mehr Subbandsignalfolgen yn,1[m], ..., yn,S[m] werden interferenzbehaftete Samples ersetzt durch jeweils einen Wert, der auf benachbarten Samples basiert (z.B. einen Näherungswert oder ein interpolierter Wert gemäß Gleichung 8), wodurch man korrigierte Subbandsignalfolgen yn,1'[m], ..., yn,s'[m] erhält (siehe 15, Schritt S5). Schließlich wird eine korrigierte Signalfolge yn'[m] = Y'[n, m] n-ter Samples der Segmente basierend auf den korrigierten Subbandsignalfolgen ermittelt (siehe 15, Schritt S6), was beispielsweise durch eine einfache Summation der korrigierten Subbandsignalfolgen erreicht werden kann (vgl. z.B. 13 und 14). Wurden alle N Signalfolge yn[m] auf diese Weise korrigiert, kann die resultierende Matrix Y'[n, m] in üblicher Weise weiterverarbeitet werden (z.B. Berechnung von Range-Karte und Range-Doppler-Karte zur Detektion von Radar-Targets).

Claims (12)

  1. Ein Verfahren, das folgendes umfasst: Bereitstellen eines digitalen Basisbandsignals (Y[n, m]) mittels eines Radarempfängers, wobei das Basisbandsignal (Y[n, m]) eine Vielzahl von Segmenten (Y[n, 0], .., Y[n, M - 1]) umfasst, wobei jedes Segment einem Chirp einer abgestrahlten Chirp-Sequenz zugeordnet ist und jedes Segment eine bestimmte Anzahl von Samples umfasst; für jede Signalfolge (yn[m] = Y[n, m]) n-ter Samples der Segmente (Y[n, 0], ..., Y[n, M - 1]), wobei n jeweils eine bestimmte Sample-Position innerhalb des jeweiligen Segments bezeichnet: Detektieren interferenzbehafteter Samples der Signalfolge (yn[m]); Zerlegen der Signalfolge (yn[m]) in zwei oder mehr Subbandsignalfolgen (yn,1[m], ..., yn,S[m]), wobei jede Subbandsignalfolge (yn,1[m], ..., yn,S[m]) jeweils einem Frequenzsubband zugeordnet ist; Ersetzen interferenzbehafteter Samples in den zwei oder mehr Subbandsignalfolgen (yn,1[m], ..., yn,S[m]) durch jeweils einen Wert, der auf benachbarten Samples basiert, um korrigierte Subbandsignalfolgen (yn,1'[m], ..., yn,S'[m]) zu erhalten; Ermitteln einer korrigierten Signalfolge (yn'[m]) n-ter Samples der Segmente basierend auf den korrigierten Subbandsignalfolgen (yn,1'[m], ..., yn,S'[m]).
  2. Das Verfahren gemäß Anspruch 1, bei dem das Ermitteln der korrigierten Signalfolge (yn'[m]) umfasst: Kombinieren der Subbandsignalfolgen (yn,1'[m], ..., yn,S'[m]),
  3. Das Verfahren gemäß Anspruch 2, bei dem das Kombinieren der Subbandsignalfolgen (yn,1'[m], ..., yn,S'[m]) umfasst: Aufsummieren der Subbandsignalfolgen (yn,1'[m], ..., yn,S'[m]).
  4. Das Verfahren gemäß Anspruch 2 oder 3, wobei beim Kombinieren der Subbandsignalfolgen (yn,1'[m], ..., yn,S'[m]) nur jede Subbandsignalfolgen berücksichtigt werden, deren Signalenergie einen Schwellenwert übersteigt.
  5. Das Verfahren gemäß einem der Ansprüche 1 bis 4, wobei das Ersetzen interferenzbehafteter Samples in den zwei oder mehr Subbandsignalen (yn,1[m], ..., yn,S[m]) umfasst: Berechnen eines Näherungswertes basierend auf benachbarten Samples zum jeweiligen interferenzbehafteten Sample; und Ersetzen des interferenzbehafteten Samples durch den Näherungswert.
  6. Das Verfahren gemäß einem der Ansprüche 1 bis 5, wobei das Berechnen des Näherungswertes umfasst: Berechnen eines modifizierten Wertes durch Berechnen eines Mittelwertes aus zweier oder mehrerer benachbarter Samples zum jeweiligen interferenzbehafteten Sample und skalieren des Mittelwertes mit einem Skalierungsfaktor.
  7. Das Verfahren gemäß Anspruch 6, wobei die Skalierung von einer Frequenz in dem jeweiligen Subband abhängt.
  8. Das Verfahren gemäß einem der Ansprüche 1 bis 7, wobei das Detektieren interferenzbehafteter Samples umfasst: Vergleichen des Betrags oder der Energie der Samples der jeweiligen Signalfolge (yn[m]) mit einem Schwellenwert, wobei ein Sample als interferenzbehafteter detektiert wird, wenn der Betrag oder die Energie den Schwellenwert übersteigt.
  9. Das Verfahren gemäß einem der Ansprüche 1 bis 8, wobei das Zerlegen der Signalfolge (yn[m]) umfasst: Filtern der Signalfolge (yn[m]) mit einer Filterbank mit mehreren parallelen Filtern (H1(jω), ..., HS(jω)), die als Ausgangssignale die Subbandsignale (yn,1[m], ..., yn,S[m]) liefern.
  10. Das Verfahren gemäß einem der Ansprüche 1 bis 9, das weiter aufweist: Berechnen einer Range-Doppler-Map basierend auf den korrigierten Signalfolgen (yn,1'[m], ..., yn,S'[m]) und Detektieren eines oder mehrerer Radar-Targets basierend auf der Range-Doppler-Map.
  11. Das Verfahren gemäß einem der Ansprüche 1 bis 10, das weiter umfasst: Abstrahlen eines HF-Radarsignals (sRF(t)), welches die Chirp-Sequenz umfasst; Empfangen eines korrespondierenden HF-Signals (yRF(t)) und Mischen des HF-Signals (yRF(t)) ins Basisband; und Erzeugen des digitalen Basisbandsignals (Y[n, m]) basierend auf dem resultierenden Basisbandsignal (y(t)).
  12. Eine Vorrichtung, die folgendes aufweist: einen Radarempfänger, der dazu ausgebildet ist, ein digitales Basisbandsignal (Y[n, m]) bereitzustellen, wobei das Basisbandsignal (Y[n, m]) eine Vielzahl von Segmenten (Y[n, 0], ..., Y[n, M - 1]) umfasst, jedes Segment einem Chirp einer abgestrahlten Chirp-Sequenz zugeordnet ist und jedes Segment eine bestimmte Anzahl von Samples umfasst; und eine Recheneinheit (40, 50), der das digitale Basisbandsignal (Y[n, m]) zugeführt ist und die dazu ausgebildet ist, für jede Signalfolge (yn[m] = Y[n, m]) n-ter Samples der Segmente (Y[n, 0], ..., Y[n, M - 1]), wobei n jeweils eine bestimmte Sample-Position innerhalb des jeweiligen Segments bezeichnet: interferenzbehaftete Samples der jeweiligen Signalfolge (yn[m]) zu detektieren; die jeweilige Signalfolge (yn[m]) in zwei oder mehr Subbandsignalfolgen (yn,1[m], ..., yn,S[m]) zu zerlegen, wobei jede Subbandsignalfolge (yn,1[m], ..., yn,S[m]) jeweils einem Frequenzsubband zugeordnet ist; interferenzbehaftete Samples in den zwei oder mehr Subbandsignalfolgen (yn,1[m], ..., yn,S[m]) jeweils durch einem Wert, der auf benachbarten Samples basiert, zu ersetzen, um korrigierte Subbandsignalfolgen (yn,1'[m], ..., yn,S'[m]) zu erhalten; und eine korrigierten Signalfolge (yn'[m]) n-ter Samples der Segmente basierend auf den korrigierten Subbandsignalfolgen (yn,1'[m], ..., yn,S'[m]) zu ermitteln.
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