DE102019205326A1

DE102019205326A1 - Verfahren zum Synchronisieren von Signalen

Info

Publication number: DE102019205326A1
Application number: DE102019205326.2A
Authority: DE
Inventors: Juergen Motz; Quang-Minh Le; Patrick Lueckel
Original assignee: Robert Bosch GmbH
Current assignee: Robert Bosch GmbH
Priority date: 2019-04-12
Filing date: 2019-04-12
Publication date: 2020-10-15
Also published as: US20220073087A1; WO2020207635A1; CN113678003A; US11801850B2

Abstract

Verfahren zum Synchronisieren von Signalen mehrerer Teilnehmer, wobei zwischen den Signale ein Zusammenhang über eine physikalische Beziehung gegeben ist, wobei die Signale jeweils mit einem ersten Filter (12) gefiltert werden, um eine Verschiebung (24) zwischen den Signalen zu bestimmen, wobei die bestimmte Verschiebung (24) ein Maß für die Phasenverschiebung zwischen den Signalen darstellt, und anschließend die Verschiebung (24), indem die Signale jeweils mit einem zweiten Filter (14) gefiltert werden, eliminiert wird.

Description

Die Erfindung betrifft ein Verfahren zum Synchronisieren von Signalen und eine Anordnung zum Durchführen des Verfahrens.
Stand der Technik
Bei der Signalverarbeitung stellt sich in vielen Fällen, wie bspw. bei einer Sensorfusion, die Aufgabe, asynchrone Signalen zusammenzuführen. Dies tritt häufig in dezentralen Systemen, bspw. im Bordnetz von Fahrzeugen, auf, bei denen Messsignale mehrerer Sensoren verarbeitet werden sollen. So setzen bspw. Verfahren zur Sensorfusion und Messfehlerkalibrierung synchrone Messdaten voraus. Synchron bedeutet in diesem Zusammenhang, dass der Startzeitpunkt der Messung für alle Messgrößen gleich ist. In dezentralen Systemen, wie bspw. dem Energiebordnetz, ist dies jedoch nicht gegeben. Vielmehr sind im Energiebordnetz die Messungen auf mehrere Teilkomponenten verteilt, die jeweils interne, unabhängige Taktgeber verwenden. Weiterhin verursacht die Übertragung von Signalen zwischen den Komponenten zusätzlich Latenzzeiten, die die Asynchronität weiter vergrößern. Aus diesem Grunde werden Berechnungsergebnisse, die auf verschiedenen Signalquellen beruhen, stark durch die Asynchronität der Signale beeinflusst.
Das Problem der Asynchronität wird derzeit mit verschiedenen Verfahren gelöst:

1. Einsatz einer globalen Uhr, die zur Synchronisierung verwendet wird.
2. Korrelation zweier Signale, um über die Ähnlichkeit der Signale die Asynchronität zu bestimmen.
3. Übertragen eines Synchronisierungssignals über Bussysteme, um interne Uhren abgleichen zu können.
4. Eine Triggerleitung die alle Sensoren im System verbindet, um einen synchronen Messstart vorgeben zu können.

Die im Stand der Technik beschriebenen Verfahren weisen eine Reihe von Nachteilen auf. So sind die unter 1. und 4. genannten Verfahren in den meisten Fällen kostenintensiv. Das unter 2. genannte Verfahren erweist sich als rechenintensiv. Das unter 3. genannte Verfahren benötigt wertvolle Ressourcen im Gesamtsystem.
Offenbarung der Erfindung
Vor diesem Hintergrund werden ein Verfahren mit den Merkmalen des Anspruchs 1 und eine Anordnung gemäß Anspruch 8 vorgestellt. Es werden weiterhin ein Computerprogramm nach Anspruch 10 und ein maschinenlesbares Speichermedium gemäß Anspruch 11 vorgestellt. Ausführungsformen ergeben sich aus der Beschreibung und den abhängigen Ansprüchen.
Das vorgestellte Verfahren dient zum Synchronisieren von Signalen mehrerer Teilnehmer, wobei zwischen den Signale ein Zusammenhang über eine mathematische, in Ausgestaltung eine physikalische, Beziehung gegeben ist, wobei die Signale jeweils mit einem ersten Filter gefiltert werden, um eine Verschiebung zwischen den Signalen zu bestimmen, wobei die bestimmte Verschiebung ein Maß für die Phasenverschiebung zwischen den Signalen darstellt. Anschließend wird die Verschiebung, indem die Signale jeweils mit einem zweiten Filter gefiltert werden, eliminiert. Bei dem Verfahren wird die Symmetrie des ersten Filters und der zweiten Filter genutzt, um sowohl eine positive als auch eine negative Verschiebung zu bestimmen und zu eliminieren. Weiterhin wird auf diese Weise eine gleiche Dämpfung aller Signale ermöglicht.
Das Verfahren kommt bspw. im Rahmen einer Parameterbestimmung, bspw. bei einer Kabelbaumdiagnose, zum Einsatz, bei der ein Parameter anhand von Eingangs- und/oder Messgrößen bestimmt werden soll. Diese Eingangs- bzw. Messgrößen werden durch Signale repräsentiert, die wiederum nicht synchron zueinander sind. Mit dem vorgestellten Verfahren ist es dann möglich, die Signale zunächst zu synchronisieren und anschließend, in Ausgestaltung, den oder die Parameter auf Grundlage der synchronisierten Signale zu bestimmen bzw. zu schätzen.
Bei dem Verfahren ist somit vorgesehen, dass die Signale mehrerer, bspw. zweier, Teilnehmer jeweils mit einem Filter gefiltert werden, um eine zeitliche Verschiebung zwischen den Signalen der Teilnehmer zu bestimmen. Mit Hilfe der bestimmten Verschiebung lassen sich die Signale der Teilnehmer eines dezentralen Systems synchronisieren. Für die Synchronisierung der Signale der Teilnehmer muss ein mathematischer Zusammenhang zwischen den Signalen gegeben sein. Ein mathematischer Zusammenhang kann in Form einer Gleichung dargestellt werden, z. B. U = R * I.
Durch den Einsatz digitaler Filter benötigt das Synchronisierungskonzept keine zusätzliche Hardware, die Kosten verursacht. Dieser Vorteil hat in Branchen, in denen die Kosten von großer Bedeutung sind, ein großes Potential für Kosteneinsparungen. Des Weiteren sind die verwendeten Filter typischerweise einfache digitale (FIR) Filter, wodurch wenige Rechenoperationen durchgeführt werden müssen und das vorhandene System nicht zusätzlich belastet wird.
Ein FIR Filter (FIR: finite impulse response) ist ein diskretes, digital implementiertes Filter mit endlicher Impulsantwort, das auch als Transversalfilter bezeichnet wird und vornehmlich im Bereich der digitalen Signalverarbeitung eingesetzt wird.
Ebenso werden bei dem Verfahren keine zusätzlichen Ressourcen des Gesamtsystems benötigt, d. h. es ist bspw. kein Handshake und es sind keine zusätzlichen Botschaften über das Bussystem erforderlich, wodurch die Skalierbarkeit des Systems nicht beschränkt wird.
Es ist insbesondere vorgesehen, dass alle Signale gefiltert werden, damit sich die Dämpfung des Filters auf alle Signale auswirkt, was einen positiven Effekt bei einer Quotienten-Bildung darstellt, da die Dämpfung in diesem Fall heraus gekürzt und somit eliminiert wird. Auch ermöglicht es das Verfahren, positive und negative Verzögerung bzw. Delays zu schätzen, was ein breites Einsatzgebiet des Synchronisierungskonzepts ermöglicht. Diese zwei Effekte werden durch die Symmetrie des Filters ermöglicht.
Grundsätzlich können bei dem Verfahren Fractional Delay Filter zur Kompensation des Übertragungsverhaltens eingesetzt werden. Hierfür sind bspw. Lagrange Filter oder auch andere Filter beliebiger Ordnung denkbar. Zur Bestimmung der Verzögerungen können Paramaterschätzverfahren, bspw. ein erweitertes Kalman Filter (EKF: Extended Kalman Filter), eingesetzt werden.
Das Verfahren ermöglicht grundsätzlich die Synchronisierung beliebig vieler mathematisch gekoppelter Signale von zwei oder mehr Teilnehmern. Dabei kann wahlweise eine Kompensation über Bias-Parameter im EKF erfolgen, welche die Schätzgüte des Delays verbessert. Daneben kann eine Überwachung der Bias-Parameter zu Plausibilisierungszwecken erfolgen.
Eine mögliche Anwendung des vorgestellten Verfahrens liegt im Bereich der Kabelbaumdiagnose. Das Verfahren ist darüber hinaus vielfältig im Bereich der Messdatenfusion einsetzbar.
Die vorgestellte Anordnung dient zur Durchführung des Verfahrens. Diese Anordnung ist in Hardware und/oder Software implementiert. Die Anordnung kann in einem Steuergerät eines Fahrzeugs integriert oder als solches ausgebildet sein.
Es wird weiterhin ein Computerprogramm vorgestellt, das Programmcodemittel zur Durchführung der Schritte des vorgestellten Verfahrens umfasst. Dieses Computerprogramm kann auf einem maschinenlesbaren Speichermedium abgelegt sein.
Weitere Vorteile und Ausgestaltungen der Erfindung ergeben sich aus der Beschreibung und den beiliegenden Zeichnungen.
Es versteht sich, dass die voranstehend genannten und die nachstehend noch zu erläuternden Merkmale nicht nur in der jeweils angegebenen Kombination, sondern auch in anderen Kombinationen oder in Alleinstellung verwendbar sind, ohne den Rahmen der vorliegenden Erfindung zu verlassen.
Figurenliste

1 zeigt in einem Diagramm ein Verfahren zum Schätzen von Parametern.
2 zeigt eine Ausführung des vorgestellten Verfahrens.
3 zeigt einen Graphen zur Verdeutlichung des Filterverhaltens.
4 zeigt eine Modellierung der Pfade vor dem Filter.
5 zeigt in einem Graphen das Funktionsprinzip einer Synchronisation.
6 zeigt in schematischer Darstellung eine Anordnung zum Durchführen des vorgestellten Verfahrens.

Ausführungsformen der Erfindung
Das Problem mit der Asynchronität zweier Signale wird nachstehend für den Anwendungsfall eines Bordnetzes eines Kraftfahrzeugs erläutert. Zu beachten ist, dass das vorgestellte Verfahren nicht auf diesen Anwendungsfall beschränkt ist, sondern immer dann angewendet werden kann, wenn zwei asynchrone Signale synchronisiert werden sollen.
1 zeigt in einem Diagramm ein Verfahren zum Schätzen von Parametern. Die Darstellung zeigt einen ersten Block 50 zur Zeitaktualisierung bzw. Prädiktion mit einer Zustandsvorhersage 52 und einer Vorhersage 54 der Fehlerkovarianz sowie einen zweiten Block 60 zur Aktualisierung der Messung bzw. Korrektur mit einer Berechnung 62 der Kalman-Verstärkung, einer Schätzungsaktualisierung 64 mit Messung und einer Aktualisierung 66 der Fehlerkovarianz. Am Eingang 70 liegt eine initiale Schätzung an.
2 zeigt in einem Diagramm eine mögliche Ausführung des vorgestellten Verfahrens. Die Darstellung zeigt ein physikalisches System 10, ein erstes Kalman-Filter 12 zur Schätzung der Verzögerung, ein Fractional Delay Filter 14 zum Synchronisieren der Eingangs- und Messgrößen und ein zweites Kalman-Filter 16 zur Schätzung der Parameter des physikalischen Systems 10. Messgrößen z(k) 20 und Eingangsgrößen u(k) 22 sind über das physikalische System 10 miteinander gekoppelt. Das physikalische System 10 ist bspw. durch die Gleichung U = R * I gegeben, wobei die Spannung U die Messgröße z(k) und der Strom I die Eingangsgröße u(k) ist. Die physikalische Kopplung dieser beiden Größen ist über den Widerstand R gegeben.
In das physikalische System 10, das erste Kalman Filter 12 und das Fractional Delay Filter 14 gehen Eingangsgrößen u(k) 22 ein. Das erste Kalman Filter 12 gibt eine Verschiebung bzw. Verzögerung D 24 aus. Das Fractional Delay Filter 14 gibt u(k + D/2 * t_s), z(k - D/2 * t_s) 26, welche die synchronisierten Eingangs- und Messgrößen darstellen, aus. Das zweite Kalman Filter 16 gibt geschätzte Parameter 28 des physikalischen Systems 12 aus.
Wie bereits ausgeführt wurde, werden in einem Bordnetz bzw. Energiebordnetz eines Fahrzeugs Diagnoseergebnisse stark durch die Asynchronität der Messgrößen beeinflusst. Lässt sich die Asynchronität bestimmen und eliminieren, hat das einen positiven Effekt auf das Diagnoseergebnis. Für das Diagnosekonzept wird von zeitdiskreten Messgrößen ausgegangen, die mit derselben Abtastrate vorliegen, aber eine zeitliche Verschiebung zueinander aufweisen, wobei die zeitliche Verschiebung D * t_S beträgt. D stellt dabei den Verzögerungsfaktor zwischen den Signalen als linearen Faktor bezogen auf die Abtast- bzw. Samplezeit dar, t_S ist die Abtastrate der Abtastung.
Von den genannten Messgrößen stehen zum Abtastzeitpunkt k, unter der Annahme, dass die zeitliche Verschiebung für jede Messgröße eines bestimmten Teilnehmers identisch ist, daher folgende Messwerte zur Verfügung: $U_{v} (k), I_{v} (k), U_{Batt} (k + {D*t}_{s}), I_{Batt} (k + {D*t}_{s})$
Zur Bestimmung des Verzögerungsfaktors D lassen sich zwei Konzepte unterscheiden. Im ersten Konzept wird für alle Signale eines der Teilnehmer eine Filterung, vorgenommen, die eine zeitliche Verschiebung um einen initialen Faktor D vornimmt. Der Nachteil dieses Konzepts im Vergleich zum nachfolgenden zweiten Konzept liegt darin, dass nur positive Delays geschätzt und synchronisiert werden und nur die Signale eines Teilnehmers die Filterdämpfung erfahren. Damit muss schon im Voraus bekannt sein, welches der Signale voreilt, um das Konzept anwenden zu können.
Gemäß dem zweiten Konzept werden zur Bestimmung des Verzögerungsfaktors D die Eingangs- und Messgrößen u(k), z(k) aller Teilnehmer gefiltert, wie dies in 4 und 5 gezeigt ist. Dabei wird für die Signale von Teilnehmer 1 eine zeitliche Verschiebung von N/2 + D/2 und für die Signale von Teilnehmer 2 eine zeitliche Verschiebung von N/2 - D/2 vorgenommen. Die Differenz der zeitlichen Verschiebungen beider Teilnehmer ergibt damit den Gesamtverschiebungsfaktor D. Die zeitliche Verschiebung der Signale kann durch ein sogenanntes Fractional Delay Filter bzw. Bruchverzögerungsfilter vorgenommen werden.
Nachfolgend ist die Realisierung des Fractional Delay Filters durch ein Lagrange Filter 1. Ordnung beschrieben (N = 1). Es sind auch Lagrange Filter höherer Ordnung (N > 1) möglich, dabei ändern sich die Filterkoeffizienten. $u (k - {D*t}_{s}) = (u (k) * (1 - D) + u (k - 1) *D)$
Damit wird nach der vorstehend beschriebenen Vorgehensweise die geschätzte Messgröße z(k-(1/2-D/2)t_s) und die geschätzte Messgröße h (k-(1/2+D/2)t_s) berechnet.
Dabei ist:

k: Abtastzeitpunkt
z: Messgröße
h: über Modellgleichung aus u geschätzte Messgröße
u: Eingangsgröße (gemessene Größe, unsynchron zu Messgröße z)

Zur Parameterschätzung der Zuleitungs- und Kontaktwiderstände des Kabelbaums können dann die bereits berechneten Werte für z(k-(1/2-D/2)t_s) und u(k-(1/2+D/2)t_s) verwendet werden. Alternativ kann, wie dies in 2 dargestellt ist, unter Zuhilfenahme des berechneten Faktors D 24 eine zusätzliche Filterung 14 höherer Güte realisiert werden, bspw. ein Lagrange-Filter höherer Ordnung, dessen gefilterte Größen dann der Parameterschätzung zugeführt werden. Dies hat den Vorteil, dass bei geringem Rechenaufwand zur Schätzung des Faktors D eine hohe Signalgüte der verzögerten Signale erreicht werden kann. Das Verfahren lässt sich auch nur mit dem Kalman-Filter 12 aufbauen, wodurch vorstehend genannte Vorteile wegfallen.
Die Synchronisation besteht somit aus zwei Komponenten: Das Kalman-Filter 12 zur Schätzung der Verschiebung und das Fractional Delay Filter 14 zur Synchronisation der Signale. Die Verschiebung D ist ein linearer Faktor, der die zeitliche Verschiebung zwischen den Signalen als D * t_s, wobei t_s die Abtastrate ist, beschreibt. Die synchronisierten Signale werden dann vom Kalman-Filter 16 zur Schätzung der Parameter, bspw. eines Widerstands, genutzt.
Für die Synchronisierung der Signale zweier Teilnehmer ist die relative Verschiebung D * t_s zueinander ausschlaggebend. Um diese Verschiebung zu bestimmen und die genannten Vorteile darstellen zu können, wird ein Fractional Delay Filter, bspw. ein Lagrange Filter N. Ordnung, neu modelliert. Es wird hierzu auf 3 verwiesen.
3 zeigt in einem Graphen 100, an dessen Abszisse 102 die Verzögerung D und an dessen Ordinate 104 die Dämpfung |A| aufgetragen ist, das Verhalten eines Filters 1. Ordnung, d. h. N = 1, anhand einer Kurve 106. Ein Doppelpfeil 110 zeigt ein ΔD von 0,4 an. Ein erster Pfeil 112 zeigt an z(k-(0,5-D/2). Ein zweiter Pfeil 114 zeigt an h(k-(0,5+D/2). Ein dritter Pfeil 116 zeigt an z(k-(0,5-D/2)). Ein vierter Pfeil 118 zeigt an h(k-(0,5+D/2)).
Ein D von 0,4 bedeutet, dass die Signale des ersten Teilnehmers um 0,4 * t_s, wobei t_s gleich der Abtastzeit der Signale ist, den Signalen des zweiten Teilnehmers voreilen. Ein D von -0,4 bedeutet, dass die Signale des ersten Teilnehmers um 0,4 * t_s den Signalen des zweiten Teilnehmers nacheilen.
In der neuen Modellierung wird die Symmetrie des Filters genutzt, die besagt, dass die Dämpfung |A| für eine Verzögerung von D und N - D gleich ist. N entspricht dabei der Ordnung des Filters. Aus dieser neuen Modellierung und der gleichzeitigen Filterung der Signale beider Teilnehmer ergeben sich die beiden Vorteile, nämlich dass eine gleiche Dämpfung erreicht wird und dass sowohl positive als auch negative Verzögerungen möglich sind.
Nachfolgend wird die Filterung der Messgrößen z(k) und der geschätzten Messgrößen, die über die gefilterten Eingangsgrößen u(k) sowie die Modellgleichung h(k) berechnet werden, am Beispiel eines Lagrange Filters 1. Ordnung (N = 1) dargestellt: $z (k - (1 / 2 - D/ 2) t_{s}) = z (k) (1 - (1 / 2 - D/ 2)) + z (k - 1) (1 / 2 - D/ 2)$
$h (k - (1 / 2 + D/ 2) t_{s}) = h (k) (1 - (1 / 2 + D/ 2)) + h (k - 1) (1 / 2 + D/ 2)$
Implementiert man diese Messgleichung in einen Parameterschätzer, kann mit Hilfe der rauschbehafteten Signale u(k) und z(k) sowie der Modellgleichung h(k), die nachstehend aufgeführt ist, die Verzögerung D geschätzt werden. $\begin{array}{l} D (k) = D (k - 1) + [z (k - (1 / 2 - D/ 2)) - h (k - (1 / 2 + D/ 2) t_{s})] * \\ {[h (k - 1 - (1 / 2 + D/ 2) t_{s}) - h (k - (1 / 2 + D/ 2) t_{s})]}^{- 1} \end{array}$
4 zeigt in einem Diagramm die Modellierung der Pfade vor dem Fractional Delay Filter (Bezugsziffer 14 in 2). Die Darstellung zeigt einen Addierer 150, einen Subtrahierer 152, ein erstes Fractional Delay Filter 154 und ein zweites Fractional Delay Filter 156. Am Eingang des Addierers 150 liegen der Wert N/2 160 sowie D/2 162 an, was sich aus einer Multiplikation der Verzögerung D 164 mit einem Faktor 0,5 166 ergibt. Am Eingang des Subtrahieres 152 liegen ebenfalls D/2 162 und ein Wert N/2 168 an.
Somit gibt der Addierer N/2 + D/2 aus 170. Der Subtrahierer 152 gibt N/2 - D/2 aus 172. In das erste Fractional Delay Filter 154 werden eingegeben h(k) 180 und N/2 + D/2 170. In das zweite Fractional Delay Filter 156 werden eingegeben z(k) 182 und N/2 - D/2 172. Das erste Fractional Delay Filter 154 gibt aus: $h (k - (N/ 2 + D/ 2) {*t}_{s})$
Das zweite Fractional Delay Filter 156 gibt aus: $z (k - (N/ 2 - D/ 2) {*t}_{s})$
Die Modellierung der Verschiebungen vor den Fractional Delay Filtern 154, 156 ermöglicht es, positive und negative Verschiebungen zwischen den Komponenten abzubilden. Durch die Symmetrie der Fractional Delay Filter 154, 156 erfahren alle Signale dieselbe Filterdämpfung.
5 verdeutlicht in einem Graphen 300, an dessen Abszisse 302 k und an dessen Ordinate 304 die Spannung U [V] aufgetragen ist, das Funktionsprinzip einer Synchronisation als Interpolation zwischen zwei Messgrößen, die durch ein erstes Signal 310 und ein zweites Signal 312 repräsentiert sind. Diese Signale 310, 312 sind asynchron zueinander. Die Abhängigkeiten der Messungen werden über einen mathematischen Zusammenhang, in diesem Fall $\begin{array}{l} U_{1} = U_{2} + I_{2} *R, \\ z (k) h (k) \end{array}$
gegeben, wobei die linke Seite der Gleichung durch das erste Signal 310 und der rechte Teil der Gleichung durch das zweite Signal 312 repräsentiert ist. Die Filterung bedeutet nunmehr eine Interpolation zwischen Messpunkten, die in der Darstellung durch Punkte gekennzeichnet sind. Die Interpolationen werden durch die Geraden in der Darstellung verdeutlicht. Abweichungen im mathematischen Zusammenhang werden dann durch Verschieben der Messungen korrigiert. Die Interpolation der Messgrößen beider Komponenten, nämlich U₁, U₂, I₂, ermöglicht die Signalverschiebung. Dabei erfolgen ein Verschieben der interpolierten Messgrößen (U₁) der ersten Komponente um Faktor D/2 + N/2 und ein Verschieben der interpolierten Messgrößen (U₂, I₂) der zweiten Komponente um Faktor N/2 - D/2.
6 zeigt in schematischer, stark vereinfachter Darstellung eine Anordnung zum Durchführen des Verfahrens, die insgesamt mit der Bezugsziffer 200 bezeichnet ist. Diese Anordnung 200 ist in diesem Fall als Steuergerät eines Fahrzeugs ausgebildet.
Die Anordnung 200 ist mit einem ersten Teilnehmer bzw. Steuergerät 202 und einem zweiten Teilnehmer bzw. Steuergerät 204 verbunden, wobei das erste Steuergerät 202 ein erstes Signal 206 und das zweite Steuergerät 204 ein zweites Signal 208 an die Anordnung 200 sendet. Die beiden Signale 206, 208, die jeweils Messwerte als Informationen tragen, sollen zur Auswertung in der Anordnung 200 zusammengeführt werden, wobei zu bedenken ist, dass die beiden Signale 206, 208 asynchron zueinander sind. In der Anordnung 200 kann nunmehr mit dem hierin vorgestellten Verfahren eine Synchronisiserung der beiden Signale 206, 208 vorgenommen werden, so dass anschließend eine Auswertung der Signale 206, 208, in Ausgestaltung ebenfalls in der Anordnung 200, vorgenommen werden kann.
Das Verfahren kann selbstverständlich auch mit mehr als zwei Teilnehmern bzw. Steuergeräten durchgeführt werden. Dabei können die Steuergeräte miteinander synchronisisert werden. Es kann aber auch eine Synchronisation zwischen einem oder mehreren Steuergeräten und der Anordnung 200 vorgenommen werden.
Das Verfahrens kann vielfältig angewendet werden, wenn nachfolgende Anforderungen erfüllt sind:

Die Signale der Teilnehmer müssen einen mathematischen Zusammenhang haben.
Die Signale der Teilnehmer müssen dieselbe Abtastrate haben, was durch ein Resampling Filter gelöst werden kann.

Claims

Verfahren zum Synchronisieren von Signalen (206, 208, 310, 312) mindestens eines Teilnehmers (202, 204) wobei zwischen den Signalen (206, 208, 310, 312) ein Zusammenhang über eine mathematische Beziehung gegeben ist, wobei die Signale (206, 208, 310, 312) jeweils mit einem ersten Filter (12) gefiltert werden, um eine Verschiebung (24) zwischen den Signalen (206, 208, 310, 312) zu bestimmen, wobei die bestimmte Verschiebung (24) ein Maß für die Phasenverschiebung zwischen den Signalen (206, 208, 310, 312) darstellt, und anschließend die Verschiebung (24), indem die Signale (206, 208, 310, 312) jeweils mit einem zweiten Filter (14) gefiltert werden, eliminiert wird.
Verfahren nach Anspruch 1, wobei die Symmetrie des ersten (12) und der zweiten Filters (14) genutzt wird, um sowohl eine positive als auch eine negative Verschiebung (24) zu bestimmen und zu eliminieren.
Verfahren nach Anspruch 1 oder 2, bei dem das erste Filter (12) als Kalman-Filter ausgeführt ist, wobei die Messgleichung in Form eines Fractional Delay Filters, insbesondere eines Langrange-Filters, erster Ordnung ausgeführt wird.
Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 3, bei dem ein als zweites Filter (14) ein Fractional Delay Filter erster oder höherer Ordnung verwendet wird.
Verfahren nach Anspruch 1 bis 4, bei dem ein Kalman-Filter zur Schätzung der Verschiebung und ein Lagrange Filter zur Synchronisierung der Signale (206, 208, 310, 312) in einem Filter zusammengefasst sind.
Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 5, bei dem nach der Synchronisation der Signale (206, 208, 310, 312) auf Grundlage der synchronisierten Signale eine Schätzung von mindestens einem Parameter (28) vorgenommen wird.
Verfahren nach Anspruch 6, bei dem mindestens ein Parameter (28) mit einem Kalman-Filter (16) geschätzt wird.
Verfahren nach einem der Ansrüche 1 bis 7, das in einem Bordnetz eines Fahrzeugs durchgeführt wird.
Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 8, bei dem für den Fall, dass die Signale (206, 208, 310, 312) unterschiedliche Abtastraten haben, die Signale (206, 208, 310, 312) mit einem Resampling Filter behandelt werden.
Anordnung zum Synchronisieren von Signalen mehrerer Teilnehmer (202, 204), wobei zwischen den Signalen (206, 208, 310, 312) ein Zusammenhang über eine mathematische Beziehung gegeben ist, und wobei die Anordnung (200) zum Durchführen eines Verfahrens nach einem der Ansprüche 1 bis 9 eingerichtet ist.
Anordnung nach Anspruch 10, die als Steuergerät eines Fahrzeugs ausgebildet ist.
Computerprogramm mit Programmcodemitteln, die zur Durchführung eines Verfahrens nach einem der Ansprüche 1 bis 9 eingerichtet sind, wenn das Computerprogramm auf einer Recheneinheit, insbesondere einer Recheneinheit in einer Anordnung (200) nach Anspruch 10 oder 11, zur Ausführung kommt.
Maschinenlesbares Speichermedium, auf dem ein Computerprogramm nach Anspruch 12 abgelegt ist.