DE102021124795A1

DE102021124795A1 - Verfahren zur Rekonstruktion eines Spektrums aus einem durch Interferenzen gestörten Radarsignal

Info

Publication number: DE102021124795A1
Application number: DE102021124795.0A
Authority: DE
Inventors: Shengyi Chen
Original assignee: Hella GmbH and Co KGaA
Current assignee: Hella GmbH and Co KGaA
Priority date: 2021-09-24
Filing date: 2021-09-24
Publication date: 2023-03-30
Also published as: WO2023046441A1; CN117940791A

Abstract

Die Erfindung betrifft ein Verfahren (100) zur Rekonstruktion eines, insbesondere zweidimensionalen, Range-Doppler-Spektrums (RD) aus einem durch Interferenzen (IF) gestörten Signal eines Radarsensors (200) für ein Fahrzeug, aufweisend:- Aussenden eines Sendesignals (S1),- Empfangen eines Empfangssignals (S2), welches mit dem Sendesignal (S1) korreliert,- Filtern und Abtasten des Empfangssignals (S2),- Bestimmen eines diskreten Schwebungssignals (Y) aus dem gefilterten und abgetasteten Empfangssignal (S2),- Detektieren von gestörten Abtastwerten in dem diskreten Schwebungssignal (Y),- Erstellen einer, insbesondere binären, Masken-Matrix (B) zum Markieren von störungsfreien Abtastwerten und zum Maskieren von gestörten Abtastwerten in dem diskreten Schwebungssignal (Y),- Rekonstruieren des Spektrums (X) aus störungsfreien Abtastwerten des diskreten Schwebungssignals (Y) mithilfe einer Übertragungsfunktion (Ψ),- Kontrollieren von Restwertaktualisierungen (R) beim Rekonstruieren des Spektrums (X) mithilfe der Masken-Matrix (B).

Description

Die vorliegende Erfindung betrifft ein Verfahren zur Rekonstruktion eines Spektrums, insbesondere eines, vorzugsweise zweidimensionalen, Range-Doppler-Spektrums, aus einem durch Interferenzen gestörten Signal eines Radarsensors für ein Fahrzeug. Ferner betrifft die Erfindung einen entsprechenden Radarsensor für ein Fahrzeug und ein entsprechendes Computerprogrammprodukt.
Die Radartechnologie spielt eine wichtige Rolle bei modernen Fahrzeugen, da es die Funktionalität fortschrittlicher Fahrassistenzsysteme unter fast allen Wetterbedingungen zuverlässig unterstützen kann. Aus diesem Grund steigt die Zahl der mit Radarsensoren ausgestatteten Fahrzeuge rapide an. Die gegenseitige Beeinflussung der Fahrzeugradare bzw. die Interferenz der Radarsignale nimmt aufgrund der steigenden Dichte von Radarsensoren auf der Straße zu. Die Funktionen der Radarsensoren können durch die gegenseitige Beeinflussung bis zu einem gewissen Grad beeinträchtigt werden, wenn keine Gegenmaßnahmen ergriffen werden.
Zum Abschwächen von Störeinflüssen bei den Radarsignalen, die durch die Interferenz entstehen, wurden Methoden zur komprimierten Erfassung (auch „compressive sensing“, „compressive sampling“ oder „sparse sampling“) verwendet. Dabei kann ein Range-Doppler-Spektrum mithilfe unverzerrter Abtastwerte im diskreten Schwebungssignal ermittelt werden. Bekannte Methoden zur komprimierten Erfassung weisen hohe Rechenkomplexität auf, erfordern eine hohe Rechenleistung und eine lange Rechenzeit. Daher ist die direkte Anwendung von Methoden zur komprimierten Erfassung in Radarsystemen für Fahrzeuge nur begrenzt möglich.
Es ist daher Aufgabe der vorliegenden Erfindung, die voranstehend beschriebenen Nachteile zumindest teilweise zu beheben. Insbesondere ist es Aufgabe der vorliegenden Erfindung, ein Verfahren zur Rekonstruktion eines Spektrums, insbesondere eines, vorzugsweise zweidimensionalen, Range-Doppler-Spektrums, aus einem durch Interferenzen gestörten Signal eines Radarsensors für ein Fahrzeug bereitzustellen, welches schnell, effektiv und zuverlässig ist, welches eine zuverlässige und sichere Verwendung bei Radarsystemen für Fahrzeuge ermöglicht, und welches die Funktionalität fortschrittlicher Fahrassistenzsysteme auf Basis von Radartechnologie verbessert. Zudem ist es Aufgabe der Erfindung einen entsprechenden Radarsensor für ein Fahrzeug und ein entsprechendes Computerprogrammprodukt bereitzustellen.
Die voranstehende Aufgabe wird gelöst durch ein Verfahren mit den Merkmalen des unabhängigen Verfahrensanspruches, einen Radarsensor mit den Merkmalen des unabhängigen Vorrichtungsanspruches sowie durch ein Computerprogrammprodukt mit den Merkmalen des unabhängigen Produktanspruchs. 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 den unterschiedlichen Ausführungsformen und/oder Aspekten der Erfindung beschrieben sind, selbstverständlich auch im Zusammenhang mit den anderen Ausführungsformen und/oder Aspekten und jeweils umgekehrt, sodass bezüglich der Offenbarung zu den einzelnen Ausführungsformen und/oder Aspekten stets wechselseitig Bezug genommen wird bzw. werden kann.
Die Aufgabe wird insbesondere durch ein Verfahren für ein Fahrzeug gelöst, welches zur Rekonstruktion eines Spektrums, insbesondere eines, vorzugsweise zweidimensionalen, Range-Doppler-Spektrums, aus einem durch Interferenzen gestörten Signal eines Radarsensors durchgeführt wird. Vorzugsweise erfolgt die Rekonstruktion unmittelbar aus einem diskreten Schwebungssignal, welches durch Filtern und Abtasten eines Empfangssignals des Radarsensors bestimmt wird.
Das erfindungsgemäße Verfahren weist folgende Aktionen auf:

- Aussenden eines Sendesignals, insbesondere durch eine Sendeeinheit des Radarsensors, bspw. umfassend eine Sendeantenne,
- Empfangen eines Empfangssignals, welches mit dem Sendesignal korreliert, insbesondere durch eine Empfangseinheit des Radarsensors, bspw. umfassend drei, vorzugsweise äquidistanten, Empfangsantennen,
- Filtern und Abtasten des Empfangssignals, insbesondre durch eine Filtereinheit (bspw. umfassend einen Bandpass- oder Tiefpassfilter) und einen Analog-Digital-Wandler einer Elektronikeinheit des Radarsensors,
- Bestimmen eines, insbesondere zweidimensionalen, diskreten, und vorzugsweise normalisierten, Schwebungssignals (sog. „2D discrete beat signal“) aus dem gefilterten und abgetasteten Empfangssignal, insbesondere durch eine digitale Verarbeitungsvorrichtung der Elektronikeinheit des Radarsensors,
- Detektieren von gestörten Abtastwerten in dem diskreten Schwebungssignal, insbesondere durch die digitale Verarbeitungsvorrichtung der Elektronikeinheit des Radarsensors,
- Erstellen einer, insbesondere binären, Masken-Matrix (die nur Nullen „0“ und Einsen „1“ umfasst) zum Markieren von störungsfreien bzw. interferenzfreien Abtastwerten und zum Maskieren von gestörten Abtastwerten in dem diskreten Schwebungssignal (vorzugsweise durch Nullen „0“ und Einsen „1“ an entsprechenden Positionen in der Masken-Matrix), insbesondere durch die digitale Verarbeitungsvorrichtung der Elektronikeinheit des Radarsensors,
- Rekonstruieren des Spektrums aus störungsfreien Abtastwerten des diskreten Schwebungssignals mithilfe einer Übertragungsfunktion (bspw. in Form einer Transformationsmatrix, insbesondere einer zweidimensionalen inversen Diskreten Fourier-Transformation), vorzugsweise mithilfe einer Methode zur komprimierten Erfassung, insbesondere durch die digitale Verarbeitungsvorrichtung der Elektronikeinheit des Radarsensors,
- Kontrollieren von Restwertaktualisierungen beim Rekonstruieren des Spektrums mithilfe der Masken-Matrix, insbesondere durch die digitale Verarbeitungsvorrichtung der Elektronikeinheit des Radarsensors,

Mithilfe der Erfindung können Methoden zur komprimierten Erfassung bei der Entschärfung von Interferenzstörungen bei den Radarsensoren in Kraftfahrzeugen auf eine einfache und effiziente Weise implementiert werden. Das erfindungsgemäße Verfahren kann als ein zweidimensionales maskiertes Residual-Updating-Control-Verfahren (2D MRUC) bezeichnet werden. Durch die Ausnutzung der Spärlichkeit (bzw. der dünnen Besetzung) des Schwebungssignals im Frequenzbereich kann das Range-Doppler (RD) Spektrum mit Hilfe von unverzerrten bzw. störungsfreien Abtastwerten im Schwebungssignal rekonstruiert werden. Im Gegensatz zu den anderen klassischen Verfahren zur komprimierten Erfassung, die eine 2D-Signalmessung durch Vektorisierung in ein 1D-Signal umwandeln, kann das vorgeschlagene Verfahren direkt eine 2D-Signalmessung vornehmen und ein entsprechendes Spektrum, insbesondere ein 2D-Range-Doppler-Spektrum, rekonstruieren.
Die Erfindung erkennt, dass die Mikrocontroller der meisten Radarsensoren über einen Beschleuniger für die FFT-Verarbeitung mit reduzierten Latenzzeiten arbeiten können. Allerdings können die bekannten Verfahren zur komprimierten Erfassung durch die erforderliche Vektorisierung des Schwebungssignals diesen Vorteil nicht nutzen. Um den Rechenvorteil der FFT-Verarbeitung zu nutzen, schlägt die Erfindung eine 2D-Maskierung beim Schwebungssignal vor. Auf diese Weise kann die Größe der Übertragungsfunktion festgehalten, die FFT-Verarbeitung auf elegante Weise im Rahmen der Übertragungsfunktion implementiert und leicht in verschiedene bekannte Löser für eine komprimierte Erfassung integriert werden. Bei den bekannten Methoden zur komprimierten Erfassung hängt die Größe der Übertragungsfunktion dagegen von der Anzahl der interferenzfreien Abtastwerte in dem Schwebungssignal ab, die bei verschiedenen Interferenzszenarien variieren kann.
Die Erfindung erkennt zudem, dass die Dimension bzw. die Anzahl der Restwertaktualisierungen der Anzahl der störungsfreien Abtastwerte in dem Schwebungssignal entsprechen. Daher schlägt die Erfindung vor, die Restwertaktualisierungen mit einer Masken-Matrix zu steuern und gleichzeitig die Größe der Übertragungsfunktion (bzw. Transformationsmatrix) festzuhalten. Mit anderen Worten schlägt die Erfindung vor, die Restwertaktualisierungen mithilfe der Masken-Matrix an exakten Positionen der störungsfreien Abtastwerte in dem Schwebungssignal zu verfolgen. Der Vorteil einer festen Größe der MessTransformationsmatrix ist, dass die Matrix-Vektor-Multiplikationen für Fourier-Transformationen durch die FFT-Verarbeitung oder inverse FFT-Verarbeitung (IFFT) ersetzt werden können.
Vorteilhafterweise kann das Verfahren klassische Verfahren zur komprimierten Erfassung, wie z. B. Basisverfolgung, iterative Schwellenwert-Bildung, Orthogonal-Matching-Pursuit (OMP), Approximate-Message-Passing (AMP) usw. bei der Rekonstruktion verbessern und effizienter machen. Das Verfahren kann das Spektrum mit einer hohen Genauigkeit, einer verbesserten Effizienz und einer erhöhten Geschwindigkeit, unter Bruchteilen von einer Millisekunde, rekonstruieren. Darüber hinaus zeigt das Verfahren erhebliche Vorteile in Bezug auf verminderte Berechnungskomplexität.
Die Effizienz kann insbesondere dadurch verbessert werden, dass die Vektorisierung des Schwebungssignals vermieden wird. Dadurch kann auch die Dimension (gebildet durch die Anzahl der Reihen und die Anzahl der Spalten) der Übertragungsfunktion (bzw. der Transformationsmatrix, insbesondere der inversen Diskreten Fourier-Transformations-Matrix) festgehalten werden, unabhängig von der Art und von der Position der Störungen im diskreten Schwebungssignal. Durch die feste Dimension der Übertragungsfunktion kann außerdem die inverse Fourier-Transformation direkt im Rahmen der Übertragungsfunktion implementiert werden. Somit können etablierte Beschleuniger für Fourier-Transformationen bzw. für inverse Fourier-Transformationen zur Bestimmung der Übertragungsfunktion verwendet werden. Zudem können bekannte Löser für das Rekonstruieren verwendet werden.
Ferner kann vorgesehen sein, dass das Aussenden des Sendesignals mit mehreren Frequenzrampen (sog. Chirps) innerhalb einer Zeitdauer erfolgt, wobei insbesondere eine Sendefrequenz der Frequenzrampen moduliert wird. Auf diese Weise kann die Sendeleistung beim Radarsensor reduziert werden.
Weiterhin kann vorgesehen sein, dass das Empfangssignal für einen Abstand zu einem Objekt außerhalb des Fahrzeuges, an welchem das Sendesignal zumindest teilweise reflektiert wird, spezifisch ist. Auf diese Weise kann der Radarsensor für eine Abstandserfassung auf eine verbesserte Weise genutzt werden.
Des Weiteren kann vorgesehen sein, dass das Spektrum zumindest zweidimensional ist, und/oder dass wenigstens eine erste Dimension des Spektrums für einen Abstand zum Objekt und wenigstens eine zweite Dimension des Spektrums für eine Geschwindigkeit des Objekts und/oder für eine relative Geschwindigkeit zum Objekt spezifisch ist. Auf diese Weise kann der Radarsensor auf eine verbesserte und erweiterte Weise genutzt werden.
Zudem kann vorgesehen sein, dass das diskrete Schwebungssignal zumindest zweidimensional, und vorzugsweise normalisiert, ist, und/oder dass wenigstens eine erste Dimension des diskreten Schwebungssignals durch eine Anzahl der Abtastwerte pro Frequenzrampe im Sendesignal und wenigstens eine zweite Dimension des diskreten Schwebungssignals durch eine Rampenanzahl im Sendesignal bestimmt werden. Auf diese Weise kann ein Signal bereitgestellt werden, welches auf eine verbesserte Weise zum Rekonstruieren des Spektrums, insbesondere eines zumindest zweidimensionalen Range-Doppler-Spektrums, genutzt werden kann.
Außerdem kann vorgesehen sein, dass das Detektieren von gestörten Abtastwerten in dem diskreten Schwebungssignal mithilfe eines Filters zur Kantendetektion und einer iterativen adaptiven Schwellwertmethode erfolgt. Durch die Kombination der beiden Verfahren kann eine Detektion mit einer erhöhten Genauigkeit auf eine verbesserte Weise bereitgestellt werden.
Vorteilhafterweise kann ferner vorgesehen sein, dass die Masken-Matrix zweidimensional ist, und/oder dass die Dimension der Masken-Matrix entsprechend der Dimension des diskreten Schwebungssignals in der Matrixform bestimmt wird. Auf diese Weise kann eine Restwertaktualisierung beim Rekonstruieren des Spektrums mithilfe der Masken-Matrix auf eine einfache Art und Weise durchgeführt werden.
Vorteilhafterweise kann weiterhin vorgesehen sein, dass die Masken-Matrix einen Wert „null“ an Positionen aufweist, die den Positionen von gestörten Abtastwerten in dem diskreten Schwebungssignal entsprechen, und/oder dass die Masken-Matrix einen Wert „eins“ an Positionen aufweist, die den Positionen von störungsfreien Abtastwerten in dem diskreten Schwebungssignal entsprechen. Auf diese Weise kann eine Verfolgung von Restwertaktualisierungen in dem diskreten Schwebungssignal auf eine einfache Art und Weise mithilfe der Masken-Matrix ermöglicht werden.
Vorteilhafterweise kann beim Kontrollieren von Restwertaktualisierungen die Restwertaktualisierungen mithilfe der Masken-Matrix an Positionen von störungsfreien Abtastwerten in dem diskreten Schwebungssignal verfolgt werden. Auf diese Weise kann die Erkenntnis genutzt werden, dass die Anzahl der Restwertaktualisierungen mit der Anzahl der störungsfreien Abtastwerte im diskreten Schwebungssignal einhergeht bzw. dieser entspricht.
Vorzugsweise kann beim Rekonstruieren des Spektrums die Größe der Übertragungsfunktion fixiert werden. Dies macht es möglich, eine, insbesondere zweidimensionale, inverse Diskrete Fourier-Transformation, vorzugsweise eine inverse Schnelle Fourier-Transformation, im Rahmen der Übertragungsfunktion zu implementieren.
Vorzugsweise kann beim Rekonstruieren des Spektrums eine, insbesondere zweidimensionale, inverse Diskrete Fourier-Transformation, vorzugsweise eine inverse Schnelle Fourier-Transformation, im Rahmen der Übertragungsfunktion verwendet werden. Auf diese Weisen können bei dem Radarsensor etablierte Beschleuniger für eine FFT-Verarbeitung implementiert werden, um die Effizienz des Verfahrens zu erhöhen und die Verarbeitungszeiten erheblich zu reduzieren.
Vorzugsweise kann die Übertragungsfunktion mithilfe eines Beschleunigers für eine FFT-Verarbeitung bestimmt werden. Auf diese Weise können die Effizienz beim Rekonstruieren des Spektrums erhöht und die Verarbeitungszeiten erheblich reduziert werden.
Zudem kann vorgesehen sein, dass das Rekonstruieren des Spektrums mithilfe eines Lösers für eine komprimierte Erfassung durchgeführt wird. Denkbar ist außerdem, dass ein Beschleuniger für eine FFT-Verarbeitung in dem Löser für die komprimierte Erfassung implementiert werden kann. Auf diese Weise kann die Rekonstruktion des Spektrums zuverlässig und effizient erfolgen.
Außerdem kann beim Rekonstruieren des Spektrums eine Methode zur komprimierten Erfassung verwendet werden. Vorteilhafterweise kann das Rekonstruieren des Spektrums unter Verwendung eines iterativen Gradientenabstiegsverfahrens durchgeführt werden. Auf diese Weise können etablierte Ansätze zur Rekonstruktion von dünnbesetzen Spektren genutzt werden.
Vorteilhafterweise kann beim Rekonstruieren des Spektrums eine Methode verwendet werden, wie z. B.: ein Basis-Pursuit-Rekonstruktionsverfahren, ein Iterative-Soft-Thresholding-Rekonstruktionsverfahren, ein Iterative-Hard-Thresholding-Rekonstruktionsverfahren, ein Orthogonal-Matching-Pursuit-Rekonstruktionsverfahren, ein Approximate-Message-Passing-Rekonstruktionsverfahren, ein Adaptive-Thresholding-for-Compressed-Sensing-Rekonstruktionsverfahren oder ein YALL1-Rekonstruktionsverfahren usw. Der Vorteil liegt dabei darin, dass das Verfahren; welches wie oben beschrieben ausgeführt werden kann, mit unterschiedlichen Techniken und Verfahren zum Rekonstruieren des Spektrums verwendet werden kann und die Effizienz sowie die Rechenkomplexität dieser Verfahren erheblich verbessern kann.
Ferner kann vorgesehen sein, dass beim Rekonstruieren des Spektrums ein Spektrum als rekonstruiertes Spektrum bestimmt wird, welches durch eine Restwertaktualisierung des Spektrums charakterisiert ist, die unter einen bestimmten Schwellenwert fällt. Auf diese Weise kann das rekonstruierte Spektrum bei der Aktualisierung bestimmt werden, welches mit hoher Genauigkeit einem Spektrum ohne die Inferenzstörungen entspricht. Mithilfe der Restwertaktualisierungen kann eine iterative Optimierungsmethode, bspw. mithilfe eines iterativen Gradientenabstiegsverfahrens, zum Bestimmen des rekonstruierten Spektrums bereitgestellt werden.
Nach einem weiteren Vorteil kann das Verfahren, welches wie oben beschrieben ablaufen kann, direkt zu einem, insbesondere zweidimensionalen, Range-Doppler-Spektrum führen. Dies beruht auf dem Vorteil, dass im Rahmen des Verfahrens die Vektorisierung des Schwebungssignals beim Rekonstruieren des Spektrums entfällt und direkt das zweidimensionale diskrete, und vorzugsweise normalisierte, Schwebungssignal verarbeitet wird. Dadurch kann auch die Dimension der Übertragungsfunktion festgehalten werden, unabhängig von der Art und von der Position der Störungen im diskreten Schwebungssignal, da diese einfach und bequem durch die Masken-Matrix in der gleichbleibend dimensionierten Matrix des Schwebungssignals abgenullt werden. Durch die feste Dimension der Übertragungsfunktion kann somit eine inverse Diskrete Fourier-Transformation direkt im Rahmen der Übertragungsfunktion implementiert werden. Auf diese Weise wird nicht zuerst das Schwebungssignal rekonstruiert, um anschließend in das Range-Doppler-Spektrum transformiert zu werden, sondern direkt das Range-Doppler-Spektrum aus dem vorhandenen Schwebungssignal.
Weiterhin stellt die Erfindung einen Radarsensor für ein Fahrzeug bereit, aufweisend: eine Sendeeinheit zum Aussenden eines Sendesignals, eine Empfangseinheit, insbesondere umfassend drei Empfangsantennen, zum Empfangen eines Empfangssignals, und eine Elektronikeinheit, die dazu ausgeführt ist, ein Verfahren durchzuführen, welches wie oben beschrieben ablaufen kann. Mithilfe des erfindungsgemäßen Radarsensors können die gleichen Vorteile erreicht werden, die im Zusammenhang mit dem erfindungsgemäßen Verfahren beschrieben wurden. Auf diese Vorteile wird vorliegend vollumfänglich Bezug genommen.
Des Weiteren stellt die Erfindung ein Computerprogrammprodukt bereit, umfassend Befehle, die bei der Ausführung des Computerprogrammprodukts durch einen Computer diesen veranlassen, das Verfahren durchzuführen, welches wie oben beschrieben ablaufen kann. Mithilfe des erfindungsgemäßen Computerprogrammprodukts können die gleichen Vorteile erreicht werden, die im Zusammenhang mit dem erfindungsgemäßen Verfahren beschrieben wurden. Auf diese Vorteile wird vorliegend vollumfänglich Bezug genommen.
Anhand der beigefügten Zeichnungen wird die Erfindung nachfolgend näher erläutert. Dabei zeigt:

1 ein beispielhaftes Sendesignal und ein beispielhaftes Empfangssignal,
2 ein Blockschaltbild eines Radarsensors,
3 ein Beispiel eines diskreten Schwebungssignals ohne Interferenz und ein Beispiel eines diskreten Schwebungssignals mit Interferenz, jeweils pro Frequenzrampe bzw. pro Chirp,
4 ein Beispiel eines zweidimensionalen diskreten Schwebungssignals mit Interferenz, gewonnen mithilfe von N Frequenzrampen bzw. Chirps und M Abtastwerte pro Frequenzrampe bzw. pro Chirp,
5 einen beispielhaften Ablauf eines Verfahrens im Sinne der Erfindung,
6 eine schematische Veranschaulichung einer Methode zur komprimierten Erfassung und des Erfindungsgedanken zum Implementieren im Rahmen der komprimierten Erfassung, und
7 ein Beispiel eines zweidimensionalen Spektrums ohne Interferenz und ein Beispiel eines zweidimensionalen Spektrums mit Interferenz.

Die Merkmale, die bei der Figurenbeschreibung beschrieben werden, werden einheitlich mit Bezugszeichen versehen.
Die 1 zeigt ein Konzept einer schnellen Chirp-Sequenz als Modulationsschema für ein Sendesignal S1 bei einer Radarerfassung, insbesondere für ein Radarsensor 200 (vgl. 2) eines Fahrzeuges. Die Radarerfassung dient dazu, die Parameter von Objekten außerhalb des Fahrzeuges, wie z. B. Entfernung d, Geschwindigkeit v und Winkel α, zu bestimmen (vgl. 7). In jedem Messzyklus dieses Modulationsschema sendet der Radarsensor 200 sequentiell N Frequenzrampen sog. Chirps innerhalb einer Zeitdauer T1 bis zu einem Zeitpunkt T1. Die Dauer einer Frequenzrampe bzw. eines Chirps beträgt dabei T1/N. Die aktuelle Sendefrequenz f des Chirps wird innerhalb der Sendebandbreite BB linear verändert (lineare Frequenzmodulation). Ein Empfangssignal S2 wird durch die zumindest teilweise Reflektion der Chirps an einem Objekt erzeugt. Die Verarbeitung der Empfangssignaldaten erfolgt im Anschluss an die Zeitdauer T1 im Zeitraum T2 - T1. Die gesamte Messzyklusdauer reicht bis zu einem Zeitpunkt T2.
Die 2 zeigt einen Radarsensor 200 im Sinne der Erfindung. Der Radarsensor 200 weist eine Sendeeinheit 211 mit mindestens einer Sendeantenne Tx und eine Empfangseinheit 212 mit bspw. drei Empfangsantennen Rx. Die Empfangsantennen Rx können vorzugsweise äquidistant mit einem definierten Abstand zueinander angeordnet werden. Das Sendesignal S1 wird von einem Objekt außerhalb des Fahrzeuges zurück zum Radarsensor 200 gestreut. Dieses reflektierte Signal bzw. das Empfangssignal S2 wird zunächst in ein bestimmtes Basisband demoduliert, bspw. durch eine Filtereinheit FE, umfassend z. B. mindestens einen Tiefpassfilter. Anschließend wird ein entsprechendes Basisbandsignal abgetastet, insbesondere von einem Analog-Digital-Wandler ADC.
Ein Beispiel eines eindimensionalen diskreten Schwebungssignals pro Chirp ohne Interferenz IF ist links in der 3 gezeigt. Ein Beispiel eines eindimensionalen diskreten Schwebungssignals pro Chirp mit Interferenz IF ist rechts in der 3 gezeigt. Die in der 3 gezeigten Signale sind Schwingungen mit einer Amplitude A in Abhängigkeit von der Zeit t.
Die in der 3 gezeigten Signale können als ein vertikaler Schnitt entlang eines Chirps verstanden werden, welcher durch das Schwebungssignal Y gemacht wird, welches links in der 4 gezeigt ist, und welches im Nachfolgenden im Detail beschrieben wird.
Bis zu dem Zeitpunkt T1 werden die Abtastwerte in einer M-N-Matrix gespeichert, die M Abtastwerte pro Chirp und N Chirps aufweist. Auf diese Weise wird ein zweidimensionales diskretes, und vorzugsweise normalisiertes, Schwebungssignal Y (sog. „2D discrete beat signal“) im Sinne der Erfindung abgebildet, welches beispielhaft links in der 4 gezeigt ist.
Die M-N-Matrix mit ihren Einträgen in Form von Abtastwerten des gefilterten Empfangssignals S2, die links in der 4 gezeigt ist, bildet somit ein zweidimensionales diskretes, und vorzugsweise normalisiertes, Schwebungssignal Y im Sinne der Erfindung ab. Die Amplitude des diskreten, und vorzugsweise normalisierten, Schwebungssignals Y wird durch die Abtastwerte angedeutet, die links neben dem Signal mithilfe von Zahlen von -1 bis 1 angegeben sind. Die Abtastwerte können ebenfalls als Elemente der zweidimensionalen M-N-Matrix verstanden werden.
Das zweidimensionale diskrete, und vorzugsweise normalisierte, Schwebungssignal Y, welches links in der 4 gezeigt ist, ist durch Interferenzen IF gestört. Die gestörten Abtastwerte des Schwebungssignals Y sind mit unregelmäßigen vertikalen Strichen angedeutet.
Rechts in der 4 ist eine M-N-Matrix gezeigt, die an den Positionen, die den gestörten Abtastwerten des Schwebungssignals Y entsprechen, Null-Werte aufweist. Diese rechts in der 4 gezeigte M-N-Matrix kann infolge einer Detektion von gestörten Abtastwerten und einer Bestimmung der Positionen von detektierten gestörten Abtastwerten in dem diskreten Schwebungssignals Y gewonnen werden.
Bei dem Einsatz des Radarsensors 200 bei einem Fahrzeug sind die Radarsignale oft durch Interferenzen mit den Radarsignalen fremder Fahrzeuge gestört. Bei einer Radarerfassung im Sinne der Erfindung werden die Störeinflüsse zunächst detektiert und anschließend verarbeitet, um ein Spektrum X, insbesondere ein zweidimensionales Range-Doppler-Spektrum RD (vgl. rechtes Spektrum in der 7) zu rekonstruieren. Vorzugsweise erfolgt die Rekonstruktion des Range-Doppler-Spektrums RD, welches beispielhaft rechts in der 7 gezeigt ist, unmittelbar aus einem diskreten Schwebungssignal Y, welches beispielhaft links in der 4 gezeigt ist.
Wie es die 5 verdeutlicht, weist das erfindungsgemäße Verfahren folgende Schritte auf:

101 Aussenden eines Sendesignals S1, insbesondere durch eine Sendeeinheit 211 des Radarsensors 200, bspw. umfassend mindestens eine Sendeantenne Tx. Ein beispielhaftes Sendesignal S1 ist schematisch in der 1 dargestellt. Eine beispielhafte Sendeeinheit 211 ist schematisch in der 2 dargestellt.
102 Empfangen eines Empfangssignals S2, welches mit dem Sendesignal S1 korreliert, insbesondere durch eine Empfangseinheit 212 des Radarsensors 200, bspw. umfassend drei, vorzugsweise äquidistanten, Empfangsantennen Rx. Ein beispielhaftes Empfangssignal S2 ist schematisch in der 1 dargestellt. Eine beispielhafte Empfangseinheit 212 ist schematisch in der 2 dargestellt.
103 Filtern des Empfangssignals S2, insbesondre durch eine Filtereinheit FE, bspw. umfassend mindestens einen Tiefpassfilter, und Abtasten des gefilterten Empfangssignals S2, insbesondre durch einen Analog-Digital-Wandler ADC einer Elektronikeinheit 220 des Radarsensors 200. Eine beispielhafte Filtereinheit FE und ein beispielhafter Analog-Digital-Wandler ADC sind schematisch in der 2 dargestellt.
104 Bestimmen eines, insbesondere zweidimensionalen, diskreten, und vorzugsweise normalisierten, Schwebungssignals Y bzw. sog. „discrete beat signal“ aus dem gefilterten und abgetasteten Empfangssignal S2, insbesondere durch eine digitale Verarbeitungsvorrichtung der Elektronikeinheit des Radarsensors,
105 Detektieren von gestörten Abtastwerten (vgl. die weißen Einträge in der M-N-Matrix rechts in der 4) in dem diskreten Schwebungssignal Y (vgl. das diskrete Signal links in der 4), insbesondere durch die digitale Verarbeitungsvorrichtung DSP der Elektronikeinheit 220 des Radarsensors 200. Das Detektieren von gestörten Abtastwerten kann ebenfalls die Bestimmung der Positionen von gestörten Abtastwerten umfassen. Das Detektieren von gestörten Abtastwerten kann vorteilhafterweise mithilfe eines Filters zur Kantendetektion in einer Kombination mit einer iterativen adaptiven Schwellwertmethode erfolgen, was zu verbesserten Ergebnissen der Detektion führt.
106 Erstellen einer, insbesondere binären, Masken-Matrix B (B = {0, 1}, die nur Nullen und Einsen umfasst und ein mathematisches Abbild der M-N-Matrix rechts in der 4 darstellen kann) zum Markieren von störungsfreien Abtastwerten und zum Maskieren von gestörten Abtastwerten in dem diskreten Schwebungssignal Y (vgl. das diskrete Signal links in der 4), insbesondere durch die digitale Verarbeitungsvorrichtung DSP der Elektronikeinheit 220 des Radarsensors 200. Das Markieren kann durch Einsetzen von Einsen „1“ an den Positionen in der M-N-Matrix erfolgen, die den Positionen von störungsfreien Abtastwerten in dem diskreten Schwebungssignal Y entsprechen. Das Maskieren kann durch Einsetzen von Nullen „0“ an den Positionen in der M-N-Matrix erfolgen, die den Positionen von gestörten Abtastwerten in dem diskreten Schwebungssignal Y entsprechen.
107 Rekonstruieren des Spektrums X aus störungsfreien Abtastwerten des diskreten Schwebungssignals Y mithilfe einer Übertragungsfunktion Ψ (Y = Ψ * X), insbesondere durch die digitale Verarbeitungsvorrichtung DSP der Elektronikeinheit 220 des Radarsensors 200. Die Übertragungsfunktion Ψ kann bspw. in Form einer Transformationsmatrix zum Transformieren des diskreten Schwebungssignals Y in das Spektrum X abgebildet werden. Das Rekonstruieren des Spektrums X kann vorzugsweise mithilfe einer Methode zur komprimierten Erfassung erfolgen, wie es oben in der 6 angedeutet ist.
108 Kontrollieren von Restwertaktualisierungen R beim Rekonstruieren des Spektrums X mithilfe der Masken-Matrix B, insbesondere durch die digitale Verarbeitungsvorrichtung DSP der Elektronikeinheit 220 des Radarsensors 200. Beim Kontrollieren von Restwertaktualisierungen R können die Restwertaktualisierungen R mithilfe der Masken-Matrix B an Positionen von störungsfreien Abtastwerten in dem diskreten Schwebungssignal Y verfolgt werden, wie es unten in der 6 angedeutet ist.

In einem weiteren Schritt 109 können die Ergebnisse der Rekonstruktion, die mithilfe des rekonstruierten Spektrums X gewonnen wurden, wie z. B. Abstand d zum Objekt und die Geschwindigkeit v des Objekts bzw. Relativgeschwindigkeit zum Objekt, für unterschiedliche Funktionssysteme des Fahrzeuges genutzt werden, wie z. B. Einparkhilfe, Totwinkelüberwachung, Abstandsregeltempomat, Geschwindigkeitskontrolle usw.
Ein beispielhaftes rekonstruiertes Spektrum X ist rechts in der 7 gezeigt.
Ein Spektrum, welches direkt aus dem gestörten diskreten Schwebungssignal Y mithilfe einer 2D FFT berechnet werden würde, ist links in der 7 gezeigt. Dabei ist es ersichtlich, dass das berechnete Spektrum durch Interferenzen IF überlagert und für eine Radarerfassung unbrauchbar wäre.
Wenn in Schritt 105 allerdings keine gestörten Abtastwerte in dem diskreten Schwebungssignal Y detektiert werden würden, dann könnte eine 2D FFT zu einem Spektrum X führen, welches rechts in der 7 gezeigt ist.
Wie es die 7 andeutet, kann das Spektrum X zumindest zweidimensional sein, und/oder wenigstens eine erste Dimension des Spektrums X für einen Abstand d zum Objekt und wenigstens eine zweite Dimension des Spektrums X für eine Geschwindigkeit v des Objekts spezifisch sein.
Die Erfindung kann die Radarerfassung im Feld erheblich verbessern. Mithilfe der Erfindung können Methoden zur komprimierten Erfassung bei der Entschärfung von Interferenzstörungen vereinfacht werden. Das erfindungsgemäße Verfahren kann als ein zweidimensionales maskiertes Residual-Updating-Control-Verfahren, sog. 2D MRUC, bezeichnet werden.
Aus dem Grund, dass das Schwebungssignal Y, welches bspw. links in der 4 gezeigt ist, eine reduzierte Anzahl von ungestörten Abtastwerten aufweist, bzw. dass das Schwebungssignal Y eine sog. spärliche bzw. dünne Besetzung in der M-N-Matrix aufweist, kann ein Spektrum X, bspw. das Range-Doppler RD, mit Hilfe von störungsfreien Abtastwerten im Schwebungssignal Y rekonstruiert werden. Hierzu können Methoden zur komprimierten Erfassung CS angewendet werden, insbesondere unter Verwendung eines iterativen Gradientenabstiegsverfahrens: $r_{t} = \tilde{y} - \tilde{ψ} x_{t},$
$x_{t + 1} = x_{t} + {\tilde{ψ}}^{T} r_{t} .$
Die Erfindung erkennt, dass die Mikrocontroller der meisten Radarsensoren über einen Beschleuniger für die FFT-Verarbeitung mit reduzierten Latenzzeiten arbeiten können. Allerdings können die bekannten Verfahren zur komprimierten Erfassung CS durch die erforderliche Vektorisierung ỹ des Schwebungssignals Y diesen Vorteil nicht nutzen.
Um den Rechenvorteil der FFT-Verarbeitung zu nutzen, schlägt die Erfindung eine 2D-Maskierung in dem Schwebungssignal Y mithilfe einer binären Masken-Matrix B = {0, 1}^N×M vor. Auf diese Weise kann die Größe der Übertragungsfunktion Ψ festgehalten, die FFT-Verarbeitung auf elegante Weise im Rahmen der Übertragungsfunktion Ψ implementiert (Y= Ψ * X) und leicht in verschiedene bekannte Löser 222 für eine komprimierte Erfassung CS integriert werden.
Der Vorteil einer festen Größe der Messtransformationsmatrix Ψ ist somit, dass die Matrix-Vektor-Multiplikationen für die Fourier-Transformationen durch die FFT-Verarbeitung oder inverse FFT-Verarbeitung IFFT ersetzt werden können. Wenn IFFT(X; 1) die inverse Schnelle Fourier-Transformation IFFT entlang der ersten Dimension beschreibt und IFFT(X; 2) die inverse Schnelle Fourier-Transformation IFFT entlang der zweiten Dimension beschreibt, kann die 2D-IFFT-Transformation im Bereich des Dopplerspektrums wie folgt ausgedrückt werden: $Y = I F F T (I F F T (X,1),2) .$
Wie es oben in der 6 angedeutet ist, hängt dagegen bei den bekannten Methoden zur komprimierten Erfassung CS die Größe q × NM der Übertragungsfunktion Ψ von der Anzahl der interferenzfreien bzw. ungestörten Abtastwerte in dem Schwebungssignal Y ab, die bei verschiedenen Interferenzszenarien variieren kann.
Die Erfindung erkennt dabei, dass die Dimension q der Restwertaktualisierungen R der Anzahl der störungsfreien Abtastwerte in dem Schwebungssignal Y entspricht. Daher schlägt die Erfindung vor, die Restwertaktualisierungen R mit der Masken-Matrix B zu kontrollieren und gleichzeitig die Größe der Übertragungsfunktion Ψ bzw. der Transformationsmatrix festzuhalten. Mit anderen Worten schlägt die Erfindung vor, die Restwertaktualisierungen R mithilfe der Masken-Matrix B = {0, 1} N×M an den Positionen von störungsfreien Abtastwerten in dem Schwebungssignal Y zu verfolgen.
Die Abbildung Y [B = 1] beschreibt die Auswahl von allen Elementen in der Matrix Y, deren Positionen in B einen Wert „Eins“ bzw. „1“ aufweisen. Die Notation $Y [B = 1] \overset{p \cdot M}{\to} \tilde{Y}$
bildet eine Matrix Ỹ ab, die p störungsfreie Abtastwerte aus M Spalten in dem Schwebungssignal Y umfasst. Entsprechend kann die Notation $Z [B = 1] \overset{p \cdot M}{\leftarrow} \tilde{Y}$
zur Angabe der Abbildung der Elemente aus M Spalten in der
Matrix Ỹ auf die Positionen in einer Nullmatrix Z genutzt werden, deren Positionen in B den Wert 1 aufweisen.
Die komprimierte Erfassung CS kann mithilfe des erfindungsgemäßen Verfahrens wie folgt angepasst werden: $R_{t} = \tilde{Y} - (Y_{r e c} [B = 1] \overset{p \cdot M}{\to} Y_{t}),$
$X_{t + 1} = τ_{λ} (X_{t} + ϑ \cdot F F T (F F T (R_{r e c},1) 2)),$
$wobei Y_{r e c} = I F F T (I F F T (X_{t},1),2) und$
$R_{r e c} = Z [B = 1] \overset{p \cdot M}{\leftarrow} R_{t} .$
Vorteilhafterweise können unterschiedliche klassische Verfahren zur komprimierten Erfassung CS mithilfe des erfindungsgemäßen Verfahrens verbessert werden, wie z. B. Basisverfolgung, iterative Schwellenwert-Bildung, Orthogonal-Matching-Pursuit OMP, Approximate-Message-Passing AMP usw.
Das Verfahren im Rahmen der Erfindung kann das Spektrum X mit hoher Genauigkeit, hoher Effizienz und hoher Geschwindigkeit, unter Bruchteilen von einer Millisekunde, rekonstruieren. Darüber hinaus zeigt das Verfahren erhebliche Vorteile in Bezug auf verminderte Berechnungskomplexität.
Ferner kann vorgesehen sein, dass beim Rekonstruieren des Spektrums X ein Spektrum Xj als rekonstruiertes Spektrum bestimmt wird, welches durch eine Restwertaktualisierung Rj des Spektrums Xj charakterisiert ist, die unter einen bestimmten Schwellenwert fällt: $({‖ R_{j} ‖}_{F} - {‖ R_{j - 1} ‖}_{F}) / {‖ R_{j} ‖}_{F} < ε,$
wobei der Operator ||°|| die Frobeniusnorm bezeichnet.
Wie es die 5 außerdem verdeutlicht, kann das Verfahren, welches wie oben beschrieben ablaufen kann, direkt zu einem zumindest zweidimensionalen Range-Doppler-Spektrum RD führen, welches beispielsweise rechts in der 7 gezeigt ist.
Ferner ist es denkbar, dass die Kantendetektion in Schritt 105 mithilfe eines Operators zur Kantendetektion durchgeführt werden kann, wie z. B eines Laplace-Filters bzw. - Operators.
Der Laplace-Filter in zwei Dimensionen kann in kartesischen Koordinaten wie folgt abgebildet werden: $Δ ƒ = \frac{\partial^{2} ƒ}{\partial x^{2}} - \frac{\partial^{2} ƒ}{\partial y^{2}} .$
Ferner ist es denkbar, dass die Schwellenwertbildung in Schritt 105 mithilfe einer iterativen adaptiven Schwellwertmethode durchgeführt werden kann.
Dabei können die störungsbehafteten Abtastwerte zunächst mit dem Schwellenwert r_th erkannt werden: $r_{t h} = γ (\frac{1}{L} \sum_{l = 1}^{L} | y_{l} |),$
wobei L = M * N ist,
Anschließend werden die erkannten Abtastwerte im Schwebungssignal Y auf „Null“ gesetzt. Mit der Anzahl der erkannten Abtastwerte D kann dann ein neuer Schwellenwert berechnet werden: $r_{t h} = γ (\frac{1}{L - D} \sum_{l = 1}^{L} | y_{l} |),$
oder $r_{t h} = γ (\frac{1}{L - D} \sum_{l = 1}^{L} {\bar{y}}_{l}^{2}) .$
Da die Detektion von Störstellen und dessen Position mithilfe der kombinierten Detektion 105 sehr genau durchgeführt werden kann, kann dies wiederum zu deutlich verbesserten Ergebnissen bei der Signalrekonstruktion im Sinne des erfindungsgemäßen Verfahrens führen. Bei der Signalrekonstruktion, insbesondere mithilfe von Methoden zur komprimierten Erfassung CS, hat die Anzahl der korrekt erkannten Störpositionen einen wesentlichen Einfluss auf die Wiederherstellungsergebnisse. Wenn versehentlich eine kleine Anzahl von störungsfreien Proben verworfen wird, führt dies zu einer kleinen Änderung des Kompressionsverhältnisses und hat keine großen Auswirkungen auf die Wiederherstellungsergebnisse. Die Bewertungsergebnisse der zweistufigen Detektion 105 zeigen, dass die zweistufige Detektion 105 etwa 96 % der interferenzkontaminierten Abtastwerte korrekt erkennen kann. Die zweistufige Detektion 105 eignet sich somit auf eine verbesserte Weise für die Signalrekonstruktion mit mithilfe von Methoden zur komprimierten Erfassung CS. Die nicht erkannten 4 % der interferenzkontaminierten Proben können nur noch geringe Amplituden aufweisen, da sie sonst von der iterativen adaptiven Schwellenwertmethode D2 erkannt worden wären. Daher können diese verzerrten Abtastwerte auch wenig zusätzliches Rauschen im Frequenzbereich erzeugen.
Die voranstehende Beschreibung der Figuren beschreibt die vorliegende Erfindung ausschließlich im Rahmen von Beispielen. Selbstverständlich können einzelne Merkmale der Ausführungsformen, sofern es technisch sinnvoll ist, frei miteinander kombiniert werden, ohne den Rahmen der Erfindung zu verlassen.
Bezugszeichenliste

100: Verfahren
101: Schritt
102: Schritt
103: Schritt
104: Schritt
105: Schritt
106: Schritt
107: Schritt
108: Schritt
109: Schritt
200: Radarsensor
211: Sendeeinheit
212: Empfangseinheit
220: Elektronikeinheit
221: Beschleuniger
222: Löser
ADC: Analog-Digital-Wandler
B: Masken-Matrix
BB: Bandbreite
CS: komprimierte Erfassung
d: Abstand
DAC: Digital-Analog- Wandler
DSP: digitale Verarbeitungsvorrichtung
f: Sendefrequenz
Ψ: Übertragungsfunktion
FE: Filtereinheit
IF: Interferenz
M: Anzahl der Abtastwerte pro Frequenzrampe
N: Rampenanzahl im Sendesignal
q: Dimension der Restwertaktualisierungen
R: Restwertaktualisierungen
Rx: Empfangsantenne
RD: Range-Doppler-Spektrum
S1: Sendesignal
S2: Empfangssignal
T1: Zeitdauer, Zeitpunkt,
T2: Zeitpunkt
Tx: Sendeantenne
v: Geschwindigkeit
VCO: spannungsgesteuerter Oszillator
X: Spektrum
Y: Schwebungssignal

Claims

Verfahren (100) zur Rekonstruktion eines Spektrums (X), insbesondere eines, vorzugsweise zweidimensionalen, Range-Doppler-Spektrums (RD), aus einem durch Interferenzen (IF) gestörten Signal eines Radarsensors (200) für ein Fahrzeug, aufweisend: - Aussenden eines Sendesignals (S1), - Empfangen eines Empfangssignals (S2), welches mit dem Sendesignal (S1) korreliert, - Filtern und Abtasten des Empfangssignals (S2), - Bestimmen eines diskreten Schwebungssignals (Y) aus dem gefilterten und abgetasteten Empfangssignal (S2), - Detektieren von gestörten Abtastwerten in dem diskreten Schwebungssignal (Y), - Erstellen einer, insbesondere binären, Masken-Matrix (B) zum Markieren von störungsfreien Abtastwerten und zum Maskieren von gestörten Abtastwerten in dem diskreten Schwebungssignal (Y), - Rekonstruieren des Spektrums (X) aus störungsfreien Abtastwerten des diskreten Schwebungssignals (Y) mithilfe einer Übertragungsfunktion (Ψ), - Kontrollieren von Restwertaktualisierungen (R) beim Rekonstruieren des Spektrums (X) mithilfe der Masken-Matrix (B).
Verfahren (100) nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass das Aussenden des Sendesignals (S1) mit mehreren Frequenzrampen innerhalb einer Zeitdauer (T1) erfolgt, wobei insbesondere eine Sendefrequenz der Frequenzrampen moduliert wird.
Verfahren (100) nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass das Empfangssignal (S2) für einen Abstand (d) zu einem Objekt außerhalb des Fahrzeuges, an welchem das Sendesignal (S) zumindest teilweise reflektiert wird, spezifisch ist.
Verfahren (100) einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass das Spektrum (X) zumindest zweidimensional ist, und/oder dass wenigstens eine erste Dimension des Spektrums (X) für einen Abstand (d) zum Objekt und wenigstens eine zweite Dimension des Spektrums (X) für eine Geschwindigkeit (v) des Objekts spezifisch ist.
Verfahren (100) nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass das diskrete Schwebungssignal (Y) zumindest zweidimensional ist, und/oder dass wenigstens eine erste Dimension des diskreten Schwebungssignals (Y) durch eine Anzahl (M) der Abtastwerte pro Frequenzrampe im Sendesignal (S1) und wenigstens eine zweite Dimension des diskreten Schwebungssignals (Y) durch eine Rampenanzahl (N) im Sendesignal (S1) bestimmt werden.
Verfahren (100) nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass das Detektieren von gestörten Abtastwerten in dem diskreten Schwebungssignal (Y) mithilfe eines Filters zur Kantendetektion und einer iterativen adaptiven Schwellwertmethode erfolgt.
Verfahren (100) nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass die Masken-Matrix (B) zweidimensional ist, und/oder dass die Dimension (M, N) der Masken-Matrix (B) entsprechend der Dimension des diskreten Schwebungssignals (Y) in der Matrixform bestimmt wird.
Verfahren (100) nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass die Masken-Matrix (B) eine binäre Matrix ist, und/oder dass die Masken-Matrix (B) einen Wert „null“ an Positionen aufweist, die den Positionen von gestörten Abtastwerten in dem diskreten Schwebungssignal (Y) entsprechen, und/oder dass die Masken-Matrix (B) einen Wert „eins“ an Positionen aufweist, die den Positionen von störungsfreien Abtastwerten in dem diskreten Schwebungssignal (Y) entsprechen.
Verfahren (100) nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass beim Kontrollieren von Restwertaktualisierungen (R) die Restwertaktualisierungen (R) mithilfe der Masken-Matrix (B) an Positionen von störungsfreien Abtastwerten in dem diskreten Schwebungssignal (Y) verfolgt werden.
Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass beim Rekonstruieren des Spektrums (X) die Größe der Übertragungsfunktion (Ψ) fixiert wird.
Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass beim Rekonstruieren des Spektrums (X) eine, insbesondere zweidimensionale, inverse Diskrete Fourier-Transformation (IDFT), vorzugsweise eine inverse Schnelle Fourier-Transformation (IFFT), im Rahmen der Übertragungsfunktion (Ψ) verwendet wird.
Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass die Übertragungsfunktion (Ψ) mithilfe eines Beschleunigers (221) für eine FFT-Verarbeitung bestimmt wird.
Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass das Rekonstruieren des Spektrums (X) mithilfe eines Lösers (222) für eine komprimierte Erfassung (CS) durchgeführt wird, wobei insbesondere ein Beschleuniger (221) für eine FFT-Verarbeitung in dem Löser (222) für die komprimierte Erfassung (CS) implementiert wird.
Verfahren (100) nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass beim Rekonstruieren des Spektrums (X) eine Methode zur komprimierten Erfassung verwendet wird, und/oder dass das Rekonstruieren des Spektrums (X) unter Verwendung eines iterativen Gradientenabstiegsverfahrens durchgeführt wird.
Verfahren (100) nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass beim Rekonstruieren des Spektrums (X) eine Methode verwendet wird: ein Basis-Pursuit-Rekonstruktionsverfahren, ein Iterative-Soft-Thresholding-Rekonstruktionsverfahren (IST), ein Iterative-Hard-Thresholding-Rekonstruktionsverfahren (IHT), ein Orthogonal-Matching-Pursuit-Rekonstruktionsverfahren (OMP), ein Approximate-Message-Passing-Rekonstruktionsverfahren (AMP), ein Adaptive-Thresholding-for-Compressed-Sensing-Rekonstruktionsverfahren (IMATCS) oder ein YALL1-Rekonstruktionsverfahren usw.
Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass beim Rekonstruieren des Spektrums (X) ein Spektrum als rekonstruiertes Spektrum bestimmt wird, welches durch eine Restwertaktualisierung (Rj) des Spektrums (Xj) charakterisiert ist, die unter einen bestimmten Schwellenwert fällt.
Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass das Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche direkt zu einem zweidimensionalen Range-Doppler-Spektrum (RD) führt.
Radarsensor (200) für ein Fahrzeug, aufweisend: eine Sendeeinheit (211) zum Aussenden eines Sendesignals (S1), eine Empfangseinheit (212), insbesondere umfassend drei Empfangsantennen, zum Empfangen eines Empfangssignals (S2), und eine Elektronikeinheit (220), die dazu ausgeführt ist, ein Verfahren (100) nach einem der vorhergehenden Ansprüche 1 bis 17 durchzuführen.
Computerprogrammprodukt, umfassend Befehle, die bei der Ausführung des Computerprogrammprodukts durch einen Computer diesen veranlassen, das Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche 1 bis 17 durchzuführen.