DE102021124796A1

DE102021124796A1 - Verfahren zur Detektion von Störeinflüssen bei einem durch Interferenzen gestörten Radarsignal

Info

Publication number: DE102021124796A1
Application number: DE102021124796.9A
Authority: DE
Inventors: Shengyi Chen; Jalal Taghia
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

Abstract

Die Erfindung betrifft ein Verfahren (100) zur Detektion von Störeinflüssen bei 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), umfassend zwei Stufen:- eine erste Stufe (I), bei der eine Kantendetektion (D1) bei dem diskreten Schwebungssignal (Y) zur Detektion von gestörten Abtastwerten durchgeführt wird,- eine zweite Stufe (II), bei der eine Schwellenwertbildung (D2) zur Detektion von gestörten Abtastwerten durchgeführt wird.

Description

Die vorliegende Erfindung betrifft ein Verfahren zur Detektion von Störeinflüssen bei 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 Fahrerassistenzsysteme 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 Detektieren von Störeinflüssen bei einem Radarsignal sind bspw. Methoden zur Kantendetektion bekannt, die z. B. einen Laplace-Filter verwenden. Die Methoden zur Kantendetektion sind schnell und löschen kaum störungsfreie Werte. Dennoch entgehen diesen Methoden diejenigen störungsbehafteten Werte, die gruppiert auftreten, sodass die Werte in der Mitte oft nicht vollständig erkannt werden. Weiterhin sind zum Detektieren von Störeinflüssen bei einem Radarsignal Methoden bekannt, die eine Schwellenwertbildung durchführen. Bei diesen Methoden hat sich jedoch das Problem herausgestellt, dass sie bei mehreren unterschiedlich starken Störungen die schwache Störung übersehen können, weil die starke Störung die schwache Störung den Schwellenwert anhebt.
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 Detektion von Störeinflüssen bei einem durch Interferenzen gestörten Signal eines Radarsensors für ein Fahrzeug bereitzustellen, welches genau und zuverlässig die Störwerte erkennt und dessen Positionen bestimmt, welches eine sichere Verwendung bei Radarsystemen für Fahrzeuge ermöglicht, und welches die Funktionalität fortschrittlicher Fahrerassistenzsysteme 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 Detektion von Störeinflüssen bei einem durch Interferenzen (IF) gestörten Signal eines Radarsensors (200) für ein Fahrzeug dient.
Das erfindungsgemäße Verfahren weist folgende Aktionen auf:

- Aussenden eines Sendesignals (S1), insbesondere durch eine Sendeeinheit des Radarsensors, bspw. umfassend eine Sendeantenne,
- Empfangen eines Empfangssignals (S2), welches mit dem Sendesignal (S1) korreliert, insbesondere durch eine Empfangseinheit des Radarsensors, bspw. umfassend drei, vorzugsweise äquidistanten, Empfangsantennen,
- Filtern und Abtasten des Empfangssignals (S2), insbesondre durch eine Filtereinheit (bspw. umfassend einen 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 (Y), umfassend zwei Stufen beim Detektieren:
- - eine erste Stufe (I), bei der eine Kantendetektion (D1) bei dem diskreten Schwebungssignal (Y) zur Detektion von gestörten Abtastwerten durchgeführt wird, bspw. mithilfe eines Laplace-Filters bzw. -Operators,
- - eine zweite Stufe (II), bei der eine Schwellenwertbildung (D2) zur Detektion von gestörten Abtastwerten durchgeführt wird, insbesondere durch eine iterative und adaptive Schwellenwertbildung.

In dieser Erfindung wird eine Erkennungsmethode für die Erkennung der Positionen von störungsbehafteter oder verzerrter Proben in einem Kfz-Radarsystem vorgeschlagen, die eine erhöhte Genauigkeit und eine erhöhte Zuverlässigkeit aufweist.
Die Erfindung schlägt dabei vor, beim Detektieren von gestörten Abtastwerten in dem diskreten Schwebungssignal eine Kombination eines Filters zur Kantendetektion (erste Stufe) und einer, vorzugsweise iterativen adaptiven, Schwellwertmethode (zweite Stufe) in einer synergetischen Art und Weise zu verwenden.
Durch die erfindungsgemäße zweistufige Detektion können nicht nur die Vorteile der ersten Stufe und der zweiten Stufe kombiniert werden, sondern auch eine synergetische Verbesserung der Ergebnisse der Detektion erzielt werden. Die Experimente zur Positionserkennung von verzerrten Abtastwerten bei realen Radarmessungen haben gezeigt, dass die vorgeschlagene Methode ca. 96% der Positionen von Interferenzen in dem, insbesondere zweidimensionalen, diskreten, und vorzugsweise normalisierten, Schwebungssignal erkennen kann.
Auf diese Weise kann eine verbesserte Basis für eine nachfolgende Rekonstruktion des Signals geschaffen werden. Die Erkennungsmethode kann vorteilhafterweise mit unterschiedlichen Methoden zur Rekonstruktion von Signalen und/oder Spektren kombiniert 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.
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 bei der ersten Stufe (I) die Kantendetektion (D1) mithilfe eines Operators zur Kantendetektion (D1) durchgeführt wird, wie z. B.:

- eines Laplace-Filters,
- eines Sobel-Operators,
- eines Scharr-Operators,
- eines Prewitt-Operators,
- eines Roberts-Operators,
- eines Kirsch-Operators usw.

Auf diese Weise können bei der ersten Stufe unterschiedliche Filter und/oder Operatoren zur Kantendetektion flexibel verwendet werden.
Darüber hinaus kann vorgesehen sein, dass bei der zweiten Stufe (II) die Schwellenwertbildung (D2) mithilfe einer iterativen adaptiven Schwellwertmethode (D2) durchgeführt wird. Auf diese Weise können die störungsbehafteten Abtastwerte zunächst mit einem bestimmten Schwellenwert erkannt werden. Die dabei erkannten störungsbehafteten Abtastwerte können im Signal auf Null gesetzt werden. Das neue, mit Nullen aufgefüllte Signal kann weiterhin zur Anpassung des zunächst bestimmten Schwellenwertes genutzt werden. Schritt für Schritt können somit unterschiedlich starke Störungen erfasst werden.
Nach einem weiteren Vorteil kann das Verfahren (d. h. die Ergebnisse der zweistufigen Detektion, die mithilfe des Verfahrens erzielt wurden) zur Rekonstruktion eines Spektrums (X), insbesondere eines, vorzugsweise zweidimensionalen, Range-Doppler-Spektrums (RD), aus einem durch Interferenzen (IF) gestörten Schwebungssignal des Radarsensors (200) verwendet werden. Da die Detektion von Störstellen und dessen Position mithilfe des vorgeschlagenen Verfahrens sehr genau durchgeführt werden kann, kann dies zu deutlich verbesserten Ergebnissen bei der Signalrekonstruktion führen. Bei der Signalrekonstruktion, insbesondere mithilfe von Compressive-Sensing-Methoden, 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 des erfindungsgemäßen Verfahrens zeigen, dass die zweistufige Detektion etwa 96 % der interferenzkontaminierten Abtastwerte korrekt erkennen kann. Die zweistufige Detektion eignet sich somit auf eine verbesserte Weise für die Signalrekonstruktion mithilfe von Compressive-Sensing -Ansätzen. Die nicht erkannten 4 % der interferenzkontaminierten Proben können nur noch geringe Amplituden aufweisen, da sie sonst von der iterativen adaptiven Schwellenwertmethode erkannt worden wären. Daher können diese verzerrten Abtastwerte auch wenig zusätzliches Rauschen im Frequenzbereich erzeugen.
Das Verfahren kann weiterhin folgende Aktionen aufweisen:

- 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,

Auf diese Weise können Methoden zur komprimierten Erfassung auf eine einfache und effiziente Weise implementiert werden. Das weiterentwickelte 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 1 D-Signal umwandeln, kann das vorgeschlagene Verfahren direkt eine 2D-Signalmessung vornehmen und ein entsprechendes Spektrum, insbesondere ein 2D-Range-Doppler-Spektrum, rekonstruieren.
Dabei wird eine 2D-Maskierung beim Schwebungssignal vorgeschlagen. 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 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.
Diese Weiterentwicklung beruht auf der Erkenntnis, dass die Dimension bzw. die Anzahl der Restwertaktualisierungen der Anzahl der störungsfreien Abtastwerte in dem Schwebungssignal entsprechen. Daher wird vorgeschlagen, die Restwertaktualisierungen mit einer binären Masken-Matrix zu steuern und gleichzeitig die Größe der Übertragungsfunktion (bzw. Transformationsmatrix) festzuhalten. Mit anderen Worten wird vorgeschlagen, 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 weiterentwickelte 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. Auf diese Weise kann das Range-Doppler-Spektrum mit einer hohen Genauigkeit, einer verbesserten Effizienz und einer erhöhten Geschwindigkeit, unter Bruchteilen von einer Millisekunde, rekonstruiert werden. Darüber hinaus zeigt das weiterentwickelte Verfahren erhebliche Vorteile in Bezug auf verminderte Berechnungskomplexität.
Die Effizienz kann dabei 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 des Spektrums verwendet 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.
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 komprimierte Erfassung durchgeführt wird. Denkbar ist außerdem, dass ein Beschleuniger für eine FFT-Verarbeitung in dem Löser für komprimierte Erfassung implementiert werden kann. Auf diese Weise kann die Rekonstruktion des Spektrums zuverlässig und effizient erfolgen.
Vorteilhafterweise kann beim Rekonstruieren des Spektrums eine Methode zur komprimierten Erfassung verwendet werden. Nach einem weiteren Vorteil 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: 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 Interferenzstörungen 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 weiterentwickelte Verfahren, 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 einen beispielhaften Ablauf eines weiterentwickelten Verfahrens, 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 in einem Zeitraum T2 - T1. Die gesamte Messzyklusdauer reicht bis zum 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 erfindungsgemäßen zweistufigen Detektion 105 von gestörten Abtastwerten und einer Bestimmung der Positionen von detektierten gestörten Abtastwerten in dem diskreten Schwebungssignal 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, bevor sie anschließend verarbeitet werden, bspw. um ein Spektrum X, z. B, ein zweidimensionales Range-Doppler-Spektrum RD (vgl. rechtes Spektrum in der 7) zu rekonstruieren. Ein beispielhaftes Range-Doppler-Spektrum RD ist rechts in der 7 gezeigt.

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, insbesondere 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 diskreten Schwebungssignals Y bzw. sog. „discrete beat signal“ aus dem gefilterten und abgetasteten, und vorzugsweise normalisierten, Empfangssignal S2, insbesondere durch eine digitale Verarbeitungsvorrichtung der Elektronikeinheit des Radarsensors,
105	Detektieren von gestörten Abtastwerten in dem diskreten Schwebungssignal Y, umfassend zwei Stufen beim Detektieren:
	105-I	eine erste Stufe I, bei der eine Kantendetektion D1 bei dem diskreten Schwebungssignal Y zur Detektion von gestörten Abtastwerten durchgeführt wird, bspw. mithilfe eines Laplace-Filters bzw. -Operators,
	105-II	eine zweite Stufe II, bei der eine Schwellenwertbildung D2 zur Detektion von gestörten Abtastwerten durchgeführt wird, insbesondere durch eine iterative und adaptive Schwellenwertbildung.

Der Erfindungsgedanke liegt dabei darin, dass beim Detektieren von gestörten Abtastwerten in dem diskreten Schwebungssignal Y eine Kombination eines Filters zur Kantendetektion D1 (erste Stufe I) und einer, vorzugsweise iterativen adaptiven, Schwellwertmethode D2 (zweite Stufe II) in einer synergetischen Art und Weise verwendet werden.
Die Erfindung erkennt, dass die zweistufige Detektion 105 die Vorteile der ersten Stufe I und der zweiten Stufe II nicht nur kombiniert, sondern auch die Ergebnisse der Detektion erheblich, in einer synergetischen Art und Weise verbessert. Die Experimente zum Detektieren von verzerrten Abtastwerten bei realen Radarmessungen haben gezeigt, dass die vorgeschlagene Methode ca. 96% der Positionen von Interferenzen IF in dem, insbesondere zweidimensionalen, diskreten, und vorzugsweise normalisierten, Schwebungssignal Y erkennen kann.
Auf diese Weise kann eine verbesserte Basis für eine nachfolgende Rekonstruktion des Signals im Schritt 106 geschaffen werden.
Das zweistufige Detektieren kann vorteilhafterweise mit unterschiedlichen Methoden zur Rekonstruktion von Signalen und/oder Spektren kombiniert werden.
Bei der ersten Stufe I kann die Kantendetektion D1 mithilfe eines Operators zur Kantendetektion D1 durchgeführt werden, wie z. B.:

Ein klassischer Kantendetektor ist bspw. der Laplace-Filter bzw. -Operator. Der Laplace-Operator in zwei Dimensionen kann in kartesischen Koordinaten wie folgt abgebildet werden: $Δ ƒ = \frac{\partial^{2} f}{\partial x^{2}} - \frac{\partial^{2} f}{\partial y^{2}} .$
Der Laplace-Operator wird über eine Faltung auf eine diskrete Eingangsfunktion g_n oder g_nm angewendet, wobei g_n und g_nm die Normalisierungsfunktion für das Schwebungssignal Y bezeichnen. Die einfachen Faltungs-Masken können wie folgt abgebildet werden: $1 D - Filter {\vec{D}}_{x}^{2} = [\begin{matrix} 1 & - 2 & 1 \end{matrix}]$
$2 D - Filter : D_{x y}^{2} = [\begin{matrix} 0 & 1 & 0 \\ 1 & - 4 & 1 \\ 0 & 1 & 0 \end{matrix}]$
Für zwei Dimensionen gibt es noch alternative Varianten, die zusätzlich diagonale Kanten berücksichtigen, zum Beispiel: $2 D - Filter : D_{x y}^{2} = [\begin{matrix} 1 & 1 & 1 \\ 1 & - 8 & 1 \\ 1 & 1 & 1 \end{matrix}]$
Bei der zweiten Stufe II kann die Schwellenwertbildung D2 mithilfe einer iterativen adaptiven Schwellwertmethode D2 durchgeführt werden.
Bei der zweiten Stufe II 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 $r_{t h} = γ (\sqrt{\frac{1}{L - D} \sum_{l = 1}^{L} {\bar{y}}_{l}^{2}}) .$
Wie es die 5 und 6 andeuten, kann das Verfahren (d. h. die Ergebnisse der zweistufigen Detektion 105, die mithilfe des Verfahrens erzielt wurden) zur Rekonstruktion eines Spektrums X, insbesondere eines, vorzugsweise zweidimensionalen, Range-Doppler-Spektrums RD, aus einem durch Interferenzen IF gestörten Schwebungssignal des Radarsensors 200 auf eine vorteilhafte Weise verwendet werden.
Da die Detektion von Störstellen und dessen Position mithilfe der vorgeschlagenen zweistufigen Detektion 105 sehr genau durchgeführt werden kann, kann dies wiederum zu deutlich verbesserten Ergebnissen bei der Signalrekonstruktion 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 erfindungsgemäßen 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 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.
Wie es die 6 andeutet, kann ein weiterentwickeltes Verfahren weiterhin folgende Aktionen im Rahmen von Schritt 106 aufweisen:

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 Schwebungssignals 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.
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-Spektrum 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 Mikrocontroller der meisten Radarsensoren können über einen Beschleuniger für die FFT-Verarbeitung mit reduzierten Latenzzeiten arbeiten. 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, wird weiterhin eine 2D-Maskierung in dem Schwebungssignal Y mithilfe einer Masken-Matrix B = {0, 1}^N×M vorgeschlagen. 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: $Y = I F F T (I F F T (X,1),2) .$
Dagegen hängt bei den bekannten Methoden zur komprimierten Erfassung CS die Größe q x NM der Übertragungsfunktion Ψ von der Anzahl der interferenzfreien bzw. ungestörten Abtastwerte in dem Schwebungssignal Y ab, die bei verschiedenen Interferenzszenarien variieren kann. Da die Dimension q der Restwertaktualisierungen R der Anzahl der störungsfreien Abtastwerte in dem Schwebungssignal Y entspricht, können die Restwertaktualisierungen R mit der Masken-Matrix B kontrolliert und gleichzeitig die Größe der Übertragungsfunktion Ψ bzw. der Transformationsmatrix festgehalten werden. Mit anderen Worten können die Restwertaktualisierungen R mithilfe der Masken-Matrix B = {0, 1}^N×M an den Positionen von störungsfreien Abtastwerten in dem Schwebungssignal Y verfolgt werden.
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 dabei 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_rec = IFFT (IFFT ( X_t 1),2) und $R_{r e c} = Z [B = 1] \overset{p . M}{\leftarrow} R_{t} .$
Im Rahmen der Erfindung können unterschiedliche Verfahren zur komprimierten Erfassung CS im Schritt 106 oder im Schritt 107* verwendet werden.
Das weiterentwickelte Verfahren gemäß den Schritten 106* bis 108* kann das Spektrum X mit hoher Genauigkeit, hoher Effizienz und hoher Geschwindigkeit, unter Bruchteilen von einer Millisekunde, rekonstruieren. Darüber hinaus zeigt das weiterentwickelte Verfahren erhebliche Vorteile in Bezug auf verminderte Berechnungskomplexität. Wie es die 6 andeutet, kann das weiterentwickelte Verfahren, direkt zu einem, insbesondere zweidimensionalen, Range-Doppler-Spektrum RD führen.
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 6 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.
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
D: Anzahl der erkannten Abtastwerte
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: Zeitraum, Zeitpunkt
T2: Zeitpunkt
Tx: Sendeantenne
v: Geschwindigkeit
VCO: spannungsgesteuerter Oszillator
X: Spektrum
Y: Schwebungssignal

Claims

Verfahren (100) zur Detektion von Störeinflüssen bei 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), umfassend zwei Stufen: - eine erste Stufe (I), bei der eine Kantendetektion (D1) bei dem diskreten Schwebungssignal (Y) zur Detektion von gestörten Abtastwerten durchgeführt wird, - eine zweite Stufe (II), bei der eine Schwellenwertbildung (D2) zur Detektion von gestörten Abtastwerten durchgeführt wird.
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 (1), an welchem das Sendesignal (S) zumindest teilweise reflektiert wird, 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 bei der ersten Stufe (I) die Kantendetektion (D1) mithilfe eines Operators zur Kantendetektion (D1) durchgeführt wird, insbesondere: - eines Laplace-Filters, - eines Sobel-Operators, - eines Scharr-Operators, - eines Prewitt-Operators, - eines Roberts-Operators, - eines Kirsch-Operators usw.
Verfahren (100) nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass bei der zweiten Stufe (II) die Schwellenwertbildung (D2) mithilfe einer iterativen adaptiven Schwellwertmethode (D2) durchgeführt wird.
Verfahren (100) nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass das Verfahren ferner zur Rekonstruktion eines Spektrums (X), insbesondere eines, vorzugsweise zweidimensionalen, Range-Doppler-Spektrums (RD), aus einem durch Interferenzen (IF) gestörten Schwebungssignal des Radarsensors (200) für ein Fahrzeug verwendet wird.
Verfahren (100) nach Anspruch 7, dadurch gekennzeichnet, dass das Verfahren ferner aufweist: - 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 (F), - Kontrollieren von Restwertaktualisierungen (R) beim Rekonstruieren des Spektrums (X) mithilfe der Masken-Matrix (B).
Verfahren (100) nach einem der Ansprüche 7 oder 8, 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 Ansprüche 7 bis 9, dadurch gekennzeichnet, dass beim Kontrollieren von Restwertaktualisierungen (R) die Restwertaktualisierungen (R) mithilfe der Masken-Matrix (B) an Positionen von störungsfreien Abtastwerten (Y*) in dem diskreten Schwebungssignal (Y) verfolgt werden.
Verfahren nach einem der Ansprüche 7 bis 10, dadurch gekennzeichnet, dass beim Rekonstruieren des Spektrums (X) die Größe der Übertragungsfunktion (Ψ) fixiert wird, und/oder dass beim Rekonstruieren des Spektrums (X) eine zweidimensionale Diskrete Fourier-Transformation (DFT), insbesondere eine Schnelle Fourier-Transformation (FFT), im Rahmen der Übertragungsfunktion (Ψ) verwendet wird, und/oder dass die Übertragungsfunktion (F) mithilfe eines Beschleunigers (221) für eine FFT-Verarbeitung bestimmt wird.
Verfahren (100) nach einem der Ansprüche 7 bis 11, dadurch gekennzeichnet, dass beim Rekonstruieren des Spektrums (X) eine Methode zur komprimierten Erfassung (CS) verwendet wird, und/oder dass das Rekonstruieren des Spektrums (X) unter Verwendung eines iterativen Gradientenabstiegsverfahrens durchgeführt wird.
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 Ansprüche 1 bis 12 durchzuführen.
Computerprogrammprodukt, umfassend Befehle, die bei der Ausführung des Computerprogrammprodukts durch einen Computer diesen veranlassen, das Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 12 durchzuführen.