DE102022206181A1

DE102022206181A1 - Verfahren und Vorrichtung zum Detektieren einer Bewegung durch ein Radarsystem

Info

Publication number: DE102022206181A1
Application number: DE102022206181.0A
Authority: DE
Inventors: Roman Kiyan; Sven Loeffler; Dietmar Eggert
Original assignee: Robert Bosch GmbH
Current assignee: Robert Bosch GmbH
Priority date: 2022-06-21
Filing date: 2022-06-21
Publication date: 2023-12-21

Abstract

Die vorliegende Erfindung betrifft ein Verfahren (100) zum Detektieren einer Bewegung durch ein Radar-System, umfassend: Erfassen (101) eines Echo-Signals des Radar-Systems in mehreren aufeinanderfolgenden Impulsantworten, wobei jede der Impulsantworten mehrere zeitdisktrete Abtastwerte umfasst; Ausführen (102) einer Vorverarbeitung des erfassten Echo-Signals, wobei für jede der Impulsantworten ein maximaler Abtastwert aus den zeitdisktreten Abtastwerte ermittelt wird und eine Phase des jeweiligen maximalen Abtastwertes ermittelt wird; Ausführen (103) einer Korrektur von Phasensprüngen in einem Verlauf der Phase des maximalen Abtastwerts über aufeinanderfolgende Impulsantworten hinweg, um ein phasenkorrigiertes Signal zu erzeugen; und Detektieren (104) einer Bewegung basierend auf dem phasenkorrigierten Signal.

Description

Stand der Technik
Die vorliegende Erfindung betrifft ein Verfahren zum Detektieren einer Bewegung durch ein Radarsystem.
Im Rahmen von aktuellen Fahrzeugsystemen wird es angestrebt, dass ein Aufenthalt von Personen in Fahrzeugen detektiert werden kann. Dabei lassen sich unterschiedliche Systeme realisieren. So kann beispielsweise ein System geschaffen werden, durch welches erkannt wird, ob ein Kind oder Haustier in einem Fahrzeug zurückgelassen wurde. Dabei ist es erstrebenswert, dass gerade existierende Sensorsysteme derart erweitert werden, dass diese Lebenszeichen innerhalb eines Fahrzeuges erkennen können.
So ist es beispielsweise ein vorteilhafter Ansatz, dass Radarsysteme an oder in einem Fahrzeug genutzt werden, um Lebenszeichen oder vordefinierte Bewegungen zu detektieren. Dabei ist jedoch eine besonders präzise Auswertung der empfangenen Radarsignale notwendig, um Fehldetektionen zu vermeiden.
Offenbarung der Erfindung
Das erfindungsgemäße Verfahren zum Detektieren einer Bewegung durch ein Radarsystem umfasst ein Erfassen eines Echo-Signals des Radar-Systems in mehreren aufeinanderfolgenden Impulsantworten, wobei jede der Impulsantworten mehrere zeitdisktrete Abtastwerte umfasst, ein Ausführen einer Vorverarbeitung des erfassten Echo-Signals, wobei für jede der Impulsantworten ein maximaler Abtastwert aus den zeitdisktreten Abtastwerte ermittelt wird und eine Phase des jeweiligen maximalen Abtastwertes ermittelt wird, ein Ausführen einer Korrektur von Phasensprüngen in einem Verlauf der Phase des maximalen Abtastwerts über aufeinanderfolgende Impulsantworten hinweg, um ein phasenkorrigiertes Signal zu erzeugen, und ein Detektieren einer Bewegung basierend auf dem phasenkorrigierten Signal.
Die erfindungsgemäße Vorrichtung zum Ausführen einer Signalverarbeitung für ein Detektieren einer Bewegung durch ein Radarsystem umfasst eine Signalverarbeitungseinheit, ist dazu eingerichtet ein Echo-Signals des Radar-Systems in mehreren aufeinanderfolgenden Impulsantworten zu erfassen, wobei jede der Impulsantworten mehrere zeitdisktrete Abtastwerte umfasst, eine Vorverarbeitung des erfassten Echo-Signals auszuführen, wobei für jede der Impulsantworten ein maximaler Abtastwert aus den zeitdisktreten Abtastwerte ermittelt wird und eine Phase des jeweiligen maximalen Abtastwertes ermittelt wird, eine Korrektur von Phasensprüngen in einem Verlauf der Phase des maximalen Abtastwerts über aufeinanderfolgende Impulsantworten hinweg auszuführen, um ein phasenkorrigiertes Signal zu erzeugen, und ein eine Bewegung basierend auf dem phasenkorrigierten Signal zu detektieren.
Das Echosignal ist ein Signal, welches bevorzugt von dem Radarsystem als Radarsignal ausgesandt wurde und an einem oder mehreren Objekten in einem Umfeld des Radarsystems reflektiert wurde und zu dem Radarsystem als Echosignal zurückgeworfen wurde. Eine Sendeeinheit und eine Empfangseinheit des Radarsystems sind dabei nicht zwingend an einem gleichen Ort angeordnet, sondern können beispielsweise auf mehrere Knoten in einem Fahrzeug aufgeteilt sein. So sind Echosignale nicht zwingend Signale, welche an ihren Ursprungsort zurückgeworfen worden sind. Echosignale sind solche Signale, welche durch Reflektionen auf ihrem Übertragungsweg beeinflusst worden sind.
Durch das Radarsystem werden bevorzugt mehrere Radarimpulse ausgesandt, welche in den mehreren Impulsantworten nach deren Empfang als Echosignal beschrieben werden. Durch die Impulsantwort wird der Übertragungswert eines ausgesandten Radarimpulses beschrieben. Aufeinanderfolgende Impulsantworten werden als Slow-Time-Signale beschrieben. Die einzelnen zeitdiskreten Abtastwerte einer Impulsantwort werden als Fast-Time-Signal beschrieben. Die Abtastwerte sind komplexe Abtastwerte, welche im komplexen Raum definiert sind.
Für jede der Impulsantworten wird ein maximaler Abtastwert ermittelt. Dies erfolgt beispielsweise dadurch, dass eine Amplitude alle Abtastwerte einer Impulsantwort miteinander vergleicht und der Abtastwert mit einer maximalen Amplitude als maximaler Abtastwert gewählt wird. Ein solcher maximaler Abtastwert ergibt sich typischerweise aus einem Vorhandensein eines Objektes in dem Umfeld des Radarsystems. Es wird eine Phase des jeweiligen maximalen Abtastwertes ermittelt und über die Zeit ein Verlauf dieser Phase generiert. Dazu wird die Phase des einzelnen zeitdiskreten Abtastwertes mit der maximalen Amplitude betrachtet und die Phase des komplexen Abtastwertes berechnet.
Systembedingt kann es zu Phasensprüngen in dem Verlauf der Phase des maximalen Abtastwertes kommen. Allerdings werden solche Phasensprünge oftmals auch durch eine Bewegung von Objekten im Umfeld des Radarsystems verursacht. Es wird somit angestrebt, solche Phasensprünge in dem Verlauf der Phase des maximalen Abtastwertes zu entfernen, welche systembedingt verursacht werden. Das Ausführen der Korrektur von Phasensprüngen umfasst insbesondere ein Entfernen von Phasensprüngen. Es wird auf diese Weise ein kontinuierlicher Verlauf der Phase des maximalen Abtastwertes generiert, welcher jedoch nach wie vor Phasensprünge umfassen kann, die eine Eigenschaft des Objektes beschreiben, durch welche das Radarsignal reflektiert wurde.
Es erfolgt ein Detektieren einer Bewegung basierend auf dem phasenkorrigierten Signal. Das Detektieren der Bewegung kann dabei basierend auf unterschiedlichen Auswertungen erfolgen, ist jedoch in jedem Fall vorteilhaft, da das phasenkorrigierte Signal bevorzugt keine systembedingten Phasensprünge aufweist. Bevorzugt wird bei dem Detektieren der Bewegung basierend auf dem phasenkorrigierten Signal ein Vorliegen einer bestimmten vordefinierten Bewegung, beispielsweise eine Atembewegung oder einer Geste, detektiert.
Die Unteransprüche zeigen bevorzugte Weiterbildungen der Erfindung.
Bevorzugt wird bei dem Ausführen der Korrektur von Phasensprüngen detektiert, ob der maximale Abtastwert in aufeinanderfolgenden Impulsantworten verschoben wurde, wobei in Reaktion darauf, dass der maximale Abtastwert verschoben wurde, ein Unterdrücken von Phasensprüngen erfolgt, welche einen ersten Schwellenwert überschreiten. Der maximale Abtastwert wird dann als verschoben betrachtet, wenn das Maximum der Abtastwerte innerhalb einer Impulsantwort zwischen unterschiedlichen Abtastwerten und somit zwischen unterschiedlichen Fast-Time-Indizes wechselt. So sind die zeitdiskreten Abtastwerte einer Impulsantwort insbesondere durch einen Fast-Time-Index beschrieben, welcher deren Lage in einer Impulsantwort definiert. Liegt der maximale Abtastwert in aufeinanderfolgenden Impulsantworten bei einem unterschiedlichen Fast-Time-Index, so wird dieser als verschoben betrachtet. Ein solcher Wechsel des maximalen Abtastwertes zwischen unterschiedlichen Abtastwerten einer Impulsantwort führt zu einem Phasensprung im Verlauf der Phase des maximalen Abtastwertes. Dies ist jedoch ein systembedingter Phasensprung. Der Phasensprung wird unterdrückt, indem dieser Sprung aus einem sonst kontinuierlichen Verlauf der Phase des maximalen Abtastwertes entfernt wird. Es werden jedoch nur solche Phasensprünge entfernt, welchen einen ersten Schwellenwert überschreiten. Somit werden geringere Phasensprünge in dem zeitlichen Verlauf der Phase beibehalten, da diese relevante Informationen bezüglich der Bewegung eines Objektes im Umfeld des Radarsystems beschreiben können.
Auch ist es vorteilhaft, wenn bei dem Ausführen der Korrektur von Phasensprüngen eine Bewegung eines Objektes klassifiziert wird, durch welches der maximale Abtastwert verursacht wird, und ein zweiter Schwellenwert für ein Unterdrücken von Phasensprüngen basierend auf der klassifizierten Bewegung ausgewählt wird, und ein Unterdrücken von Phasensprüngen erfolgt, welche den gewählten zweiten Schwellenwert überschreiten. Der zweite Schwellenwert ist somit ein variabler Schwellenwert. Die Bewegung des Objektes wird in eine von mehreren Klassen eingestuft und somit klassifiziert. Die Klassen sind dabei so gewählt, dass diese insbesondere bestimmte Bewegungen von Interesse definieren. Mit anderen Worten bedeutet dies, dass detektiert wird, ob eine bestimmte Art einer Bewegung vorliegt und entsprechend der vorliegenden Art der Bewegung Phasensprünge in dem Verlauf der Phase des maximalen Abtastwertes entfernt werden. So weisen unterschiedliche Arten von Bewegungen und somit unterschiedliche Klassen von Bewegungen unterschiedliche Eigenschaften auf, die zu unterschiedlichen Phasensprüngen in der Phase des maximalen Abtastwertes führen. Abhängig davon, welche Bewegung bzw. welche Art von Bewegung aktuell vorliegt, ist es vorteilhaft entsprechende Phasensprünge mit unterschiedlichen Schwellenwerten zu entfernen oder beizubehalten. Dies erfolgt durch das entsprechende Wählen des zweiten Schwellenwertes.
Bevorzugt ist der zweite Schwellenwert größer als der erste Schwellenwert. Die führt u. a. auch dazu, dass vergleichsweise große Phasensprünge beibehalten werden, da diese bei einer entsprechenden Klassifizierung der Bewegung des Objektes nicht entfernt werden.
Auch ist es vorteilhaft, wenn das Klassifizieren der Bewegungen des Objektes basierend auf einer aus der Bewegung des Objektes resultierenden Varianz in dem phasenkorrigierten Signal erfolgt. Es wird somit betrachtet, wie stark sich das phasenkorrigierte Signal bei einer statistischen Betrachtung in seinem zeitlichen Verlauf ändert. Die Varianz kann somit auch als eine Veränderlichkeit des phasenkorrigierten Signals betrachtet werden. So führen insbesondere unkorrelierte Bewegungen zu einer vergleichsweise hohen Varianz in dem phasenkorrigierten Signal, wie dies beispielsweise für eine Bewegung von Extremitäten der Fall ist. Im Vergleich dazu führen gleichmäßige Bewegungen, beispielsweise ein Atemvorgang, zu einer vergleichsweise geringen Varianz in dem phasenkorrigierten Signal. Somit wird ein erster Indikator gegeben, welcher eine Unterscheidung zwischen Bewegungen unterschiedlicher Art in der Umgebung des Radarsystems ermöglicht, beispielsweise eine Unterscheidung zwischen einer Atembewegung und einer Bewegung von Gliedmaßen.
Auch ist es vorteilhaft, wenn das Klassifizieren der Bewegungen des Objektes basierend auf einer aus dem Verlauf der Phase des maximalen Abtastwertes ermittelten Stärke einer Bewegung erfolgt. Dabei wird insbesondere die Amplitude einer Bewegung oder die Amplitudenänderung in dem Verlauf der Phase des maximalen Abtastwertes betrachtet. So ist eine Atembewegung eine Bewegung mit einer vergleichsweise geringen Amplitude und eine Bewegung einer Extremität eine Bewegung mit einer vergleichsweise großen Amplitude. Dies spielgelt sich auch in dem Verlauf der Phase des maximalen Abtastwertes wieder. Es wird somit ein zweiter Indikator geschaffen, durch welchen unterschiedliche Bewegungen erkannt werden können.
Weiter bevorzugt wird eine Bewegung als eine minimale Bewegung eingestuft, wenn die Varianz kleiner als ein erster Varianzschwellenwert ist und die ermittelte Stärke der Bewegung kleiner als ein erster Bewegungsschwellenwert ist, als eine geringe Bewegung einstuft wird, wenn die Varianz größer oder gleich als der erste Varianzschwellenwert ist, aber kleiner als ein zweiter Varianzschwellenwert ist und die ermittelte Stärke der Bewegung kleiner als der erste Bewegungsschwellenwert ist, oder wenn die Varianz kleiner als der erste Varianzschwellenwert ist und die ermittelte Stärke der Bewegung größer als der ersten Bewegungsschwellenwert ist und als eine starke Bewegung eingestuft wird, wenn die Varianz größer oder gleich als der zweite Varianzschwellenwert ist. Dabei ist der erste Varianzschwellenwert kleiner als der zweite Varianzschwellenwert. Es wird somit auf eine minimale Bewegung geschlossen, wenn nur Bewegungen mit geringer Amplitude ausgeführt werden, die nicht stark veränderlich sind. Es wird auf eine geringe Bewegung geschlossen, wenn die Bewegung in ihrer Amplitude zwar weiterhin kleiner ist als der erste Bewegungsschwellenwert, die Varianz der Bewegung jedoch größer als der erste Varianzschwellenwert ist. Es werden somit unregelmäßige Bewegungen mit einer vergleichsweise größeren Varianz und geringer Amplitude als geringe Bewegungen einstuft. Auch wird eine geringe Bewegung ermittelt, wenn die Veränderlichkeit und somit die Varianz kleiner als der erste Varianzschwellenwert bleibt aber die ermittelte Stärke der Bewegung über den ersten Bewegungsschwellenwert ansteigt. Es werden somit auch solche Bewegungen als geringe Bewegungen eingestuft, die zwar kaum veränderlich sind, aber eine vergleichsweise große Amplitude aufweisen. Zudem werden solche Bewegungen als starke Bewegungen einstuft, wenn die Varianz der Bewegung größer oder gleich einem zweiten Varianzschwellenwert ist. Es werden somit starke Veränderlichkeiten in einer Bewegung dazu genutzt, um auf eine starke Bewegung zu schließen. Die minimale Bewegung deutet insbesondere an, dass keine relevante Bewegung im Umfeld des Radarsystems vorliegt. Die geringe Bewegung deutet an, dass eine Bewegung vorliegt, die auf eine Atembewegung, welche von dem Radarsystem erfasst wurde, schließen lässt. Die starke Bewegung lässt darauf schließen, dass Gliedmaßen im Bereich des Radarsystems bewegt wurden und dies von dem Radarsystem erfasst wurde. Es wird somit ermöglicht, dass gerade geringe Bewegungen als solche erkannt werden können und entsprechend weiter analysiert werden können.
Bevorzugt erfolgt dabei bei dem Ausführen der Vorverarbeitung des erfassten Echosignals eine Filterung der Impulsantworten, welche abhängig von der klassifizierten Intensität der Bewegung ausgeführt wird. So wird beispielsweise keine zusätzliche Filterung ausgeführt, wenn detektiert wurde, dass eine starke Bewegung vorliegt. Wird jedoch erkannt, dass eine minimale Bewegung oder eine geringe Bewegung vorliegt, so wird bevorzugt ein gleitender Mittelwertsfilter bei der Vorverarbeitung des erfassten Echosignals ausgeführt, um eine Weichzeichnung des empfangenen Echosignals zu erreichen. Hierbei wird insbesondere ein sogenannter Moving-Average-Filter aktiviert.
Weiter bevorzugt wird bei dem Detektieren der Bewegung basierend auf dem phasenkorrigierten Signal ein Vorliegen einer bestimmten vordefinierten Bewegung detektiert, wobei insbesondere ein Vorliegen einer Atemfrequenz oder einer bestimmten Körperbewegung ermittelt wird.
Bevorzugt wird bei dem Detektieren der Bewegung basierend auf dem phasenkorrigierten Signal eine Atemfrequenz ermittelt. Diese daher vorteilhaft, durch das erfindungsgemäße Verarbeiten erfassten Echosignale ein Ausgangssignal bereitgestellt wird, welches dahingehend bereinigt ist, dass keine ungewollten Phasensprünge vorliegen, die ein Detektieren einer Atemfrequenz verhindern könnten.
Kurzbeschreibung der Zeichnungen
Nachfolgend werden Ausführungsbeispiele der Erfindung unter Bezugnahme auf die begleitende Zeichnung im Detail beschrieben. In der Zeichnung ist:

1 ein Ablaufdiagramm eines Verfahrens zum Detektieren einer Bewegung durch ein Radarsystem,
2 eine schematische Darstellung einer Vorrichtung zum Ausführen einer Signalverarbeitung für das Detektieren der Bewegung durch ein Radarsystem,
3 ein Signalflussdiagramm, durch welches das Ausführen einer Vorverarbeitung eines erfassten Echosignals dargestellt ist,
4 ein Signalflussdiagramm, in welchem ein Ausführen einer Korrektur von Phasensprünge dargestellt ist, und
5 ein Signalflussdiagramm, in welchem ein Klassifizieren einer Bewegung eines Objektes dargestellt ist.

Ausführungsformen der Erfindung
1 zeigt ein Ablaufdiagramm für ein Verfahren 100 zum Detektieren einer Bewegung durch ein Radar-System. Das Verfahren 100 wird von der in 2 schematisch dargestellte Signalverarbeitungseinheit 1 einer Vorrichtung zum Ausführen einer Signalverarbeitung für das Detektieren der Bewegung durch das Radar-System ausgeführt.
In einem ersten Schritt 101 des Verfahrens erfolgt ein Erfassen 101 eines Echo-Signals des Radar-Systems in mehreren aufeinanderfolgenden Impulsantworten, wobei jede der Impulsantworten mehrere zeitdisktrete Abtastwerte umfasst.
Dies sei das Echo-Signal zunächst im Rahmen eines Eingangssignal-Modells beschrieben. Als Eingangskanal für das Verfahren 100 werden Abschätzungen einer Impulsantwort, auch als CIR bezeichnet, herangezogen. Diese werden hier als zeitdisktrete Abtastwerte bezeichnet und können durch die Funktion d(n, k) ∈ C² im komplexen Basisband bezeichnet werden. Dabei wird durch den Parameter n einer von mehreren Abtastwerten einer zugehörigen Impulsantwort identifiziert. Der Parameter n beschreibt dabei einen sogenannten Fast-Time-Index. Durch den Parameter k wird die jeweils zugehörige Impulsantwort aus einer Folge von erfassten Impulsantworten identifiziert. Der Parameter k beschreibt dabei einen sogenannten Slow-Time-Index. Einem Slow-Time-Index sind somit mehrere Fast-Time-Indizes zugehörig.
Das beispielhaft beschriebene Verfahren kann auf alle aufeinanderfolgenden Impulsantworten angewendet werden, welche wie folgt beschrieben werden können: $d (n, k) = ν (n, k) + c (n, k) *_{n} h (n)$
Dabei ist c(n, k) eine angenommene optimale Impulsantwort, h(n) ist ein bekanntes Ausgangssignal des Radar-Systems, v(n, k) ist ein Rauschen und *n beschreibt eine diskrete, nicht ziruläre, Faltung durch n.
Für einen gegebenen Slow-Time-index k₀, also für einen bestimmt Impulsantwort, ergibt sich die optimale Impulsantwort c(n, k) somit zu: $c (n, k_{0}) = \sum_{i = 1}^{N_{r e f}} A_{i} \cdot δ (n - n_{i}, k - k_{0})$
Dabei ist A_i ∈ C und die zweidimensionalen Kronecker-Delta δ(n, k) sind zeitdiskrete Impulse. Jeder Impuls i beschreibt dabei einen Echo-Pfad oder Reflexionspfad, der zu einem bestimmten Fast-Time-Index n_i zugehörig ist und mit dem entsprechenden Abtastwert erfasst wurde, wobei eine Anzahl von insgesammt N_ref Reflexionen beigetragen hat.
Für einen gegeben Slow-Time-Index k₀ kann somit ausgedrückt werden: $d (n, k_{0}) = v (n, k_{0}) + \sum_{i = 1}^{N_{r e f}} A_{i} \cdot h (n - n_{i}),$
Daraus wird ersichtlich, dass ein zeitdiskreter Abtastwert d(n, k₀) durch Replika des Ausgangssignals h(n) erzeugt werden kann, welches bekannt ist.
Neben dem Abtastwert d(n, k) ∈ C² und dem Ausgangssignal h(n) wird von dem Verfahren bevorzugt eine Aufzeichnung statischer Umgebungseigenschaften b(n) ∈ C des Umfelds des Radar-Systems benötigt, welche den Übertragungskanal des Radar-Systems ohne darin befindliche Objekte beschreibt. Dies wird für eine Entstörung benötigt.
In einem zweiten Schritt 102 erfolgt ein Ausführen einer Vorverarbeitung des erfassten Echo-Signals, wobei für jede der Impulsantworten ein maximaler Abtastwert aus den zeitdisktreten Abtastwerte ermittelt wird und eine Phase des jeweiligen maximalen Abtastwertes ermittelt wird. Dieser zweite Schritt ist mit weiteren Details auch in 3 dargestellt.
Dabei werden zunächst über einen ersten Eingangskanal 10 die Umgebungseigenschaften b(n) ∈ C des Umfelds des Radar-Systems bereitgestellt. Diese werden für alle Abtastwerte einer Impulsantwort bereitgestellt. Zudem werden über einen zweiten Eingangskanal 11 die zeitdiskreten Abtastwerte einer Impulsantwort bereitgestellt. Das System ist dazu eingerichtet, mehrere aufeinanderfolgende Impulsantworten seriell zu verarbeiten.
Die Abtastwerte d(n, k) einer Impulsantwort werden verarbeitet, um eine Funktion c^(n, k) zu generieren, welche eine Annährung der Abtastwerte für eine unbekannten optimalen Impulsantwort beschreibt. Diese Funktion c^(n, k) beschreibt vorerarbeitete Abtastwerte. Um dies zu erreichen werden den Umgebungseigenschaften b(n) von den zugehörigen Abtastwerte d(n, k) subtrahiert, um Störungen zu reduzieren. Das bekannte Ausgangssignal wird aus dem Ergebnis entfaltet, was durch den Entfaltungsschritt 12 in 3 dargestellt ist.
Die Funktion für dieses Entfalten ist für zwei Sequenzen x(n) und y(n) wie folgt definiert: $z (n) = x (n) *_{n} y (n)$
Es sei nun die Funktion deconv_n (·, ·) die inverse Operation zu einer Faltung, sodass gilt: $x (n) = {deconv}_{n} (z (n), y (n))$
Unter Verwendung einer zeitdiskreten Fourier Transformation DTFT_n(.) und der zugehörigen Inversen DTFT_n ^-1(.) für n kann das Entfalten wie Folgt ausgedrückt werden: $x (n) = {DTFT}_{n}^{- 1} (\frac{{DTFT}_{n} (z (n))}{{DTFT}_{n} (y (n))})$
Es ergibt sich jedoch das Problem, dass 1/ DTFT_n ^-1(y(n)) nicht immer exisitiert. Zudem kann die unbekannte Rauschkomponente v(n, k) ein Entfalten verhindern. Daher ist es vorteilhaft, wenn eine numerisch Annäherung gebildet wird, was beispielsweise basierend auf dem exisitierenden CLEAN algorithmus erfolgen kann.
Auf diese Weise kann durch $\hat{c} (n, k) = {deconv}_{n} (d (n, k) - b (n), h (n))$
die folgende Annäherung erreicht werden: $\hat{c} (n, k) \approx c (n, k) .$
Im weiteren Verlauf der Signalverarbeitung soll eine Objektspezifische Signalverarbeitung erfolgen. Dazu wird ein Abtastwert identifiziert, welcher einem Objekt in der Umgebung des Radar-Systems zugehörig ist, durch welches das Echo-Signal reflektiert wurde. Dies erfolgt in einem ersten Signalverarbeitungsprozess 14.
Dabei wird der Effekt genutzt, dass für jede der Impulsantworten und somit für jeden Slow-Time-Index k₀ die angenäherten Abtastwerte c^(n, k) einen Peak aufweisen. Dieser Peak ist dabei einem Fast Time Index n_θ und somit einem Abtastwert zugehörig, welcher das Objekt in der Umgebung des Radar-Systems repräsentiert.
Dieser Abtastwert und somit dieser Fast Time Index ne wird gesucht, indem ein Intervall jeder Impulsantwort auf ein Maximum hin untersucht wird. Bevorzugt werden dabei nicht alle Abtastwerte und somit nicht alle Fast Time Indizes berücksichtigt sondern lediglich ein Suchintervall [n_min, n_max] jeder Impulsantwort auf ein Maximum hin untersucht.
Diese Suche nach dem Maximum kann wie folgt beschrieben werden: $n_{0} = \underset{n \in [n_{m i n}, n_{m a x}]}{argmax} | \hat{c} (n, k_{0}) |$
Das Beschränken der Suche auf das Suchintervall [n_min, n_max] dient zwei Zwecken.
Zum einen können die vorverarbeiteten Abtastwerte c^(n, k₀) einer Impulsantwort ungewollte Peaks aufweisen, wenn das Radar-System eine einzelne Hardware-Schnittstelle für ein Aussenden des Radar-Signals und Empfangen des Echo-Signals nutzt. Dieser Peak liegt dabei im Bereich der Fast-Time-Indizes n_ζ < n_θ, da das ausgesendete Radar-Signal vor einer Reflexion direkt als Echo-Signal empfangen wird. Falls solche Hardware genutzt wird, so sollte dieser Peak verworfen werden, in dem die Auswahl von n_min zu n_θ > n_min > n_ζ erfolgt, da dieser ungewollte Peak eine größere Amplitude als der durch das Objekt verursachte Peak aufweisen kann.
Zum anderen verhindert das Beschränken des Suchintervalls auf n ≤ n_max, dass Objekte mit sehr großem Abstand zu dem Radar-System, welche nicht von Interesse sind, Einfluss auf ein Erfassen eines Objektes in der Umgebung des Radar-Systems nehmen, dessen Bewegung detektiert bzw. analysiert werden soll.
Der dem Objekt in der Umgebung des Radar-Systems zugehörige Abtastwert weist den Fast-Time-Index ne(k) auf und wird für jede Impulsantwort und somit für jeden Fast-Time-Index k bestimmt.
Optional wird der ermittelte maximale Abtastwert in einem zweiten Signalverarbeitungsprozess 15 einer gleitenden Mittelwertsfilterung („Moving Average Filter“) unterzogen.
Bevorzugt ist das hier beschrieben Verfahren ein gepuffertes Verfahren. Dabei wird eine Anzahl von Abtastwerten d(n, k) gepuffert und nach mit der Slow-Time k ∈ [k1, k2] verarbeitet.
Es wird eine Filterung für eine Zielposition geschaffen, an welcher das Objekt sich befindet. Damit werden inkorrekte Sprünge im Signalverlauf unterbunden. Es wird die gleitenden Mittelwertsfilterung für den maximalen Abtastwert ne(k) ausgeführt.
Damit ergibt sich: $φ_{0} (k) = arg (\hat{c} (n_{0} (k) *_{k} g_{n} (k), k))$
Dabei beschreibt ∗k die zeitdiskrete Faltung um k. Die Impulsantwort g_n(k) sei ein Gaussches Fenster. Dieses nicht kausale Filtern wird für jede gepufferte Einheit separat ausgeführt, um keine Signalverzögerung zu verursachen.
Das durch das Verfahren angestrebte Detektieren einer Bewegung erfolgt basierend auf einem Verlauf der Phase des maximalen Abtastwerts, wobei hierzu die Phase der vorverarbeiteten Abtastwerte analysiert wird. Dies erfolgt durch einen dritten Signalverarbeitungsprozess 16 und einen vierten Signalverarbeitungsprozess 17. Dabei wird insbesondere die Phase des vorverarbeiteten maximalen Abtastwertes c^(n_θ(k), k) analysiert, welche sich für den Fast-Time-Index ne ergibt und das Objekt in der Umgebung des Radar-Systems für jeden Slow-Time-Index k beschreibt. Dazu werden in dem dritten Signalverarbeitungsprozess 16 die vorverarbeiteten maximalen Abtastwerte ne(k) selektiert und für die weitere Signalverarbeitung bereitgestellt.
Es ergibt sich somit der folgende Verlauf der Phase des maximalen Abtastwerts über aufeinanderfolgende Impulsantworten hinweg zu: $φ_{θ} (k) = arg (\hat{c} (n_{θ} (k), k))$
Dabei ist arg(·) die Phase der Komplexen Zahl, durch welche der vorverarbeitete maximale Abtastwert beschrieben ist.
Bei einer Betrachtung der in 3 dargestellten Signalverarbeitung als ganzes wird somit zunächst für jede Impulsantwort eine Vorverarbeitung der zugehörigen Abtastwerte ausgeführt, um nicht Objekt-bezogene Kanaleigenschaften aus der Impulsantwort zu entfernen. Die Impulsantwort wird dann basierend auf den über das Ausgangssignal bekannten Eigenschaften modelliert, um die vorverarbeiteten Abtastwerte der jeweiligen Impulsantwort zu generieren. Optional erfolgt eine zusätzliche Filterung durch eine Filtereinheit 13, welche jedoch erst im Folgenden näher beschrieben wird. Dann wird ein vorverarbeiteter maximaler Abtastwert aus einem vordefinierten Intervall der jeweiligen Impulsantwort ausgewählt, da davon ausgegangen werden kann, dass dieser ein Objekt von Interesse in der Umgebung des Radar-Systems beschreibt und dessen Phase Informationen hinsichtlich dieses Objektes beschreibt. Für diesen vorverarbeiteter maximaler Abtastwert wird eine zugehörige Phase ermittelt, die sich aus dem komplexen Wert des vorverarbeiteten maximalen Abtastwerts ergibt. Durch das ermitteln dieser Phase für aufeinanderfolgende Impulsantworten ergibt sich der Verlauf der Phase des maximalen Abtastwerts über aufeinanderfolgende Impulsantworten hinweg.
Durch die Tatsache, dass das Objekt sich jedoch derart bewegen kann, dass dieses in unterschiedlichen Impulsantworten einem unterschiedlichen Fast-Time-Index zugehörig ist, also n_θ (k₁) ≠ n_θ (k₂) ist, und aufgrund der Eigenschaften der von der Hardware für die Signalverarbeitung bereitgestellten Signale, kann es jedoch dazu kommen, dass der Verlauf der Phase <pe (k) des maximalen Abtastwerts nicht kontinuierlich ist. Daher ist im weiteren Verlauf des Verfahrens eine entsprechende Phasenkorrektur vorgesehen.
In einem dritten Schritt 103 erfolgt ein Ausführen 103 einer Korrektur von Phasensprüngen in einem Verlauf der Phase <pe (k) des maximalen Abtastwerts über aufeinanderfolgende Impulsantworten hinweg, um ein phasenkorrigiertes Signal zu erzeugen. Dieser dritte Schritt ist mit weiteren Details auch in 4 dargestellt.
Die Korrektur von Phasensprüngen ist insbesondere ein Unterdrücken von Diskontinuitäten in dem Verlauf der Phase <pe (k) des maximalen Abtastwerts. Dabei wird aus dem Verlauf der Phase des maximalen Abtastwerts ein kontinuierliches Bewegungssignal m(k) erzeugt, welches ein phasenkorrigiertes Signal ist.
Dabei erfolgen bevorzugt zwei aufeinanderfolgende Prozesse zum Unterdrücken von Phasensprüngen und somit zum Unterdrücken von Diskontinuitäten in dem Verlauf der Phase <pe (k) des maximalen Abtastwerts.
Ein erster Prozess der aufeinanderfolgenden Prozesse zum Unterdrücken von Phasensprüngen umfasst ein Unterdrücken von Phasensprüngen, welche einen ersten Schwellenwert α_m überschreiten.
So ergeben sich Phasensprüngen unter anderem dadurch, dass ein reflektierendes Objekt im Umfeld des Radar-Systems über die Zeit hinweg bewegt wird und daher über einen Verlauf des Slow-Time-Index zu einem Peak an unterschiedlichen Abtastwerten aufeinanderfolgender Impulsantworten führt. Das bedeutet, dass Phasensprünge unterdrückt werden müssen, die aufgrund der Bewegung eines Objektes dazu führen, dass der maximale Abtastwert in aufeinanderfolgenden Impulsantworten verschoben wurde, also wenn für die Slow-Time_indizes k₁ und k₂ gilt: n_θ (k₁) ≠ n_θ (k₂).
Ein zweiter Prozess der aufeinanderfolgenden Prozesse zum Unterdrücken von Phasensprüngen umfasst ein Unterdrücken von Phasensprüngen, welche einen zweiten Schwellenwert überschreiten, welcher selektiv gewählt wird.
So ergeben sich Phasensprüngen auch aus anderen als den zuvor genannten Gründen, beispielsweise aus Verarbeitungs-Artefakten der Hardware des Radar-Systems.
Die Korrektur von Phasensprüngen in dem Verlauf der Phase φ_θ (k) des maximalen Abtastwerts erfolgt sowohl in dem ersten Prozess zum Unterdrücken von Phasensprüngen als auch in dem zweiten Prozess zum Unterdrücken von Phasensprüngen durch ein Unterdrücken von solchen Phasensprüngen, welche größer als ein vordefinierter Schwellenwert Δ_m sind.
Durch den ersten Prozess zum Unterdrücken von Phasensprüngen wird der erste Schwellenwert zu α_m gesetzt. Durch den zweiten Prozess wird der zweite Schwellenwert wahlweise zu β_m, γ_m oder δ_m gesetzt, wobei α_m < β_m < γ_m < δ_m.
Im Folgenden wird zunächst der erste Prozess zum Unterdrücken von Phasensprüngen beschrieben. In diesem erfolgt dann, wenn ne (k) ≠ ne (k-1) gilt, dass der erste Schwellenwert zu α_m gesetzt wird und das Unterdrücken von Phasensprüngen in dem Verlauf der Phase φ₀ (k) des maximalen Abtastwerts erfolgt, wobei im Ergebnis das zwischenkorrigierte Signal φ_θ' (k) erzeugt wird.
Es wird in einem Prüfschritt 20 zunächst überprüft, ob der maximale Abtastwert n_θ (k) in aufeinanderfolgenden Impulsantworten verschoben wurde. Ein maximaler Abtastwert wird dann als verschoben betrachtet, wenn dieser in aufeinanderfolgenden Impulsantworten, also für eine Impulsantwort mit dem Slow-Time-Index k und eine Impulsantwort mit dem Slow-Time-Index k-1, einen unterschiedlichen Fast-Time-Index n aufweist, also wenn n_θ (k) ≠ n_θ (k-1) ist. In der hier beschriebenen Ausführungsform wird der vorverarbeitete maximale Abtastwert betrachtet. Hinsichtlich der Korrektur von Phasensprüngen kann die zugehörige Vorverarbeitung jedoch also optional betrachtet werden.
In einem ersten Phasenkorrekturschritt 21 erfolgt das Unterdrücken von Phasensprüngen. Wurde erkannt, dass der maximale Abtastwert verschoben wurde, so erfolgt in Reaktion darauf ein Unterdrücken von Phasensprüngen, welche einen ersten Schwellenwert α_m überschreiten. Dies gilt dann, wenn n_θ (k) ≠ n_θ (k-1). Wurde erkannt, dass der maximale Abtastwert nicht verschoben wurde, so erfolgt in Reaktion darauf kein Unterdrücken von Phasensprüngen. Dies gilt dann, wenn n_θ (k) = n_θ (k-1).
Im Folgenden wird der zuvor genannte zweite Prozess zum Unterdrücken von Phasensprüngen weiter beschrieben. Dieser basiert auf einer Klassifizerung der Bewegung des Objektes, welches dem maximale Abtastwert bzw. dem korrigierten maximale Abtastwert zugehörig ist. Die Klassifizerung der Bewegung des Objektes wird in einem Klassifizierungsprozess 22 basierend auf dem zwischenkorrigierten Signal φ_θ' (k) erzeugt.
Dabei wird eine vorliegende Bewegung eine bestimmte Klasse eingestuft. Bei dem Ausführen des zweiten Prozesses zum Unterdrücken von Phasensprüngen wird der zweite Schwellenwert für ein Unterdrücken von Phasensprüngen basierend auf der klassifizierten Bewegung ausgewählt. So erfolgt beispielsweise eine Klassifizierung der vorliegenden Bewegung in eine der Klassen „Gering“ , „Mittel“ und „Stark“. Dabei ist die Klasse „Gering“ in 4 als Option A dargestellt, die Klasse „Mittel“ in 4 als Option B dargestellt, und die Klasse „Stark“ in 4 als Option C dargestellt. Abhängig davon, in welche dieser Klassen die Bewegung des Objektes eingestuft wurde wird der zweite Schwellenwert gewählt. Der Klassifizierungswert gibt somit für jede Impulsantwort k eine Klassifizierung in eine der zuvor genannten Klassen aus.
In eine, Einstellprozess 24 wird basierend darauf ein zugehöriger Wert für den Schwellenwert gewählt, wobei der Schwellenwert beispielsweise zu dem Wert β_m gewählt wird, wenn die Klassifizierung „Gering“ vorliegt, zu dem Wert γ_m gewählt wird, wenn die Klassifizierung „Mittel“ vorliegt, und zu dem Wert δ_m gewählt wird, wenn die Klassifizierung „Stark“ vorliegt.
In einem zweiten Phasenkorrekturschritt 23 erfolgt das Unterdrücken von Phasensprüngen in dem zwischenkorrigierten Signal φ_θ' (k), wobei ein Unterdrücken von solchen Phasensprüngen erfolgt, welche den zweiten Schwellenwert überschreiten, welcher von dem Einstellprozess 24 eingestellt wurde. Als Ergebnis des zweiten Phasenkorrekturschritts 23 wird das phasenkorrigierte Signal m(k) ausgegeben.
Die Klassifizierung der Bewegung des Objektes durch den Klassifizierungsprozess 22 ist in 5 dargestellt. Der Klassifizierungsprozess 22 ist dabei beispielhaft für eine Bewegungsklassifizierung in einem Fahrzeuginnenraum gestaltet. Dabei wird eine vorliegende Bewegung in die zuvor genannten Klassen „Gering“, „Mittel“ und „Stark“ ausgeführt.
Das Klassifizieren der Bewegung des Objektes erfolgt dabei basierend auf einer aus der Bewegung des Objektes resultierenden Varianz in dem phasenkorrigierten Signal und basierend auf einer aus dem Verlauf der Phase des maximalen Abtastwerts ermittelten Stärke der Bewegung des Objektes. Es wird somit mit der Varianz betrachtet, wie stark die Bewegung des Objektes sich über ihren zeitlichen Verlauf ändert, insbesondere, wie korreliert die Bewegung ist. Zudem wird betrachtet, wie stark die Bewegung ist, also wie groß eine Amplitude der Bewegung ist.
Die aus der Bewegung des Objektes resultierenden Varianz wird dabei in einem ersten Berechnungsschritt 31 zu V₁₂ = var(φ_θ' (k)) berechnet. Die Stärke der Bewegung des Objektes wird in einem zweiten Berechnungsschritt 32 zu Δ₁₂ = |φ_θ' (k₂) - (φ_θ)' (k₁)| berechnet. Die Stärke der Bewegung ergibt sich somit auch aus dem Grad der Phasenänderung des Abtastwertes zwischen zwei Impulsantworten.
Mittels der Vergleichsschritte 33, 34 und 35 wird nun die folgende Klassifizierung ausgeführt: Die vorliegende Bewegung wird als eine minimale Bewegung eingestuft in die Klasse „Gering“ eingestuft, wenn die Varianz kleiner als ein erster Varianz-Schwellenwert A_m ist und die ermittelte Stärke der Bewegung kleiner als ein erster Bewegungs-Schwellenwert C_m ist. Die vorliegende Bewegung wird als eine geringe Bewegung der Klasse „Gering“ eingestuft, wenn die Varianz größer oder gleich als der erste Varianz-Schwellenwert A_m ist aber kleiner als ein zweiter Varianz-Schwellenwert B_m ist und die ermittelte Stärke der Bewegung kleiner als der erste Bewegungs-Schwellenwert C_m ist. Die selbe Einstufung in die Klasse „Gering“ erfolgt auch dann, wenn die Varianz kleiner als der erste Varianz-Schwellenwert A_m ist und die ermittelte Stärke der Bewegung größer als der erste Bewegungs-Schwellenwert C_m ist. Die vorliegende Bewegung wird als eine starke Bewegung der Klasse „Stark“ eingestuft, wenn die Varianz größer oder gleich als der zweite Varianz-Schwellenwert B_m ist.
Die Klassen sind somit wie folgt definiert:

A - Gering: V₁₂ < A_m und Δ₁₂ < Cm,
B - Mittel: A_m ≤ V₁₂ < B_m oder V₁₂ < A_m und Δ₁₂ > C_m,
C - Stark: V₁₂ ≥ B_m.

Die Klasse „Stark“ beschreibt dabei starke Bewegungen, wie beispielsweise eine Bewegung von Gliedmaßen. Die Klasse „Mittel“ beschreibt dabei mittlere Bewegungen, wie beispielsweise eine Atembewegung eines Brustkorbes. Die Klasse „Gering“ beschreibt dabei solche Zustände, bei der das Objekt vorhanden ist, aber nicht oder minimal bewegt wird. Die Klassifizierung wird für einzelne Puffer Segmente ausgeführt.
Bevorzugt wird zudem eine Bewegungsabhängige Filterung durch die Filtereinheit 13 ausgeführt. Dabei wird ebenfalls auf die Klassifizierung der vorliegenden Bewegung zurückgegriffen.
So wird durch die Filtereinheit 13 eine gleitende Mittelwertsfilterung auf die angenäherten Abtastwerte c^(n, k) für den Slow-Time-Index k angewendet, wenn die Klassifizierung zu dem Ergebnis „Gering“ oder „Mittel“ führt. Wenn die Klassifizierung zu dem Ergebnis „Stark“ führt wird keine gleitende Mittelwertsfilterung durch die Filtereinheit 13 ausgeführt.
Damit wird bei dem Ausführen der Vorverarbeitung des erfassten Echo-Signals eine Filterung der Impulsantworten ausgeführt, welche abhängig von der klassifizierten Intensität der Bewegung ausgeführt wird.
Die gleitende Mittelwertsfilterung führt dazu, dass die angenäherten Abtastwerte c^(n, k) wie folgt beschrieben werden können: $\hat{c} (n, k) = ({deconv}_{n} (d (n, k) - b (n), h (n))) *_{k} g_{c} (k)$
Dabei beschreibt ∗k die zeitdiskrete Faltung über k. Die Impulsantwort g_n(k) sei ein Gaussches Fenster. Dieses nicht kausale Filtern wird für jede gepufferte Einheit separat ausgeführt, um keine Signalverzögerung zu verursachen.
In einem vierten Schritt 104 erfolgt ein Detektieren 104 einer Bewegung basierend auf dem phasenkorrigierten Signal.
Es wird dabei bei dem Detektieren der Bewegung basierend auf dem phasenkorrigierten Signal ein Vorliegen einer bestimmten vordefinierten Bewegung detektiert. In einem ersten Beispiel sei die vordefinierte Bewegung eine Atembewegung und es wird ein Vorliegen einer Atemfrequenz geprüft.
Um eine Atmung für ein Erkennen von Vitalzeichen zu detektieren wird das phasenkorrigierten Signal m(k) einem anti-aliasing unterzogen und heruntergesampelt, um m(k₀) widerzugeben. Eine spektrale Leistungsdichte (PSD - power spectral density) von m(k₀) wird mittels eines geeigneten Verfahrens ermittelt, beispielsweise durch die Welch'sche PSD Abschätzung (Welch PSD estimation method). Eine Detektion von Peaks in dem resultierenden Spektrum wird ausgeführt und auf Aktivitäten im 0.5 Hz analysiert, da die 0.5 Hz einer typischen Atemfrequenz entsprechen.
Es wird somit das phasenkorrigierten Signal auf Frequentzanzeile in einem vordefinierten Frequenzbereich untersucht und bei Vorliegen solcher Frequenzanteile auf eine vorliegende Atmung und somit auf ein Lebenszeichen geschlossen.
Das Verfahren kann in unterschiedlicher Weise angewendet werden. So kann das Verfahren für Knoten-Gebundene Lokalisierungssysteme in oder an einem Fahrzeug angewendet werden. In allen Ausführungsformen kann eine Teilmenge der Knoten des Lokalisierungssystems die Funktionalität des Verfahrens 100 umfassen, oder die Funktionalität kann durch zusätzliche spezielle Knoten bereitgestellt werden, die nur die Funktionalität des Verfahrens 100 implementieren, aber ansonsten in das knotenbasierte System integriert sind, um seine bestehende Kommunikations- und Signalverarbeitungsinfrastruktur zu nutzen.
Bevorzugt wird das erfindungsgemäße Detektieren einer Bewegung für eine Erkennung der Anwesenheit von Kindern genutzt. So wird beispielsweise die Anwesenheit eines Säuglings detektiert, der in einem Fahrzeug zurückgelassen wurde. In dieser Ausführungsform kann ein Knoten, der die Funktionalität der Erfindung implementiert, hinter der inneren Dachabdeckung des Fahrzeugs oder in der Kopfstütze eines anderen Sitzes platziert sein und eine Antenne verwenden, deren Muster grob auf einen Sitz (oder eine Gruppe von Sitzen) gerichtet ist, wo ein Kind in einem Sicherheitssitz sitzen kann. Um zu verhindern, dass ein Kind im Fahrzeug zurückgelassen wird, kann ein System verwendet werden, das die zuvor beschriebene Atemerkennung nutzt, um eine solche Situation zu erkennen. Eine Warnung kann ausgegeben werden, wenn alle anderen Personen das Fahrzeug verlassen haben.
Weiter bevorzugt wird das erfindungsgemäße Detektieren einer Bewegung für eine Implementierung eines Kicksensors genutzt. Das erfindungsgemäße Detektieren einer Bewegung kann derart implementiert sein, dass die Erkennung von Trittbewegungen unterhalb oder in der Nähe der hinteren Stoßstange des Fahrzeugs zum Zwecke der Aktivierung einer motorisierten Öffnungs- und Schließaktion des Kofferraums angeordnet ist. In dieser Ausführungsform kann ein Knoten, der die Funktionalität der Erfindung implementiert, im Heck des Fahrzeugs platziert werden. Die Ausführungsform kann den Betrieb in Verbindung mit dem bestehenden Lokalisierungssystem umfassen, wobei das Lokalisierungssystem zuerst die Nähe eines Benutzers in der Nähe des Fahrzeughecks bestimmt, auf das die Funktionalität der Erfindung aufgerufen wird, um Trittbewegungen zu erkennen.
Weiter bevorzugt wird das erfindungsgemäße Detektieren einer Bewegung für eine Implementierung einer Bewegungserkennung genutzt. Das erfindungsgemäße Detektieren einer Bewegung kann auch verwendet werden, um Bewegungen oder Gesten von Fahrzeuginsassen in der Kabine zu erkennen. Diese Erkennung kann als Steuerschnittstelle für Fahrzeugfunktionen verwendet werden. In dieser Ausführungsform kann ein Knoten, der die Funktionalität der Erfindung implementiert, innerhalb des Armaturenbretts, innerhalb der Türen oder hinter anderen Oberflächen platziert werden, vor denen die zu erkennenden Bewegungen ausgeführt werden können.
Neben der obigen schriftlichen Offenbarung wird explizit auf die Offenbarung der 1 bis 4 verwiesen.

Claims

Verfahren (100) zum Detektieren einer Bewegung durch ein Radar-System, umfassend: - Erfassen (101) eines Echo-Signals des Radar-Systems in mehreren aufeinanderfolgenden Impulsantworten, wobei jede der Impulsantworten mehrere zeitdisktrete Abtastwerte umfasst; - Ausführen (102) einer Vorverarbeitung des erfassten Echo-Signals, wobei für jede der Impulsantworten ein maximaler Abtastwert aus den zeitdisktreten Abtastwerte ermittelt wird und eine Phase des jeweiligen maximalen Abtastwertes ermittelt wird; - Ausführen (103) einer Korrektur von Phasensprüngen in einem Verlauf der Phase des maximalen Abtastwerts über aufeinanderfolgende Impulsantworten hinweg, um ein phasenkorrigiertes Signal zu erzeugen; und - Detektieren (104) einer Bewegung basierend auf dem phasenkorrigierten Signal.
Verfahren gemäß Anspruch 1, wobei bei dem Ausführen (103) der Korrektur von Phasensprüngen detektiert wird, ob der maximale Abtastwert in aufeinanderfolgenden Impulsantworten verschoben wurde, wobei in Reaktion darauf, dass der maximale Abtastwert verschoben wurde, ein Unterdrücken von Phasensprüngen erfolgt, welche einen ersten Schwellenwert überschreiten.
Verfahren gemäß einem der voranstehenden Ansprüche, wobei bei dem Ausführen (103) der Korrektur von Phasensprüngen eine Bewegung eines Objektes klassifiziert wird, durch welches der maximale Abtastwert verursacht wird, und ein zweiter Schwellenwert für ein Unterdrücken von Phasensprüngen basierend auf der klassifizierten Bewegung ausgewählt wird, und ein Unterdrücken von Phasensprüngen erfolgt, welche den gewählten zweiten Schwellenwert überschreiten.
Verfahren gemäß den Ansprüchen 2 und 3, wobei der zweite Schwellenwert größer ist als der erste Schwellenwert.
Verfahren gemäß einem der Ansprüche 3 und 4, wobei das Klassifizieren der Bewegung des Objektes, basierend auf einer aus der Bewegung des Objektes resultierenden Varianz in dem phasenkorrigierten Signal erfolgt.
Verfahren gemäß einem der Ansprüche 3, 4 und 5, wobei das Klassifizieren der Bewegung des Objektes basierend auf einer aus dem Verlauf der Phase des maximalen Abtastwerts ermittelten Stärke der Bewegung des Objektes erfolgt.
Verfahren gemäß den Ansprüchen 5 und 6, wobei eine Bewegung als eine minimale Bewegung eingestuft wird, wenn die Varianz kleiner als ein erster Varianz-Schwellenwert (A_m) ist und die ermittelte Stärke der Bewegung kleiner als ein erster Bewegungs-Schwellenwert (C_m) ist, als eine geringe Bewegung eingestuft wird, wenn die Varianz größer oder gleich als der erste Varianz-Schwellenwert (A_m) ist aber kleiner als ein zweiter Varianz-Schwellenwert (B_m) ist und die ermittelte Stärke der Bewegung kleiner als der erste Bewegungs-Schwellenwert (C_m) ist, oder wenn die Varianz kleiner als der erste Varianz-Schwellenwert (A_m) ist und die ermittelte Stärke der Bewegung größer als der erste Bewegungs-Schwellenwert (C_m) ist, und als eine starke Bewegung eingestuft wird, wenn die Varianz größer oder gleich als der zweite Varianz-Schwellenwert (B_m) ist.
Verfahren gemäß Anspruch einem der voranstehenden Ansprüche 3 bis 7, wobei bei dem Ausführen der Vorverarbeitung des erfassten Echo-Signals eine Filterung der Impulsantworten erfolgt, welche abhängig von der klassifizierten Intensität der Bewegung ausgeführt wird.
Verfahren gemäß Anspruch einem der voranstehenden Ansprüche, wobei bei dem Detektieren der Bewegung basierend auf dem phasenkorrigierten Signal ein Vorliegen einer bestimmten vordefinierten Bewegung detektiert wird, insbesondere ein Vorliegen einer Atemfrequenz oder einer bestimmten Körperbewegung ermittelt wird.
Vorrichtung zum Ausführen einer Signalverarbeitung für ein Detektieren einer Bewegung durch ein Radar-System, umfassend eine Signalverarbeitungseinheit (1), welche dazu eingerichtet ist, die folgenden Schritte auszuführen: - Erfassen (101) eines Echo-Signals des Radar-Systems in mehreren aufeinanderfolgenden Impulsantworten, wobei jede der Impulsantworten mehrere zeitdisktrete Abtastwerte umfasst; - Ausführen (102) einer Vorverarbeitung des erfassten Echo-Signals, wobei für jede der Impulsantworten ein maximaler Abtastwert aus den zeitdisktreten Abtastwerte ermittelt wird und eine Phase des jeweiligen maximalen Abtastwertes ermittelt wird; - Ausführen (103) einer Korrektur von Phasensprüngen in einem Verlauf der Phase des maximalen Abtastwerts über aufeinanderfolgende Impulsantworten hinweg, um ein phasenkorrigiertes Signal zu erzeugen; und - Detektieren (104) einer Bewegung basierend auf dem phasenkorrigierten Signal.