EP3619549A1 - Radarsystem mit überwachung der frequenzlage einer folge von gleichartigen sendesignalen - Google Patents

Radarsystem mit überwachung der frequenzlage einer folge von gleichartigen sendesignalen

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EP3619549A1
EP3619549A1 EP18721274.1A EP18721274A EP3619549A1 EP 3619549 A1 EP3619549 A1 EP 3619549A1 EP 18721274 A EP18721274 A EP 18721274A EP 3619549 A1 EP3619549 A1 EP 3619549A1
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EP
European Patent Office
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frequency
transmission signals
signals
phase
transmission
Prior art date
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Pending
Application number
EP18721274.1A
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English (en)
French (fr)
Inventor
Markus Wintermantel
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Continental Autonomous Mobility Germany GmbH
Original Assignee
Conti Temic Microelectronic GmbH
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Filing date
Publication date
Application filed by Conti Temic Microelectronic GmbH filed Critical Conti Temic Microelectronic GmbH
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Pending legal-status Critical Current

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    • G01S7/352—Receivers
    • G01S7/356—Receivers involving particularities of FFT processing

Definitions

  • the invention relates to a radar system for use in driver assistance systems in motor vehicles.
  • the radar system according to the invention has means and methods for analyzing and monitoring the frequency position over a series of similar transmission signals. If the course of the frequency deviation deviates too much from its desired course over the sequence of transmission signals, either corrective measures are used or the driver assistance system is partially or completely deactivated.
  • Motor vehicles are increasingly being equipped with driver assistance systems which detect the surroundings with the aid of sensor systems and derive automatic reactions of the vehicle from the traffic situation thus recognized and / or instruct the driver, in particular warn him. A distinction is made between comfort and safety functions.
  • FSRA Frell Speed Range Adaptive Cruise Control
  • Safety functions are now available in a variety of forms.
  • a group form functions to reduce the braking or stopping distance in emergency situations;
  • the spectrum of the corresponding driver assistance functions ranges from an automatic pre-fill of the brake to the reduction of the brake latency (Prefill), an improved brake assist (BAS +) up to the autonomous emergency braking.
  • Another group are lane change functions: they warn the driver or intervene in the steering if the driver wants to make a dangerous lane change, ie if a vehicle in the secondary lane is either in the blind spot (is called BSD - "Blind Spot Detection"). - called) or approaching quickly from behind (LCA - "Lane Change Assist"). In the foreseeable future, however, the driver will no longer be assisted, but the driver's task will increasingly be done autonomously by the vehicle itself, ie the driver will increasingly be replaced; one speaks of autonomous driving.
  • radar sensors are used, often also in fusion with sensors of other technology such as e.g. Camera sensors.
  • Radar sensors have the advantage that they can work reliably even in bad weather conditions and, in addition to the distance between objects, they can also directly measure their radial relative speed via the Doppler effect.
  • the transmission frequencies are 24GHz, 77GHz and 79GHz.
  • the radar image must correspond to reality, i. that the object sizes, in particular distance, relative speed and angle must be correct, that no objects are overlooked and that no so-called ghost objects, which in reality do not exist, may be reported.
  • the central element of radar sensors is the modulation of the transmission frequency in order to measure distance and relative speed.
  • the most common type of modulation is the frequency modulation, in particular a linear change of the frequency, often a series of similar linearly modulated transmission signals is used.
  • Due to an erroneous frequency position (ie center frequency, for example) of the individual transmission signals for example due to failure or malfunction of individual circuit components or fundamental frequency instability or frequency drift, the errors described above can occur, ie object sizes measured incorrectly, objects not detected and ghost objects.
  • the driver assistance function implemented with the radar system could have a faulty functioning; in an emergency brake assistant, e.g. An unauthorized emergency braking can be activated by ghost objects, which could lead to a rear-end collision of a subsequent vehicle with serious consequences to deaths.
  • the object of the invention is to propose arrangements and methods for analyzing the frequency position over a series of similar transmission signals for a radar system, which differ from the approach set out in DE 10 2016 214 808 and can be or are more advantageous due to technological boundary conditions and implementation-technical aspects ,
  • methods are to be proposed which can either work with large frequency divider factors or have no reinitialization of counters.
  • a method for a radar system for detecting the surroundings of a motor vehicle and realizing a function for driver assistance and / or for autonomous driving maneuvers comprises the steps of generating a frequency modulation by means of a controllable oscillator, generating a sequence of Ko (Ko> 1) in the transmission frequency modulated transmit signals, each same Setpoint frequency course possibly apart from a variation of the frequency position, so in particular a variation of the beginning and thus synonymous mean frequency, emitting of transmission signals by means of transmission, receiving reflected on objects transmission signals by receiving means, analyzing the frequency position of the transmission signals and evaluating the received signals, in particular for the detection of objects, by means of signal processing means, wherein over the Ko Sendesignale away resulting actual course of the frequency position, ie in particular the actual course of the initial, the center or the center frequency of the transmission signals, or its caused for example by frequency instability or frequency drift deviation from the desired course absolutely or relative, that is, except for an indeterminate constant component, is determined, wherein a discrete-time signal
  • the method for a radar system can further be configured as follows, for the analysis, a signal is used, which is compared to the transmission signal by frequency division by the factor T> 1 and / or reduced by mixing in the frequency, these resulting from the transmission signals low-frequency signals are optionally sampled after filtering, a complex value is determined from these sampled signals resulting from the transmitted signals, in each case one or more time segments per transmission signal, in particular by sampling values of the respective section being at least approximately the expected phase extension.
  • phase characteristic values which results from the local nominal frequency characteristic of the transmission signals.
  • Hilbert filtering and the accumulation of the phase-corrected sampled values over the respective time segment enable a scalar product to be realized between the sampled values and a preferably precalculated parameter vector.
  • the course of the frequency position can be determined absolutely or relatively, that is, down to an indeterminate constant component.
  • the pairs of phase characteristics are each formed from the same transmission signal, wherein preferably the one value from a time period in the front of the Transmitting signals and the second value is formed from a period of time in the rear region of the transmission signals.
  • the pairs of phase characteristics can each be formed from different transmission signals, for example from successive transmission signals, both values belonging to time segments of the same position over the transmission signals.
  • the frequency of the emitted transmission signals can be linearly modulated, the signals received by rejecting the transmission signals to objects by mixing with a signal whose frequency corresponds to the current transmission frequency or differs from it by a constant factor, are converted into the low-frequency range, the low-frequency received signals are sampled in an equidistant grid NA times, on these NA samples each a first spectral analysis is formed in particular in the form of a discrete Fourier transform, in particular a distance measurement of the objects and a separation for the simultaneous detection of several Objects to be realized, and at frequency support points of the first spectral analysis in each case a second spectral analysis is carried out in particular using the discrete Fourier transform, which is about all or a Unt amount of quantity which accumulates at the respective frequency support point during the Ko transmission signals in order to be able to realize in particular a relative velocity measurement of the objects and a separation for the simultaneous detection of several objects.
  • the expected spectrum of the second spectral analysis of a target at a distance r with the relative velocity zero can be determined from the determined actual frequency position over the Ko transmission signals, the resulting spectrum or its magnitude can be used directly for deriving a quality measure, and or deriving from the deviation of the spectrum from the expected at the desired frequency position spectrum of a target in the distance r with the relative speed zero a measure of goodness, wherein for both Spectral analysis the same window function is used and the resulting spectra for the comparison are based on an equal level.
  • the method for a radar system can be derived from a measure of merit, whether a detection by deviation of the actual frequency position on the Ko transmission signals away from the target frequency position could have originated from another detected object, and then possibly discarded completely this detection or as a potential mock detection be marked.
  • the difference between the desired and actual course of the frequency position, a regression can be performed and the parameters of the compensation function and / or the deviation, in particular the standard deviation between the actual course and compensation function can be used as a measure of quality.
  • a deviation from actual to nominal course of the frequency position can be corrected directly or after performing a regression by multiplication with a complex unit vector between first and second spectral analysis, wherein the phase of the complex unit vector proportional to this deviation and proportional to Frequency of the respective frequency support point of the first spectral analysis is.
  • the center frequency of the transmission signals or their deviation from the desired center frequency can be determined and used for the calculation of the relative speed and / or the angular position of objects.
  • a radar system is set up to carry out a method according to a preceding preferred embodiment.
  • Fig. 1 the exemplary embodiment of a radar system is shown.
  • 2 shows the frequency of the transmission and the reception signals, which consists of so-called frequency ramps, as well as the respectively used antenna combinations consisting of transmitting and receiving antennas.
  • Fig. 3 shows a sampled signal in the presence of two objects before the first DFT (left) and after the first DFT (right).
  • FIG. 5 schematically shows the two-dimensional complex-valued spectrum e (j, l, m) after the second DFT for an antenna combination m.
  • FIG. 6 shows the different path lengths between the individual antennas and a distant object relative to the sensor at an azimuth angle C (Az ⁇ 0.
  • Fig. 7a shows an antenna arrangement with a transmitting and 8 receiving antennas, which is equivalent to the antenna arrangement according to Fig. 1 with 2 transmitting and 4 receiving antennas; in Fig. 7b are shown for this equivalent arrangement, the different path lengths between the individual antennas and a distant relatively relative to the sensor object.
  • Fig. 8a shows, for the above antenna arrangements, the complex spectral value, which is rotating via the antenna combinations, in the distance relative speed gate (9,0) in which exactly one object (resting relative to the sensor) is located; in FIG. 8b, the associated spectrum according to the third DFT is shown in terms of magnitude.
  • FIG. 1 1 shows the frequency position error AfE (k, 0) for an actual course, which is curved relative to the desired course of the frequency position and additionally has a periodic disturbance.
  • FIG. 12b shows the relative difference between these two velocity spectra.
  • the radar system has 2 transmission antennas TXO and TX1 for emitting transmission signals and 4 reception antennas RX0-RX3 for receiving transmission signals reflected on objects;
  • the antennas are implemented on a planar board 1 .1 in planar technology as patch antennas, this board with respect to horizontal and vertical direction in the vehicle as shown in the image is oriented. All antennas (transmit and receive antennas) have the same beam characteristic in elevation and in azimuth.
  • the 4 receiving antennas (and thus their phase, ie emission centers) each have the same lateral, d. H.
  • One of the two transmitting antennas and one of the four receiving antennas can be selected via the multiplexers 1 .3 and 1 .4.
  • the transmitted on the respectively selected transmitting antenna transmission signals are obtained from the high-frequency oscillator 1 .2 in the 24GHz range, which can be changed in its frequency via a control voltage v control.
  • the control voltage is generated in the control means 1 .9, wherein these control means include, for example, a phase-locked loop or a digital-to-analog converter, which are controlled so that the frequency response of the oscillator at least approximately corresponds to the desired frequency modulation.
  • the signals received by the respectively selected receiving antenna are also down-converted in the real-valued mixer 1 .5 to the signal of the oscillator 1 .2 in the low-frequency range.
  • the received signals then pass through a bandpass filter 1 .6 with the transmission function shown, an amplifier 1 .7 and an analog / digital converter 1 .8; then they are further processed in the digital signal processing unit 1 .10.
  • the frequency of the high-frequency oscillator and thus of the transmission signals is changed very rapidly linearly (in 8 s by 187.5 MHz, the center frequency being 24.15 GHz), as shown in FIG. 2; one speaks of a frequency ramp.
  • the frequency ramps are repeated periodically (every 10 s); In total, there are 2048 frequency ramps, all of which have the same nominal frequency response.
  • the 8 combinations of the 2 transmit and 4 receive antennas are periodic in the order TX0 / RX0, TX0 / RX1, TX0 / RX2, TX0 / RX3, TX1 / RX0, TX1 / RX1, TX1 / RX2 and TX1 / RX3 repeated, wherein before each frequency ramp each next combination is selected.
  • the received signal is mixed real-valued with the oscillator and thus transmission frequency, results after the mixer a sinusoidal oscillation with the frequency Af.
  • This frequency is in MHz range and is still shifted at a non-vanishing radial relative speed by the Doppler frequency, but which is only in the kHz range and therefore approximately negligible compared to the frequency component by the object distance. If there are several objects, the received signal is a superposition of several sinusoidal oscillations of different frequencies.
  • the receive signal at the A / D converter is sampled 256 times at intervals of 25 ns (ie 40 MHz) (see FIG. 2), the sampling always commencing at the same time relative to the start of the ramp.
  • signal sampling only makes sense in the time range where received signals arrive from objects in the range of interest - after ramp start, at least the corresponding maximum transit time must be awaited (this corresponds to a maximum interest of 99m) 0.66 s); It should be noted that here and below by distance always the radial distance is understood.
  • a discrete Fourier transform in the form of a fast Fourier transform (FFT) is formed over the 256 samples of each frequency ramp.
  • DFT discrete Fourier transform
  • FFT fast Fourier transform
  • the range gates where there are objects, power peaks occur in the DFT. Since the sampled received signals are real-valued (no additional information in the upper half of the DFT, since symmetric) and the upper transition region of the analog bandpass filter 1 .6 of FIG.
  • the Filter 1 .6 attenuates small frequencies and thus the received signals from nearby objects to an overdrive of the amplifier 1 .7 and the A / D converter 1 .8 (the signals received at the antennas become stronger with decreasing object distance).
  • Several objects with different radial relative velocity in the same distance gate are separated by calculating a second DFT for each antenna combination and each range gate via the complex spectral values occurring in the 256 frequency ramps.
  • a two-dimensional complex-valued spectrum v (j, l, m) results for each antenna combination m, wherein the individual cells can be referred to as distance-relative-velocity gates and through objects power peaks at the respectively associated distance-relative velocity Tor occur (see Fig. 5).
  • the information from the 8 antenna combinations is then fused.
  • the waves originating from the two transmitting antennas and reflected at a single point-like object arrive at the four receiving antennas with different phase positions relative to each other, depending on the azimuth angle CIAZ, since the distances between object and transmitting and receiving antennas are slightly different. This will now be explained in more detail, wherein the observed object should first rest relative to the sensor, ie, it has the relative speed zero.
  • the quantity (2a + d / 2 + md) represents the horizontal distance of the so-called relative phase center of the antenna combination m to the reference point RP and is the sum of the horizontal distance of the associated transmitting and receiving antenna to the reference point (the relative phase center of a combination of transmitting and transmitting antennas). and a receive antenna is defined here as the sum of the two vectors from a reference point to the phase centers of the transmit and receive antennas).
  • the arrangement presented here according to FIG. 1 has the advantage that it has almost only half the horizontal extent in comparison to the conventional arrangement according to FIG. 7a, as a result of which the sensor size can be significantly reduced.
  • one forms sums about the complex values for the 8 antenna combinations, which are each multiplied by a set of complex factors with a linearly changing phase; Depending on the linear phase change of the respective factor set, radiation beams with different beam directions result. The beam width of these radiation lobes is significantly lower than that of the individual antennas.
  • the summation described above is realized by a 16-point DFT, where the 8 values of the 8 antenna combinations are supplemented by 8 zeros.
  • Fig. 8b the magnitude w (j, l, n) of the spectrum of the third DFT for the ratios of Fig.
  • the power peaks By determining the power peaks, one can thus detect objects and determine their distance, relative velocity (apart from any ambiguities, see above) and azimuth angle (for each ambiguity hypothesis the relative velocity corresponds to a value, see FIG. 9). Since power peaks due to the DFT windowings also have levels in neighboring cells, the object dimensions can be determined much more accurately than the gate widths by interpolation as a function of these levels. It should be noted that the window functions of the three DFTs are chosen such that on the one hand the power peaks do not become too wide (for sufficient object separation), but on the other hand the side lobes of the window spectra do not become too high (even weakly reflective objects in the presence of highly reflective To recognize objects).
  • From the height of the power peaks can be estimated as the fourth object measure nor its reflection cross-section, which indicates how much the object reflects the radar waves. Due to the noise present in each system (for example due to thermal noise), after the three-dimensional DFT, even without received object reflections, a certain level of performance results; this noise level, which varies to some extent by statistical effects, represents the lower physical limit of the detection capability.
  • the detection threshold above which power peaks are formed into objects is placed about 12 dB above the average noise.
  • the described detection of objects and the determination of the associated object dimensions represent a measurement cycle and provide an instantaneous image of the environment; this is cyclically repeated approximately every 40ms.
  • the instantaneous images are tracked, filtered and evaluated over successive cycles;
  • Reasons are in particular:
  • Some sizes can not be determined directly in a cycle, but only from the change over successive cycles (eg longitudinal acceleration and lateral velocity),
  • Tracing and filtering object detections over consecutive cycles is also referred to as tracking.
  • values for the next cycle are predicted from the tracked object dimensions of the current cycle for each object. These predictions are compared with the objects detected in the next cycle as snapshots and their object dimensions in order to assign them to each other. Then the predicated and measured object measures belonging to the same object are fused, resulting in the actual tracked object measures, which thus represent values filtered over successive cycles. If certain object dimensions can not be determined unambiguously in one cycle, the different hypotheses must be taken into account in tracking. From the tracked objects and the associated tracked object measures, the environment situation for the respective driver assistance function is analyzed and interpreted, in order to derive the corresponding actions.
  • the linearity error of the frequency modulation ie a deviation of the actual course of the transmission frequency within the transmission signals from a linear regression with a desired gradient
  • the frequency ramps are offset from one another; such an offset can be caused by slow frequency change, for example by low-frequency disturbances in the supply voltage.
  • Such an erroneous frequency position ie, for example, a varying center frequency at a constant target center frequency
  • the power peaks in the dimension relative speed are blurred or frayed, resulting in erroneously measured relative speed, obscuring smaller objects by larger objects and generation of Can lead to ghost objects.
  • the driver assistance function implemented with the radar system could have a faulty functioning; in an emergency brake assistant, for example by ghost objects an unauthorized emergency braking could be activated, which could lead to a rear-end collision of a subsequent vehicle with serious consequences to deaths.
  • the output of a divider has a rectangular shape; in Fig. 10 a section is shown (solid curve).
  • a typical anti-aliasing low pass whose cut-off frequency is at half the sampling frequency, ie 20 MHz, can be used here.
  • the resulting sinusoidal signal is also shown in FIG. 10 (dashed curve).
  • the phase profile (pT (t, k, m) of this sinusoidal signal ST (t, k, m) is obtained by integration of the divided-down frequency fT (t, k, m), so that
  • STA (n, k, m) A S COS (2TT- [frs / fA-n + bi / 2 / fA 2 -n 2 ] + (po (k, m))
  • Af ET (k, m) Af E (k, m) / T, which is constant during a frequency ramp but changes from ramp to ramp.
  • the real signal STA (n, k, m) also carries a noise component r (n, k, m), which arises for example due to phase noise of the oscillator and quantization effects in the A / D conversion. Overall, the real signal STA (n, k, m) then results in:
  • STA (n, k, m) A s -cos (2n- [fTs / fA-n + bi / 2 / fA 2 -n 2 + AfET (k, m) / fA-n] + ⁇ po (k, m)) + r (n, k, m), where 0 ⁇ n ⁇ 8Ms fA, ie 0 ⁇ n ⁇ 320.
  • the frequency error AfET (k, m)
  • the phase response of the real signal STA (n, k, m)
  • the phase response expected for the desired frequency response For this, the real-valued signals STA (n, k, m) are first to be converted into their corresponding complex-valued signal, that is, into their analytic signal STAc (n, k, m):
  • STAc (n, k, m) A s -exp (i- (2n- [fTs / fA-n + bT / 2 / fA 2 -n 2 + AfET (k, m) / fA-n] + ⁇ po (k, m))) + rc (n, k, m), where rc (n, k, m) is the analytic signal of noise r (n, k, m) and has a much smaller amplitude than the payload of the Signal with amplitude A s ; denotes the imaginary unit.
  • An analytic signal is generated by complex-valued filtering with a so-called ideal Hilbert filter, which suppresses all negative frequencies and transmits all positive frequencies with constant transmission factor 1.
  • a so-called ideal Hilbert filter which suppresses all negative frequencies and transmits all positive frequencies with constant transmission factor 1.
  • phase curve From the phases of the complex values STAc (n, k, m) determined by measurement and processing and the known parameters rs, bT and fA, the phase curve can now be determined
  • AfEmess (k, m) ((pTEmess (n2, k, ITl) - (pTEmess (ni, k, ITl)) ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ / (2 ⁇ ⁇ ( ⁇ 2- ⁇ ⁇ )), this measured frequency error AfEmess (k , m) differs from the actual frequency error AfE (k, m) by the measurement error
  • AfEmessE (k, m) ((p r (n2, k, nn)) (p r (ni, k, nn)) ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ / (2 ⁇ ⁇ ( ⁇ 2- ⁇ ))
  • the frequency error AfEmess (k, m) determined by measurement then represents the mean frequency error during a frequency ramp (apart from the measurement error AfEmessE (k, m)).
  • the measurement error AfEmessE (k, m) caused by the phase noise (p r (n, k, nn) can be significantly too large.
  • An improvement can be achieved by starting at the beginning and end of the selected time interval [ni, n2] not only each one of the Phasencludennessamide (pTEmess (n, k, m) used, but several, to average out the phase noise.)
  • a direct means of the PhasenThatnness sweater is unfavorable, since they are on the one hand only on multiples of 2 ⁇ unique ( Therefore, since this can lead to phase jumps) and since this would be an averaging in a nonlinear dimension in terms of signal theory, it is better to average the phase error measurement values (pTEmess (n, k, m) indirectly via corresponding complex-valued unit indicators exp (
  • phase error measured values pTEmess (n, k, m)
  • the phase pointer exp
  • the complex-valued signal STAc (n, k, m) includes this phase pointer (see corresponding relationships above); therefore one can assume for the averaging of the complex-valued signal STAc (n, k, m).
  • -2n - [fTs / fA-n + bT / fA 2 -n 2 ]) can be realized (one performs quasi a frequency normalization):
  • STACN (n, k, m) A s -exp (i- (2n-AfET (k, m) / fA-n + (po (k, m))) + rcN (n, k, m); It should be noted that the statistical properties of the noise rcN (n, k, m) do not change since it was multiplied by values with amplitude 1.
  • phase characteristic Pi k
  • P2 k, m
  • P2 pTEmess (k, m)
  • a (pTEmess (k, m) 2TT-afet (k, m) / FA (n2-ni (N-1)) + A (p r (k, m); where N is the number of times per time period values used for averaging, and A (p r (k, nn) adjusts the unknown phase noise component, which is now reduced by averaging over the N values per time segment, It should be emphasized that the starting phase varies over the ramps i (po (k, m) is again implicitly eliminated.
  • AfEmess (k, m) A (pTEmess (k, nn) ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ / (2 ⁇ ⁇ ( ⁇ 2- ⁇ - ( ⁇ -1))), this measured frequency error AfEmess (k, m) differs from the actual frequency error AfE (k, m) around the measurement error
  • Af E measE (k, m) Acp r (k, m) ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ / (2 ⁇ ⁇ ( ⁇ 2 - ⁇ - ( ⁇ -1))).
  • the signal STAc (n, k, m) was frequency normalized by multiplication with a corresponding phase pointer (ie the target frequency response was excluded) and then these values were obtained per respective time segments accumulated together.
  • Multiplication and accumulation can be formulated or determined together as a scalar product in one step; the one vector consists of the signal STAc (n, k, m) in the considered period, the other consists of corresponding phase pointers.
  • the signal STAc (n, k, m) has been generated by a complex-valued Hilbert filtering of the first degree from the real-valued signal STA (n, k, m), ie by weighted addition of the two values STA (n, k, m) and STA (n -1, k, m). This filtering and the scalar product determined from the filtered values can also be seen as a single scalar product.
  • phase characteristics can be determined directly from the real-valued signal STA (n, k, m) via a scalar product; the one vector consists of the signal STA (n, k, m) in the time period considered plus the previous value (ie, the considered time gate effectively extends by one point in time), the other vector is formed essentially over the sum of phase pointers (the Filter coefficients are also phase pointers), whereby it is sufficient to determine this parameter vector once a priori, since it is the same for all frequency ramps.
  • the zero point could also be changed via the frequency ramp, so that it always lies at the negative of the respective nominal frequency and accordingly calculates the parameter vectors of the scalar products.
  • the frequency response between the frequency ramps will always be the same; Therefore, a relative determination of the frequency position, ie the determination of their change on the ramps possible - indefinitely remains only a constant proportion, which is not very critical for the monitoring, since only very large constant frequency position errors would be critical (which generally do not occur ) and these can also be determined by other methods.
  • the frequency normalization is then carried out at each frequency ramp with the same phase pointers; ie the unknown, but constant, phase progression from ramp to ramp remains undisturbed.
  • phase characteristic value will thus change from ramp to ramp by a constant value (precisely around this uncompensated constant phase progress);
  • the phase difference A (pTEmess (k, m) between two successive time segments, ie two ramps, determined analogously above via the phase characteristic values, is therefore constant in the undisturbed case, but if the frequency position changes, the measured phase differences A (pTEmeas (k, m), normalizing the phase differences to the first value A (pTEmess (0,1), ie the phase difference of the first and second ramps, one obtains for the measured frequency error AfEmess (k, m) normalized to its first value
  • the relative error AfEmessR (k, m) of the frequency position represents the mean value between the respective two time segments (which are at the end of two consecutive ramps) and thus slightly ahead of the average error in the sampling period from the received signal of the frequency ramp k, m.This could be corrected by interpolation with the following value, which is negligible with slow changes in the frequency position.
  • the advantage of this approach is that the time period between the two considered periods is longer and thus the influence of, for example, generated by quantization by the A D converter phase noise A (p r (k, nn) becomes smaller (the measurement error is A (pr ( k, m) TV (2TT Atc) and thus inversely proportional to the time between the centers of the two time periods.)
  • AfEmessR (k, m) or the period between the two time periods used extend over all 8 antenna combinations (so only one frequency position error is determined per index k, which is sufficient for slow frequency drifts, eg due to thermal transient effects).
  • the same frequency response must be present between the two time periods (apart from the interferences to be determined), ie. the setpoint to the frequency generation (that is, for example, the drive signal of a PLL) must be the same. So if you use variable parameters in the frequency response, you can not vary them arbitrarily; when varying the spacing of frequency ramps is a possible approach that only uses a different distance for every second frequency ramp, while the distance at the other frequency ramps has a fixed value. Then one determines the error of the frequency position only from pairs with a constant distance; one does not use the pairs with varying distances, but interpolates the error there from the two neighboring values.
  • phase pointers for frequency normalization can then have arbitrary start values in both time periods, they need only be equal over all frequency ramps (for example, always start phase zero).
  • the preferred approach is to compensate for the frequency position error AfE (k, m). Changing the frequency position will change the phase position of the received signal, since a changed number of wave trains fits into the path to the object and back. Thus, for example, if it increases, e.g. the frequency position is around 1 MHz and the duration is 1 s (object at 150 m distance), then exactly one wave train fits in more, so that the phase changes by 2 ⁇ ; the effect is proportional to the distance r of the object and the frequency change AfE (k, m). This results in the phase change A (p (k, m) of the received signal in general too
  • a constant error of the frequency position ie a constant deviation of the center frequency of the frequency ramps from its nominal value changes the mean wavelength and thus has an effect on the calculated relative speed and angular position of objects (see derivations above).
  • phase correction vector PK (j, k, m)
  • a filtered or smoothed frequency position error e.g., smoothing the measured frequency position error AfE (k, m) by a regression curve
  • an actual course of the frequency position is considered, which is curved with respect to the constant desired course and additionally has a periodic disturbance - in Fig. 1 1, the corresponding frequency position error AfE (k, 0) is shown.
  • mine may perform a regression (e.g., a 1st or 2nd degree polynomial regression) and use the parameters of the balancing function (e.g., the polynomial) and / or the variance, particularly the standard deviation between actual and balancing, as a measure of goodness.
  • these values only give a rough indication of the deterioration of the detection quality (for the case considered here, that the frequency position error is not compensated).
  • e (j, k, m) w (k) -exp (i-2TT- (k-Vrei / 280km / h + Af E (k, m ) / 1 MHz-j / 150)), where w (k) represents the window function used for the second DFT and the amplitude is taken off as 1 and the starting frequency as zero, as this is not relevant for further consideration; the first phase component describes the linear phase sen selectedung by the relative velocity v rel, the second phase fraction represents the influence of the uncompensated position error frequency AfE (k, m) and results from the above derivation of the phase correction values.
  • a limit curve In order to assess the quality of the frequency position, it is possible, for example, to check the velocity spectra v (99, l, m) calculated for the actual frequency position to a limit curve; Alternatively, one can also check the amount of the difference between the speed spectra to the actual and target frequency position to a limit curve.
  • the difference amount of the velocity spectra for the example is shown above, normalized to the maximum of the velocity spectrum to the target frequency position and plotted in dB; By normalizing to the maximum of the speed spectrum to the desired frequency position is also called the relative difference.
  • Checking for a limit curve represents a binary measure of quality (that is, with the two result states, good or bad); Alternatively, it is also possible to define an analogue quality measure, for example the maximum relative difference between the speed spectra and the actual frequency position.
  • the frequency position was monitored during the actual transmission signals (ie for the transmission signals whose associated reception signals are evaluated for environment detection).
  • the additional AD converter for digitizing the divided-down oscillator signal one could also use the A / D converter used to sample the received signals. Then the monitoring of the frequency position but could not be done in parallel toembraced vented; One would therefore introduce another sequence of transmission signals with the same frequency response alone for monitoring the frequency position - monitoring the frequency position and environment detection would then be at different frequency ramps, which are arranged either in two sequentially successive blocks or preferably by interlacing.
  • One could use the ramps used to monitor the frequency position also switch off the transmission power (to save power and if this does not affect the error of the frequency position).
  • Az (k, m) Z2 (k, m) - zi (k, m).
  • the error of the frequency position results as a deviation of this determined by measurement center frequency and its setpoint.
  • To reduce the measurement error it is also possible to compare the counter values of two points in time which are located in different frequency ramps (measurement error is inversely proportional to the distance between the two readout times).
  • the approaches that can be used for digitization an A / D converter have been discussed in detail above, are transmitted analog here.
  • the real counter in their length, that is limited in their maximum count and it may come to overflow - so they reach the maximum count, then they jump back to 0 with the next edge to be counted. This corresponds to a modulo calculation; If one carries out the evaluations of the counter, ie the subtraction, also in the modulo calculation, then there are no distortions in the result due to overflow unless the number of periods to be counted between the two time points ti and t.2 does not exceed the counter length (ie the maximum Counter reading) exceeds: At a time difference enough for a 16bit long counter. If the counter is shorter, then you can no longer measure the center frequency clearly. However, since only the deviation from a known nominal value and / or the change over the frequency ramps is to be measured, a uniqueness in the MHz range is sufficient; with a uniqueness range of 160MHz an 8bit long counter is sufficient.
  • the accuracy of the measurement decreases as the divider ratio T increases.
  • the less the frequency is divided down the faster the meter is, the faster the counter is, but it is expensive to implement and requires a lot of power.
  • Frequency mixing can circumvent this problem because it does not affect the accuracy of the measurement; however, generating a second signal in the 24 GHz range is expensive. Therefore, a combination of division and mixing can also be implemented.
  • the oscillator signal first divided by a factor of 4 to the range of about 6.04GHz and then down-mixed with a fixed frequency of 5.8GHz, so that the counter only has to work in the range of well 200MHz.
  • Another approach to reducing the divisor factor T is a counter that counts both the positive and negative edges of the divided down signal.
  • the A / D conversion has the advantage, in comparison to the counter approach, that it can work with larger frequency divider factors, since they are in principle free. frequencies or phases can measure more accurately (at the same frequencies of the input signals). But an A D-converter but i. Gen. To realize more complex than a counter (with the same frequencies of the input signals), and the evaluation of the A D converter values is more complex than that of the counter values.

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Abstract

Verfahren für ein Radarsystem zur Umfelderfassung eines Kraftfahrzeugs und Realisierung einer Funktion zur Fahrerassistenz und/oder zu autonomen Fahrmanövern mit den Schritten - Erzeugen einer Frequenzmodulation mittels einem Steuer- bzw. regelbaren Oszillator, - Generieren einer Folge von Ko (Ko>1 ) in der Sendefrequenz modulierten Sendesignalen, die jeweils gleichen Sollfrequenzverlauf gegebenenfalls abgesehen von einer Variation der Frequenzlage, also insbesondere einer Variation der Anfangs- und damit gleichbedeutend der Mittenfrequenz haben, - Abstrahlen von Sendesignalen mittels Sendemitteln, - Empfangen von an Objekten reflektierten Sendesignalen mittels Empfangsmitteln, - Analysieren der Frequenzlage der Sendesignale und - Auswerten der empfangenen Signale, insbesondere zur Detektion von Objekten, mittels Signalverarbeitungsmitteln, dadurch gekennzeichnet, dass der sich über die Ko Sendesignale hinweg ergebende Istverlauf der Frequenzlage, also insbesondere der Istverlauf der Anfangs-, der Mitten- oder der Mittelfrequenz der Sendesignale, oder seine beispielsweise durch Frequenzinstabilität oder Frequenzdrift bewirkte Abweichung vom Sollverlauf absolut oder relativ, also bis auf einen unbestimmten konstanten Anteil, ermittelt wird, wobei - pro Sendesignal ein zeitdiskretes Signale benutzt wird, welches jeweils Information über den Frequenzverlauf des Sendesignals enthält und welches vorzugsweise jeweils durch Abtastung eines analogen Signals oder durch Auslesen eines freilaufenden Zählers zu vorgegebenen Zeitpunkten generiert ist, - diese zeitdiskreten Signale über die Ko Sendesignale bezüglich der Lage ihrer Phase und/oder ihres Anfangswertes unnormalisiert sind, und - während einer Auswertung dieser zeitdiskreten Signale explizit eine Normalisierung stattfindet oder implizit ein Einfluss der Lage ihrer Phase und/oder ihres Anfangswertes eliminiert wird, und abhängig von einem so ermittelten Istverlauf und/oder einer so ermittelten Abweichung des Istverlaufs vom Sollverlauf der Frequenzlage und/oder eines daraus abgeleiteten Gütemaßes eine Korrektur in der Ansteuerung des Oszillators und/oder eine Korrektur in der Auswertung der empfangenen Signale und/oder eine Anpassung der Funktion zur Fahrerassistenz und/oder zu autonomen Fahrmanövern bis hin zu ihrer Deaktivierung durchgeführt werden.

Description

Radarsystem mit Überwachung der Frequenzlage einer Folge von gleichartigen Sendesignalen
Die Erfindung bezieht sich auf ein Radarsystem zum Einsatz für Fahrerassistenzsysteme im Kraftfahrzeug. Das Radarsystem besitzt erfindungsgemäß Mittel und Verfahren zur Analyse und Überwachung der Frequenzlage über eine Folge gleichartiger Sendesignale. Weicht der Verlauf der Frequenzlage zu stark von ihrem Sollverlauf über die Folge der Sendesignale ab, werden entweder korrigierende Maßnahmen angewendet oder wird das Fahrassistenzsystem teilweise oder komplett deaktiviert.
Stand der Technik
Kraftfahrzeuge werden zunehmend mit Fahrerassistenzsystemen ausgerüstet, welche mit Hilfe von Sensorsystemen die Umgebung erfassen und aus der so erkannten Verkehrssituation automatische Reaktionen des Fahrzeugs ableiten und/oder den Fahrer instruieren, insbesondere warnen. Dabei unterscheidet man zwischen Komfort- und Sicherheitsfunktionen.
Als Komfortfunktion spielt in der momentanen Entwicklung FSRA (Füll Speed Range Adaptive Cruise Control) die wichtigste Rolle. Das Fahrzeug regelt die Eigengeschwindigkeit auf die vom Fahrer vorgegebene Wunschgeschwindigkeit ein, sofern die Verkehrssituation dies zulässt, andernfalls wird die Eigengeschwindigkeit automatisch an die Verkehrssituation angepasst.
Sicherheitsfunktionen gibt es mittlerweile in vielfältiger Ausprägung. Eine Gruppe bilden dabei Funktionen zur Reduzierung des Brems- bzw. Anhalteweges in Notsituationen; das Spektrum der entsprechenden Fahrerassistenzfunktionen reicht von einem automatischen Vorfüllen der Bremse zur Reduktion der Bremslatenz (Prefill), über einen verbesserten Bremsassistenten (BAS+) bis hin zur autonomen Notbremsung. Eine weitere Gruppe sind Spurwechselfunktionen: Sie warnen den Fahrer bzw. greifen in die Lenkung ein, wenn der Fahrer einen gefährlichen Spurwechsel durchführen möchte, also wenn sich ein Fahrzeug auf der Nebenspur entweder im toten Winkel befindet (wird als BSD - „Blind Spot Detection" - bezeichnet) oder sich schnell von hinten nähert (LCA -„Lane Change Assist"). In absehbarer Zukunft wird der Fahrer aber nicht mehr nur assistiert, sondern die Aufgabe des Fahrers wird zunehmend autonom vom Fahrzeug selber erledigt, d.h. der Fahrer wird zunehmend ersetzt; man spricht von autonomem Fahren.
Für Systeme der oben beschriebenen Art werden Radarsensoren eingesetzt, häufig auch in Fusion mit Sensoren anderer Technologie wie z.B. Kamerasensoren. Radarsensoren haben den Vorteil, dass sie auch bei schlechten Wetterbedingungen zuverlässig arbeiten und neben dem Abstand von Objekten auch direkt deren radiale Relativgeschwindigkeit über den Dopplereffekt messen können. Als Sendefrequenzen werden dabei 24GHz, 77GHz und 79GHz eingesetzt.
Durch den zunehmenden funktionalen Umfang und Eingriff solcher Systeme werden die Anforderungen an die Sensoren hinsichtlich Zuverlässigkeit permanent höher. Das Radarbild muss der Realität entsprechen, d.h. dass die Objektgrößen, insb. Entfernung, Relativgeschwindigkeit und Winkel korrekt sein müssen, dass keine Objekte übersehen werden und dass keine sogenannten Geisterobjekte, die es in Realität gar nicht gibt, gemeldet werden dürfen.
Zentrales Element von Radarsensoren ist die Modulation der Sendefrequenz, um Entfernung und Relativgeschwindigkeit messen zu können. Gängigste Modulationsart ist dabei die Frequenzmodulation, insbesondere eine lineare Änderung der Frequenz, wobei häufig eine Folge gleichartiger linear modulierter Sendesignale benutzt wird. Durch eine fehlerhafte Frequenzlage (also z.B. Mittenfrequenz) der einzelnen Sendesignale (z.B. durch Ausfall bzw. Fehlfunktion einzelner Schaltungsteile bzw. prinzipieller Frequenzinstabilität oder Frequenzdrift) können die oben beschriebenen Fehler auftreten, also fehlerhaft gemessene Objektgrößen, nicht detektierte Objekte und Geisterobjekte. Dadurch könnte die mit dem Radarsystem implementierte Fahrerassistenzfunktion eine fehlerhafte Funktionsweise haben; bei einem Notbremsassistent könnte z.B. durch Geisterobjekte eine unberechtigte Notbremsung aktiviert werden, wodurch es zu einem Auffahrunfall eines nachfolgenden Fahrzeuges mit schwerwiegenden Folgen bis hin zu Todesfällen kommen könnte.
In DE 10 2016 214 808 sind eine Anordnung und ein Verfahren zur Analyse des Verlaufs der Frequenzlage über eine Folge gleichartiger Sendesignale basierend auf einem Periodenzähler, der zu Beginn jedes Sendesignals initialisiert wird (also nicht freilaufend ist) und dessen Werte zum Ende jedes Sendesignals ausgelesen werden, dargelegt. Weicht der Verlauf der Frequenzlage über die Sendesignale hinweg zu stark vom Sollverlauf ab, werden entweder korrigierende Maßnahmen angewendet oder das Fahrassistenzsystem teilweise oder komplett deaktiviert. Beim dort vorgeschlagenen Ansatz ist zu berücksichtigen, dass Zähler bei hoher Frequenz schwierig bzw. aufwändig zu realisieren sind (insbesondere das zeitgenaue Auslesen) und einen hohen Leistungsverbrauch haben (auch bedingt durch die dann relativ hohe Zählerlänge). Zur Reduzierung der Frequenz des Zählers kann man entweder eine Frequenzteilung oder -mischung vorschalten. Die vorgeschaltete Teilung hat aber den Nachteil, dass die Genauigkeit der Frequenzanalyse mit zunehmendem Teilerfaktor abnimmt; und die vorgeschaltete Mischung benötigt die Erzeugung eines weiteren Signals im Hochfrequenzbereich und damit signifikanten Aufwand.
Aufgabe, Lösung und Vorteile der Erfindung
Aufgabe der Erfindung ist es, für ein Radarsystem Anordnungen und Verfahren zur Analyse der Frequenzlage über eine Folge gleichartiger Sendesignale vorzuschlagen, welche sich von dem in DE 10 2016 214 808 dargelegten Ansatz unterscheiden und bedingt durch technologische Randbedingungen und implementierungstechnische Aspekte vorteilhafter sein können bzw. sind. Insbesondere sind Verfahren vorzuschlagen, welche entweder mit großen Frequenzteilerfaktoren arbeiten können oder keine Neuinitialisierung von Zählern aufweisen.
Diese Aufgabe wird grundsätzlich mit Hilfe eines Verfahrens bzw. eines Radarsystems gemäß den Ansprüchen 1 -14 gelöst.
Die Vorteile der Erfindung ergeben sich aus der Tatsache, dass eine Überwachung der Frequenzlage des Radarsystems ermöglicht wird, um bei zu starkem Abweichen des Verlaufs der Frequenzlage vom Sollverlauf entweder korrigierende Maßnahmen anwenden oder das Fahrassistenzsystem teilweise oder komplett deaktivieren zu können, damit Fehlfunktionen des Fahrassistenzsystems vermieden werden.
Erfindungsgemäß weist ein Verfahren für ein Radarsystem zur Umfelderfassung eines Kraftfahrzeugs und Realisierung einer Funktion zur Fahrerassistenz und/oder zu autonomen Fahrmanövern folgende Schritte auf, Erzeugen einer Frequenzmodulation mittels einem Steuer- bzw. regelbaren Oszillator, Generieren einer Folge von Ko (Ko>1 ) in der Sendefrequenz modulierten Sendesignalen, die jeweils gleichen Sollfrequenzverlauf gegebenenfalls abgesehen von einer Variation der Frequenzlage, also insbesondere einer Variation der Anfangs- und damit gleichbedeutend der Mittenfrequenz haben, Abstrahlen von Sendesignalen mittels Sendemittel, Empfangen von an Objekten reflektierten Sendesignalen mittels Empfangsmittel, Analysieren der Frequenzlage der Sendesignale und Auswerten der empfangenen Signale, insbesondere zur Detektion von Objekten, mittels Signalverarbeitungsmitteln, wobei der sich über die Ko Sendesignale hinweg ergebende Istverlauf der Frequenzlage, also insbesondere der Istverlauf der Anfangs-, der Mitten- oder der Mittelfrequenz der Sendesignale, oder seine beispielsweise durch Frequenzinstabilität oder Frequenzdrift bewirkte Abweichung vom Sollverlauf absolut oder relativ, also bis auf einen unbestimmten konstanten Anteil, ermittelt wird, wobei pro Sendesignal ein zeitdiskretes Signale benutzt wird, welches jeweils Information über den Frequenzverlauf des Sendesignals enthält und welches vorzugsweise jeweils durch Abtastung eines analogen Signals oder durch Auslesen eines freilaufenden Zählers zu vorgegebenen Zeitpunkten generiert ist, diese zeitdiskreten Signale über die Ko Sendesignale bezüglich der Lage ihrer Phase und/oder ihres Anfangswertes unnormalisiert sind, und während einer Auswertung dieser zeitdiskreten Signale explizit eine Normalisierung stattfindet oder implizit ein Einfluss der Lage ihrer Phase und/oder ihres Anfangswertes eliminiert wird, und abhängig von einem so ermittelten Istverlauf und/oder einer so ermittelten Abweichung des Istverlaufs vom Sollverlauf der Frequenzlage und/oder eines daraus abgeleiteten Gütemaßes eine Korrektur in der Ansteuerung des Oszillators und/oder eine Korrektur in der Auswertung der empfangenen Signale und/oder eine Anpassung der Funktion zur Fahrerassistenz und/oder zu autonomen Fahrmanövern bis hin zu ihrer Deaktivierung durchgeführt werden.
Bevorzugt kann das Verfahren für ein Radarsystem ferner wie folgt ausgestaltet sein, dass zur Analyse ein Signal verwendet wird, welches gegenüber dem Sendesignal durch Frequenzteilung um den Faktor T>1 und/oder durch Mischung in der Frequenz heruntergesetzt ist, diese sich über die Sendesignale ergebenden niederfrequenten Signale gegebenenfalls nach Filterung abgetastet werden, aus diesen sich über die Sendesignale ergebenden abgetasteten Signale gegebenenfalls nach weiterer Filterung jeweils in einem oder mehreren Zeitabschnitten pro Sendesignal ein komplexer Wert bestimmt wird, insbesondere dadurch, dass Abtastwerte des jeweiligen Abschnitts zumindest näherungsweise um den erwarteten Phasenfort- schritt, welcher sich aus dem dortigen Sollfrequenzverlauf der Sendesignale ergibt, korrigiert werden und diese phasen korrigierten Abtastwerte pro Abschnitt aufakkumuliert werden, wobei der oder die Zeitabschnitte über die Ko Sendesignale vorzugsweise zumindest näherungsweise gleiche Lage haben, und der Istverlauf der Frequenzlage über die Ko Sendesignale bzw. seine Abweichung vom Sollverlauf mit Hilfe der so bestimmten komplexen Werte charakterisiert wird, insbesondere basierend auf der Phasenlage dieser Werte, weshalb sie im Folgenden auch Phasen kennwerte genannt werden.
Weiter bevorzugt kann bei dem Verfahren für ein Radarsystem, bei dem die abgetasteten Signale reellwertig sind und in den betrachteten Zeitabschnitten zumindest näherungsweise in ihre analytischen Signale, also die komplexwertigen Signale mit nur den positiven oder negativen Frequenzanteilen konvertiert werden, wobei dazu vorzugsweise Hilbertfilter ersten Grades mit der Nullstelle bei etwa dem Negativen oder Positiven der jeweiligen Mittenfrequenz dieser frequenzmodulierten Signalabschnitte benutzt werden.
In einer vorteilhafter Ausgestaltung kann bei dem Verfahren für ein Radarsystem durch die Hilbertfilterung und das Aufakkumulieren der phasenkorrigierten Abtastwerte über den jeweiligen Zeitabschnitt ein Skalarprodukt zwischen den Abtastwerten und einem vorzugsweise vorberechneten Parametervektor realisiert werden.
Bevorzugt kann bei dem Verfahren für ein Radarsystem zu Paaren von Phasenkennwerten jeweils ihre Phasendifferenz gebildet werden, wobei die zwei Werte jedes Paars jeweils zu Zeitabschnitten gleichartige Lage über die Sendesignale gehören und zumindest näherungsweise zwischen den beiden Zeitabschnitten jeweils gleicher zeitlicher Abstand und gleicher Frequenzverlauf liegt, und aus diesen Phasendifferenzen oder ihrer Änderung über die Sendesignale der Verlauf der Frequenzlage absolut oder relativ, also bis auf einen unbestimmten konstanten Anteil, bestimmt werden.
Weiter bevorzugt kann bei dem Verfahren für ein Radarsystem die Paare von Phasenkennwerten jeweils aus dem gleichen Sendesignal gebildet werden, wobei vorzugsweise der eine Wert aus einem Zeitabschnitt im vorderen Bereich der Sendesignale und der zweite Wert aus einem Zeitabschnitt im hinteren Bereich der Sendesignale gebildet wird.
In einer weiteren Ausgestaltung der Erfindung kann bei dem Verfahren für ein Radarsystem die Paare von Phasenkennwerten jeweils aus unterschiedlichen Sendesignalen, beispielsweise aus aufeinanderfolgenden Sendesignalen gebildet werden, wobei beide Werte zu Zeitabschnitten gleichartiger Lage über die Sendesignale gehören.
In einer vorteilhaften Ausgestaltung kann bei dem Verfahren für Radarsystem die Frequenz der abgestrahlten Sendesignale linear moduliert werden, die durch Rejektion der Sendesignale an Objekten empfangenen Signale durch Mischung mit einem Signal, dessen Frequenz der momentanen Sendefrequenz entspricht oder sich von ihr um einen konstanten Faktor unterscheidet, in den niederfrequenten Bereich überführt werden, die niederfrequenten Empfangssignale in äquidistantem Raster NA- mal abgetastet werden, über diese NA Abtastwerte jeweils eine erste Spektralanalyse insbesondere in Form einer diskreten Fouriertransformation gebildet wird, um damit insbesondere eine Entfernungsmessung der Objekte und eine Trennung zur gleichzeitigen Erfassung mehrerer Objekte realisieren zu können, und an Frequenzstützstellen der ersten Spektralanalyse jeweils eine zweite Spektralanalyse insbesondere unter Benutzung der diskreten Fouriertransformation durchgeführt wird, welche sich über alle oder eine Untermenge der an der jeweiligen Frequenzstützstelle während der Ko Sendesignale anfallenden Werte erstreckt, um damit insbesondere eine Relativgeschwindigkeitsmessung der Objekte und eine Trennung zur gleichzeitigen Erfassung mehrerer Objekte realisieren zu können.
Bevorzugt kann bei dem Verfahren für ein Radarsystem aus der bestimmten Istfrequenzlage über die Ko Sendesignale hinweg das erwartete Spektrum der zweiten Spektralanalyse eines Ziels in einer Entfernung r mit der Relativgeschwindigkeit Null bestimmt werden, das resultierende Spektrum oder sein Betrag direkt zur Ableitung eines Gütemaßes verwendet werden und/oder aus der Abweichung des Spektrums von dem bei der Sollfrequenzlage erwarteten Spektrum eines Ziels in der Entfernung r mit der Relativgeschwindigkeit Null ein Gütemaß abgeleitet werden, wobei für beide Spektralanalysen dieselbe Fensterfunktion verwendet wird und die resultierenden Spektren für den Vergleich auf einen gleichen Pegel bezogen sind.
Weiter bevorzugt kann bei dem Verfahren für ein Radarsystem aus einem Gütemaß abgeleitet werden, ob eine Detektion durch Abweichung der Istfrequenzlage über die Ko Sendesignale hinweg von der Sollfrequenzlage aus einem anderen detektierten Objekt entstanden sein könnte, und diese Detektion dann gegebenenfalls ganz verworfen oder als potentielle Scheindetektion gekennzeichnet werden.
In einer vorteilhaften Ausgestaltung kann bei dem Verfahren für ein Radarsystem die Differenz zwischen Soll- und Istverlauf der Frequenzlage eine Regression durchgeführt werden und die Parameter der Ausgleichsfunktion und/oder die Abweichung, insbesondere die Standardabweichung zwischen Istverlauf und Ausgleichsfunktion als Gütemaß verwendet werden.
Bevorzugt kann bei dem Verfahren für ein Radarsystem eine Abweichung von Ist- zu Sollverlauf der Frequenzlage direkt oder nach Durchführung einer Regression durch Multiplikation mit einem komplexen Einheitsvektor zwischen erster und zweiter Spektralanalyse korrigiert werden, wobei die Phase des komplexen Einheitsvektors proportional zu dieser Abweichung und proportional zur Frequenz der jeweiligen Frequenzstützstelle der ersten Spektralanalyse ist.
Weiter bevorzugt kann bei dem Verfahren für ein Radarsystem die Mittenfrequenz der Sendesignale bzw. ihre Abweichung von der Sollmittenfrequenz bestimmt und für die Berechnung der Relativgeschwindigkeit und/oder der Winkellage von Objekten verwendet werden.
Erfindungsgemäß ist ein Radarsystem eingerichtet ein Verfahren gemäß einer vorhergehenden bevorzugten Ausgestaltung auszuführen.
Kurzbeschreibung der Zeichnungen
In Fig. 1 ist die beispielhafte Ausführungsform eines Radarsystems dargestellt. Fig. 2 zeigt die Frequenz der Sende- und der Empfangssignale, welche aus sogenannten Frequenzrampen besteht, sowie die jeweils benutzten Antennenkombinatio- nen bestehend aus Sende- und Empfangsantennen.
Fig. 3 zeigt ein abgetastetes Signal bei Anwesenheit von zwei Objekten vor der ersten DFT (links) und nach der ersten DFT (rechts).
In Fig. 4 ist der über die Frequenzrampen rotierende komplexe Spektralwert im Entfernungstor 4, in welchem sich genau ein Objekt befindet, dargestellt.
Fig. 5 zeigt schematisch das zweidimensionale komplexwertige Spektrum e(j,l,m) nach der zweiten DFT für eine Antennenkombination m.
Fig. 6 zeigt die unterschiedlichen Weglängen zwischen den Einzelantennen und einem weit entfernten relativ zum Sensor ruhenden Objekt bei einem Azimutwinkel C(Az < 0.
Fig. 7a zeigt eine Antennenanordnung mit einer Sende- und 8 Empfangsantennen, welche zur betrachteten Antennenanordnung nach Fig. 1 mit 2 Sende- und 4 Empfangsantennen äquivalent ist; in Fig. 7b sind für diese äquivalente Anordnung die unterschiedlichen Weglängen zwischen den Einzelantennen und einem weit entfernten relativ zum Sensor ruhenden Objekt dargestellt.
Fig. 8a zeigt für die obigen Antennenanordnungen den über die Antennenkombinationen rotierenden komplexen Spektralwert im Entfernung-Relativgeschwindigkeit-Tor (9,0), in welchem sich genau ein Objekt (relativ zum Sensor ruhend) befindet; in Fig. 8b ist betragsmäßig das zugehörige Spektrum nach der dritten DFT dargestellt.
Fig. 9 zeigt schematisch die Datenanordnung vor der dreidimensionalen DFT (links) und das dreidimensionale komplexwertige Spektrum w(j,l,n) danach (rechts).
Fig. 10 zeigt einen Ausschnitt aus dem um den Faktor T=2048 heruntergeteilten Oszillatorsignal (durchgezogener Verlauf), das sich nach Filterung daraus ergebende sinusförmige Signal (gestrichelter Verlauf) und dessen sich nach Abtastung ergebende Werte (mit Punkten dargestellt).
Fig. 1 1 zeigt den Frequenzlagefehler AfE(k,0) für einen Istverlauf, der gegenüber dem Sollverlauf der Frequenzlage gekrümmt ist und zusätzlich eine periodische Störung aufweist. Fig. 12a zeigt in logahthmischer Darstellung (also in dB) für die Istfrequenzlage den Betrag des Geschwindigkeitsspektrums v(99,l,0) (durchgezogene Linie) und den Betrag des Geschwindigkeitsspektrums, welches sich beim Sollverlauf der Frequenzlage für ein Ziel in gleicher Entfernung r=99m und mit gleicher Amplitude ergibt (gestrichelte Kurve); in Fig. 12b ist der relative Differenzbetrag dieser beiden Geschwindigkeitsspektren dargestellt.
Ausführungsbeispiele
Betrachtet wird die beispielhafte Ausführung eines Radarsystems, welches in Fig. 1 grob dargestellt ist. Das Radarsystem besitzt 2 Sendeantenne TXO und TX1 zur Abstrahlung von Sendesignalen und 4 Empfangsantennen RX0-RX3 zum Empfang von an Objekten reflektierten Sendesignalen; die Antennen sind auf einer ebenen Platine 1 .1 in planarer Technologie als Patchantennen ausgeführt, wobei diese Platine bezüglich horizontaler und vertikaler Richtung im Fahrzeug wie im Bild dargestellt orientiert ist. Alle Antennen (Sende- und Empfangsantennen) haben jeweils in Elevation und in Azimut dieselbe Strahlcharakteristik. Die 4 Empfangsantennen (und damit ihre Phasen-, also Abstrahlzentren) haben jeweils gleichen lateralen, d. h. horizontalen Abstand d = λ/2 = 6.2mm zueinander, wobei λ = c/24.15GHz = 12.4mm die mittlere Wellenlänge der abgestrahlten Signale ist; der horizontale Abstand der beiden Sendeantennen zueinander ist 4-mal so groß, beträgt also 4d = 2λ.
Über die Multiplexer 1 .3 und 1 .4 kann jeweils eine der beiden Sendeantennen und eine der 4 Empfangsantennen selektiert werden.
Die auf der jeweils selektierten Sendeantenne abgestrahlten Sendesignale werden aus dem Hochfrequenz-Oszillator 1 .2 im 24GHz-Bereich gewonnen, welcher über eine Steuerspannung vsteuer in seiner Frequenz verändert werden kann. Die Steuerspannung wird in den Steuermitteln 1 .9 erzeugt, wobei diese Steuermittel z.B. einen Phasenregelkreis oder einen Digital-Analog-Wandler enthalten, welche so angesteuert werden, dass der Frequenzverlauf des Oszillators der gewünschten Frequenzmodulation zumindest näherungsweise entspricht. Zur Analyse der Oszillatorfrequenz wird diese im Schaltungsbock 1 .1 1 heruntergesetzt (durch Teilung und/oder Mischung) und das resultierende Signal im Schaltungsblock 1 .12 digitalisiert - weiter unten werden für die Digitalisierung zwei verschiedene Ansätze betrachtet, zum einen ein Analog/Digital-Wandler und zum anderen ein Zähler; die Auswertung dieser digitalen Information über die Oszillatorfrequenz erfolgt in der digitalen Signalverarbeitungseinheit 1 .10.
Die von der jeweils selektierten Empfangsantenne empfangenen Signale werden in dem reellwertigen Mischer 1 .5 ebenfalls mit dem Signal des Oszillators 1 .2 in den Niederfrequenzbereich heruntergemischt. Danach durchlaufen die Empfangssignale einen Bandpassfilter 1 .6 mit der dargestellten Ü bertrag ungsfunktion, einen Verstärker 1 .7 und einen Analog/Digital-Wandler 1 .8; anschließend werden sie in der digitalen Signalverarbeitungseinheit 1 .10 weiterverarbeitet.
Damit die Entfernung von Objekten gemessen werden kann, wird - wie in Fig. 2 dargestellt - die Frequenz des Hochfrequenz-Oszillators und damit der Sendesignale sehr schnell linear verändert (in 8 s um 187.5MHz, wobei die Mittenfrequenz 24.15GHz beträgt); man spricht dabei von einer Frequenzrampe. Die Frequenzrampen werden periodisch wiederholt (alle 10 s); insgesamt gibt es 2048 Frequenzrampen, die alle gleichen Sollfrequenzverlauf haben. Über die Frequenzrampen werden die 8 Kombinationen aus den 2 Sende- und 4 Empfangsantennen in der Reihenfolge TX0/RX0, TX0/RX1 , TX0/RX2, TX0/RX3, TX1/RX0, TX1/RX1 , TX1/RX2 und TX1/RX3 periodisch wiederholt, wobei vor jeder Frequenzrampe die jeweils nächste Kombination selektiert wird. In Fig. 2 ist k die Laufvariable über die 2048/8 = 256 Frequenzrampen für jede Antennenkombination und m = 4-rriTx+mRx die Laufvariable über die 8 Antennenkombinationen ΤΧηητχ/RXnnRx.
Das Empfangssignal eines einzelnen punktförmigen Objekts ist nach Mischung und damit auch am A/D-Wandler für jede Frequenzrampe und jede der 8 Antennenkombinationen eine sinusförmige Schwingung; dies kann man sich mit Hilfe von Fig. 2 wie folgt erklären: Hat das Objekt die radiale Relativgeschwindigkeit Null zum Radarsystem, so ist die Frequenzdifferenz Af zwischen gesendetem Signal und empfangenem Signal konstant und dabei proportional zur Signallaufzeit At und damit proportional zur radialen Entfernung r = c-At/2, wobei c die Lichtgeschwindigkeit ist und der Faktor 1/2 berücksichtigt, dass sich die Laufzeit At auf das Hin- und Zurücklaufen der Welle bezieht; die Frequenzdifferenz Af ergibt sich bei obiger Auslegung zu Af = 2r/c-187.5MHz/8 s = r-156.250kHz/m. Da das empfangene Signal mit der Oszillator- und damit Sendefrequenz reellwertig gemischt wird, ergibt sich nach dem Mischer eine sinusförmige Schwingung mit der Frequenz Af. Diese Frequenz liegt im MHz-Bereich und wird bei einer nichtverschwindenden radialen Relativgeschwindigkeit noch um die Dopplerfrequenz verschoben, welche aber nur im kHz-Bereich liegt und deshalb gegenüber dem Frequenzanteil durch die Objektentfernung näherungsweise vernachlässigbar ist. Gibt es mehrere Objekte, so ist das Empfangssignal eine Überlagerung mehrerer sinusförmiger Schwingungen unterschiedlicher Frequenz.
Während jeder Frequenzrampe wird das Empfangssignal am A/D-Wandler 256 mal jeweils im Abstand von 25ns (also mit 40 MHz) abgetastet (siehe Fig. 2), wobei die Abtastung immer beim selben Zeitpunkt relativ zum Start der Rampe beginnt. Wie aus Fig. 2 ersichtlich ist, macht eine Signalabtastung nur in dem Zeitbereich Sinn, wo Empfangssignale von Objekten im interessierenden Entfernungsbereich eintreffen - nach Rampenstart muss also wenigstens die zur maximal interessierenden Entfernung korrespondierende Laufzeit abgewartet werden (bei einer maximal interessierenden Entfernung von 99m entspricht dies 0.66 s); es sei bemerkt, dass hier und im Folgenden unter Entfernung immer die radiale Entfernung verstanden ist.
Dann wird über die 256 Abtastwerte jeder Frequenzrampe eine diskrete Fouriertransformation (DFT) in Form einer schnellen Fouriertransformation (FFT = Fast Fourier Transform) gebildet. Dadurch kann man Objekte in unterschiedlichen Entfernungen, welche zu unterschiedlichen Frequenzen führen, trennen (siehe Fig. 3; links Signal s(i,k,m) vor DFT bei Anwesenheit von zwei Objekten, rechts Betrag |e(j,k,m)| von Ergebnis der DFT; dabei ist k die Laufvariable über die Frequenzrampen pro Antennenkombination und m die Laufvariable über die 8 Antennenkombinationen TXmTx RXmRx). Jede der diskreten Frequenzstützstellen j der DFT korrespondiert zu einer Entfernung r und kann deshalb analog zu Pulsradaren auch als Entfernungstor bezeichnet werden; bei obiger Auslegung haben die Entfern ungstore gerade einen Abstand und damit eine Breite Ar von einem Meter (ergibt sich aus Ar-156.250kHz m = 1/(6.4 s)). In den Entfernungstoren, in welchen sich Objekte befinden, treten in der DFT Leistungsspitzen auf. Da die abgetasteten Empfangssignale reellwertig sind (dann in oberer Hälfte der DFT keine zusätzliche Information, da symmetrisch) und der obere Übergangsbereich des analogen Bandpassfilters 1 .6 nach Fig. 1 eine Frequenzbandbreite von 8.75MHz hat (entspricht dem Bereich von 56 Frequenzstützstellen), können nur 100 der 256 diskreten Frequenzstützstellen weiterverarbeitet werden (es sei bemerkt, dass beliebig schmale Übergangsbereiche von Filtern nicht realisierbar sind). Das Filter 1 .6 dämpft kleine Frequenzen und somit die Empfangssignale von nahen Objekten, um eine Übersteuerung des Verstärkers 1 .7 und des A/D-Wandlers 1 .8 zu vermeiden (die an den Antennen empfangenen Signale werden mit abnehmendem Objektabstand ja stärker).
Über die 256 Frequenzrampen (k = 0,1 , ...,255) fallen in jeder der 8 Antennenkombinationen m (m=0,1 ,...,7) für jedes Entfernungstor j (also jede der 100 betrachteten Frequenzstützstellen) komplexe Spektralwerte e(j,k,m) an. Gibt es in der zu einem Entfernungstor korrespondierenden Entfernung genau ein Objekt, so rotiert der komplexe Spektralwert in diesem Entfernungstor j über die 256 Frequenzrampen jeder der 8 Antennenkombinationen m= 0,1 ,...,7 mit der Dopplerfrequenz, da sich von Frequenzrampe zu Frequenzrampe die Entfernung (im mm-Bereich oder darunter) und damit die Phasenlage der zugehörigen Schwingung gleichförmig ändert (siehe Fig. 4; die dort dargestellte Phasenänderung von 45° pro Frequenzrampe korrespondiert zu einer Entfernungsabnahme des Objekts von λ/(8·2) = 0.78mm, wobei die Wellenlänge λ = c/24.15GHz = 12.4mm ist und der Faktor 2 im Nenner das Hin- und Zurücklaufen der Wellen berücksichtigt, woraus sich die radiale Relativgeschwindigkeit vrei = 0.78mm/80 s = 35km/h ergibt; positives Vorzeichen der radialen Relativgeschwindigkeit ist als Entfernen definiert). Mehrere Objekte mit unterschiedlicher radialer Relativgeschwindigkeit im selben Entfernungstor werden dadurch getrennt, dass für jede Antennenkombination und jedes Entfernungstor über die in den 256 Frequenzrampen anfallenden komplexen Spektralwerte eine zweite DFT gerechnet wird. Jede diskrete Frequenzstützstelle I dieser zweiten DFT korrespondiert zu einem Satz von Dopplerfrequenzen (wegen der Abtastung der Dopplerfrequenz kann sie nur bis auf ein unbekanntes ganzzahliges Vielfaches ihrer Abstastfrequenz bestimmt werden) und somit einem Satz von radialen Relativgeschwindigkeiten Vrei von Objekten, so dass die diskreten Frequenzstützstellen der zweiten DFT als Relativgeschwindigkeitstore bezeichnet werden können; für die radiale Relativgeschwindigkeit wird ab hier zur sprachlichen Vereinfachung der Zusatz„radial" weggelassen. Der Eindeutigkeitsbereich der Relativgeschwindigkeit ergibt sich aus zu vrei,EB = 280km/h. Damit sind dem Relativ- geschwindigkeitstor I die Relativgeschwindigkeiten vrei=(l/256+p)-280km/h zugeordnet, wobei p ganzzahlig ist.
Die zweite DFT dient nicht nur zur Ermittlung der Relativgeschwindigkeit, sondern sie erhöht durch ihre Integration auch die Detektionsempfindlichkeit - bei 256 Frequenzrampen etwa um 10 log-io(256) = 24dB. Nach dieser zweiten DFT für die Relativgeschwindigkeiten ergibt sich für jede Antennenkombination m ein zweidimensionales komplexwertiges Spektrum v(j,l,m), wobei die einzelnen Zellen als Entfernung-Relativgeschwindigkeit-Tore bezeichnet werden können und durch Objekte Leistungsspitzen am jeweils zugehörigen Entfernung-Relativgeschwindigkeit-Tor auftreten (siehe Fig. 5).
Schließlich wird dann noch die Information aus den 8 Antennen kombinationen fusioniert. Die von den beiden Sendeantennen stammenden, an einem einzelnen punktförmigen Objekt reflektierten Wellen kommen an den 4 Empfangsantennen abhängig vom Azimutwinkel CIAZ mit unterschiedlichen Phasenlagen zueinander an, da die Entfernungen zwischen Objekt und Sende- sowie Empfangsantennen leicht unterschiedlich sind. Dies wird nun näher erläutert, wobei das betrachtete Objekt zuerst relativ zum Sensor ruhen soll, d. h., es hat die Relativgeschwindigkeit Null. In Fig. 6 sind in vertikaler Projektion die Phasenzentren der Antennen sowie die Strahlengänge zu einem weit entfernten relativ zum Sensor ruhenden Objekt bei Azimutwinkel CIAZ < 0 (positives CIAZ bedeute rechts der Lotfläche zur Platinenebene) und Elevationswinkel CIEI = 0 (in der horizontalen Lotfläche zur Platinenebene) dargestellt; das Objekt ist so weit entfernt, dass die Strahlengänge als parallel angenommen werden können, d. h., das Objekt befindet sich im Fernfeld der Antennenanordnung. Die Weglänge r(m) für die Antennenkombination m = 4-rriTx+mRx von der Sendeantenne TXITITX zum Objekt und zurück zur Empfangsantenne RXITIRX ergibt sich zu r(m) = 2 RP + sin(-aAz)-(a+mTx-4d+a+d/2+m Rx-d) = 2 RP + sin(-aAz) (2a+d/2+m d) , wobei TRP die Weglänge von einem Referenzpunkt RP auf der Antennenplatine zum Objekt und a der horizontale Abstand zwischen Referenzpunkt und Sendeantenne TXO ist. Aus dieser Beziehung sieht man, dass sich der Abstand linear mit der Nummer m der Antennenkombination verändert. Die Größe (2a+d/2+m d) stellt den horizontalen Abstand des sogenannten relativen Phasenzentrums der Antennenkombination m zum Referenzpunkt RP dar und ist die Summe aus horizontalem Abstand der zugehörigen Sende- und Empfangsantenne zum Referenzpunkt (das relative Phasenzentrum einer Kombination einer Sende- und einer Empfangsantenne ist hier definiert als Summe der beiden Vektoren von einem Referenzpunkt zu den Phasenzentren der Sende- und der Empfangsantenne). Der Phasenunterschied φ(ηη)-φ(0) zwischen den Empfangswellen für die Antennen- kombination m=0,1 , . .. ,7 und die Antennenkombination m=0 ergibt sich auf Grund der unterschiedlichen Weglängen r(m) zu
(ρ(ηη)-φ(Ο) = -2n/A [r(m) - r(0)]
= -2n/A-[2-rRp + sin(-aAz)-(2a+d/2+m-d) - 2-rRp - sin(-ciAz) (2a+d/2+0 d)]
= -2n/A sin(-aAz) d m = 2n/A sin(aAz) d m und verändert sich somit ebenfalls linear mit der Nummer m der Antennenkombination. Die Amplitude der auf den unterschiedlichen Antennenkombinationen empfangenen Signale ist konstant, da alle Antennen gleiche Strahlcharakteristik haben und der Abstand der Antennen zum weit entfernten Objekt für eine Pegelbetrachtung nur vernachlässigbar gering differiert.
Wie unmittelbar ersichtlich ist, ergeben sich für die in Fig. 7a dargestellte Antennenanordnung mit vertikaler Projektion nach Fig. 7b genau dieselben Beziehungen für die Weglänge r(m) und den Phasenunterschied φ(ηη)-φ(0) wie für die bisher betrachtete Anordnung nach Fig. 1 ; die Anordnung nach Fig. 7a hat nur eine Sendeantenne TXO und 8 äquidistante Empfangsantennen RX0-RX7, wobei die Antennenkombination m = ITIRX nun aus der Sendeantenne und der Empfangsantenne RXITIRX gebildet wird. Wegen identischer Einzelantennen und identischen Phasenbeziehungen der Antennenkombinationen zueinander sind beide Antennenanordnungen bezüglich der Winkelmessfähigkeit äquivalent. Die hier vorgestellte Anordnung nach Fig. 1 hat aber den Vorteil, dass sie fast nur die halbe horizontale Ausdehnung im Vergleich zur konventionellen Anordnung nach Fig. 7a aufweist, wodurch sich die Sensorgröße signifikant reduzieren lässt.
Die über die 8 Antennenkombinationen m linear zu- bzw. abnehmenden azimutwin- kelabhängigen Phasenunterschiede φ(ηη)-φ(0) bleiben abgesehen von eventuellen konstanten und damit kompensierbaren Phasenverschiebungen (z.B. durch unterschiedliche Leitungslängen) bis nach der zweiten DFT erhalten; gibt es also in einem Entfernung-Relativgeschwindigkeit-Tor (j,l) nur ein Objekt, so rotiert der dortige komplexe Spektralwert v(j,l,m) über die 8 Antennenkombinationen m = 0, 1 , . .. ,7 mit konstanter, vom Azimutwinkel abhängiger Drehgeschwindigkeit (siehe als Beispiel Fig. 8a). Deshalb kann man in jedem Entfernung-Relativgeschwindigkeit-Tor eine digitale Strahlformung für die Azimutrichtung durchführen. Dazu bildet man Summen über die komplexen Werte zu den 8 Antennenkombinationen, welche jeweils mit einem Satz komplexer Faktoren mit linear sich ändernder Phase multipliziert werden; abhängig von der linearen Phasenänderung des jeweiligen Faktorensatzes resultieren Strahlungskeulen mit unterschiedl ichen Strahlrichtungen. Die Strahlbreite dieser Strahlungskeulen ist deutlich geringer als diejenige der Einzelantennen. Die oben beschriebene Summation wird durch eine 16-Punkte-DFT realisiert, wobei die 8 Werte der 8 Antennenkombinationen durch 8 Nullen ergänzt werden. Die diskreten Frequenzwerte n = 0,1 , ... ,15 dieser DFT korrespondieren zu unterschiedlichen Phasendifferenzen Δφ = φ(ηη)-φ(ηη-1 ) = 2n mods(n,16)/16 zwischen benachbarten Antennenkombinationen (mods(n,16) bezeichnet dabei das symmetrische Modulo, also die Abbildung auf den Bereich -8...+8) und damit zu unterschiedlichen Azimutwinkeln CIAZ = arcsin(A(p-A/(2nd)) = arcsin(mods(n,16) A/(16d)) und können deshalb als Winkeltore bezeichnet werden. In Fig. 8b ist betragsmäßig der Verlauf w(j,l,n) des Spektrums der dritten DFT für die Verhältnisse nach Fig. 8a dargestellt, welche sich auf ein punktförmiges Objekt unter dem Azimutwinkel CIAZ = 14.50 beziehen (zum dargestellten Phasenunterschied zwischen benachbarten Antennenkombinationen von 45°, was ττ/4 entspricht, korrespondieren n = 2 und für d = K/2 der Azimutwinkel CIAZ = arcsin(Tr/4) = 14.5°). Die dritte DFT dient nicht nur zur Ermittlung des Azimutwinkels, sondern sie erhöht durch ihre Integration auch die Detektionsempfindlichkeit - bei 8 Antennenkombinationen etwa um 10 logio(8) = 9dB.
Bisher wurde für die Bestimmung des Azimutwinkels angenommen, dass das Objekt die Relativgeschwindigkeit Null hat. Falls dies nicht der Fall ist, ändert sich die Phase zwischen den Empfangssignalen zu den beiden um jeweils 40 s zeitlich versetzt aktivierten Sendeantennen noch zusätzlich proportional zur im folgenden als konstant angenommen Relativgeschwindigkeit, da sich die Entfernung während diesem Zeitraum jeweils leicht ändert. Da jede dritte DFT zu einem Entfernung- Relativgeschwindigkeit-Tor und damit zu einer bestimmten Relativgeschwindigkeit gehört, kann man die von der Relativgeschwindigkeit generierte lineare Phasenänderung über die 8 Antennenkombinationen entweder vor oder nach der dritten DFT kompensieren. Bei einer Kompensation vor der DFT muss man die Phase der komplexen Eingangswerte verschieben, bei Kompensation nach der DFT muss man die zu den Ausgangswerten gehörigen diskreten Frequenzwerte n verschieben. Auf Grund der oben erläuterten Mehrdeutigkeiten für die Relativgeschwindigkeit führt diese Kompensation zu unterschiedlichen Azimutwinkeln abhängig von der verwendeten Hypothese für die mehrdeutige Relativgeschwindigkeit.
Nach dieser dritten DFT für die Azimutwinkel (inkl. der Kompensation der von der Relativgeschwindigkeit generierten linearen Phasenänderung über die Antennenkombinationen) ergibt sich ein dreidimensionales komplexwertiges Spektrum w(j,l,n), wobei die einzelnen Zellen als Entfernung-Relativgeschwindigkeit-Winkel-Tore bezeichnet werden können und durch Objekte Leistungsspitzen am jeweils zugehörigen Entfernung-Relativgeschwindigkeit-Winkel-Tor auftreten (siehe Fig. 9; links Datenanordnung vor dreidimensionaler DFT, rechts danach).
Durch Bestimmung der Leistungsspitzen kann man also Objekte detektieren und ihre Maße Entfernung, Relativgeschwindigkeit (abgesehen von eventuellen Mehrdeutigkeiten, s.o.) und Azimutwinkel (zu jeder Mehrdeutigkeitshypothese der Relativgeschwindigkeit korrespondiert ein Wert, siehe Fig. 9) ermitteln. Da Leistungsspitzen bedingt durch die DFT-Fensterungen auch in benachbarten Zellen noch Pegel aufweisen, kann man die Objektmaße durch Interpolation in Abhängigkeit dieser Pegel noch wesentlich genauer als die Torbreiten bestimmen. Es sei bemerkt, dass die Fensterfunktionen der drei DFTs so gewählt werden, dass einerseits die Leistungsspitzen nicht zu breit werden (für eine genügende Objekttrennung), aber andererseits auch die Nebenkeulen der Fensterspektren nicht zu hoch werden (um auch schwach reflektierende Objekte in Anwesenheit stark reflektierender Objekte erkennen zu können). Aus der Höhe der Leistungsspitzen kann als viertes Objektmaß noch dessen Reflektionsquerschnitt geschätzt werden, welcher angibt, wie stark das Objekt die Radarwellen reflektiert. Bedingt durch das in jedem System vorhandene Rauschen (z.B. durch thermisches Rauschen) ergibt sich nach der dreidimensionalen DFT auch ohne empfangene Objektreflektionen ein gewisses Leistungsniveau; dieses Rauschniveau, welche durch statistische Effekte in gewissem Maße variiert, stellt die untere physikalische Grenze der Detektionsfähigkeit dar. Die Detektionsschwelle, oberhalb welcher aus Leistungsspitzen Objekte gebildet werden, wird etwa 12dB über das mittlere Rauschen gelegt.
Bisher wurden primär punktförmige Objekte (also weder in Breite, noch in Länge ausgedehnt) mit konstanter radialer Relativgeschwindigkeit und ohne laterale Bewegung betrachtet. Dann sind die Leistungsspitzen nach der dreidimensionalen Fouriertransformation„scharf"; ihre Form entspricht der dreidimensionalen diskreten Fouriertransformierten der Fensterfunktionen verschoben an die Position der drei Objektgrößen Geschwindigkeit, Entfernung und Winkel - bezogen auf jeweils eine der Dimensionen Geschwindigkeit, Entfernung und Winkel ist die Form der Leistungsspitzen die eindimensionale diskrete Fouriertransformierte der jeweiligen Fensterfunktion verschoben an die jeweilige Objektgröße. Objekte, für welche die obigen Bedingungen nicht gelten, weisen nach der dreidimensionalen Fouriertransformation„verschwommene" Leistungsspitzen auf.
Die beschriebene Detektion von Objekten und die Bestimmung der zugehörigen Objektmaße stellen einen Messzyklus dar und liefern ein Momentanbild des Umfeldes; dies wird etwa alle 40ms zyklisch wiederholt. Zur Beurteilung der Umfeldsituation werden die Momentanbilder über aufeinanderfolgende Zyklen hinweg verfolgt, gefiltert und ausgewertet; Gründe dafür sind insbesondere:
• einige Größen können nicht direkt in einem Zyklus, sondern nur aus der Änderung über aufeinanderfolgende Zyklen bestimmt werden (z. B. Längsbeschleunigung und Quergeschwindigkeit),
• die Bewegung von Objekten kann über mehrere Zyklen plausibilisiert werden, woraus eine robustere und sicherere Umfeldbeschreibung resultiert; so muss z. B. die sich über aufeinanderfolgende Zyklen ergebende Änderung der (radialen) Entfernung zur gemessenen (radialen) Relativgeschwindigkeit passen, was Redundanz und damit zusätzliche Sicherheit in der Umfeldbeschreibung ergibt,
• Verringerung von Messrauschen durch zeitliche Filterung über mehrere Zyklen.
Das Verfolgen und Filtern von Objektdetektionen über aufeinanderfolgende Zyklen wird auch als Tracking bezeichnet. Dabei werden für jedes Objekt aus den getrack- ten Objektmaßen des aktuellen Zyklus Werte für den nächsten Zyklus prädiziert. Diese Prädiktionen werden mit den im nächsten Zyklus als Momentaufnahme detektierten Objekte und deren Objektmaße verglichen, um diese passend einander zuzuordnen. Dann werden die zum selben Objekt gehörigen prädizierten und gemessenen Objektmaße fusioniert, woraus sich die aktuellen getrackten Objektmaße ergeben, welche somit über aufeinanderfolgende Zyklen gefilterte Werte darstellen. Falls bestimmte Objektmaße in einem Zyklus nicht eindeutig bestimmt werden können, sind beim Tracking die unterschiedlichen Hypothesen zu berücksichtigen. Aus den getrackten Objekten und den zugehörigen getrackten Objektmaßen wird die Umfeldsituation für die jeweilige Fahrerassistenzfunktion analysiert und interpretiert, um daraus die entsprechenden Aktionen abzuleiten.
Oben wurde erläutert, dass sich für punktförmige Objekte mit konstanter radialer Relativgeschwindigkeit und ohne laterale Bewegung nach der dreidimensionalen Fouriertransformation„scharf" Leistungsspitzen ergeben, deren Form der dreidimensionalen diskreten Fouriertransformierten der Fensterfunktionen verschoben an die Position der drei Objektgrößen Geschwindigkeit, Entfernung und Winkel entspricht - bezogen auf jeweils eine der Dimensionen Geschwindigkeit, Entfernung und Winkel ist dabei die Form der Leistungsspitzen die eindimensionale diskrete Fouriertransformierte der jeweiligen Fensterfunktion verschoben an die jeweilige Objektgröße. Das gilt allerdings nur für eine ideale Schaltung, insbesondere für ideale Antennen und eine ideale Frequenzmodulation. In Realität wird eine Frequenzmodulation nie perfekt sein, z.B. bedingt durch physikalische Rauscheffekte wie thermisches Rauschen oder durch thermische oder elektrische Einschwingvorgänge oder durch endliche Genauigkeit in digitalen Schaltkreisen und Digital-Analog-Übergängen bedingt durch Quantisierung (z.B. durch endliche Auflösung von Digital-Analog- Wandler zur direkten Erzeugung der Oszillator-Steuerspannung oder zur Regelvorgabe für einen Phasenregelkreis, also einer sogenannten PLL). Neben solchen prinzipbedingten Fehlern durch nicht ideale Schaltungen kann es durch Ausfall bzw. Fehlfunktion einzelner Schaltungsteile noch zu deutlich größeren Fehlern in der Frequenzmodulation kommen.
Im Folgenden werden nur Fehler der Frequenzmodulation betrachtet, welche über die Folge der Sendesignale zu einer von der Sollvorgabe abweichenden Frequenzlage führen, wobei die Frequenzlage eines Sendesignals insbesondere durch ihre Mittenfrequenz gekennzeichnet ist. Betrachtet wird also nicht der Linearitätsfehler der Frequenzmodulation (also eine Abweichung des Istverlaufs der Sendefrequenz innerhalb der Sendesignale von einer linearen Regression mit Sollsteigung), sondern ob bzw. wie die Frequenzrampen zueinander versetzt sind; ein solcher Versatz kann durch langsame Frequenzänderung verursacht werden, beispielsweise durch niederfrequente Störungen in der Versorgungsspannung. Eine solche fehlerhafte Frequenzlage (also z.B. eine variierende Mittenfrequenz bei konstanter Sollmittenfrequenz) führt dazu, dass auch bei punktförmigen Objekten die Leistungsspitzen in der Dimension Relativgeschwindigkeit verschwommen bzw. zerfasert sind, was zu fehlerhaft gemessener Relativgeschwindigkeit, Verdeckung von kleineren Objekten durch größere Objekte und Erzeugung von Geisterobjekten führen kann. Dadurch könnte die mit dem Radarsystem implementierte Fahrerassistenzfunktion eine fehlerhafte Funktionsweise haben; bei einem Notbremsassistent könnte z.B. durch Geisterobjekte eine unberechtigte Notbremsung aktiviert werden, wodurch es zu einem Auffahrunfall eines nachfolgenden Fahrzeuges mit schwerwiegenden Folgen bis hin zu Todesfällen kommen könnte.
Deshalb ist es wichtig, dass die Güte der Frequenzlage permanent überwacht wird und auftretende Fehler entweder korrigiert werden oder die Fahrerassistenzfunktion gegebenenfalls deaktiviert wird.
Für die Realisierung der Überwachung der Frequenzlage wird nun zuerst der Fall betrachtet, dass das Oszillatorsignal im Schaltungsbock 1 .1 1 der Fig. 1 durch Teilung um den Faktor T=2048 in der Frequenz heruntergesetzt und dann im Schaltungsblock 1 .12 durch eine reellwertige Analog/Digital-Wandlung mit der Abtastrate fA=40MHz digitalisiert wird.
Nach der Teilung um den Faktor T=2048 ergibt sich ein Signal, dessen Frequenz im Bereich (24.15GHz±187.5/2)/2048 = 1 1 .8MHz±45.8kHz liegt - bei jeder Frequenzrampe ändert sich die Frequenz des heruntergeteilten Signal linear vom unteren auf den oberen Wert, also um 91 .6kHz, sofern die Oszillatorfrequenz ihrem Sollverlauf nach Fig. 1 mit konstanter linearer Steigung und konstanter Frequenzlage (also konstanter Anfangs- und damit Mittenfrequenz) entspricht; wird der Startzeitpunkt der Frequenzrampe jeweils als t=0 definiert, so gilt für die heruntergeteilte Frequenz während jeder der K=256 Frequenzrampen (k=0,1 ,...,K-1 ) von jeder der 8 Antennenkombinationen (m=0,1 ,...,7): fr(t,k,m) = fTM + bT-(t-4ps) = frs + b-pt für 0<t<8MS mit fTM = 1 1 .8MHz, fTs = 1 1 .75MHz und bT = 91 .6kHz/8MS .
Typischerweise hat das Ausgangssignal eines Teilers einen rechteckförmigen Verlauf; in Fig. 10 ist ein Ausschnitt dargestellt (durchgezogener Verlauf). Um einen sinusförmigen Verlauf zu erzielen, wird dieses Signal mit einem Tiefpass gefiltert, der alle Harmonischen des rechteckförmigen Signals unterdrückt (die Harmonischen liegen bei ungeraden Vielfachen der jeweiligen Grundfrequenz, also um 3H .8MHz= 35.4MHz, 5H .8MHz= 59MHz, ... herum); dazu kann hier z.B. ein typischer Antia- liasing-Tiefpass, dessen Grenzfrequenz bei halber Abtastfrequenz, also 20MHz liegt, verwendet werden. Das sich dann ergebende sinusförmige Signal ist ebenfalls in Fig. 10 dargestellt (gestrichelte Kurve). Der Phasenverlauf (pT(t,k,m) dieses sinusförmigen Signals ST(t,k,m) ergibt sich durch Integration der heruntergeteilten Frequenz fT(t,k,m), so dass gilt:
ST(t,k,m) = As-cos((pT(t,k,m)) mit cpT(t,k,m) = 2ττ· [fre-t + bi/2-t2] + (po(k,m) , wobei (po(k,m) die Phase zum jeweiligen Rampenstart (also bei t=0) darstellt und i. Allg. von Frequenzrampe zu Frequenzrampe variiert; As ist die Amplitude des Signals.
Nach Abtastung des sinusförmigen Signals ST(t,k,m) im Raster 25ns (Abtastrate fA=40MHz) ergeben sich die ebenfalls in Fig. 10 eingezeichneten Werte; für das abgetastete Signal STA(n,k,m) gilt:
STA(n,k,m) = AS COS(2TT- [frs/fA-n + bi/2/fA2-n2] + (po(k,m))
Diese insgesamt Ko=2048 Signale (pro Frequenzrampe eines) werden in digitalisierter Form in der digitalen Signalverarbeitungseinheit 1 .10 weiterverarbeitet, um daraus die Güte der Frequenzlage zu bestimmen, was im Folgenden erläutert wird.
Die obige Beziehung für das abgetastete heruntergeteilte Signal STA(n,k,m) gibt den Idealfall an, nämlich dass der Istverlauf der Frequenz dem linearen Sollverlauf mit konstanter Frequenzlage entspricht und dass dem Signal kein Rauschen überlagert ist, von was in Realität aber nicht ausgegangen werden kann. Neben einem hier nicht betrachteten systematischen Linearitätsfehler kann insbesondere ein Fehler der Frequenzlage und damit der Anfangs- bzw. Mittenfrequenz auftreten, welcher über die Frequenzrampen variiert (z.B. durch thermische Einschwingeffekte oder Störungen auf der Spannungsversorgung); während einer Frequenzrampe wird dieser Fehler AfE(k,m) etwas vereinfachend als konstant betrachtet. Im abgetasteten heruntergeteilten Signal bedeutet das einen um den Teilerfaktor T=2048 kleineren Fehler
AfET(k,m) = AfE(k,m)/T , welcher während einer Frequenzrampe konstant ist, aber von Rampe zu Rampe sich ändert. Daneben trägt das reale Signal STA(n,k,m) auch einen Rauschanteil r(n,k,m), welcher z.B. durch Phasenrauschen des Oszillators und Quantisierungseffekte bei der A/D-Wandlung entsteht. Insgesamt ergibt sich das reale Signal STA(n,k,m) dann zu:
STA(n,k,m) = As-cos(2n-[fTs/fA-n + bi/2/fA2-n2 + AfET(k,m)/fA-n] + <po(k,m)) + r(n,k,m) , wobei 0<n<8Ms fA , d.h. 0<n<320 .
Um den Frequenzfehler AfET(k,m) zu bestimmen, kann man den Phasengang des realen Signals STA(n,k,m) mit dem für den Sollfrequenzverlauf erwarteten Phasengang vergleichen. Dafür sind die reellwertigen Signale STA(n,k,m) zuerst in ihr korrespondierendes komplexwertiges Signal, also in ihr analytisches Signal STAc(n,k,m) zu konvertieren:
STAc(n,k,m) = As-exp(i-(2n- [fTs/fA-n+bT/2/fA2-n2+AfET(k,m)/fA-n] + <po(k,m))) + rc(n,k,m) , wobei rc(n,k,m) das analytische Signal vom Rauschen r(n,k,m) ist und eine viel kleinere Amplitude hat als der Nutzanteil des Signals mit Amplitude As; bezeichnet die imaginäre Einheit. Ein analytisches Signal entsteht durch komplexwertige Filterung mit einem sogenannten idealen Hilbertfilter, welches alle negativen Frequenzen unterdrückt und alle positiven Frequenzen mit konstantem Ü bertrag ungsfak- tor 1 durchlässt. In realen Filtern lässt sich kein unendlich schmaler Übergangsbereich zwischen Sperren bei negativen Frequenzen und Durchlassen von positiven Frequenzen erzielen. Dies ist bei dem vorliegenden Signal STAc(n,k,m) aber auch nicht nötig, da es nur in einem schmalen Bereich um ±ίτινι = ±1 1 .8MHz herum relevante Spektralanteile hat; deshalb reicht eine Filterung mit einem komplexwerti- gen Filter ersten Grades mit einer Nullstelle bei der Frequenz -f™ = -1 1 .8MHz. Nach dieser Hilbertfilterung ergibt sich näherungsweise das analytische Signal STAc(n,k,m) nach obiger Formel, wobei das komplexwertige Rauschen rc(n,k,m) auch Anteile bei negativen Frequenzen beinhaltet, welche für die weitere Prozessierung aber nicht störend sind.
Aus den Phasen der durch Messung und Prozessierung ermittelten komplexen Werte STAc(n,k,m) und den bekannten Parametern rs, bT und fA kann man nun den Phasenverlauf
(pTEmess(n,k,m) = 2TT-AfET(k,m)/fA-n + (po(k,m) + (pr(n,k,nn) bestimmen, wobei (pr(n,k,nn) der unbekannte Phasenrauschanteil ist. Bildet man nun die Phasendifferenz zwischen zwei Zeitpunkten (zu den Indices m und n2), ist diese beschrieben durch
(pTEmess(n2,k,m) - (pTEmess(n i,k,m) = 2n-AfET(k,m)/fA-(n2-n i ) + (pr(n2,k,nn) - (pr(n i,k,nn) ; es sei betont, dass die über die Rampen i. Allg. variierende Startphase (po(k,m) durch die Differenzbildung implizit eliminiert wird. Der durch Messung bestimmte Frequenzfehler AfEmess(k,m) ergibt sich somit über Auswertung der Beziehung
AfEmess(k,m) = ((pTEmess(n2,k,ITl) - (pTEmess(n i,k,ITl)) · Τ·ΪΑ/(2π·(η2-Π ΐ )) , dieser gemessene Frequenzfehler AfEmess(k,m) unterscheidet sich vom tatsächlichen Frequenzfehler AfE(k,m) um den Messfehler
AfEmessE(k,m) = ((pr(n2,k,nn) - (pr(n i,k,nn )) · Τ·ίΑ/(2π·(η2-ηι))
Damit dieser Messfehler möglichst klein wird, sind weit auseinanderliegende Zeitpunkte m und n2 zu wählen, z.B. einer am Rampenende (n2=320) und der andere am Anfang des Abtastzeitraums der Empfangssignale (m=65).
Es sei noch bemerkt, dass man Phasen nur bis auf ganzzahlige Vielfache von 2π genau bestimmen kann, weshalb die Bestimmung von AfEmess(k,m) in Modulorech- nung bzgl. 2π zu erfolgen hat und der eindeutig bestimmbare Bereich des Frequenzfehlers„nur" T-fA/(ri2-ni ) beträgt, was im vorliegenden Beispiel aber über 321 MHz sind und damit weit über den zu erwartenden Fehlern.
Genau genommen ergibt sich durch langsames Frequenzdriften nicht nur eine Änderung der Mittenfrequenz, sondern auch schon innerhalb einer Frequenzrampe eine sehr kleine Verkrümmung gegenüber dem linearen Sollfrequenzverlauf, welche aus Systemsicht aber i. Allg. unkritisch ist. Der durch Messung bestimmte Frequenzfehler AfEmess(k,m) stellt dann den mittleren Frequenzfehler während einer Frequenzrampe dar (abgesehen vom Messfehler AfEmessE(k,m)).
In Realität können kleine systematische Linearitätsfehler der Frequenzmodulation auftreten (also eine Abweichung des Istverlaufs der Sendefrequenz innerhalb der Sendesignale von einer linearen Regression mit Sollsteigung); eine Ursache dafür können elektrische Einschwingeffekte sein. Werden nun wie im obigen Beispiel bei jeder Frequenzrampe die gleichen Zeitpunkte m und n2 zur Bestimmung der Phasendifferenz benutzt, so haben solche systematischen Linearitätsfehler keinen Einfluss auf die Bestimmung des Frequenzfehlers AfE(k,m); würden unterschiedliche Zeitpunkte benutzt, wäre das nicht mehr der Fall, weil der Linearitätsfehler zu kleinen Änderungen des gemessenen mittleren Frequenzfehlers führen würde (der mittlere Frequenzfehler ist ja dann abhängig vom gewählten Zeitintervall [m,n2]. Deshalb sind vorzugsweise bei jeder Frequenzrampe gleiche Zeitpunkte m und n2 zu benutzen.
Beim obigen Ansatz kann der durch das Phasenrauschen (pr(n,k,nn) bedingte Messfehler AfEmessE(k,m) deutlich zu groß sein. Eine Verbesserung lässt sich dadurch erzielen, dass man an Anfang und Ende des gewählten Zeitintervalls [ni,n2] nicht nur jeweils einen der Phasenfehlernnesswerte (pTEmess(n,k,m) benutzt, sondern mehrere, um das Phasenrauschen besser auszumitteln. Ein direktes Mitteln der Phasenfehlernnesswerte ist allerdings ungünstig, da sie zum einen ja nur auf Vielfache von 2π eindeutig sind (es also zu Phasensprüngen kommen kann) und da dies zum anderen signaltheoretisch betrachtet ein Mittelung in einer nichtlinearen Dimension wäre. Deshalb mittelt man die Phasenfehlermesswerte (pTEmess(n,k,m) besser indirekt über entsprechende komplexwertige Einheitszeiger exp(|-(pTEmess(n,k,m)); man akkumuliert also solche Zeiger auf und bestimmt dann die Phase des Summenzeigers. Ändert sich im Zeitabschnitt der Akkumulation der Nutzanteil 2n AfET(k,m)/fA-n des Phasenfehlers (pTEmess(n,k,m) nur wenig (was bei der betrachteten Auslegung i. Allg. der Fall ist) und ist das Phasenrauschen (pr(n,k,nn) über die Zeit n unkorreliert (was auch meist mit guter Näherung der Fall ist), dann wird bei Akkumulation über N Werte der Einfluss vom Phasenrauschen um Faktor N bzgl. Leistung und Faktor Λ/N bzgl. Amplitude verringert. Verwendet man im vorderen Zeitabschnitt und hinteren Zeitabschnitt jeweils 64 Werte, reduziert sich also das Rauschen effektiv um Faktor 64 bzgl. Leistung und Faktor 8 bzgl. Amplitude. Allerdings ist noch zu berücksichtigen, dass sich der Abstand der Mitten der beiden Zeitabschnitte reduziert, wenn weiterhin nur das Intervall [ni,n2]=[65,320] benutzt wird: bei Verwendung nur eines Wertes in den beiden Zeitabschnitten, war der Abstand n2-ni=320-65=255; bei Verwendung des vorderen Zeitabschnitts ni,...,m+63 und des hinteren Zeitabschnitts n2-63, ... ,n2 reduziert sich der Abstand um 63 auf 192. Gemäß der obigen Beziehung für den Messfehler AfEmessE(k,m) verliert man dadurch den Faktor 255/192=1 .33 bzgl. Amplitude und 1 .76 bzgl. Leistung. Durch die Mittelung ergibt sich also insgesamt eine Reduzierung des Rauschens um Faktor 36 bzgl. Leistung und Faktor 6 bzgl. Amplitude.
Für die Mittelung braucht man die Phasenfehlermesswerte (pTEmess(n,k,m) nicht explizit zu bestimmen, da ja nur der Phasenzeiger exp(|-(pTEmess(n,k,m)) interessiert und das komplexwertige Signal STAc(n,k,m) diesen Phasenzeiger beinhaltet (siehe entsprechende Beziehungen oben); deshalb kann man für die Mittelung von dem komplexwertigen Signal STAc(n,k,m) ausgehen. Dazu muss man in STAc(n,k,m) dann aber den vom Sollfrequenzverlauf abhängigen Phasenanteil 2n-[fTs/fA-n+b-r/fA2-n2] eliminieren, was durch Multiplikation mit dem Phasenzeiger exp(- |-2n- [fTs/fA-n+bT/fA2-n2]) realisiert werden kann (man führt also quasi eine Frequenznormalisierung durch):
STACN(n,k,m) = As-exp(i-(2n-AfET(k,m)/fA-n + (po(k,m))) + rcN(n,k,m) ; es sei bemerkt, dass sich dabei die statistischen Eigenschaften vom Rauschen rcN(n,k,m) nicht ändern, da es mit Werten mit Amplitude 1 multipliziert wurde. Diese Signale akkumuliert man nun in beiden Zeitabschnitten auf und erhält den sogenannten Phasenkennwert Pi(k,m) im vorderen Zeitabschnitt und P2(k,m) im hinteren Zeitabschnitt. Dann wird für jede Frequenzrampe der Phasenkennwert P2(k,m) mit dem konjugiert Komplexen des Phasenkennwertes Pi(k,m) multipliziert und die Phase dieses Wertes bestimmt, womit sich die Differenzphase A(pTEmess(k,m) der beiden Phasenkennwerte ergibt:
A(pTEmess(k,m) = 2TT-AfET(k,m)/fA-(n2-ni-(N-1 )) + A(pr(k,m) ; dabei ist N die Anzahl der pro Zeitabschnitt zur Mittelung verwendeten Werte und A(pr(k,nn) stellt den unbekannten Phasenrauschanteil an, welcher durch die Mittelung über die N Werte pro Zeitabschnitt nun aber reduziert ist. Es sei betont, dass die über die Rampen i. Allg. variierende Startphase (po(k,m) wieder implizit eliminiert wird.
Der durch Messung bestimmte Frequenzfehler AfEmess(k,m) ergibt sich somit über Auswertung der Beziehung
AfEmess(k,m) = A(pTEmess(k,nn) · Τ·ίΑ/(2π·(η2-ηι-(Ν-1 ))) , dieser gemessene Frequenzfehler AfEmess(k,m) unterscheidet sich vom tatsächlichen Frequenzfehler AfE(k,m) um den Messfehler
AfEmessE(k,m) = Acpr(k,m) · Τ·ίΑ/(2π·(η2-ηι-(Ν-1 ))) .
Bei obiger Berechnung der Phasenkennwerte Pi(k,m) und P2(k,m) wurde das Signal STAc(n,k,m) durch Multiplikation mit einem entsprechenden Phasenzeiger frequenznormalisiert (also der Sollfrequenzverlauf herausgerechnet) und dann wurden diese Werte pro jeweiligen Zeitabschnitten aufakkumuliert. Multiplikation und Akkumulation können zusammen in einem Schritt als Skalarprodukt formuliert bzw. bestimmt werden; der eine Vektor besteht dabei aus dem Signal STAc(n,k,m) im betrachteten Zeitabschnitt, der andere besteht aus entsprechenden Phasenzeigern. Das Signal STAc(n,k,m) ist durch eine komplexwertigen Hilbertfilterung ersten Grades aus dem reellwertigen Signal STA(n,k,m) entstanden, also durch gewichtete Addition der zwei Werte STA(n,k,m) und STA(n-1 ,k,m). Diese Filterung und das aus den gefilterten Werten bestimmte Skalarprodukt kann man auch als ein einziges Skalarprodukt sehen. Somit lassen sich die Phasenkennwerte über ein Skalarprodukt direkt aus dem reellwertigen Signal STA(n,k,m) bestimmen; der eine Vektor besteht dabei aus dem Signal STA(n,k,m) im betrachteten Zeitabschnitt plus dem vorhergehenden Wert (der betrachtete Zeitanschnitt verlängert sich also effektiv um einen Zeitpunkt), der andere Vektor wird im Wesentlichen über die Summe von Phasenzeigern gebildet (die Filterkoeffizienten sind ja auch Phasenzeiger), wobei es reicht, diesen Parametervektor einmal a priori zu bestimmen, da er ja für alle Frequenzrampen gleich ist.
Oben wurde angenommen, dass die Hilbertfilterung ersten Grades ihre Nullstelle immer beim Negativen der Sollbandmitte hat, also bei -ΪΤΜ=-1 1 .8MHz. Prinzipiell könnte man die Nullstelle auch über die Frequenzrampe ändern, so dass sie immer beim Negativen der jeweiligen Sollfrequenz liegt und entsprechend die Parametervektoren der Skalarprodukte ausrechnen. Man kann die Paramtervektoren auch so annähern, dass sie sich immer auf die Mittenfrequenz des jeweiligen Zeitabschnitts beziehen; dazu wird jeweils diese Mittenfrequenz für das Hilbertfilter und auch für die Phasenzeiger der Frequenznormalisierung benutzet (den quadratischen Anteil in den Phasenzeigern der Frequenznormalisierung lässt man weg).
Bisher wurde der Fall betrachtet, dass es zwei Zeitabschnitte pro Frequenzrampe gibt, einen im vorderen Bereich und einen im hinteren; der Fehler der Frequenzlage der jeweiligen Frequenzrampe wurde durch Vergleich der Phasen kennwerte in beiden Abschnitten ermittelt. Es ist aber auch möglich mit nur einem Zeitabschnitt pro Frequenzrampe zu arbeiten (z.B. am Ende jeder Frequenzrampe); man vergleicht dann die Phasenkennwerte über zwei aufeinanderfolgende Frequenzrampen, also den Phasenkennwert der zweiten Rampe mit dem der ersten Rampe, den Phasenkennwert der dritten Rampe mit dem der zweiten Rampe, usw. Um so den absoluten Fehler der Frequenzlage zu bestimmen, müsste man den sich im Idealfall (also ohne Störungen) ergebenden Frequenzverlauf zwischen den Frequenzrampen genau kennen, damit man ihn bei der Frequenznormalisierung von Rampe zu Rampe berücksichtigen könnte (für den genauen Phasenfortschritt zwischen zwei Abschnitten braucht man ja den genauen Frequenzverlauf). Wie aber der Frequenzverlauf insbesondere beim Rücksprung der Frequenz tatsächlich aussieht, ist im Allg. nicht genau bekannt, da er z.B. vom Einschwingverhalten der PLL abhängt. Allerdings wird der Frequenzverlauf zwischen den Frequenzrampen immer gleich sein; deshalb ist eine relative Bestimmung der Frequenzlage, also die Bestimmung ihrer Änderung über die Rampen möglich - unbestimmt bleibt nur ein konstanter Anteil, was für die Überwachung aber wenig kritisch ist, da nur sehr große konstante Frequenzlagenfehler kritisch wären (die i. Allg. nicht auftreten) und diese auch durch andere Verfahren bestimmt werden können. Die Frequenznormalisierung führt man dann bei jeder Frequenzrampe mit gleichen Phasenzeigern durch; d.h. der sich im ungestörten Fall ergebende unbekannte, aber konstante Phasenfortschritt von Rampe zu Rampe bleibt unberücksichtigt. Damit wird sich der Phasenkennwert im ungestörten Fall von Rampe zu Rampe um einen konstanten Wert ändern (eben um diesen nicht kompensierten konstanten Phasenfortschritt); die analog zu oben über die Phasenkennwerte bestimmte Phasendifferenz A(pTEmess(k,m) zwischen zwei aufeinanderfolgenden Zeitabschnitten, also zwei Rampen, ist damit im ungestörten Fall konstant. Hat man aber eine Änderung der Frequenzlage, so ändern sich die gemessenen Phasendifferenzen A(pTEmess(k,m); normiert man die Phasendifferenzen auf den ersten Wert A(pTEmess(0,1 ), also die Phasendifferenz von erster und zweiter Rampe, so erhält man für den gemessenen Frequenzfehler AfEmess(k,m) normiert auf seinen ersten Wert
AfEmess(0,1 ):
AfEmessR(k,m) = AfEmess(k,ITl)-AfEmess(0,1 ) = (A9TEmess(k,ITl)-A(pTEmess(0, 1 )) · T7(2TT-Atc) , wobei Atc=10 s der Abstand zweier Frequenzrampen ist. Damit hat man die Änderung der Phasenlagen über die Frequenzrampen bestimmt, hier bezogen auf die Frequenzlage am Anfang der Rampensequenz. Der relative Fehler AfEmessR(k,m) der Frequenzlage stellt den mittleren Wert zwischen den jeweiligen zwei Zeitabschnitten dar (die am Ende zweier aufeinanderfolgenden Rampen liegen) und eilt somit dem mittleren Fehler im Abtastzeitraum vom Empfangssignal der Frequenzrampe k,m leicht voraus. Das könnte man durch Interpolation mit dem nachfolgenden Wert noch korrigieren, was bei langsamen Änderungen der Frequenzlage aber vernachlässigbar ist. Der Vorteil dieses Ansatzes ist, dass die Zeitdauer zwischen den zwei berücksichtigten Zeitabschnitten länger ist und damit der Einfluss des z.B. durch Quantisierungseffekte vom A D-Wandler erzeugten Phasenrauschens A(pr(k,nn) geringer wird (der Messfehler ist A(pr(k,m) TV(2TT Atc) und damit umgekehrt proportional zur Zeitdauer zwischen den Mitten der beiden Zeitabschnitte). Um den Messfehler weiter zu reduzieren, kann man den relativen Fehler AfEmessR(k,m) filtern oder den Zeitraum zwischen den zwei verwendeten Zeitabschnitten über alle 8 Antennenkombinationen erstrecken (pro Index k wird also nur ein Frequenzlagefehler ermittelt, was bei langsamem Frequenzdriften z.B. durch thermische Einschwingeffekte ausreicht).
Es sein noch hervorgehoben, dass wenn zur Bestimmung der relativen Frequenzlage zwei Zeitabschnitte aus unterschiedlichen Frequenzrampen verwendet werden, zwischen den zwei Zeitabschnitten jeweils gleicher Frequenzverlauf vorliegen muss (von den zu bestimmenden Störungen abgesehen), d.h. die Sollvorgabe an die Frequenzerzeugung (also z.B. das Ansteuersignal einer PLL) muss gleich sein. Verwendet man also im Frequenzverlauf variable Parameter, so kann man diese nicht beliebig variieren; bei Variation des Abstands von Frequenzrampen ist ein möglicher Ansatz, dass man nur für jede zweite Frequenzrampe einen geänderten Abstand nutzt, während der Abstand bei den anderen Frequenzrampen einen festen Wert hat. Dann bestimmt man den Fehler der Frequenzlage nur jeweils aus Paaren mit konstantem Abstand; die Paare mit variierendem Abstand nutzt man nicht, sondern interpoliert den dortigen Fehler aus den beiden Nachbarwerten.
Zum eingangs beschriebenen Beispiel mit Verwendung zweier Zeitabschnitten aus jeweils einer Rampe sei noch folgendes erwähnt: wenn man dort bei der Phasennormalisierung nicht den genauen Phasenfortschritt zwischen den zwei Zeitabschnitten berücksichtigt, ist auch wieder nur eine relative Änderung der Frequenzlage möglich; die Phasenzeiger zur Frequenznormalisierung können dann aber in beiden Zeitabschnitten beliebige Startwerte haben, sie müssen nur über alle Frequenzrampen gleich sein (z.B. immer Startphase Null).
Bisher wurde angenommen, dass alle Sendesignale gleiche Sollfrequenzlage haben. Es gibt aber auch Anwendungen, bei welchen die Frequenzlage der Frequenzrampen, also deren Anfangs- und damit gleichbedeutend deren Mittenfrequenz bewusst über die Sendesignale variiert wird. Das könnte man prinzipiell bei der Frequenznormalisierung betrachten; man kann aber auch einfach die Abweichung von absolut oder relativ gemessener Istfrequenzlage zu Sollfrequenzlage durch Subtraktion bestimmen.
Im Folgenden wird die Weiterverarbeitung eines wie oben bestimmten Frequenzlagefehlers AfE(k,m) erläutert (es sei bemerkt, dass zwischen gemessenem Frequenzfehler AfEmess(k,m) und tatsächlichem Frequenzfehler AfE(k,m) nicht mehr unterschieden wird, da eine ausreichend genaue Bestimmung angenommen sei).
Bevorzugter Ansatz ist, den Frequenzlagefehler AfE(k,m) zu kompensieren. Durch eine geänderte Frequenzlage wird sich die Phasenlage des empfangenen Signals ändern, da in den Weg zum Objekt und zurück eine geänderte Zahl an Wellenzügen passt. Erhöht sich also z.B. die Frequenzlage um 1 MHz und beträgt die Laufzeit 1 s (Objekt in 150m Entfernung), dann passt genau ein Wellenzug mehr hinein, so dass sich die Phase um 2π ändert; der Effekt ist proportional zur Entfernung r des Objekts und der Frequenzlagenänderung AfE(k,m). Damit ergibt sich die Phasenlagenände- rung A(p(k,m) des Empfangssignals allgemein zu
Acp(k,m) = 2π■ AfE(k,m)/1 MHz■ r/150m .
Diese Phasenverschiebung bleibt nach der ersten DFT (für Entfernung) bestehen, d.h. der komplexe Wert der Leistungsspitze am zur Entfernung r korrespondierenden Entfernungstor weist diese Phasenverschiebung auf. Zur Kompensation kann man dann einfach mit dem komplexen Einheitsvektor mit der Phase -A(p(k,m) multiplizieren. Da man nach der ersten DFT ja noch nicht weiß, in welchen Entfernungstoren Objekte sind, multipliziert man in alle Entfernungstoren j (die Länge 1 m haben) mit dem zugehörigen Phasenkorrekturvektor
PKü,k,m) = exp(-i-2TT-AfE(k,m)/1 MHz-j/150) .
Benutzt man dabei statt dem absoluten Frequenzlagefehler AfE(k,m) den nur relativ bestimmten, dann hat man nur die Änderung der Frequenzlage kompensiert, was i. Allg. ausreicht. Würde man die Änderung der Frequenzlage nicht kompensieren, würde es dadurch zu Verfälschung im Verlauf der zweiten DFT (für Relativgeschwindigkeit) kommen; dies wird später erläutert.
Ein konstanter Fehler der Frequenzlage, also eine konstante Abweichung der Mittenfrequenz der Frequenzrampen vom ihrem Sollwert ändert die mittlere Wellenlänge und hat dadurch Auswirkungen auf die berechnete Relativgeschwindigkeit und Winkellage von Objekten (siehe Herleitungen weiter vorne). Durch Verwendung der realen Mittenfrequenz satt der Sollmittenfrequenz können Fehler vermieden werden; dies wird allerdings nur bei großer Abweichung benötigt, da nur dann die resultierenden Fehler signifikant werden (bei sich über die Frequenzrampen ändernder Mittenfrequenz sind die Auswirkungen wesentlich stärker).
Es sei bemerkt, dass man zur Berechnung des Phasen korrekturvektors PK(j,k,m) auch einen gefilterten bzw. geglätteten Frequenzlagefehler benutzen kann (z.B. Glättung des gemessenen Frequenzlagefehlers AfE(k,m) durch eine Regressionskurve).
Werden die Frequenzlagefehlers AfE(k,m) nicht kompensiert, ist zu beurteilen, ob ihr Einfluss auf die Detektionsqualität noch in einem akzeptablen Maß liegt, es also zu keinen inakzeptablen funktionalen Einschränkungen kommt; andernfalls sind die betroffenen Funktionen zur Fahrerassistenz und/oder zu autonomen Fahrmanövern einzuschränken oder zu deaktivieren.
Als Beispiel wird ein Istverlauf der Frequenzlage betrachtet, der gegenüber dem konstanten Sollverlauf gekrümmt ist und zusätzlich eine periodische Störung aufweist - in Fig. 1 1 ist der entsprechende Frequenzlagefehler AfE(k,0) dargestellt. Zur Beurteilung solcher Abweichungen kann mein eine Regression durchführen (z.B. eine Polynomregression 1 . oder 2. Grades) und die Parameter der Ausgleichsfunktion (z.B. dem Polynom) und/oder die Abweichung, insbesondere die Standardabweichung zwischen Istverlauf und Ausgleichsfunktion als Gütemaß verwenden. Diese Werte geben aber nur einen groben Hinweis auf die Verschlechterung der Detektionsqualität (für den hier betrachteten Fall, dass der Frequenzlagefehler nicht kompensiert wird).
Für eine genauere Beurteilung muss man tiefergehende Analysen durchführen. Ein nicht kompensierter Frequenzlagefehler AfE(k,m) hat primär Auswirkungen auf die zweite DFT (für Relativgeschwindigkeit), welche in jedem Entfernungstor j=0,..., 99 und jeder Antennenkombination m=0,1 ,...,7 für die sich über die Frequenzrampen k=0,1 ,...,K-1 erstreckenden Eingangswerte e(j,k,m) berechnet wird. Für ein Ziel im Entfernungstor j und mit der Relativgeschwindigkeit vrei gilt: e(j,k,m) = w(k)-exp(i-2TT-(k-Vrei/280km/h + AfE(k,m)/1 MHz-j/150)) , wobei w(k) die für die zweite DFT benutzte Fensterfunktion darstellt und die Amplitude als 1 sowie die Startfrequenz als Null abgenommen sind, da dies für die weitere Betrachtung keine Rolle spielt; der erste Phasenanteil beschreibt die lineare Pha- senänderung durch die Relativgeschwindigkeit vrei, der zweite Phasenanteil stellt den Einfluss des unkompensierten Frequenzlagefehlers AfE(k,m) dar und ergibt sich aus der obigen Ableitung der Phasenkorrekturwerte.
Für ein Ziel mit verschwindender Relativgeschwindigkeit (also vrei=0) ergibt sich das Eingangssignal der zweiten DFT dann zu e(j,k,m) = w(k)-exp(i-2TT-AfE(k,m)/1 MHz-j/150) ; ohne Frequenzlagefehler AfE(k,m) würde es der Fensterfunktion w(k) entsprechen.
Aus obiger Beziehung ist ersichtlich, dass sich der Frequenzlagefehler umso stärker auswirkt, je höher der Entfernungstorindex j ist, also je größer die Entfernung ist. Deshalb wird nun die maximal interessierende Entfernung r=99m, also j=99 betrachtet: e(99,k,m) = w(k)-exp(i-2TT-AfE(k,m)/1 .485MHz)
Für den Frequenzlagefehler AfE(k,0) nach Fig. 1 1 ist in Fig. 12a das sich nach DFT dann ergebende Geschwindigkeitsspektrum v(99,l,0) betragsmäßig dargestellt (durchgezogene Linie; logarithmische Darstellung, also in dB), wobei der Index I die Relativgeschwindigkeitstore repräsentiert. Zum Vergleich zeigt Fig. 12a auch das Geschwindigkeitsspektrum, welches sich beim Sollfrequenzverlauf für ein Ziel mit gleicher Amplitude, gleicher Entfernung und gleicher vrei=0 ergibt (gestrichelte Kurve; ist DFT der Fensterfunktion w(k)). Durch die Krümmung im Istverlauf der Frequenzlage kommt es neben einer kleinen Verschiebung zu einer Verbreiterung der zum Ziel gehörigen Leistungsspitze um l=0 herum, was z.B. dazu führen kann, dass kleinere Ziele in der Umgebung eines großen nicht mehr detektierbar sind (sofern sie gleiche Entfernung und etwa gleichen Winkel haben, da man sie ansonsten über diese Größen trennen kann). Das „Verfließen" der Leistung zu einer breiteren Leistungsspitze führt auch zu einer Verringerung des Pegels, so dass die Detekti- onssensitvität abnimmt, was dazu führen kann, dass kleinere Objekte in größerer Entfernung generell nicht mehr detektiert werden können. Durch die periodische Störung der Frequenzlage werden die zusätzlichen kleineren Leistungsspitzen bei 1=1 1 und 1=243 erzeugt; dies ist besonders kritisch, da dadurch ein reales Objekt in gleicher Entfernung Geisterobjekte mit anderer Relativgeschwindigkeit erzeugen kann, wodurch starke Bremsung entstehen können (wenn Geisterobjekt eine langsamere Geschwindigkeit zu haben scheint). Zur Beurteilung der Güte der Frequenzlage kann man die für die Istfrequenzlage berechneten Geschwindigkeitsspektren v(99,l,m) beispielsweise betragsmäßig auf eine Grenzkurve abprüfen; alternativ kann man auch den Betrag der Differenz zwischen den Geschwindigkeitsspektren zu Ist- und Sollfrequenzlage auf eine Grenzkurve abprüfen. In Fig. 12b ist der Differenzbetrag der Geschwindigkeitsspektren für das Beispiel oben dargestellt, wobei sie auf das Maximum des Geschwindigkeitsspektrums zur Sollfrequenzlage normalisiert und in dB aufgetragen ist; durch die Normalisierung auf das Maximum des Geschwindigkeitsspektrums zur Sollfrequenzlage spricht man auch von dem relativen Differenzbetrag. Das Abprüfen auf eine Grenzkurve stellt ein binäres Gütemaß dar (also mit den zwei Ergebniszuständen gut oder schlecht); alternativ kann auch ein analoges Gütemaß definiert werden, z.B. den maximalen relativen Differenzbetrag zwischen den Geschwindigkeitsspektren zu Ist- und Sollfrequenzlage.
Im Beispiel nach Fig. 1 1 und Fig. 12 entstehen durch einen periodischen Fehler der Frequenzlage zusätzliche kleinere Leistungsspitzen um das eigentliche Objekt herum, was zu Geisterobjekten mit gleicher Entfernung wie das reale Objekt führen kann. Ist aus einer Analyse der Istfrequenzlage bekannt, wie hoch solche Störlinien sind bzw. sein können, dann kann man für jede Detektion abprüfen, ob sie durch fehlerhafte Frequenzlage aus einer anderen Detektion gleicher Entfernung entstanden ist bzw. sein könnte, und diese Detektion dann gegebenenfalls ganz verwerfen oder als potentielle Scheindetektion kennzeichnen.
Bei den bisherigen Betrachtungen wurde die Frequenzlage während der eigentlichen Sendesignale überwacht (also für die Sendesignale, deren zugehörige Empfangssignale zur Umfelderfassung ausgewertet werden). Um den zusätzlichen A D-Wandler für die Digitalisierung des heruntergeteilten Oszillatorsignals einzusparen, könnte man dafür auch den zur Abtastung der Empfangssignale benutzten A/D-Wandler einsetzen. Dann könnte die Überwachung der Frequenzlage aber nicht parallel zur Umfelderfassung geschehen; man würde also eine weitere Sequenz von Sendesignalen mit gleichem Frequenzverlauf allein zur Überwachung der Frequenzlage einführen - Überwachung der Frequenzlage und Umfelderfassung wären dann bei unterschiedlichen Frequenzrampen, die entweder in zwei sequentiell aufeinanderfolgenden Blöcken oder vorzugsweise durch Verschachtelung ineinander angeordnet sind. Bei den zur Überwachung der Frequenzlage benutzten Rampen könnte man auch die Sendeleistung abschalten (um Leistung zu sparen und sofern dies keinen Einfluss auf den Fehler der Frequenzlage hat).
Bisher wurde der Fall betrachtet, dass zur Digitalisierung des in der Frequenz heruntergesetzten Oszillatorsignals ein A D-Wandler benutzt wird; nun soll stattdessen im Schaltungsbock 1 .12 der Fig. 1 ein Zähler eingesetzt werden. Dabei wird das Oszillatorsignal im Schaltungsblock 1 .1 1 nur noch um den Faktor T=4 heruntergeteilt, so dass die Mittenfrequenz bei liegt. Der Zähler inkrementiert bei jeder positiven Flanke des heruntergeteilten rechteckförmigen Signals seinen Wert um 1 ; er zählt also die Zahl der Perioden des heruntergeteilten Signals. Der Zähler wird nicht beim Start jeder Frequenzrampe neu initialisiert, sondern zählt einfach immer weiter, auch zwischen den Frequenzrampen - man kann also von einem freilaufenden Zähler sprechen, der ohne Zwischeninitialisierungen auskommt.
Bei jeder der 8 s dauernden K=256 Frequenzrampen (k=0,1 ,...,K-1 ) von jeder der 8 Antennenkombinationen (m=0,1 ,...,7) wird der Zähler zu zwei jeweils gleichen Zeitpunkten ausgelesen, z.B. bei ti=1 .6ps und nach Rampenstart (und damit am Anfang und Ende des Abtastzeitraums der Empfangssignale); die beiden ausgelesenen Zählerwerte werden mit zi(k,m) und Z2(k,m) bezeichnet. Dann bildet man jeweils die Differenz Az(k,m) der beiden Zählerwerte (weshalb der absolute Zählerstand nicht relevant ist, also keine Neuinitialisierung bei Rampenstart benötigt wird):
Az(k,m) = Z2(k,m) - zi(k,m) .
Die Zählerdifferenz gibt für das um Faktor T=4 heruntergeteilte Signal die Zahl der Perioden im Zeitintervall [ti,t2] an; das Oszillatorsignal hat in diesem Zeitabschnitt dann Faktor T=4 mehr Perioden. Die mittlere Frequenz lässt sich aus der Zahl der Perioden dividiert durch die Länge des Zeitintervalls berechnen: fM(k,m) = 4-Az(k,m)/(t2-ti) .
Der Fehler der Frequenzlage ergibt sich als Abweichung dieser durch Messung bestimmten Mittenfrequenz und ihrem Sollwert. Der maximale Messfehler des Zählers beträgt eine Periode bezogen auf das heruntergeteilte Signal; bezogen auf die Frequenzlage des Oszillators bedeutet das dann einen maximalen Fehler von 4/(t2-ti)=625kHz. Zur Verringerung des Messfehlers kann man auch wieder die Zählerwerte von zwei Zeitpunkten vergleichen, die in unterschiedlichen Frequenzrampen liegen (Messfehler ist umgekehrt proportional zum Abstand der beiden Auslesezeitpunkte). Generell können die Ansätze, welche für die Digitalisierung mit einem A/D-Wandler oben ausführlich erörtert wurden, hier analog übertragen werden.
Es sei noch erwähnt, des reale Zähler in ihrer Länge, also in ihrem maximalen Zählerstand limitiert sind und es dadurch zu Überlauf kommen kann - erreichen sie also den maximalen Zählerstand, dann springen sie mit der nächsten zu zählenden Flanke wieder auf 0 zurück. Dies entspricht einer Modulorechnung; führt man die Auswertungen des Zählers, also die Differenzbildung, auch in Modulorechnung aus, so gibt es durch Überlauf keine Verfälschungen im Ergebnis, sofern die Zahl der zu zählenden Perioden zwischen den zwei beiden Zeitpunkten ti und t.2 nicht die Zählerlänge (also den maximalen Zählerstand) überschreitet: Bei einer Zeitdifferenz reicht dazu ein 16bit langer Zähler. Ist der Zähler kürzer, dann kann man die Mittenfrequenz nicht mehr eindeutig messen. Da aber nur die Abweichung von einem bekannten Sollwert und/oder die Änderung über die Frequenzrampen zu messen ist, reicht eine Eindeutigkeit im MHz-Bereich; bei einem Eindeutigkeitsbereich von 160MHz reicht ein 8bit langer Zähler.
Wie aus den obigen Ableitungen ersichtlich ist, nimmt die Genauigkeit der Messung mit zunehmendem Teilerverhältnis T ab. Andererseits muss der Zähler umso schneller sein, je weniger die Frequenz heruntergeteilt ist - ein schneller Zähler ist schaltungstechnisch aber nur aufwändig zu implementieren und benötigt viel Leistungsaufnahme. Eine Frequenzmischung kann diese Problematik umgehen, da sie nicht Auswirkungen auf die Messgenauigkeit hat; allerdings ist eine Erzeugung eines zweiten Signals im 24GHz-Bereich aufwändig. Deshalb kann auch eine Kombination aus Teilung und Mischung implementiert werden. Dazu kann beispielsweise das Oszillatorsignal zuerst um Faktor 4 auf den Bereich von etwa 6.04GHz geteilt und dann mit einer Festfrequenz von 5.8GHz heruntergemischt werden, sodass der Zähler nur noch im Bereich von gut 200MHz arbeiten muss.
Ein weiterer Ansatz zur Reduzierung des Teilerfaktors T ist ein Zähler, welcher sowohl die positiven als auch die negativen Flanken des heruntergeteilten Signals zählt.
Abschließend sollen noch kurz die Vor- bzw. Nachteile der beiden oben vorgestellten Verfahren zur Digitalisierung des in der Frequenz heruntergesetzten Oszillatorsignals diskutiert werden. Die A/D-Wandlung hat im Vergleich zum Zähleransatz den Vorteil, dass sie mit größeren Frequenzteilerfaktoren arbeiten kann, da sie prinzipiell Fre- quenzen bzw. Phasen genauer messen kann (bei gleichen Frequenzen der Eingangssignale). Dafür ist ein A D-Wandler aber i. Allg. aufwändiger zu realisieren als ein Zähler (bei gleichen Frequenzen der Eingangssignale), und die Auswertung der A D-Wandlerwerte ist aufwändiger als die der Zählerwerte.
Es sei bemerkt, dass sich die anhand der obigen Beispiele dargestellten erfindungsgemäßen Überlegungen und Ausführungen auf allgemeine Bemessungen und Parameterauslegungen übertragen lassen, d. h., sie können auch auf andere Zahlenwerte angewendet werden. So können die erfindungsgemäßen Ansätze beispielsweise auch auf ein Radar im 77GHz-Bereich angewendet werden.

Claims

Ansprüche
1 . Verfahren für ein Radarsystem zur Umfelderfassung eines Kraftfahrzeugs und Realisierung einer Funktion zur Fahrerassistenz und/oder zu autonomen Fahrmanövern mit den Schritten
- Erzeugen einer Frequenzmodulation mittels einem Steuer- bzw. regelbaren Oszillator,
- Generieren einer Folge von Ko (Ko>1 ) in der Sendefrequenz modulierten Sendesignalen, die jeweils gleichen Sollfrequenzverlauf gegebenenfalls abgesehen von einer Variation der Frequenzlage, also insbesondere einer Variation der Anfangs- und damit gleichbedeutend der Mittenfrequenz haben,
- Abstrahlen von Sendesignalen mittels Sendemitteln,
- Empfangen von an Objekten reflektierten Sendesignalen mittels Empfangsmittel,
- Analysieren der Frequenzlage der Sendesignale und
- Auswerten der empfangenen Signale, insbesondere zur Detektion von Objekten, mittels Signalverarbeitungsmittel,
dadurch gekennzeichnet, dass der sich über die Ko Sendesignale hinweg ergebende Istverlauf der Frequenzlage, also insbesondere der Istverlauf der Anfangs-, der Mitten- oder der Mittelfrequenz der Sendesignale, oder seine beispielsweise durch Frequenzinstabilität oder Frequenzdrift bewirkte Abweichung vom Sollverlauf absolut oder relativ, also bis auf einen unbestimmten konstanten Anteil, ermittelt wird, wobei
- pro Sendesignal ein zeitdiskretes Signale benutzt wird, welches jeweils Information über den Frequenzverlauf des Sendesignals enthält und welches vorzugsweise jeweils durch Abtastung eines analogen Signals oder durch Auslesen eines freilaufenden Zählers zu vorgegebenen Zeitpunkten generiert ist,
- diese zeitdiskreten Signale über die Ko Sendesignale bezüglich der Lage ihrer Phase und/oder ihres Anfangswertes unnormalisiert sind, und
- während einer Auswertung dieser zeitdiskreten Signale explizit eine Normalisierung stattfindet oder implizit ein Einfluss der Lage ihrer Phase und/oder ihres Anfangswertes eliminiert wird, und abhängig von einem so ermittelten Istverlauf und/oder einer so ermittelten Abweichung des Istverlaufs vom Sollverlauf der Frequenzlage und/oder eines daraus abgeleiteten Gütemaßes eine Korrektur in der Ansteuerung des Oszillators und/oder eine Korrektur in der Auswertung der empfangenen Signale und/oder eine Anpassung der Funktion zur Fahrerassistenz und/oder zu autonomen Fahrmanövern bis hin zu ihrer Deaktivierung durchgeführt werden.
Verfahren für ein Radarsystem nach Anspruch 1 , dadurch gekennzeichnet, dass
- zur Analyse ein Signal verwendet wird, welches gegenüber dem Sendesignal durch Frequenzteilung um den Faktor T>1 und/oder durch Mischung in der Frequenz heruntergesetzt ist,
- diese sich über die Sendesignale ergebenden niederfrequenten Signale gegebenenfalls nach Filterung abgetastet werden,
- aus diesen sich über die Sendesignale ergebenden abgetasteten Signale gegebenenfalls nach weiterer Filterung jeweils in einem oder mehreren Zeitabschnitten pro Sendesignal ein komplexer Wert bestimmt wird, insbesondere dadurch,
- dass Abtastwerte des jeweiligen Abschnitts zumindest näherungsweise um den erwarteten Phasenfortschritt, welcher sich aus dem dortigen Sollfrequenzverlauf der Sendesignale ergibt, korrigiert werden und
- diese phasenkorrigierten Abtastwerte pro Abschnitt aufakkumuliert werden,
- wobei der oder die Zeitabschnitte über die Ko Sendesignale vorzugsweise
zumindest näherungsweise gleiche Lage haben,
- und der Istverlauf der Frequenzlage über die Ko Sendesignale bzw. seine Abweichung vom Sollverlauf mit Hilfe der so bestimmten komplexen Werte charakterisiert wird, insbesondere basierend auf der Phasenlage dieser Werte, weshalb sie im Folgenden auch Phasen kennwerte genannt werden.
Verfahren für ein Radarsystem nach Anspruch 2, bei welchem die abgetasteten Signale reellwertig sind und in den betrachteten Zeitabschnitten zumindest näherungsweise in ihre analytischen Signale, also die komplexwertigen Signale mit nur den positiven oder negativen Frequenzanteilen konvertiert werden, wobei dazu vorzugsweise Hilbertfilter ersten Grades mit der Nullstelle bei etwa dem Negati- ven oder Positiven der jeweiligen Mittenfrequenz dieser frequenzmodulierten Signalabschnitte benutzt werden.
4. Verfahren für ein Radarsystem nach Anspruch 3, bei welchem die Hilbertfilterung und das Aufakkumulieren der phasen korrigierten Abtastwerte über den jeweiligen Zeitabschnitt durch ein Skalarprodukt zwischen den Abtastwerten und einem vorzugsweise vorberechneten Parametervektor realisiert werden.
5. Verfahren für ein Radarsystem nach einer der Ansprüche 2 bis 4, bei welchem
- zu Paaren von Phasenkennwerten jeweils ihre Phasendifferenz gebildet wird, wobei die zwei Werte jedes Paars jeweils zu Zeitabschnitten gleichartige Lage über die Sendesignale gehören und zumindest näherungsweise zwischen den beiden Zeitabschnitten jeweils gleicher zeitlicher Abstand und gleicher Frequenzverlauf liegt,
- und aus diesen Phasendifferenzen oder ihrer Änderung über die Sendesignale der Verlauf der Frequenzlage absolut oder relativ, also bis auf einen unbestimmten konstanten Anteil, bestimmt wird.
6. Verfahren für ein Radarsystem nach Anspruch 5, bei welchem die Paare von Phasenkennwerten jeweils aus dem gleichen Sendesignal gebildet werden, wobei vorzugsweise der eine Wert aus einem Zeitabschnitt im vorderen Bereich der Sendesignale und der zweite Wert aus einem Zeitabschnitt im hinteren Bereich der Sendesignale gebildet werden.
7. Verfahren für ein Radarsystem nach Anspruch 5, bei welchem die Paare von Phasenkennwerten jeweils aus unterschiedlichen Sendesignalen, beispielsweise aus aufeinanderfolgenden Sendesignalen gebildet werden, wobei beide Werte zu Zeitabschnitten gleichartiger Lage über die Sendesignale gehören.
8. Verfahren für Radarsystem nach einer der obigen Ansprüche, bei welchem
- die Frequenz der abgestrahlten Sendesignale linear moduliert wird,
- die durch Reflektion der Sendesignale an Objekten empfangenen Signale durch Mischung mit einem Signal, dessen Frequenz der momentanen Sende- frequenz entspricht oder sich von ihr um einen konstanten Faktor unterscheidet, in den niederfrequenten Bereich überführt werden,
- die niederfrequenten Empfangssignale in äquidistantem Raster NA-mal abgetastet werden,
- über diese NA Abtastwerte jeweils eine erste Spektralanalyse insbesondere in Form einer diskreten Fouriertransformation gebildet wird, um damit insbesondere eine Entfernungsmessung der Objekte und eine Trennung zur gleichzeitigen Erfassung mehrerer Objekte realisieren zu können, und
- an Frequenzstützstellen der ersten Spektralanalyse jeweils eine zweite Spektralanalyse insbesondere unter Benutzung der diskreten Fouriertransformation durchgeführt wird, welche sich über alle oder eine Untermenge der an der jeweiligen Frequenzstützstelle während der Ko Sendesignale anfallenden Werte erstreckt, um damit insbesondere eine Relativgeschwindigkeitsmessung der Objekte und eine Trennung zur gleichzeitigen Erfassung mehrerer Objekte realisieren zu können.
9. Verfahren für ein Radarsystem nach Anspruch 1 und 8, bei welchem
- aus der bestimmten Istfrequenzlage über die Ko Sendesignale hinweg das erwartete Spektrum der zweiten Spektralanalyse eines Ziels in einer Entfernung r mit der Relativgeschwindigkeit Null bestimmt wird,
- das resultierende Spektrum oder sein Betrag direkt zur Ableitung eines Gütemaßes verwendet werden und/oder
- aus der Abweichung des Spektrums von dem bei der Sollfrequenzlage erwarteten Spektrum eines Ziels in der Entfernung r mit der Relativgeschwindigkeit Null ein Gütemaß abgeleitet wird, wobei für beide Spektralanalysen dieselbe Fensterfunktion verwendet wird und die resultierenden Spektren für den Vergleich auf einen gleichen Pegel bezogen sind.
10. Verfahren für ein Radarsystem nach Anspruch 9, bei welchem aus einem Gütemaß abgeleitet wird, ob eine Detektion durch Abweichung der Istfrequenzlage über die Ko Sendesignale hinweg von der Sollfrequenzlage aus einem anderen detektierten Objekt entstanden sein könnte, und diese Detektion dann gegebenenfalls ganz verworfen oder als potentielle Scheindetektion gekennzeichnet wird.
1 1 .Verfahren für ein Radarsystem nach einer der obigen Ansprüche, bei welchem über die Differenz zwischen Soll- und Istverlauf der Frequenzlage eine Regression durchgeführt wird und die Parameter der Ausgleichsfunktion und/oder die Abweichung, insbesondere die Standardabweichung zwischen Istverlauf und Ausgleichsfunktion als Gütemaß verwendet werden.
12. Verfahren für ein Radarsystem nach Anspruch 8, bei welchem eine Abweichung von Ist- zu Sollverlauf der Frequenzlage direkt oder nach Durchführung einer Regression durch Multiplikation mit einem komplexen Einheitsvektor zwischen erster und zweiter Spektralanalyse korrigiert wird, wobei die Phase des komplexen Einheitsvektors proportional zu dieser Abweichung und proportional zur Frequenz der jeweiligen Frequenzstützstelle der ersten Spektralanalyse ist.
13. Verfahren für ein Radarsystem nach einer der obigen Ansprüche, bei welchem die Mittenfrequenz der Sendesignale bzw. ihre Abweichung von der Sollmittenfre- quenz bestimmt und für die Berechnung der Relativgeschwindigkeit und/oder der Winkellage von Objekten verwendet wird.
14. Radarsystem, das eingerichtet ist ein Verfahren gemäß einer der vorhergehenden Ansprüche auszuführen.
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