EP4666101A1 - Verfahren zur kompensation von senderseitigen und empfängerseitigen störeffekten - Google Patents

Verfahren zur kompensation von senderseitigen und empfängerseitigen störeffekten

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EP4666101A1
EP4666101A1 EP23833144.1A EP23833144A EP4666101A1 EP 4666101 A1 EP4666101 A1 EP 4666101A1 EP 23833144 A EP23833144 A EP 23833144A EP 4666101 A1 EP4666101 A1 EP 4666101A1
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EP
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radar
signal
receiver
radar signal
interference effects
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Pending
Application number
EP23833144.1A
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English (en)
French (fr)
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Juergen Hasch
Rossen Michev
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Robert Bosch GmbH
Original Assignee
Robert Bosch GmbH
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Publication date
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Definitions

  • the present invention relates to a method for compensating for interference effects on the transmitter and receiver sides in a radar sensor.
  • the invention further relates to a computer program, a machine-readable storage medium, an electronic control unit and a radar sensor.
  • modulation types such as frequency-modulated continuous wave radar (FMCW) or pulse radar
  • digital modulation types such as orthogonal frequency division multiplexing (OFDM), pseudorandom radar (PN), phase-modulated continuous wave radar (PMCW), etc. are also used in radar sensors. These enable considerably greater flexibility in operation. For precise evaluation, it is important that the radar signals are sent and received without distortion.
  • the signal power is typically reduced on the transmission side so that the peak values of the time signal have a defined relationship to the 1 dB compression point of the transmission amplifier.
  • the transmission power is reduced using an input back-off (IBO) in order to operate the transmitter as linearly as possible. For example, the transmission power is reduced by 10 dB by the input back-off.
  • IBO input back-off
  • R. 404620 - 2 - Radar sensors are a compromise between high transmission power or a long range and good signal or measurement quality.
  • compensation methods for non-linearities on both the transmitting and receiving sides are also known.
  • the transmitted radar signals are pre-distorted at the transmitter and the received radar signals are equalized at the receiver.
  • L. Anttila, M. Valkama and M. Renfors "Circularity-Based I/Q Imbalance Compensation in Wideband Direct-Conversion Receivers" in IEEE Transactions on Vehicular Technology, vol. 57, no.4, pp.
  • a desired signal power of a radar signal is set.
  • the signal power is preferably set with a fixed input back-off (IBO).
  • IBO input back-off
  • the input back-off can be reduced in order to set the desired signal power.
  • the non-linearity of the components is no longer compensated via the input back-off.
  • the input back-off can also be reduced to 0 dB or less, for example, so that the transmitter can be operated with maximum efficiency.
  • the input back-off is implemented by a digital-analog converter for the transmitter of the radar sensor by scaling the amplitude of the digital signal values.
  • the input back-off can be implemented by an analog and/or digital circuit in or for the transmitter of the radar sensor.
  • the signal power can be freely selected and is not limited by the non-linearity of the components as is conventional.
  • a transmitter of a radar sensor sends a first radar signal into a radar channel and a receiver of the radar sensor receives this first radar signal.
  • the first radar signal is used to calibrate an IQ demodulator of the receiver.
  • the first radar signal can be transmitted with the above-mentioned signal power and in particular the R. 404620 - 3 - correspond to the second radar signal described below.
  • the calculated coefficients can be used to equalize the radar signal on the receiving side.
  • an algorithm can be used that corrects the interference effects of an amplifier of the receiver.
  • the transmitter then sends a second radar signal with the desired signal power, as described above, into the radar channel and the receiver receives the second radar signal.
  • the coefficients of the algorithm described above are applied.
  • the signal is also down-mixed.
  • R. 404620 - 4 - received second radar signal into a baseband or to an intermediate frequency and optionally preprocessing the received second radar signal.
  • effects are compensated which do not belong to analog components, for example channel effects (propagation time, frequency shift due to the Doppler effect and the like).
  • an inverse model for the pre-distortion of the transmitted radar signals is now learned or trained.
  • the pre-distortion (digital pre-distortion, DPD) of the radar signal corrects the distortion of the radar signal caused by the interference effects in the transmitter.
  • the inverse model can, for example, be a memory polynomial model, a parallel Hammerstein model or other known non-linear models or can be implemented by a neural network.
  • the model represents the inverse function of the transmitter (post-inverse).
  • the inverse model is learned using the transmitted data and the received data corrected by the algorithm.
  • Steps mentioned above can be carried out iteratively several times in order to determine the coefficients of the algorithm and the inverse model as accurately as possible. This is particularly advantageous for arbitrary transmitted data in order to estimate the coefficients as accurately as possible.
  • the steps mentioned above can be repeated under different conditions in order to take into account, for example, temperature dependence, aging effects, the influence of the environment, and the like. In this way, coefficients of the algorithm and the inverse model are obtained for the different conditions.
  • the steps mentioned above can be repeated for different operating points, such as the reference point. B.
  • the correction of the interference effects on the receiving side carried out by the algorithm is integrated into the feedback path of the predistortion.
  • the correction of the interference effects on the transmitting side is carried out in the inverse model R. 404620 - 5 - is taken into account.
  • the result is a separation of the interference effects on the receiving side and the interference effects on the transmitting side of the radar sensor, which is not itself calibrated.
  • a transmitted measuring radar signal is transmitted from the transmitter with the signal power described above.
  • the transmitted measuring radar signal is pre-distorted using the learned inverse model, thus compensating for the interference effects of the transmitter.
  • the measuring radar signal is received by the receiver and corrected using the algorithm for correcting the interference effects on the receiving side, thus compensating for the interference effects of the receiver.
  • the interference effects on the receiving side and the interference effects on the transmitting side are compensated separately during the measurement.
  • the distributed signal processing between the transmit and receive paths offers the following advantages:
  • the amplifier power in the transmitter no longer has to be limited. This enables better utilization of the available amplifier power in the transmitter. Furthermore, ghost targets, which can occur due to the interference effects, are suppressed.
  • an improvement in the signal-to-noise ratio is achieved with the same transmission power in radar measurement.
  • an increase in the transmission power is achieved with the same level of distortion, which also serves to improve the signal-to-noise ratio.
  • This increases the range of the radar sensor without leading to a deterioration in the measurement quality and/or the measurement dynamics.
  • out-of-band transmissions can be reduced and thus spectral masks can be maintained.
  • a frequency shift between the local oscillators in the transmitter and receiver can be dispensed with.
  • the receiver of the radar sensor can preferably be provided as the receiver. In this case, the radar signals can be recorded using the radar channel after a reflection by the receiver or alternatively obtained directly from the crosstalk between the transmitter and receiver. If the receiver of the radar sensor is used, the R.
  • the 404620 - 6 - components are carried out entirely in the radar sensor and no further external components are required. This makes it possible to carry out the compensation even during radar operation.
  • the pre-distortion and equalization of the radar signal can take place within a previously planned measurement cycle or be carried out in an additional measurement. This means that the calibration can be repeated on site during use and the radar sensor can be adapted to the current conditions. Alternatively, this can also take place during the initial characterization of the radar sensor.
  • an additional measuring receiver can be used to record and measure the radar signals from the radar sensor.
  • the additional measuring receiver can be an external measuring receiver and connected to the radar sensor or an external evaluation device. Such an additional measuring receiver is preferably used during the initial characterization of the radar sensor.
  • the additional measuring receiver can also be an integrated circuit on a chip or on a circuit board.
  • the measuring receiver can, for example, be connected to a
  • the transmission signal can be coupled out at the transmitter output via a directional coupler, a power detector or a mixer.
  • Such an integrated measuring receiver can be used for the initial characterization as well as during operation or between measurements.
  • the additional measuring receiver is part of a defined measurement setup, so that consistent results are achieved. This means that compensation for several radar sensors can be carried out in quick succession using the same measuring receiver.
  • the coefficients for the IQC depend on the radar receiver and cannot be determined directly using an additional receiver.
  • the measurement with an additional measuring receiver is intended to determine the interference effects on the transmission side and thus the inverse model.
  • the coefficients of the inverse model for pre-distortion should be estimated using the (preprocessed) received signals from the additional receiver. Then, using the inverse model, a pre-distorted signal can be transmitted to determine the IQC coefficients from the received signals of the radar receiver. The latter received signal is free of transmit-side distortions if the inverse model is correctly estimated. R. 404620 - 7 - disturbance effects.
  • the inverse model can be determined using stochastic estimation methods, such as the least squares method.
  • the inverse model can be learned using machine learning through a neural network.
  • the distorted signal is used as input and the ideal input signal as output (label).
  • the channel information can be used in a channel estimation for the inverse model. Remaining signal components from targets in the channel during calibration could distort the calculation of the coefficients depending on the backscatter cross-section and/or signal power in the interference. A more precise channel estimation therefore leads to better compensation.
  • the method can be applied to multiple-input-multiple-output (MIMO) radar sensors. For this purpose, the above-mentioned steps are carried out for each receiver and each transmitter in order to obtain the coefficients for IQC and for the inverse model respectively.
  • the computer program is set up to carry out each step of the method, in particular when it is carried out on a computing device or control device. It enables the process to be implemented in a conventional electronic control unit without having to make any structural changes.
  • the electronic control unit is obtained which is set up to carry out equalization of radar signals on the receiver side.
  • a radar sensor is provided which has a transmitter and a receiver.
  • the radar sensor has a preprocessing unit and a compensation unit.
  • the radar sensor can have the above-mentioned electronic control unit.
  • the preprocessing unit and the compensation unit can be part of the electronic control unit.
  • the radar sensor is set up to carry out each step of the method in order to compensate for the interference effects occurring during the measurement.
  • Figure 1 shows a block diagram of a radar sensor.
  • Figure 2 shows a flow chart of an embodiment of the method according to the invention for a first part of a calibration cycle.
  • Figure 3 shows a flow chart of an embodiment of the method according to the invention for a second part of the calibration cycle.
  • Figure 4 shows a flow chart of an embodiment of the method according to the invention in a measuring cycle.
  • Figure 1 shows a radar sensor according to the invention, which has a transmitter 1 and a receiver 2.
  • a transmitter 3 generates radar signals x(n) which are output by the transmitter 1.
  • radar signals x(n) pass through a digital-to-analog converter 4 (DAC), an IQ modulator 5 and a power amplifier 6 before they are transmitted by a transmitting antenna 7 as R. 404620 - 9 - transmitted signal s(n) is output to a radar channel H.
  • the receiver 2 has a receiver antenna 8, with which the radar signal is received as a received signal r(n) from the radar channel H.
  • crosstalk CT can take place between the transmitter 1 and the receiver 2.
  • the received radar signal r(n) passes through a low-noise amplifier 9, an IQ demodulator 10 and an analog-to-digital converter 12 (ADC).
  • ADC analog-to-digital converter
  • the IQ demodulator demodulates the received radar signal r(n) to an output signal y(n).
  • the IQ modulator 5 and the IQ demodulator 10 are connected to one another via a local oscillator 11 in order to carry out the modulation and demodulation of the radar signal in a coordinated manner.
  • the components digital-analog converter 4, IQ modulator 5, power amplifier 6, low-noise amplifier 9, IQ demodulator 10 and analog-digital converter 12 are typically subject to non-linearities.
  • the output signal y(n) of the IQ demodulator 10 is fed to a signal evaluation unit 13 and evaluated there.
  • Figures 2 and 3 each show a flow chart of the method according to the invention during a calibration cycle, separated into two parts. In the first part in Figure 2, a digital transmission signal is initially generated 19.
  • a signal power desired for calibration is set for a predefined test signal x 1 (n) via an input back-off 20.
  • An inverse model ⁇ ⁇ ⁇ of the last calibration cycle is applied to this test signal x 1 (n), thereby predistorting the test signal x 1 (n) 21.
  • the aim of the predistortion is to compensate in advance for the interference effects of the analog components in the transmitter (DAC 4, IQ modulator 5, power amplifier 6).
  • the signal x 1,pd (n) is upconverted by the IQ modulator 5 22 and has the form in equivalent baseband representation: where ⁇ ⁇ , ⁇ ( ⁇ ) and ⁇ ⁇ , ⁇ ( ⁇ ) are the coefficients of the impulse responses of the main and mirror paths of the IQ modulator 5, ⁇ ⁇ ⁇ , ⁇ ( ⁇ ) is the complex conjugate of ⁇ ⁇ , ⁇ ( ⁇ ) and ⁇ stands for a convolution.
  • the receiver 2 receives 24 the transmitted first radar signal from the radar channel H.
  • the received first radar signal r 1 (n) is downconverted 25 by the IQ demodulator 10 into a baseband or to an intermediate frequency.
  • the mirroring is corrected using a well-known algorithm for correcting the interference effects on the receiving side, namely the “Circularity-Based I/Q Imbalance Compensation in Wideband Direct-Conversion Receivers” shown at the beginning with blind coefficient estimation.
  • the coefficients ⁇ ( ⁇ ) depend only on the coefficients of the (radar) receiver ⁇ ⁇ , ⁇ ( ⁇ ) and ⁇ ⁇ , ⁇ ( ⁇ ) .
  • a digital transmission signal is first generated 29, then a signal power desired for the measurement for a predefined second signal x 2 (n) is set in the transmitter 3 via the back-off input 30.
  • the second signal x 2 (n) corresponds to a measurement radar signal x(n) used in the measurement and can be generated, for example, using an orthogonal frequency division multiplexing method (OFDM).
  • OFDM orthogonal frequency division multiplexing method
  • the receiver 2 receives 34 the transmitted second radar signal from the radar channel H.
  • the received second radar signal ⁇ ⁇ ( ⁇ ) is downconverted by the IQ demodulator 10 into a baseband or to an intermediate frequency and demodulated 35.
  • a direct path e.g.
  • a temporal synchronization e.g. with a correlation and a shift, and a normalization of the amplitude are carried out.
  • This produces an output signal y 2 (n) of the demodulator 10 for the second radar signal, which can be represented as a sum of convolutions with impulse responses: ⁇ ⁇ ( ⁇ ) ⁇ ⁇ , ⁇ ( ⁇ ) ⁇ ⁇ ⁇ ( ⁇ ) + ⁇ ⁇ , ⁇ ( ⁇ ) ⁇ ⁇ ⁇ ( ⁇ ) where ⁇ ⁇ , ⁇ ( ⁇ ) and ⁇ ⁇ , ⁇ ( ⁇ ) are the coefficients of the impulse responses of the main and mirror paths of the IQ modulator 5, ⁇ ⁇ ⁇ ( ⁇ ) is the complex conjugate of ⁇ ⁇ ( ⁇ ) and ⁇ stands for a convolution.
  • the coefficients ⁇ ( ⁇ ) of the IQC calculated in the first part are now applied to this down-converted output signal ⁇ ⁇ ( ⁇ ) 36 and a compensated second signal ⁇ ⁇ , ⁇ ( ⁇ ) is generated from this, which has the following form:
  • the channel influence or the channel impulse response h(n) is estimated 37.
  • a temporal synchronization e.g. with a correlation and a shift, as well as a normalization of the amplitude is carried out.
  • predefined radar channels H can be used or the ground truth can be determined using other R. 404620 - 13 - sensors.
  • the model ⁇ ⁇ ⁇ represents the inverse function of transmitter 1 (post-inverse).
  • the coefficients of the inverse model ⁇ ⁇ ⁇ are calculated using the least squares method.
  • a neural network can be used to learn the inverse model ⁇ ⁇ ⁇ .
  • the compensated second radar signal ⁇ ⁇ , ⁇ ( ⁇ ) is used as the input variable and the ideal second signal ⁇ ⁇ , ⁇ ( ⁇ ) is output as the output variable.
  • Such a model is described in the above-mentioned yet-to-be-published article "Adaptive Compensation of Hardware Impairments in Digitally Modulated Radars Using ML-Based Behavioral Models".
  • a cost function for the inverse model ⁇ ⁇ ⁇ used for training is calculated as the difference between the second signal ⁇ ⁇ , ⁇ ( ⁇ ) estimated by the model ⁇ ⁇ ⁇ and the ideal second signal ⁇ ⁇ , ⁇ ( ⁇ ) .
  • FIG. 4 shows a flow chart of the method according to the invention during a measuring cycle.
  • a digital transmission signal is generated 39.
  • a signal power desired for the measurement for a predefined measuring radar signal x(n) is set via the input back-off 40.
  • the measuring signal x(n) corresponds to the second signal x 2 (n) described above and can also be generated, for example, using an orthogonal frequency division multiplexing method (OFDM) or in other ways, such as phase-modulated continuous wave radar (PMCW), pseudo-noise (PN) or others.
  • OFDM orthogonal frequency division multiplexing method
  • PMCW phase-modulated continuous wave radar
  • PN pseudo-noise
  • the inverse model ⁇ ⁇ ⁇ calculated above of the current calibration cycle is applied to this measurement signal x(n) and the measurement signal x(n) is thus pre-distorted 41.
  • the ideal measurement signal x pd (n) is up-converted 42 using the IQ modulator 5 and has the form in equivalent baseband representation: where ⁇ ⁇ , ⁇ ( ⁇ ) and ⁇ ⁇ , ⁇ ( ⁇ ) are the coefficients of the impulse responses of the main and mirror paths of the IQ modulator 5, ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ( ⁇ ) is the complex conjugate of ⁇ ⁇ ( ⁇ ) and ⁇ stands for a convolution.
  • the modulated measurement signal z(n) After the modulated measurement signal z(n) has passed through the power amplifier 6, it is transmitted as a measurement transmission signal s(n) from the transmitter 1 into the radar channel H 43.
  • the influence of the power amplifier 6 is described by a memory polynomial model.
  • ⁇ ( ⁇ ) ⁇ , ⁇ ( ⁇ ) ⁇ ⁇ ( ⁇ ) + ⁇ , ⁇ ( ⁇ ) ⁇ ⁇ ⁇ ( ⁇ )
  • ⁇ ⁇ , ⁇ ( ⁇ ) and ⁇ ⁇ , ⁇ ( ⁇ ) are the coefficients of the impulse responses of the main and mirror paths of the IQ modulator 5
  • ⁇ ⁇ ( ⁇ ) is the complex conjugate of ⁇ ( ⁇ ) and ⁇ stands for a convolution.
  • the radar channel H in the relevant frequency range is determined by dividing the received R. 404620 - 16 - codes ⁇ ⁇ ( ⁇ , ⁇ ) obtained from the compensated measuring radar signal ⁇ ⁇ ( ⁇ ) and the transmitted ideal code ⁇ ⁇ ( ⁇ , ⁇ ) obtained from the ideal measuring signal x pd (n). From this, the radar image can be determined using standard radar signal processing.

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Abstract

Die Erfindung betrifft ein Verfahren zur Kompensation von senderseitigen und empfängerseitigen Störeffekten in einem Radarsensor. Es werden folgende Schritte durchgeführt. Einstellen (20, 30, 40) einer gewünschten Signalleistung für ein Mess-Radarsignal (x(n)), Aussenden (23) eines ersten Radarsignals (s1(n)) durch einen Sender (1) und Empfangen (24) des ersten Radarsignals (r1(n)) durch einen Empfänger (2) des Radarsensors, Schätzen (26) von Koeffizienten (w(n)) eines Algorithmus zur Korrektur der empfangsseitigen Störeffekte, Aussenden (33) eines zweiten Radarsignals (s2(n)) durch den Sender (1) und Empfangen (34) des zweiten Radarsignals (r2(n)) durch den Empfänger (2) des Radarsensors, wobei zur Kompensation die berechneten Koeffizienten (w(n)) verwendet werden, Trainieren (39) eines inversen Modells (P ̂_k) für die Vorverzerrung des Senders (1) mit den berechneten Koeffizienten (w(n)) für die empfangsseitigen Störeffekte und Vorverzerrung (41) eines gesendeten Mess-Radarsignals (s(n)) mittels des inversen Modells (P ̂_k) und Korrigieren (46) des empfangenen Mess-Radarsignals (r(n)) mittels des Algorithmus zur Korrektur der empfangsseitigen Störeffekte.

Description

R. 404620 - 1 - Beschreibung Titel Verfahren zur Kompensation von senderseitigen und empfängerseitigen Störeffekten Die vorliegende Erfindung betrifft ein Verfahren zur Kompensation von senderseitigen und empfängerseitigen Störeffekten in einem Radarsensor. Ferner betrifft die Erfindung ein Computerprogramm, ein maschinenlesbares Speichermedium, ein elektronisches Steuergerät und einen Radarsensor. Stand der Technik Heutzutage werden in Radarsensoren neben Modulationsarten wie frequenzmoduliertes Dauerstrichradar (FMCW) oder Impulsradar auch digitale Modulationsarten, wie z. B. orthogonales Frequenzmultiplexverfahren (OFDM), Pseudozufallsradar (PN), phasenmoduliertes Dauerstrichradar (PMCW) etc., eingesetzt. Diese ermöglichen eine wesentlich größere Flexibilität im Betrieb. Für eine genaue Auswertung ist es relevant, dass die Radarsignale unverfälscht ausgesendet und empfangen werden. Aufgrund von Nichtlinearitäten der Bauteile, wie z. B. eines Digital-Analog-Wandlers, eines IQ-Modulators, eines Mischers, eines Verstärkers etc. ist dies nicht immer gegeben. Dies gilt besonders, wenn der Scheitelfaktor der Sendesignale groß ist. Um die Nichtlinearitäten der analogen Bauteile zu unterdrücken, wird typischerweise die Signalleistung sendeseitig reduziert, damit die Spitzenwerte des Zeitsignals einen definierten Bezug zum 1 dB Kompressionspunkt des Sendeverstärkers haben. Die Sendeleistung wird mittels eines Input-Back-offs (IBO) reduziert, um den Sender möglichst linear zu betreiben. Beispielsweise wird die Sendeleistung durch den Input-Back-off um 10 dB reduziert. Eine solche Kompensation erfordert daher einen höheren Hardware-Aufwand als beispielsweise FMCW, bei der das volle Leistungsspektrum des Verstärkers ausgenutzt werden kann. Somit wird bisher bei digital modulierten R. 404620 - 2 - Radarsensoren ein Kompromiss zwischen einer hohen Sendeleistung bzw. einer hohen Reichweite und einer guten Signal- bzw. Messqualität getroffen. Aus der Kommunikationstechnik sind ferner Kompensationsverfahren für Nichtlinearitäten sowohl sendeseitig als auch empfangsseitig bekannt. Beim Sender wird eine Vorverzerrung der ausgesendeten Radarsignale durchgeführt und im Empfänger wird eine Entzerrung der empfangenen Radarsignale durchgeführt. In dem Artikel L. Anttila, M. Valkama and M. Renfors, "Circularity-Based I/Q Imbalance Compensation in Wideband Direct-Conversion Receivers" in IEEE Transactions on Vehicular Technology, vol. 57, no.4, pp. 2099-2113, July 2008, doi: 10.1109/TVT.2007.909269 wird ein Algorithmus zur Korrektur der empfangsseitigen Störeffekte des IQ-Demodulators beschrieben. Offenbarung der Erfindung Bei dem vorliegenden Verfahren wird eine gewünschte Signalleistung eines Radarsignals eingestellt. Die Signalleistung wird vorzugsweise mit einem festen Input-Back-off (IBO) eingestellt. Bevorzugt kann der Input-Back-off reduziert werden, um die gewünschte Signalleistung einzustellen. Im vorliegenden Verfahren wird die Nichtlinearität der Bauteile nicht mehr über den Input-Back-off kompensiert. Dabei kann der Input-Back-off beispielsweise auch auf 0 dB oder weniger reduziert werden, sodass der Sender mit maximaler Effizienz betrieben werden kann. Insbesondere wird der Input-Back-off durch einen Digital-Analog- Wandler für den Sender des Radarsensors umgesetzt, indem die Amplitude der digitalen Signalwerte skaliert wird. Alternativ kann der Input-Back-off durch eine analoge und/oder digitale Schaltung, in dem oder für den Sender des Radarsensors umgesetzt werden. Die Signalleistung kann dabei frei gewählt werden und ist nicht wie herkömmlicherweise üblich durch die Nichtlinearität der Bauteile beschränkt. Ein Sender eines Radarsensors sendet ein erstes Radarsignal in einen Radarkanal aus und ein Empfänger des Radarsensors empfängt dieses erste Radarsignal. Das erste Radarsignal dient zur Kalibrierung eines IQ- Demodulators des Empfängers. Das erste Radarsignal kann mit der vorstehend genannten Signalleistung ausgesendet werden und insbesondere dem R. 404620 - 3 - nachfolgend beschriebenen zweiten Radarsignal entsprechen. Generell kann das erste Radarsignal ein Testsignal sein, das mit beliebiger Amplitude und beliebiger Signalleitung unabhängig von den anderen Radarsignalen ausgesendet wird. Die gewünschte Signalleistung kann somit auch erst später eingestellt werden. Es erfolgt ein Heruntermischen des empfangenen ersten Radarsignals in ein Basisband oder auf eine Zwischenfrequenz. Hierfür kann vorzugsweise ein IQ- Mischer verwendet werden, es können aber auch andere einfache Mischer verwendet werden. Anschließend kann das empfangene erste Radarsignal vorverarbeitet (Calibration Pre-Processing) werden Die Vorverarbeitung besteht insbesondere aus einer Zeitsynchronisierung und optional einer Frequenzsynchronisierung. Bei Bedarf kann auch eine Filterung und/oder eine Mittelung durchgeführt werden. Bei Verwendung eines orthogonalen Frequenzmultiplexverfahrens (OFDM) kann zudem das zyklische Präfix (Cyclic Prefix) entfernt werden. Es werden mithin alle bekannten Effekte entfernt, die nicht vom IQ-Mischer (IQ-Demodulator) verursacht sind. Für das erste Radarsignal wird ein Algorithmus zur Korrektur der empfangsseitigen Störeffekte des Empfängers durchgeführt und dabei die Koeffizienten des Algorithmus geschätzt. Dieser Algorithmus kann insbesondere die Störeffekte des IQ-Demodulators korrigieren, was kurz als IQ-Kompensation oder IQC (IQ compensation) bezeichnet wird. Hierfür kann bevorzugt ein Algorithmus mit blinder Koeffizienten-Schätzung, wie er beispielsweise in dem eingangs genannten Artikel L. Anttila, M. Valkama and M. Renfors, "Circularity- Based I/Q Imbalance Compensation in Wideband Direct-Conversion Receivers," beschrieben ist, verwendet werden. Es können aber auch alternative Algorithmen verwendet werden. Mittels der berechneten Koeffizienten ist eine empfangsseitige Entzerrung des Radarsignals möglich. Zusätzlich oder alternativ kann ein Algorithmus verwendet werden, der die Störeffekte eines Verstärkers des Empfängers korrigiert. Anschließend sendet der Sender ein zweites Radarsignal mit der gewünschten Signalleistung, wie oben beschrieben, in den Radarkanal aus und der Empfänger empfängt das zweite Radarsignal. Bei der Verarbeitung des empfangenen Radarsignals werden die Koeffizienten des vorstehend beschriebenen Algorithmus angewendet. Es erfolgt ebenfalls ein Heruntermischen des R. 404620 - 4 - empfangenen zweiten Radarsignals in ein Basisband oder auf eine Zwischenfrequenz und optional eine Vorverarbeitung des empfangenen zweiten Radarsignals. Auch hier werden Effekte kompensiert, die nicht zu analogen Komponenten gehören, zum Beispiel Kanaleffekte (Laufzeit, Frequenzverschiebung durch den Doppler-Effekt und dergleichen) Mit dem zweiten Radarsignal und den berechneten Koeffizienten für den Algorithmus zur Korrektur der Störeffekte des Empfängers wird nun ein inverses Modell für die Vorverzerrung der gesendeten Radarsignale eingelernt bzw. trainiert. Durch die Vorverzerrung (Digital Pre-Distortion, DPD) des Radarsignals wird die Verzerrung des Radarsignals durch die Störeffekte im Sender korrigiert. Das inverse Modell kann beispielsweise ein Memory-Polynomial-Modell, ein Parallel-Hammerstein-Modell oder andere an sich bekannte nichtlineare Modelle sein oder durch ein neuronales Netzwerk realisiert sein. Das Modell stellt die inverse Funktion des Senders (Post-Inverse) dar. Das inverse Modell wird mit den Sendedaten und den durch Algorithmus korrigierten Empfangsdaten eingelernt. Das Einlernen des inversen Modells zur Vorverzerrung des nächsten ausgesendeten Radarsignals mittels des vorher ausgesendeten Radarsignals wird auch als „Indirect Learning Architecture“ bezeichnet. Die vorstehend genannten Schritte können mehrmals iterativ durchgeführt werden, um die Koeffizienten des Algorithmus und das inverse Modell möglichst genau zu ermitteln. Dies ist insbesondere bei beliebigen Sendedaten von Vorteil, um die die Koeffizienten möglichst genau zu schätzen. Zudem können die vorstehend genannten Schritte unter unterschiedlichen Bedingungen wiederholt durchgeführt werden, um beispielsweise eine Temperaturabhängigkeit, Alterungseffekte, den Einfluss der Umwelt und Ähnliches miteinzubeziehen. Dadurch werden Koeffizienten des Algorithmus und das inverse Modell für die unterschiedlichen Bedingungen erhalten. Außerdem können die vorstehend genannten Schritte für verschiedene Arbeitspunkte, wie z. B. verschiedene Bias- Spannungen, verschiedene Leistungen und Frequenzbereiche eines linearen Oszillators oder eines Verstärkers, verschiedene Frequenzbereiche des Radarsignals usw., durchgeführt werden. Zusammengefasst wird die durch den Algorithmus ausgeführte Korrektur der empfangsseitigen Störeffekte in den Rückkopplungspfad der Vorverzerrung integriert. Die Korrektur der sendeseitigen Störeffekte wird im inversen Modell R. 404620 - 5 - berücksichtigt. Im Ergebnis erfolgt eine Trennung der empfangsseitigen Störeffekte und der sendeseitigen Störeffekte des Radarsensors, der selbst nicht kalibriert ist. Im Messbetrieb wird ein gesendetes Mess-Radarsignal mit der oben beschriebenen Signalleistung vom Sender ausgesendet. Das gesendete Mess- Radarsignal wird mittels des eingelernten inversen Modells vorverzerrt und somit die Störeffekte des Senders kompensiert. Das Mess-Radarsignal wird vom Empfänger empfangen und mittels des Algorithmus zur Korrektur der empfangsseitigen Störeffekte korrigiert und somit die Störeffekte des Empfängers kompensiert. Im Ergebnis werden die empfangsseitigen Störeffekte und die sendeseitigen Störeffekte bei der Messung separat kompensiert. Dadurch ist eine eigenständige und adaptive Kalibrierung des Radarsensors ohne zusätzliche Komponenten möglich. Die verteilte Signalverarbeitung zwischen Sende- und Empfangspfad bietet folgende Vorteile: Die Verstärkerleistung im Sender muss nicht mehr beschränkt werden. Damit wird eine bessere Ausnutzung der zur Verfügung stehenden Verstärkerleistung im Sender erreicht. Ferner werden Geisterziele, welche durch die Störeffekte auftreten können, unterdrückt. Zudem wird bei der Radarmessung eine Verbesserung des Signal-zu-Rausch- Verhältnisses bei gleicher Sendeleistung erreicht. Alternativ wird bei gleichbleibendem Maß für die Verzerrung eine Erhöhung der Sendeleistung erreicht, was ebenfalls der Verbesserung des Signal-zu-Rausch-Verhältnisses dient. Dadurch wird die Reichweite des Radarsensors erhöht, ohne zu einer Verschlechterung der Messqualität und/oder der Messdynamik zu führen. Darüber hinaus können Außerbandsendungen reduziert werden und somit Spektralmasken eingehalten werden. Es besteht keine Notwendigkeit für einen speziellen Radarkanal oder eine spezielle Szene. Zudem kann auf eine Frequenzverschiebung zwischen den Lokaloszillatoren im Sender und im Empfänger verzichtet werden. Als Empfänger kann vorzugsweise der Empfänger des Radarsensors vorgesehen sein. In diesem Fall können die Radarsignale unter Ausnutzung des Radarkanals nach einer Reflexion durch den Empfänger aufgenommen werden oder alternativ direkt aus dem Übersprechen zwischen Sender und Empfänger erhalten werden. Wird der Empfänger des Radarsensors verwendet, können die R. 404620 - 6 - Komponenten vollständig im Radarsensor durchgeführt werden und es sind keine weiteren externen Komponenten nötig. Dadurch ist es möglich, die Kompensation auch während des Radarbetriebs durchzuführen. Die Vorverzerrung und die Entzerrung des Radarsignals können innerhalb eines bereits vorgesehenen Messzyklus stattfinden oder in einer zusätzlichen Messung durchgeführt werden. Somit kann die Kalibrierung bei der Anwendung vor Ort wiederholt werden und der Radarsensor an die aktuellen Bedingungen angepasst werden. Alternativ können diese auch bei der initialen Charakterisierung des Radarsensors stattfinden. Alternativ kann ein zusätzlicher Messempfänger verwendet werden, um die Radarsignale des Radarsensors aufzunehmen und zu messen. Der zusätzliche Messempfänger kann ein externer Messempfänger und mit dem Radarsensor oder einem externen Auswertegerät verbunden sein. Ein solcher zusätzlicher Messempfänger kommt bevorzugt bei der initialen Charakterisierung des Radarsensors zum Einsatz. Alternativ kann der zusätzliche Messempfänger auch eine integrierte Schaltung auf einem Chip oder auf einer Platine sein. Dem Messempfänger kann z. B. eine Auskopplung des Sendesignals am Ausgang des Senders über einen Richtkoppler, einen Leistungsdetektor oder einen Mischer zugeführt werden. Ein solcher integrierter Messempfänger kann sowohl für die initiale Charakterisierung als auch während des Betriebs oder zwischen Messungen verwendet werden. Insbesondere ist der zusätzliche Messempfänger Teil eines definierten Messaufbaus, sodass hier gleichbleibende Resultate erreicht werden. Dadurch kann die Kompensation bei mehreren Radarsensoren über den gleichen Messempfänger in schneller Abfolge durchgeführt werden. Die Koeffizienten für die IQC sind von dem Radarempfänger abhängig und können mittels eines zusätzlichen Empfängers nicht direkt bestimmt werden. Die Messung mit einem zusätzlichen Messempfänger soll zur Bestimmung der sendeseitigen Störeffekten und damit des inversen Modells dienen. In diesem Modus müsste die Reihenfolge der Kalibrierung geändert werden. Zuerst sollen die Koeffizienten des inversen Modells zur Vorverzerrung geschätzt werden mit den (vorverarbeiteten) Empfangssignalen aus dem zusätzlichen Empfänger. Anschließend kann mithilfe des inversen Modells ein vorverzerrtes Signal ausgesendet werden um die Koeffizienten der IQC aus den Empfangssignalen des eigenen Radarempfängers zu bestimmen. Das letztere Empfangssignal ist bei einer korrekten Schätzung des inversen Modells frei von sendeseitigen R. 404620 - 7 - Störeffekten. Vorzugsweise kann das inverse Modell mittels stochastischer Schätzmethoden, wie z. B. der Methode der kleinsten Quadrate (least square), ermittelt werden. Alternativ kann das inverse Modell mittels maschinellem Lernen durch ein neuronales Netz eingelernt werden. Hierbei wird das verzerrte Signal als Eingabe und das ideale Eingangssignal als Ausgabe (Label) verwendet. Ein solches neuronales Netz wird im noch zu veröffentlichenden Artikel R. Michev, Y. Shu, D. Werbunat, J. Hasch, C. Waldschmidt „Adaptive Compensation of Hardware Impairments in Digitally Modulated Radars Using ML-Based Behavioral Models“ beschrieben. Wenn die Szene bekannt ist, beispielsweise da die Grundwahrheit (ground truth) für ein spezielles Szenario gegeben ist, eine separate Kanalschätzung (insbesondere durch ein anderes Kalibrierungsverfahren) durchgeführt wurde oder die Szene durch andere Sensoren, wie z. B. Kamera, Lidar usw., ermittelt wurde, können die auf diese Weise zur Verfügung stehenden Kanalinformationen zur Kompensation der Störeffekte genutzt werden. Insbesondere kann durch die Kanalinformation die Trennung zwischen senderseitigen Störeffekten und empfangsseitigen Störeffekten verbessert werden. Insbesondere können die Kanalinformationen bei einer Kanalschätzung für das inverse Modell verwendet werden. Übrige Signalanteile von Zielen in dem Kanal während der Kalibrierung könnten je nach Rückstreuquerschnitt und/oder Signalleistung bei der Interferenz die Berechnung der Koeffizienten verfälschen. Eine genauere Kanalschätzung führt daher zu einer besseren Kompensation. Optional kann das Verfahren auf Multiple-Input-Multiple-Output-Radarsensoren (MIMO) angewendet werden. Hierfür werden die obengenannten Schritte für jeden Empfänger und jeden Sender durchgeführt, um jeweils die Koeffizienten für IQC und für das inverse Modell zu erhalten. Das Computerprogramm ist eingerichtet, jeden Schritt des Verfahrens durchzuführen, insbesondere, wenn es auf einem Rechengerät oder Steuergerät durchgeführt wird. Es ermöglicht die Implementierung des Verfahrens in einem herkömmlichen elektronischen Steuergerät, ohne hieran bauliche Veränderungen vornehmen zu müssen. Hierzu ist es auf dem maschinenlesbaren Speichermedium gespeichert. R. 404620 - 8 - Durch Aufspielen des Computerprogramms auf ein herkömmliches elektronisches Steuergerät, wird das elektronische Steuergerät erhalten, welches eingerichtet ist, eine empfängerseitige Entzerrung von Radarsignalen durchzuführen. Darüber hinaus ist ein Radarsensor vorgesehen, der einen Sender und einen Empfänger aufweist. Zudem weist der Radarsensor eine Vorverarbeitungseinheit und eine Kompensierungseinheit auf. Insbesondere kann der Radarsensor vorstehend genannte elektronische Steuergerät aufweisen. In diesem Fall können die Vorverarbeitungseinheit und die Kompensierungseinheit Teil des elektronischen Steuergeräts sein. Der Radarsensor ist eingerichtet, jeden Schritt des Verfahrens durchzuführen, um die bei der Messung auftretenden Störeffekte zu kompensieren. Kurze Beschreibung der Zeichnungen Ausführungsbeispiele der Erfindung sind in den Zeichnungen dargestellt und in der nachfolgenden Beschreibung näher erläutert. Figur 1 zeigt ein Blockschaltbild eines Radarsensors. Figur 2 zeigt ein Ablaufdiagramm einer Ausführungsform des erfindungsgemäßen Verfahrens für einen ersten Teil eines Kalibrierungszyklus. Figur 3 zeigt ein Ablaufdiagramm einer Ausführungsform des erfindungsgemäßen Verfahrens für einen zweiten Teils des Kalibrierungszyklus. Figur 4 zeigt ein Ablaufdiagramm einer Ausführungsform des erfindungsgemäßen Verfahrens in einem Messzyklus. Ausführungsbeispiele der Erfindung Figur 1 zeigt einen erfindungsgemäßen Radarsensor, der einen Sender 1 und einen Empfänger 2 aufweist. Ein Transmitter 3 erzeugt Radarsignale x(n), die vom Sender 1 ausgegeben werden. Diese Radarsignale x(n) durchlaufen einen Digital-Analog-Wandler 4 (digital-to-analog converter DAC), einen IQ-Modulator 5 und einen Leistungsverstärker 6, bevor sie von einer Sendeantenne 7 als R. 404620 - 9 - Sendesignal s(n) in einen Radarkanal H ausgegeben werden. Der Empfänger 2 weist eine Empfängerantenne 8 auf, mit der das Radarsignal als Empfangssignal r(n) aus dem Radarkanal H aufgenommen wird. Zudem kann zwischen dem Sender 1 und dem Empfänger 2 ein Übersprechen CT stattfinden. Das empfangene Radarsignal r(n) durchläuft einen rauscharmen Verstärker 9, einen IQ-Demodulator 10 und einen Analog-Digital-Wandler 12 (analog-to-digital converter, ADC). Der IQ-Demodulator demoduliert das empfangene Radarsignal r(n) zu einem Ausgangssignal y(n). Der IQ-Modulator 5 und der IQ-Demodulator 10 sind miteinander über einen Lokaloszillator 11 verbunden, um die Modulation und die Demodulation des Radarsignals abgestimmt durchzuführen. Die Bauteile Digital-Analog-Wandler 4, IQ-Modulator 5, Leistungsverstärker 6, rauscharmer Verstärker 9, IQ-Demodulator 10 und Analog-Digital-Wandler 12 unterliegen typischerweise Nichtlinearitäten. Das Ausgangssignal y(n) des IQ-Demodulators 10 wird einer Signalauswerteeinheit 13 zugeführt und dort ausgewertet. Die Figuren 2 und 3 zeigen jeweils ein Ablaufdiagramm des erfindungsgemäßen Verfahrens während eines Kalibrierungszyklus, getrennt in zwei Teile. Im ersten Teil in Figur 2 wird zu Beginn ein digitales Sendesignal erzeugt 19. Sodann wird im Transmitter 3 eine für die Kalibrierung gewünschte Signalleistung für ein vordefiniertes Testsignal x1(n) über einen Input Back-off eingestellt 20. Auf dieses Testsignal x1(n) wird ein inverses Modell ^^ ^^^ des letzten Kalibrierungszyklus angewendet und das Testsignal x1(n) dadurch vorverzerrt 21. Im ersten Kalibrierungszyklus (k=1) wird kein Modell angewendet oder alternativ ein vordefiniertes Modell mit Standard-Koeffizienten angewendet. Dadurch wird ein vorverzerrtes Signal x1,pd(n) erhalten. Das Ziel der Vorverzerrung ist es, die Störeffekte der analogen Komponenten im Sender (DAC 4, IQ-Modulator 5, Leistungsverstärker 6) im Voraus zu kompensieren. Das Signal x1,pd(n) wird vom IQ-Modulator 5 hochgemischt 22 und hat in äquivalenter Basisband-Darstellung die Form: wobei ^^,^^ (^) und ^^,^^ (^) die Koeffizienten der Impulsantworten des Haupt- und Spiegelpfades des IQ-Modulators 5 sind, ^^ ∗ ,^^ (^) die komplex Konjugierte von ^^,^^ (^) ist und ∗ für eine Faltung steht. R. 404620 - 10 - Nachdem das modulierte Testsignal z1(n) den Leistungsverstärker 6 durchlaufen hat, wird es als erstes Sendesignal s1(n) vom Sender 1 in den Radarkanal H ausgesendet 23. Der Einfluss des Leistungsverstärkers 6 wird durch ein Memory- Polynomial-Modell beschrieben. Damit ergibt sich das erste Sendesignal s1(n) in äquivalenter Basisband-Darstellung Folgendes: Der Empfänger 2 empfängt 24 das ausgesendete erste Radarsignal aus dem Radarkanal H. Das empfangene erste Radarsignal ^^(^) ergibt sich in äquivalenter Basisband-Darstellung als Faltung des ersten Sendesignals ^^(^) mit der Kanalimpulsantwort ℎ(^): ^^(^) = ^^(^) ∗ ℎ(^) Das empfangene erste Radarsignal r1(n) wird durch den IQ-Demodulator 10 in ein Basisband oder auf eine Zwischenfrequenz heruntergemischt 25. Dadurch wird ein Ausgangssignal y1(n) des Demodulators 10 für das erste Radarsignal erhalten, das als Summe von Faltungen mit Impulsantworten dargestellt werden kann: wobei ^^,^^(^) und ^^,^^(^) die Koeffizienten der Impulsantworten des Haupt- und Spiegelpfades des IQ-Modulators 5 sind, ^^ ∗(^) die komplex Konjugierte von ^^(^) ist und ∗ für eine Faltung steht. Die Spiegelung wird mit Hilfe eines bekannten Algorithmus zur Korrektur der empfangsseitigen Störeffekte, nämlich dem eingangs gezeigten „Circularity-Based I/Q Imbalance Compensation in Wideband Direct-Conversion Receivers“ mit blinder Koeffizientenschätzung korrigiert. Dieser basiert auf einer weitgehend linearen („widely linear“) Filterung: wobei ^^,^^^^ (^) das kompensierte erste Signal ist, ^(^) die Koeffizienten des Algorithmus sind, ^^ ∗(^) die komplex Konjugierte von ^^(^) ist und ∗ für eine Faltung steht. Bei dieser Operation wird der Einfluss des Demodulators 10 auf R. 404620 - 11 - das Ausgangssignal ^^ (^) kompensiert, sodass diese Operation auch als IQ- Kompensation bzw. IQC (IQ compensation) bezeichnet wird. Nun werden die Koeffizienten ^(^) des Algorithmus, d.h. die Filter-Koeffizienten, aus statistischen Eigenschaften des Ausgangssignals ^^ (^) berechnet 26. Idealerweise hängen die Koeffizienten ^(^) nur von den Koeffizienten des (Radar)-Empfängers ^^,^^ (^) und ^^,^^ (^) ab. Im zweiten Teil des Kalibrierungszyklus in Figur 3, der im Anschluss zum ersten Teil durchgeführt wird, wird zunächst ein digitales Sendesignal erzeugt 29, daraufhin wird im Transmitter 3 eine für die Messung gewünschte Signalleistung für ein vordefiniertes zweites Signal x2(n) über den Input Back-off eingestellt 30. Das zweite Signal x2(n) entspricht einem bei der Messung verwendeten Mess- Radarsignal x(n) und kann beispielsweise mit einem orthogonalen Frequenzmultiplexverfahren (OFDM) erzeugt werden. Aber auch andere Arten, wie beispielsweise phasenmodulierte Dauerstrichradar (PMCW), Pseudo-Noise (PN) oder andere, können verwendet werden. Auf dieses zweites Signal x2(n) wird das inverse Modell ^^ ^^^ des letzten Kalibrierungszyklus angewendet und das zweite Signal x2(n) somit vorverzerrt 31. Auch hier wird im ersten Kalibrierungszyklus (k=1) kein Modell angewendet oder alternativ ein vordefiniertes Modell mit Standard-Koeffizienten angewendet. Dadurch wird ein ideales zweites Signal x2,pd(n) erhalten. Das ideale zweite Signal x2,pd(n) wird vom IQ-Modulator 5 hochgemischt 32 und hat in äquivalenter Basisband-Darstellung die Form: wobei ^^,^^ (^) und ^^,^^ (^) die Koeffizienten der Impulsantworten des Haupt- und Spiegelpfades des IQ-Modulators 5 sind, die komplex Konjugierte von ^^,^^ (^) ist und ∗ für eine Faltung steht. Nachdem das modulierte zweite Signal z2(n) den Leistungsverstärker 6 durchlaufen hat, wird es als zweites Sendesignal s2(n) vom Sender 1 in den Radarkanal H ausgesendet 33. Der Einfluss des Leistungsverstärkers 6 wird durch ein Memory-Polynomial-Modell beschrieben. Damit ergibt sich für das zweite Sendesignal s2(n) in äquivalenter Basisband-Darstellung Folgendes: R. 404620 - 12 - Der Empfänger 2 empfängt 34 das ausgesendete zweite Radarsignal aus dem Radarkanal H. Das empfangene zweite Radarsignal ^^(^) ergibt sich in äquivalenter Basisband-Darstellung als Faltung des zweiten Sendesignals ^^(^) mit der Kanalimpulsantwort ℎ(^): ^^(^) = ^^(^) ∗ ℎ(^) Das empfangene zweite Radarsignal ^^(^) wird durch den IQ-Demodulator 10 in ein Basisband oder auf eine Zwischenfrequenz heruntergemischt und demoduliert 35. Im Falle eines direkten Pfads, z. B. beim Übersprechen CT oder bei einem integrierten Empfänger 2, wird hierbei eine zeitliche Synchronisierung, z. B. mit einer Korrelation und einer Verschiebung, sowie eine Normierung der Amplitude durchgeführt. Dadurch wird ein Ausgangssignal y2(n) des Demodulators 10 für das zweite Radarsignal erhalten, das als Summe von Faltungen mit Impulsantworten dargestellt werden kann: ^^(^) = ^^,^^(^) ∗ ^^(^) + ^^,^^(^) ∗ ^^ ∗(^) wobei ^^,^^(^) und ^^,^^(^) die Koeffizienten der Impulsantworten des Haupt- und Spiegelpfades des IQ-Modulators 5 sind, ^^ ∗(^) die komplex Konjugierte von ^^(^) ist und ∗ für eine Faltung steht. Auf dieses heruntergemischte Ausgangssignal ^^(^) werden nun die im ersten Teil berechneten Koeffizienten ^(^) der IQC angewendet 36 und daraus ein kompensiertes zweites Signal ^^,^^^^ (^) erzeugt, welches folgende Form hat: Für den Radarkanal H wird der Kanaleinfluss bzw. die Kanalimpulsantwort h(n) geschätzt 37. Im Falle eines direkten Pfads, z. B. beim Übersprechen CT oder bei einem integrierten Empfänger 2, wird hierbei eine zeitliche Synchronisierung, z. B. mit einer Korrelation und einer Verschiebung, sowie eine Normierung der Amplitude durchgeführt. In weiteren Ausführungsbeispielen können vordefinierte Radarkanäle H verwendet werden oder die Grundwahrheit mittels anderen R. 404620 - 13 - Sensoren ermittelt werden. Anschließend wird der Radarkanal H um den Kanaleinfluss kompensiert 38 und damit entzerrt. Die Koeffizienten w(n) des IQC, das mittels IQC kompensierte zweite Radarsignal ^^,^^^^ (^) und der entzerrte Kanal H werden nun verwendet, um das inverse Modell ^^ ^ im aktuellen Kalibrierungszyklus zu trainieren 39. Das inverse Modell ^^ ^ stellt den Zusammenhang zwischen dem kompensierten zweiten Radarsignal ^^,^^^^ (^) und dem idealen zweiten Radarsignal ^^,^^ (^) dar. Hierfür kann ein mathematisches Modell, wie z. B. ein Memory-Polynomial- Modell, ein Parallel-Hammerstein-Modell oder andere nicht-lineare Modelle verwendet werden, mit dem ein geschätztes zweites Signal ^^,^^ (^) aus dem kompensierten zweiten Radarsignal ^^,^^^^ (^) wie folgt ermittelt werden kann: ^^,^^ (^) = ^^^(^^,^^^^ (^)) Das Modell ^^ ^ stellt die inverse Funktion des Senders 1 (Post-Inverse) dar. Die Koeffizienten des inversen Modells ^^ ^ werden mittels der Methode der kleinsten Quadrate (least square) berechnet. Alternativ kann ein neuronales Netzwerk zum Einlernen des inversen Modells ^^ ^ verwendet werden. Hierbei wird das kompensierte zweite Radarsignal ^^,^^^^ (^) als Eingangsgröße verwendet und das ideale zweite Signal ^^,^^ (^) als Ausgangsgröße ausgegeben. Ein solches Modell ist in dem obengenannten, noch zu veröffentlichenden Artikel „Adaptive Compensation of Hardware Impairments in Digitally Modulated Radars Using ML-Based Behavioral Models“ beschrieben. Eine für das Training verwendete Kostenfunktion für das inverse Modell ^^ ^ wird als Differenz zwischen dem durch das Modell ^^ ^ geschätzten zweiten Signal ^^,^^ (^) und dem idealen zweiten Signal ^^,^^ (^) berechnet. Wie nachfolgend beschrieben, wird das inverse Modell ^^ ^ dann in einem folgenden Messzyklus für die Vorverzerrung verwendet. R. 404620 - 14 - Der Kalibrierungszyklus kann beliebig oft wiederholt werden. Dabei können unterschiedliche Temperaturbedingungen, Alterungseffekte und Ähnliches berücksichtigt werden. Die Figur 4 zeigt ein Ablaufdiagramm des erfindungsgemäßen Verfahrens während eines Messzyklus. Zu Beginn ein digitales Sendesignal erzeugt 39. Im Transmitter 3 wird eine für die Messung gewünschte Signalleistung für ein vordefiniertes Mess-Radarsignal x(n) über den Input Back-off eingestellt 40. Das Mess-Signal x(n) entspricht dem oben beschriebenen zweiten Signal x2(n) und kann ebenfalls beispielsweise mit einem orthogonalen Frequenzmultiplexverfahren (OFDM) oder auf andere Arten, wie beispielsweise phasenmodulierte Dauerstrichradar (PMCW), Pseudo-Noise (PN) oder andere, erzeugt werden. Auf dieses Mess-Signal x(n) wird das vorstehend berechnete inverse Modell ^^ ^ des aktuellen Kalibrierungszyklus angewendet und das Mess- Signal x(n) somit vorverzerrt 41. Das ideale Mess-Signal xpd(n) wird mittels des IQ-Modulators 5 hochgemischt (Up-Conversion) 42 und hat in äquivalenter Basisband-Darstellung die Form: wobei ^^,^^ (^) und ^^,^^ (^) die Koeffizienten der Impulsantworten des Haupt- und Spiegelpfades des IQ-Modulators 5 sind, ^^ ∗ ^ (^) die komplex Konjugierte von ^^^ (^) ist und ∗ für eine Faltung steht. Nachdem das modulierte Mess-Signal z(n) den Leistungsverstärker 6 durchlaufen hat, wird es als Mess-Sendesignal s(n) vom Sender 1 in den Radarkanal H ausgesendet 43. Der Einfluss des Leistungsverstärkers 6 wird durch ein Memory-Polynomial-Modell beschrieben. Damit ergibt sich für das Mess-Sendesignal s(n) in äquivalenter Basisband-Darstellung Folgendes: Der Empfänger 2 empfängt 44 das ausgesendete Mess-Radarsignal aus dem Radarkanal H. Das empfangene Mess-Radarsignal r(^) ergibt sich in äquivalenter Basisband-Darstellung als Faltung Mess-Sendesignals s(^) mit der Kanalimpulsantwort ℎ(^): R. 404620 - 15 - ^(^) = ^(^) ∗ ℎ(^) Das empfangene Mess-Radarsignal r(^) wird durch den IQ-Demodulator 10 in ein Basisband oder auf eine Zwischenfrequenz heruntergemischt und demoduliert 45. Im Falle eines direkten Pfads, z. B. beim Übersprechen CT oder bei einem integrierten Empfänger 2, wird hierbei eine zeitliche Synchronisierung, z. B. mit einer Korrelation und einer Verschiebung, sowie eine Normierung der Amplitude durchgeführt. Dadurch wird ein Ausgangssignal y(n) des Demodulators 10 für das Mess-Radarsignal erhalten, das als Summe von Faltungen mit Impulsantworten dargestellt werden kann: ^( ^ ) = ^^,^^ ( ^ ) ∗ ^ ( ^ ) + ^^,^^ ( ^ ) ∗ ^ ∗ (^) wobei ^^,^^ (^) und ^^,^^ (^) die Koeffizienten der Impulsantworten des Haupt- und Spiegelpfades des IQ-Modulators 5 sind, ^∗ (^) die komplex Konjugierte von ^(^) ist und ∗ für eine Faltung steht. Auf dieses heruntergemischte Ausgangssignal y(^) (Down-Conversion) werden nun die im ersten Teil des Kalibrierungszyklus berechneten Koeffizienten ^(^) der IQC angewendet 46 und daraus ein kompensiertes Mess-Radarsignal ^^^^^ (^) erzeugt, welches folgende Form hat: Im Fall einer optimalen Schätzung der Koeffizienten des Algorithmus ^^^^ (^) in Abhängigkeit nur von den empfangsseitigen Parametern ergibt sich ein optimal kompensiertes Signal ^^^^^,^^^ (^) ohne empfangsseitige Spiegelung (ohne konjugierten Signalanteil) ^^^^^,^^^ ( ^ ) = ^ ^^,^^ ( ^ ) Das kompensierte Mess-Radarsignal ^^^^^ (^) wird dann der Signalauswertung 47 zugeführt und das Radarbild ermittelt. Bei einem Radarsignal mit orthogonalem Frequenzmultiplexverfahren wird der Radarkanal H im relevanten Frequenzbereich durch Division des empfangenen R. 404620 - 16 - Codes ^^^(^, µ), der aus dem kompensierten Mess-Radarsignal ^^^^^ (^) erhalten wird, und dem gesendeten idealen Code ^^^ (^, µ), der aus dem idealen Mess-Signal xpd(n) erhalten wird, berechnet. Daraus lässt sich nach Standard-Radarsignalverarbeitung das Radarbild ermitteln.

Claims

R. 404620 - 17 - Ansprüche 1. Verfahren zur Kompensation von senderseitigen und empfängerseitigen Störeffekten in einem Radarsensor, gekennzeichnet durch folgende Schritte: ^ Aussenden (23) eines ersten Radarsignals (s1(n)) durch einen Sender (1) und Empfangen (24) des ersten Radarsignals (r1(n)) durch einen Empfänger (2) des Radarsensors; ^ Schätzen (26) von Koeffizienten (w(n)) eines Algorithmus zur Korrektur der empfangsseitigen Störeffekte; ^ Aussenden (33) eines zweiten Radarsignals (s2(n)) durch den Sender (1) und Empfangen (34) des zweiten Radarsignals (r2(n)) durch den Empfänger (2) des Radarsensors, wobei zur Kompensation die berechneten Koeffizienten (w(n)) verwendet werden; ^ Trainieren (39) eines inversen Modells (^^ ^) für die Vorverzerrung des Senders (1) mit den berechneten Koeffizienten (w(n)) für die empfangsseitigen Störeffekte; ^ Vorverzerrung (41) eines gesendeten Mess-Radarsignals (s(n)) mittels des inversen Modells (^^ ^) und Korrigieren (46) des empfangenen Mess-Radarsignals (r(n)) mittels des Algorithmus zur Korrektur der empfangsseitigen Störeffekte. 2. Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass das Empfangen (24) des ersten Radarsignals (r1(n)) durch einen zusätzlichen Messempfänger geschieht. 3. Verfahren nach Anspruch 1 oder 2, dadurch gekennzeichnet, dass die Reihenfolge der Berechnungen des inversen Modells (^^ ^) und der empfangsseitigen Koeffizienten (w(n)) geändert wird. 4. Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass der Algorithmus zur Korrektur der empfangsseitigen Störeffekte ein Algorithmus zur Korrektur von Störeffekten eines IQ-Modulators (10) des Empfängers R. 404620 - 18 - (1) mit blinder Koeffizienten-Schätzung ist. 5. Verfahren nach Anspruch 1 oder 2, dadurch gekennzeichnet, dass das inverse Modell (^^ ^) mittels stochastischer Schätzmethoden eingelernt (39) wird. 6. Verfahren nach Anspruch 1 oder 2, dadurch gekennzeichnet, dass das inverse Modell (^^ ^) mittels maschinellen Lernens eingelernt (39) wird. 7. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass bei einer bekannten Szene zur Verfügung stehende Kanalinformationen zur Kompensation der Störeffekte genutzt werden. 8. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass die Schritte Aussenden (23) eines ersten Radarsignals (s1(n)) und Empfangen (24) des ersten Radarsignals (r1(n)), Schätzen (26) von Koeffizienten (w(n)) des Algorithmus zur Korrektur der empfangsseitigen Störeffekte, Aussenden (33) eines zweiten Radarsignals (s2(n)), Empfangen des zweiten Radarsignals (r2(n)) und Trainieren (39) eines inversen Modells mehrmals iterativ durchgeführt werden. 9. Computerprogramm, welches eingerichtet ist, jeden Schritt des Verfahrens nach einem der Ansprüche 1 bis 8 durchzuführen. 10. Maschinenlesbares Speichermedium, auf welchem ein Computerprogramm nach Anspruch 9 gespeichert ist. 11. Elektronisches Steuergerät, welches eingerichtet ist, um mittels eines Verfahrens nach einem der Ansprüche 1 bis 8 Radarsignale zu entzerren. 12. Radarsensor, aufweisend einen Sender (1) und einen Empfänger (2) sowie eine Signalverarbeitungseinheit (13), wobei der Radarsensor eingerichtet ist, um mittels eines Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 8 Störeffekte zu kompensieren.
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