EP4669982A1 - Verfahren zur radar-winkelschätzung - Google Patents

Verfahren zur radar-winkelschätzung

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EP4669982A1
EP4669982A1 EP24700970.7A EP24700970A EP4669982A1 EP 4669982 A1 EP4669982 A1 EP 4669982A1 EP 24700970 A EP24700970 A EP 24700970A EP 4669982 A1 EP4669982 A1 EP 4669982A1
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EP
European Patent Office
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angle
radar sensor
array
transmitting
receiving
Prior art date
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Pending
Application number
EP24700970.7A
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English (en)
French (fr)
Inventor
Arthur Hipke
Lizhuo Chen
Benedikt Loesch
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.)
Robert Bosch GmbH
Original Assignee
Robert Bosch GmbH
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Publication date
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Publication of EP4669982A1 publication Critical patent/EP4669982A1/de
Pending legal-status Critical Current

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    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S13/00—Systems using the reflection or reradiation of radio waves, e.g. radar systems; Analogous systems using reflection or reradiation of waves whose nature or wavelength is irrelevant or unspecified
    • G01S13/02—Systems using reflection of radio waves, e.g. primary radar systems; Analogous systems
    • G01S13/06—Systems determining position data of a target
    • G01S13/42—Simultaneous measurement of distance and other co-ordinates
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
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    • G01S13/00—Systems using the reflection or reradiation of radio waves, e.g. radar systems; Analogous systems using reflection or reradiation of waves whose nature or wavelength is irrelevant or unspecified
    • G01S13/88—Radar or analogous systems specially adapted for specific applications
    • G01S13/93—Radar or analogous systems specially adapted for specific applications for anti-collision purposes
    • G01S13/931—Radar or analogous systems specially adapted for specific applications for anti-collision purposes of land vehicles
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S7/00—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00
    • G01S7/02—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00 of systems according to group G01S13/00
    • G01S7/41—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00 of systems according to group G01S13/00 using analysis of echo signal for target characterisation; Target signature; Target cross-section
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W2420/00—Indexing codes relating to the type of sensors based on the principle of their operation
    • B60W2420/40—Photo, light or radio wave sensitive means, e.g. infrared sensors
    • B60W2420/408—Radar; Laser, e.g. lidar
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
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    • G01S13/06—Systems determining position data of a target
    • G01S13/46—Indirect determination of position data
    • G01S2013/462—Indirect determination of position data using multipath signals

Definitions

  • the invention relates to methods for radar sensors that are used in driver assistance systems of motor vehicles for environmental detection.
  • the azimuth angle and the elevation angle are also important, since this angle information can be used to assign a lane and to make a statement about the relevance of the target (can be driven over / driven against / driven under).
  • the azimuth and elevation angles of the targets can be determined from amplitude and/or phase differences of the transmitting and/or receiving antennas of an antenna array. In order to ensure the accuracy and separation capability of the
  • the MIMO principle (multiple input multiple output) is often used for radar sensors. Unlike classic SIMO radars (single input multiple output), which have only one transmitting antenna and several Use receiving antennas, use multiple transmitting antennas and use multiple receiving antennas.
  • the received signals are compared with a previously measured angle-dependent antenna pattern. In the case that there is only one target in a (d,v) cell (distance/speed cell), the estimated angle is the position of the best match between the received signal and the antenna pattern.
  • a MIMO radar sensor that uses the MIMO principle with code multiplexing and two transmitting antennas to improve the azimuth angle estimation.
  • the two transmitting antennas are arranged on the left and right edges of the overall array in order to achieve the largest possible virtual aperture.
  • Multipath propagation is ignored in the signal model, a MIMO angle estimation provides incorrect estimates with errors of several angular degrees. This can then lead to undesirable system behavior, such as adjacent lane interference or target object loss. Multipath propagation also means that the virtual array model cannot be used in MIMO beamforming (beamforming of both the transmit and receive beams). In F. Engels, P. Heidenreich, M. Wintermantel, L. Stacker, M.
  • This object is achieved according to the invention in that the angle estimation is carried out on the basis of a reduced cross-path model that combines a model for a SIMO mode of the radar sensor with a model for a MISO mode.
  • Fig. 1 is a schematic representation of the analog part of a radar system
  • Fig. 4 is a block diagram of the method according to the invention
  • Fig. 5 is an example of an angle spectrum obtained in SIMO mode
  • Fig. 6 an angular spectrum obtained in MISO mode for the same
  • Fig. 1 shows schematically and simplified the structure of the analog part of the radar system.
  • a frequency modulation device 10 controls an RF oscillator 12, which generates sequences of signals in the form of frequency ramps for several transmitting antennas 14.
  • An amplifier 16 is arranged in each of the several transmitting channels, which either blocks the signals or forwards them in an amplified form to the associated antenna.
  • the oscillator 12 and the amplifiers 16 are controlled by a multiplexing device 18, for example according to a time and frequency multiplexing scheme, so that each of the transmitting antennas 14 transmits a frequency-modulated signal in a certain frequency subband within certain time slots.
  • the signal transmitted and reflected by an object 24 is received by several receiving antennas 26 and mixed in each receiving channel by a mixer 28 with a portion of the signal from the RF oscillator 12 and brought into a low-frequency range.
  • An A/D conversion is then carried out in the usual way by an A/D converter 30.
  • the digitized signals are then further processed in a digital evaluation stage 32.
  • the transmit antennas 14 form a transmit array 34
  • the receive antennas 26 form a receive array 36.
  • both arrays are two-dimensional, so that in principle MIMO angle measurements would be possible in both azimuth and elevation.
  • the receiving antennas 26 are arranged at equal distances in an angular resolution direction y, e.g. in the direction of the azimuth.
  • the distances between the individual receiving antennas are so large that a large aperture and a correspondingly high angular resolution is achieved with just a few antennas.
  • the distances from antenna to antenna are greater than half the wavelength of the radar radiation, so that the Nyquist uniqueness criterion is not met.
  • the receiving antennas 26 are also arranged at equal distances in elevation (in the angular resolution direction z), and in this direction too, the antenna spacing is so large that non-unique undersampling occurs.
  • the transmitting antennas 14 of the transmitting array 42 are also arranged at equal distances in azimuth and elevation, but the distances are chosen so that a clear angle measurement is possible.
  • the aperture is significantly smaller than in the receiving array 44, so that the angular resolution is lower.
  • the equidistant arrangement of the antenna elements facilitates the evaluation of the data, as it enables, for example, the use of a fast Fourier transformation (FFT) to calculate a two-dimensional angular spectrum.
  • FFT fast Fourier transformation
  • a two-dimensional spectrum in the dimensions of distance and relative speed is first calculated in a known manner using Fourier transformation. This spectrum can then be used to identify individual objects and determine their distances and relative speeds.
  • the known MIMO model can be used to estimate the angle in azimuth and elevation for each object, which will be briefly outlined below. To simplify matters, only the angle estimation in azimuth is considered, where only the first row of the transmitting antennas 14 in the transmitting array 34 and only the first row of the receiving antennas 26 in the receiving array 36 need to be used.
  • the superscript symbol "T” is intended to denote the transposition, since vectors are written here as row vectors but should be considered as column vectors.
  • the vector a rx is called the receive control vector. This control vector specifies the geometric properties and wave propagation characteristics of the receive array.
  • a control vector atx can also be defined for the transmit array 34, which indicates the run length differences of the optical paths from the transmit antennas to the object 24.
  • Nrx components (96 components in this example, since the number Ntx of transmitting antennas is 8 and the number
  • Nrx of the receiving antennas 12 Nrx of the receiving antennas 12
  • x(q) sa(q)
  • Knowledge of the control vector a(q) makes it possible to establish a relationship (unique under suitable conditions) between the angle q of the object and the received signals x and to deduce the azimuth angle q of the object from the amplitude and phase relationships of the received signals.
  • the azimuth angle cannot be calculated exactly, but can only be estimated, for example using a deterministic maximum likelihood estimation.
  • the single angle q becomes a vector q whose components specify the angles of the different targets
  • the control vector a becomes a control matrix A
  • the relationship x A q
  • Fig. 3 outlines a scenario characterized by multipath propagation.
  • the signal sent by the radar sensor 8 can not only propagate along a direct path 38 to the object 24, but also along an indirect path 40, which first leads to a reflecting surface 42, for example a guard rail, and is then deflected to the object 24. Likewise, the signal reflected from the object 24 can
  • x [ atx(qi) * arx(qi) atx(q 2 ) * arx(q 2 ) atx(q 2 ) * arx(qi) atx(qi) * arx(q 2 ) ]
  • a SIMO mode 48 only signals that were sent by a single one of the transmitting antennas 4 and received by the multiple receiving antennas 26 are evaluated.
  • MISO mode 50 only signals that were sent by the multiple transmitting antennas 14 and received by a single receiving antenna 26 are evaluated.
  • frequency or code multiplexing the frequencies or the coding of the signals can be used to distinguish which signal comes from which transmitting antenna.
  • time multiplexing multiplexing can be suspended in the SIMO mode 48, which also results in a desired shortening of the measurement cycle.
  • a spectrum is formed from the complex amplitudes obtained in SIMO mode and in MISO mode by calculating a DML estimation function q 2 (0i,02) for each combination of detection angles 01, 02. From A sum spectrum 54 is then formed from these spectra, and a global maximum in this sum spectrum is sought for each target
  • the DML estimation function q 2 (0i,02) for a spectrum 56 obtained in SIMO mode 48 is shown in Fig. 5.
  • the function values are indicated by contour lines for equal values of q 2. Local maxima of the function are shown hatched.
  • the distances of the four receiving channels are [0, 1 .5, 3, 4.5]
  • the distances of the three transmitting channels are [0, 1 , 2] X.
  • Fig. 6 shows the DML estimator q 2 (0i,02) for the spectrum 58 obtained in MISO mode 50.
  • Fig.7 shows the estimation function for the corresponding sum spectrum 52.
  • Fig. 8 shows a spectrum 60 that is based on the complete cross-path model for MIMO and whose calculation requires a much higher effort. It can be seen that the informative value of the spectrum 52, which is much easier to calculate, comes very close to the informative value of the complete model (spectrum 60).

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Abstract

Verfahren zur Winkelschätzung anhand von gesendeten und nach Reflexion an einem Objekt empfangen Signalen eines in mindestens in einer Dimension winkelauflösenden Radarsensors, der ein MIMO-fähiges Antennenarray aufweist, wobei zur Schätzung des Ortungswinkels eines Radarziels ein Kreuzpfadmodell benutzt wird, das auch Reflexionen von gesendeten und/oder empfangenen Signalen an einer reflektierenden Fläche modelliert, dadurch gekennzeichnet, dass die Winkelschätzung auf der Basis eines reduzierten Kreuzpfadmodells erfolgt, dass ein Modell für einen SIMO-Modus (48) des Radarsensors mit einem Modell für einen MISO-Modus (50) kombiniert.

Description

Beschreibung
Titel
Verfahren zur Radar-Winkelschätzung
Beschreibung
Die Erfindung betrifft ein Verfahren zur Winkelschätzung anhand von gesendeten und nach Reflexion an einem Objekt empfangen Signalen eines in mindestens in einer Dimension winkelauflösenden Radarsensors, der ein Ml MO-fähiges Antennenarray aufweist, wobei zur Schätzung des Ortungswinkels eines Radarziels ein Kreuzpfadmodell benutzt wird, das auch Reflexionen von gesendeten und/oder empfangenen Signalen an einer reflektierenden Fläche modelliert.
Insbesondere befasst sich die Erfindung mit Verfahren für Radarsensoren, die in Fah- rerassistenzsystemen von Kraftfahrzeugen zur Umfelderfassung eingesetzt werden.
Stand der Technik
In Fahrerassistenzsystemen sind neben dem Abstand und der Relativgeschwindigkeit der georteten Objekte auch der Azimutwinkel und der Elevationswinkel von Bedeutung, da anhand dieser Winkelinformation eine Fahrspurzuordnung durchgeführt werden kann und eine Aussage über die Relevanz des Ziels (überfahrbar / gegenfahrbar / unterfahrbar) getroffen werden kann. Azimut- und Elevationswinkel der Ziele können aus Amplituden- und/oder Phasenunterschieden von Sende- und/oder Empfangsantennen eines Antennenarrays ermittelt werden. Um die Genauigkeit und Trennfähigkeit der
Winkelschätzung zu verbessern, wird für Radarsensoren oft das MIMO-Prinzip (multiple input multiple output) eingesetzt. Dabei werden - anders als bei klassischen SIMO-Radaren (single input multiple output), die nur eine Sendeantenne und mehrere Empfangsantennen benutzen, mehrere Sendeantennen und mehrere Empfangsantennen verwendet. Bei der Winkelschätzung werden die Empfangssignale mit einem vorher vermessenen winkelabhängigen Antennendiagramm verglichen. Für den Fall, dass sich nur ein Ziel in einer (d,v)-Zelle (Abstands/Geschwindigkeits-Zelle) befindet, ergibt sich der geschätzte Winkel als Position der besten Übereinstimmung zwischen Empfangssignal und Antennendiagramm.
In M. Wintermantel: „Radar system comprising overlapping transmitter and receiver antennas”, sowie in US 8 436 763 B2, wird ein Ml MO- Radarsensor beschrieben, der das MIMO-Prinzip mit Codemultiplex und zwei Sendeantennen nutzt um die Azimutwinkelschätzung zu verbessern. Dabei sind die beiden Sendeantennen am linken bzw. rechten Rand des Gesamtarrays angeordnet, um so eine möglichst große virtuelle Apertur zu erzielen. Im Fall von Mehrwegeausbreitung aufgrund von Reflexionen an z.B. einer Leitplanke oder der Fahrbahnoberfläche treten vier verschiedene Pfade der Signalausbreitung auf, nämlich ein Pfad, auf dem sich das Signal ohne Reflexion direkt vom Radarsensor zum Objekt und zurück zum Radarsensor ausbreitet, ein Pfad, bei dem sich das Signal auf direktem Wege vom Radarsensor zum Objekt ausbreitet aber auf dem Rückweg zum Radarsensor reflektiert wird, ein Pfad, bei dem das Signal auf dem Weg zum Objekt reflektiert wird und auf dem Rückweg ohne Reflexion direkt zum Radar- sensor läuft, und schließlich ein Pfad, bei dem das Signal auf dem Weg zum Objekt reflektiert wird und das Radarecho auf dem Rückweg noch einmal an derselben Oberfläche reflektiert wird. Signalmodelle, die dieses Szenario abbilden, werden Kreuzpfadmodelle genannt. Ignoriert man die Mehrwegeausbreitung im Signalmodell, liefert eine MIMO- Winkelschätzung falsche Schätzwerte mit Fehlern von mehreren Winkelgrad. Dies kann dann zu unerwünschtem Systemverhalten, wie Nebenspurstörungen oder Zielobjektverlusten führen. Mehrwegeausbreitung führt auch dazu, dass bei MIMO-Beamforming (Strahlformung sowohl des Sende- aus auch des Empfangsstrahls) nicht das virtuelle Arraymodell genutzt werden darf. In F. Engels, P. Heidenreich, M. Wintermantel, L. Stacker, M. AI Kadi and A. M. Zoubir, "Automotive Radars Signal Processing: Research Directions and Practical Challenges," in IEEE Journal of Selected Topics in Signal Processing, doi: 10.1109/JSTSP.2021.3063666 wird als Abhilfemaßnahme ein Beamforming (Strahlformung) mit für den Sendewinkel (direction-of-departure (DOD)) und Empfangswinkel (direction-of-arrival (DOA)) getrennten Gittern vorgestellt.
Weiterhin wurde ein Verfahren für einen Ml MO- Radarsensor vorgeschlagen, bei dem das vollständige Mehrwegesignalmodel Anwendung findet. Das erlaubt zwar eine robuste Winkelschätzung, erfordert aber einen beträchtlichen Rechenaufwand und damit eine hohe Rechenkapazität.
Offenbarung der Erfindung
Aufgabe der Erfindung ist es ein Verfahren anzugeben, das im Fall von Mehrwegeausbreitung eine genaue und verlässliche Winkelschätzung bei vermindertem Rechenaufwand ermöglicht.
Diese Aufgabe wird erfindungsgemäß dadurch gelöst, dass die Winkelschätzung auf der Basis eines reduzierten Kreuzpfadmodells erfolgt, dass ein Modell für einen SIMO- Modus des Radarsensors mit einem Modell für einen MISO-Modus kombiniert.
Im SIMO-Modus (single input multiple output) wird ein Signal von einer einzelnen Sendeantenne gesendet, und das von mehreren Empfangsantennen empfangene Signal wird in mehreren Empfangskanälen ausgewertet, um anhand der Phasen- und Amplitudenbeziehungen unter Zugrundelegung eines Kreuzpfadmodells ein Winkelspektrum in mindestens einer Dimension zu berechnen. Im MISO-Modus (multiple input signal output) werden dagegen Signale im Zeit-, Frequenz- oder Codemultiplex von mehreren Sendeantennen gesendet, und für die Auswertung der zugehörigen Radarechos werden nur die Signale in einem einzelnen Empfangskanal ausgewertet. Auf diese Weise erhält man, wiederum unter Zugrundelegung eines Kreuzpfadmodells, ein weiteres Winkelspektrum, das sich jedoch in seinem Informationsgehalt von dem im SIMO-
Modus erhaltenen Winkelspektrum unterscheidet. Die in den beiden Spektren verfügbaren Informationen dann miteinander kombiniert. Auf diese Weise wird eine ähnlich präzise und verlässliche Winkelschätzung wie bei dem MIMO-Verfahren erreicht, jedoch ist bei diesem Verfahren aufgrund der Beschränkung auf eine einzelne Sendeantenne im SIMO-Modus und aufgrund der Beschränkung auf eine einzelne Empfangsantenne im MISO-Modus der Rechenaufwand deutlich reduziert. Vorteilhafte Ausgestaltungen und Weiterbildungen der Erfindung ergeben sich aus den Unteransprüchen.
Im Rahmen einer Maximum-Likelihood-Winkelschätzung (im Azimut und/oder in Elevation) könne die im SIMO-Modus und im MISO-Modus erhaltenen Winkelspektren nichtkohärent addiert werden, um ein- oder zweidimensionales Summenspektrum zu bilden.
Im Folgenden wird ein Ausführungsbeispiel anhand der Zeichnung näher erläutert. Es zeigen:
Fig. 1 eine schematische Darstellung des analogen Teils eines Radarsystems;
Fig. 2 ein Diagramm eines Antennenarrays des Radarsystems; Fig. 3 ein Diagramm zur Illustration eines Szenarios mit Mehrwegeausbreitung;
Fig. 4 ein Blockdiagramm des erfindungsgemäßen Verfahrens; Fig. 5 ein Beispiel eines im SIMO-Modus erhaltenen Winkelspektrums;
Fig. 6 ein im MISO-Modus erhaltenes Winkelspektrum für die gleiche
Umfeldkonfiguration wie in Fig. 5;
Fig. 7 ein aus den Spektren nach Fig. 5 und 6 gebildetes Summenspektrum; und Fig. 8 ein Vergleichsspektrum, das für die gleiche Umfeldkonstellation mit einem vollständigen MIMO-Modell berechnet wurde.
Anhand der Figuren 1 bis 4 wird ein Ausführungsbeispiel eines Radarsystems erläutert, mit dem das erfindungsgemäße Verfahren ausgeführt wird.
Fig. 1 zeigt schematisch und vereinfacht den Aufbau des analogen Teils des Radarsystems.
Eine Frequenzmodulationseinrichtung 10 steuert einen HF-Oszillator 12, der Folgen von Signalen in Form von Frequenzrampen für mehrere Sendeantennen 14 erzeugt. In jedem der mehreren Sendekanäle ist ein Verstärker 16 angeordnet, der die Signale entweder blockiert oder verstärkt an die zugehörige Antenne weiterleitet. Der Oszillator 12 und die Verstärker 16 werden von einer Multiplexeinrichtung 18 beispielsweise gemäß einem Zeit- und Frequenzmultiplexschema so angesteuert, dass jede der Sendeantennen 14 innerhalb bestimmter Zeitschlitze ein frequenzmoduliertes Signal in einem bestimmten Frequenz-Unterband sendet.
Das gesendete und an einem Objekt 24 reflektierte Signal wird von mehreren Emp- fangsantennen 26 empfangen und in jedem Empfangskanal durch einen Mischer 28 mit einem Anteil des Signals des HF-Oszillators 12 gemischt und in einen niederfrequenten Bereich gebracht. Es erfolgt dann in üblicher Weise eine A/D-Wandlung durch einen A/D-Wandler 30. Die digitalisierten Signale werden dann in einer digitalen Auswertungsstufe 32 weiterverarbeitet.
Wie Fig. 2 zeigt, bilden die Sendeantennen 14 ein Sendearray 34, und die Empfangsantennen 26 bilden ein Empfangsarray 36. Im gezeigten Beispiel sind beide Arrays zweidimensional, so dass im Prinzip MIMO-Winkelmessungen sowohl im Azimut als auch in Elevation möglich wären.
Im Empfangsarray 36 sind die Empfangsantennen 26 in einer Winkelauflösungsrichtung y, z. B. in Richtung des Azimuts, in gleichmäßigen Abständen angeordnet. Die Abstände zwischen den einzelnen Empfangsantennen sind dabei so groß, dass schon mit wenigen Antennen eine große Apertur und eine entsprechend hohe Winkelauflösung erreicht wird. Die Abstände von Antenne zu Antenne sind dabei jedoch größer als die halbe Wellenlänge der Radarstrahlung, so dass das Nyquist-Eindeutigkeitskriterium nicht erfüllt ist.
In dem hier gezeigten Beispiel sind die Empfangsantennen 26 auch in Elevation (in der Winkelauflösungsrichtung z) in gleichmäßigen Abständen angeordnet, und auch in dieser Richtung sind die Antennenabstände so groß, dass eine nicht-eindeutige Unterabtastung erfolgt.
Die Sendeantennen 14 des Sendearrays 42 sind in diesem Beispiel ebenfalls im Azimut und in Elevation in gleichmäßigen Abständen angeordnet, jedoch sind die Abstände so gewählt, dass eine eindeutige Winkelmessung möglich ist. Dafür ist allerdings die Apertur deutlich kleiner als bei dem Empfangsarray 44, so dass die Winkelauflösung geringer ist.
Die äquidistante Anordnung der Antennenelemente (im Azimut und in Elevation) erleichtert die Auswertung der Daten, da sie z. B. den Einsatz einer schnellen Fourier- transformation (FFT) zu Berechnung eines zweidimensionalen Winkelspektrums er- möglicht.
In der Auswertungsstufe 32 wird zunächst in bekannter Weise durch Fourier-Transformation ein zweidimensionales Spektrum in den Dimensionen Abstand und Relativgeschwindigkeit berechnet. Anhand dieses Spektrums können dann einzelne Objekte identifiziert und deren Abstände und Relativgeschwindigkeiten bestimmt werden. Im Fall eines Einzielszenarios, d.h., wenn sich in jeder Abstands/Geschwindigkeits-Zelle nur ein einzelnes Objekt befindet, kann zur Winkelschätzung in Azimut und Elevation für jedes Objekt das bekannte MIMO-Modell benutzt werden, das im folgenden kurz skizziert werden soll. Zur Vereinfachung wird dabei nur die Winkelschätzung im Azimut betrachtet, bei der nur die erste Zeile der Sendeantennen 14 im Sendearray 34 und nur die erste Zeile der Empfangsantennen 26 im Empfangsarray 36 benutzt zu werden braucht. Mit xn soll der vierkomponentige Vektor bezeichnet werden, dessen Komponenten (xn,1 , xn,2, xn,3, xn,4) die komplexen Amplituden der Signale angeben, die von der n- ten Sendeantennene 14 gesendet werden und von den vier Empfangsantennen 26 empfangen werden. Wenn d der Abstand von Antennenelement zu Antennenelement ist, I die Wellenlänge der Radarstrahlung und s = xn,1 die komplexe Amplitude des Signals ist, das von dem ersten Empfangsantenne empfangen wird (beispielsweise der am weitesten rechts gelegenen Empfangsantenne in Fig. 2), so gilt aufgrund der Lauflängenunterschiede zwischen den Signalen, die die verschiedenen Empfangsantennen 14 erreichen, die folgende Beziehung:
Das hochgestellte Symbol "T" soll die Transposition bezeichnen, da Vektoren hier als Zeilenvektoren geschrieben werden aber als Spaltenvektoren betrachtet werden sollen. Der Vektor arx wird als Empfangs-Steuerungsvektor bezeichnet. Dieser Steuerungsvektor gibt die geometrischen Eigenschaften und Wellenausbreitungseigenschaften des Empfangsarrays an.
Entsprechend kann man auch für das Sendearray 34 einen Steue rungs vektor atx defi- nieren, der die Lauflängenunterschiede der optischen Pfade von den Sendeantennen zum Objekt 24 angibt.
Für das gesamte MIMO-Antennenarray erhält man den Steue rungs vektor a(q) = atx(q) * arx(q) 000
Das Symbol * bedeutet hier das Kronecker-Produkt.
Die empfangenen Signale bilden einen Vektor x mit Ntx . Nrx Komponenten (96 Kom- ponenten in diesem Beispiel, da die Anzahl Ntx der Sendeantennen 8 und die Anzahl
Nrx der Empfangsantennen 12 beträgt), und es gilt x(q) = s a(q) Die Kenntnis des Steuerungsvektors a(q) erlaubt es, eine (unter geeigneten Bedingungen eindeutige) Beziehung zwischen dem Winkel q des Objekts und den empfangenen Signalen x herzustellen und aus den Amplituden- und Phasenbeziehungen der emp- fangenen Signale auf den Azimutwinkel q des Objekts zu schließen. Da in der Praxis die empfangenden Signale jedoch mehr oder weniger verrauscht sein werden, lässt sich der Azimutwinkel nicht exakt berechnen, sondern lediglich schätzen, beispielsweise mit Hilfe einer deterministischen Maximum-Likelihood-Schätzung.
Wenn man dieses Prinzip auf Mehrzielschätzungen verallgemeinert, wird aus dem einzelnen Winkel q ein Vektor q, dessen Komponenten die Winkel der verschiedenen Ziele angeben, aus dem Steuerungsvektor a wird eine Steuerungsmatrix A, und gilt die Beziehung x = A q
Im Fall von zwei Zielen mit den Ortungswinkeln qi und q2 also: x = [ atx(qi) * arx(qi) atx(q2) * arx(q2) ]
In Fig. 3 ist ein Szenario skizziert, das durch Mehrwegeausbreitung gekennzeichnet ist.
Das vom Radarsensor 8 gesendete Signal kann sich nicht nur auf einem direkten Pfad 38 zum Objekt 24 ausbreiten, sondern auch auf einem indirekten Pfad 40, der zunächst zu einer reflektierenden Fläche 42, beispielsweise einer Leitplanke, führt und dann zum Objekt 24 abgelenkt wird. Ebenso kann sich das am Objekt 24 reflektierte
Signal 44 nicht nur auf einem direkten Pfad 44 zum Radarsensor 8 ausbreiten, sondern auch auf einem indirekten Pfad 46, auf dem das Signal ebenfalls an der Fläche 42 reflektiert wird, so dass dem Radarsensor ein Spiegelobjekt 24' vorgetäuscht wird. Das vollständige MIMO-Signalmodell ist im Falle von Mehrwegeausbreitung ein Kreuzpfadmodel, das die folgende Form hat: x = [ atx(qi) * arx(qi) atx(q2) * arx(q2) atx(q2) * arx(qi) atx(qi) * arx(q2) ] Zwar können aufgrund der Reziprozität der Kreuzpfade, d.h., der Pfadkombinationen 38, 46 und 40, 44, die letzten beiden Terme zu einem einzigen Pfad zusammengefasst werden, doch ist der Rechenaufwand zur Berechnung des Signalvektors x dennoch be- trächtlich größer als im Fall der Einwegausbreitung.
Dieser Aufwand lässt sich jedoch reduzieren durch Anwenden eines Verfahrens, das in Fig. 4 als Flussdiagramm dargestellt ist. In einem SIMO-Modus 48 werden nur Signale ausgewertet, die von einer einzelnen der Sendeantennenl 4 gesendet wurden und von den mehreren Empfangsantennen 26 empfangen wurden. Parallel dazu werden in einem MISO-Modus 50 nur Signale ausgewertet, die von den mehreren Sendeantennen 14 gesendet wurden und nur von einer einzelnen Empfangsantenne 26 empfangen wurden. Im Fall von Frequenz- oder Codemultiplex lässt sich anhand der Frequenzen bzw. der Codierung der Signale unterscheiden, welches Signal von welcher Sendeantenne stammt. Im Fall von Zeitmultiplex kann im SIMO-Modus 48 das Multiplexen ausgesetzt werden, wodurch sich zugleich eine erwünschte Verkürzung des Messzyklus ergibt.
Das oben beschriebene Kreuzpfadmodell für alle vier Pfade reduziert sich für SIMO zu: x = [ arx(qi) * arx(q2) ] und MISO zu: x = [ atx(qi) * atx(q2) ]
Dadurch ergibt sich eine signifikante Reduktion der Modellkomplexität und der Rechenlast .
In einer DML-Schätzstufe 52 wird aus den im SIMO-Modus und im MISO-Modus erhaltenen komplexen Amplituden jeweils ein Spektrum gebildet, indem für jede Kombination von Ortungswinkeln 01, 02 eine DML-Schätzfunktion q2(0i,02) berechnet wird. Aus diesen Spektren wird dann ein Summenspektrum 54 gebildet, und für jedes Ziel ein globales Maximum in diesem Summenspektrum aufgesucht
Als Beispiel ist in Fig. 5 die DML-Schätzfunktion q2(0i,02) für ein SIMO-Modus 48 erhal- tenes Spektrum 56 dargestellt Die Funktionswerte werden durch Höhenlinien für gleiche Werte von q2 angegeben. Lokale Maxima der Funktion sind schraffiert dargestellt.
Das Ausgangsszenario (ground truth) ist hierbei durch 01 = -10°, 02 = 10° und eine gleiche Amplitude der vier Pfade gegeben. Die Abstände der vier Empfangskanäle sind [0, 1 .5, 3, 4.5] , die Abstände der drei Sendekanäle sind [0, 1 , 2] X.
Für das gleiche Szenario zeigt Fig. 6 die DML-Schätzfunktion q2(0i,02) für das im MISO-Modus 50, erhaltene Spektrum 58.
Fig.7 zeigt die Schätzfunktion für das zugehörige Summenspektrum 52.
Es ist klar zu erkennen, dass das SIMO-Spektrum 48 mehrdeutig ist, hier gibt es mehrere Maxima die die gleiche Höhe wie das globale Maximum haben. Das MISO- Spektrum 50 ermöglicht die Winkelbestimmung hingegen nur mit sehr geringer Präzi- sion, da die Linie des globalen Maximums, bedingt durch die sehr geringe MISO- Apertur, sehr breit ist. Im Gegensatz dazu erlaubt das Summenspektrum 52 eine eindeutige und präzise Winkelbestimmung
Zum Vergleich zeigt Fig. 8 ein Spektrum 60, dass auf dem vollständigen Kreuzpfadmo- dell für MIMO basiert und dessen Berechnung einen wesentlich höher Aufwand erfordert. Man erkennt, dass die Aussagekraft des wesentlich einfacher zu berechnenden Spektrums 52 sehr nahe an die Aussagekraft des vollständigen Modells (Spektrum 60) herankommt.

Claims

Ansprüche
1 . Verfahren zur Winkelschätzung anhand von gesendeten und nach Reflexion an einem Objekt (24) empfangen Signalen eines in mindestens in einer Dimension winkelauflösenden Radarsensors (8), der ein Ml MO-fähiges Antennenarray (34, 36) aufweist, wobei zur Schätzung des Ortungswinkels eines Radarziels ein Kreuzpfadmodell benutzt wird, das auch Reflexionen von gesendeten und/oder empfangenen Signalen an einer reflektierenden Fläche (42) modelliert, dadurch gekennzeichnet, dass die Winkelschätzung auf der Basis eines reduzierten Kreuzpfadmodells erfolgt, dass ein Modell für einen Sl MO-Modus (48) des Radarsensors (8) mit einem Modell für einen MISO-Modus (50) kombiniert.
2. Verfahren nach Anspruch 1 , bei dem getrennte DML-schätzfunktionen für ein im SIMO-Modus (48) erhaltenes Spektrum und ein im MISO-Modus (50) erhaltenes Spektrum berechnet werden und dann durch arithmetische Mittelung der beiden DML-Schätzfunktionen ein Summenspektrum (52) gebildet wird und ein globales Maximum des Summenspektrums (52) gesucht wird.
3. Radarsensor (8), der eine Sende- und Empfangseinrichtung mit einem MIMO- fähigen Antennenarray (34, 36) sowie eine digitale Auswertungsstufe (32) auf- weist, dadurch gekennzeichnet, dass in der Auswertungsstufe (32) ein Verfahren nach Anspruch 1 oder 2 implementiert ist.
4. Radarsensor nach Anspruch 3, mit einem Sendearray (34) und einem Empfangsarray (36), bei dem ein erstes der Sende- und Empfangsarrays (34, 36) für eine eindeutige Winkelmessung ausgelegt ist und das andere Array für eine mehrdeutige Winkelmessung ausgelegt ist und eine größere Apertur hat als das erste.
5. Radarsensor nach Anspruch 4, bei dem alle Sendeantennen (14) des Sendearrays (34) in mindestens einer Dimension in gleichmäßigen Abständen angeordnet sind.
6. Radarsensor nach Anspruch 4 oder 5, bei dem alle Empfangsantennen (26) des Empfangsarrays (36) in mindestens einer Dimension in gleichmäßigen Abständen angeordnet sind.
7. Radarsensor nach einem der Ansprüche 3 bis 6, bei dem mindestens eines der Sende- und Empfangsarrays (34, 36) ein zweidimensionales Array ist.
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