WO2003107035A2 - Verfahren zur unterdrückung von störungen in systemen zur objekterfassung - Google Patents

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Definitions

  • the invention relates to a method for suppressing interference in systems for object detection according to the preamble of claim 1.
  • Systems for object detection record the distance, the relative speed, the relative angle or the image information of objects in the target area.
  • Systems which emit waves and evaluate their echo.
  • waves of different physical nature e.g. sound waves or electromagnetic waves
  • different wavelengths for electromagnetic waves e.g. in infrared or
  • Systems of this type are used in particular to regulate the distance and driving speed of vehicles.
  • Runtime ⁇ t 2a / c the reflected and i. generally damped shaft e (t).
  • the distance of the object can thus be inferred from the running time ⁇ t as long as the running time ⁇ t is always less than the pulse repetition time T PW (n); otherwise ambiguity problems arise - one speaks of overreaching.
  • the object detected by the wave moves with respect to the measuring system at the relative speed v
  • the relative speed v can thus be inferred from the Doppler frequency f D.
  • Linear filtering is not suitable for suppressing such disturbances, since on the one hand it only slows down the interferers and on the other hand the spectral or power analysis yes i. Gen. already represent a linear filtering of minimal bandwidth.
  • the object of the invention is therefore to demonstrate an improved method for suppressing such interference. This object is solved by the features of claim 1.
  • a pseudo-noise coding of the pulse repetition time T P (n) is used first, i.e. the pulse repetition time is not constant, but is designed to be variable according to a random process.
  • Received impulses which originate from overreach ranges or another pulsed system, then do not always have the same, but a stochastically distributed distance to the immediately emitted impulse.
  • this measure alone is not sufficient to suppress overreaches and interference to a sufficient extent.
  • the pseudo-noise coding of the pulse repetition time T PW (n) i. Gen. only individual samples disturbed - one speaks of transient interferers. But in the case of high interference, this could be enough for the further signal processing (spectral analysis for Doppler determination, e.g. by FFT or performance analysis, e.g. by power integration) to produce unusable results.
  • a median filter which is short in relation to the maximum useful frequency is preferably used in order to be able to reconstruct the superimposed sine wave from the sampled values without significant damping.
  • Median filters with a length between 3 and 9 are preferably used.
  • a sliding median filter with overlapping windows of the input values is preferably used, i.e. for a given length of the filter, only a smaller number of considered old input values compared to the length is replaced by new input values.
  • a sliding median filter with step size 1 i.e.
  • a two-stage median filter each with a length of 5 and a step size of 1, has already proven to be extremely effective for the applications under consideration.
  • oversampling takes place within each range gate.
  • Fig. 1 a Amplitude or envelope s (t) of the emitted wave in the case of rectangular pulses
  • Fig. 2a Sinusoidal oscillation in the discrete time range, which numerous high interference pulses are superimposed; in the spectrum of the resulting signal, the spectral peak of the sine wave in the noise generated by the interference pulses has disappeared
  • FIG. 3 block diagram of a pulse Doppler radar system
  • FIG. 4 simplified circuit diagram to explain the principle of the Doppler method
  • Figure 5 shows the signal-time diagrams for the circuit diagram of Figure 4.
  • FIG. 6 the transfer function of an ideal and a real optimal filter
  • FIG. 7 shows the circuit diagram of a first exemplary embodiment of an optimal filter
  • FIG. 8 shows the circuit diagram of a second, preferred exemplary embodiment of an optimal filter
  • Fig. ⁇ c algorithm for implementing a median filter with a bit-serial processing for binary data in one or two's complement representation
  • FIG. 11 shows the transfer function of an ideal and a real decimation low pass
  • Figure 12 shows the impulse response h (n) of a moving averager and a
  • the object detected by the wave with respect to the measuring system with the relative speed v shows that from.
  • the relative speed v can thus be inferred from the Doppler frequency f D.
  • the amplitude or envelope e (t) of the received wave is exemplary for
  • the starting point for the improved method is a pseudo-noise coding of the pulse repetition time T PW (n), ie the pulse repetition time is not constant, but is designed to be variable according to a random process.
  • the received signal e (t) is preferably sampled after appropriate processing (e.g. mixing to an intermediate frequency or into the baseband, IQ formation, filtering).
  • a total of N (m) samples are formed for each of the M distance gates; how this happens, whether z. B. serial or parallel, is not relevant for further consideration.
  • Time domain a sine wave, which numerous high interference pulses are superimposed; in the spectrum of the resulting signal, the spectral peak of the sine wave in the noise generated by the interference pulses has disappeared.
  • the median filtering is used.
  • the median filter lengths should preferably be chosen higher, the more values can be disturbed; in a performance analysis you can
  • Sinusoidal oscillation is almost completely reconstructed in the time domain and thus clearly visible in the spectrum.
  • each distance gate such as, for. B. forming an amount square for a performance analysis.
  • the invention will be presented below in its use in a radar system, in particular for a passenger vehicle.
  • Modern motor vehicles are increasingly equipped with a radar-based distance control system, in which the distance, the speed and the relative angle of the motor vehicle in front are determined.
  • FMCW Frequency Modulated Continuous Wave
  • an oscillator with low phase noise is required in particular, which provides frequency ramps that are as linear as possible, which is not readily possible and which makes the RF part of the radar system very complex.
  • VCO oscillator
  • the pulse Doppler method is a good option.
  • a target is mapped to one or more successive range gates.
  • the received signal is appropriately sampled.
  • the exact distance can then be inferred from the amplitude ratio of the samples in successive distance gates.
  • the pulse Doppler system has a low signal-to-noise ratio (S / N). Due to the broadband reception path, this radar system is also more susceptible to interference.
  • Doppler methods are characterized by the fact that the speed and the distance represent direct measured variables.
  • the RF part is much easier to implement compared to the FMCW system mentioned at the beginning, since here a free-running oscillator (VCO) with low requirements for its phase and amplitude noise can be used and no frequency ramps have to be generated.
  • VCO free-running oscillator
  • a multiplicity for example 1024, transmission pulses per reception antenna are evaluated for one measurement cycle. Their distance is then e.g. 2.5 ⁇ s. The distance is also pseudo-noise encoded to avoid overreaching and interference.
  • FIG. 3 shows the pulse Doppler radar system according to the invention on the basis of a block diagram.
  • the individual elements of this system, in particular the optimal filter and the elements of the FPGA, are explained in detail below.
  • the radar system has an RF receiver with a downstream amplifier, bandpass optimal filter and A / D converter.
  • a complex output signal can be tapped at the output of the A / D converter and can be fed to a downstream FPGA.
  • the FPGA consists of a digital modulation device, the median filter against pulse-shaped interference and a decimation filter designed as a low-pass filter, which are arranged in series with one another.
  • the FPGA unit also contains a PN generator. Furthermore, a noise filter is provided, which is arranged upstream of the A / D converter.
  • Downstream of the FPGA is a digital signal processor (DSP), which in the present case has a device for generating a window function, an FFT device (Fast Fourier Transform) and an interference line compensator.
  • the detection threshold is then determined on the basis of this and fed to a device for target formation, which generates a target list.
  • Downstream of the DSP is a microcontroller unit (MCU) which, based on the target list, generates manipulated variables for the vehicle if necessary. For this purpose, a "tracking" of the target list is first carried out and a relevant object is determined. The information about this is fed to a series regulator, which then generates the desired manipulated variables.
  • the function of the DSP and the MCU can of course also be carried out by a single program-controlled unit, for example a microcomputer.
  • FIG. 4 uses a simplified circuit diagram to show the principle of the duplication method and FIG. 5 shows the signal-time diagrams for the circuit diagram according to FIG. 4.
  • the received signal is complexly sampled in order to recognize the sign of the speed.
  • Radar systems with the pulse Doppler method are characterized by the fact that the speed and the distance represent direct measured variables.
  • the RF part can thus be implemented much more easily compared to the FMCW system mentioned at the outset, since a free-running oscillator (VCO) with low requirements for its phase and amplitude noise can be used and no frequency ramps have to be generated.
  • VCO free-running oscillator
  • a measuring cycle takes 50ms each.
  • the measurement result is a target list, i.e. a snapshot of the traffic situation.
  • Each measurement cycle is assigned 5 measurement blocks, namely an interference line measurement block, an IF measurement block and three antenna measurement blocks (one for each antenna).
  • Each of these measuring blocks lasts 2.76 ms.
  • 1024 + 64 transmit pulses are generated, the first 64 transmit pulses serving to settle the filters and thus not being used. After each transmission pulse is sampled 40 times at 25ns intervals. This ensures that each target is captured in at least one distance gate.
  • One of the three antennas is selected using switches ANT0 to ANT2.
  • the transmit switch TX By closing the transmit switch TX for 25ns, the signal of the oscillator is applied to the selected antenna and radiated. After this transmission of a rectangular transmission pulse, the reception switches RX are closed and the frequency of the oscillator is changed by 200 MHz. This will make the
  • Received pulses are transformed via the mixer to an intermediate frequency of 200MHz.
  • the Doppler shift of the frequency can be disregarded here.
  • the resulting real signal m (t) is applied to a passive bandpass designed as an optimal filter, which has two mutually orthogonal outputs of the same amplitude and thus generates the complex signal k (t), i. that is, an IQ signal is realized without complex mixing.
  • the IQ signal at the output of the bandpass filter is sampled 40 times at 25ns intervals after each transmission pulse.
  • the individual sampling times correspond to a distance range - they represent so-called distance gates, which have a width of 3.75m and reach up to a distance of 150m. Since a rectangular receive pulse of length 25ns is ground through the bandpass filter to a triangular pulse of twice the length and thus i. Gen. is visible in two successive distance gates, the exact distance can be interpolated by evaluating the amplitude ratios of these two distance gates.
  • Figure 4 shows the real and imaginary parts d, (n, E, A) and d Q (n, E, A) of the 1024 complex samples d (n, E, A) of a distance gate, in which a relatively moving target (during the short observation period of 2.56ms for the 1024 sample value, the relative speed can always be as be considered constant); the phase changes uniformly from sample to sample, since the distance of the target and thus the phase of the receive pulse change uniformly - the result is exactly the Doppler frequency including its sign (because the signal is complex).
  • the method just described is used sequentially for each of the three antennas.
  • One of the antennas looks straight ahead, while the other two point slightly to the left or right, in order to determine the position of the detected targets relative to their own lane.
  • the received signal always contains an interference component, which is felt as noise.
  • the disturbance approximates the characteristic of white noise. To filter out this noise as well as possible, i. H. a maximum signal-to-noise
  • an optimal filter is used. Its transfer function corresponds to the spectrum of the received intermediate frequency pulses (IF pulses), i.e. the spectrum of a rectangle with a pulse length of 25ns modulated with 200MHz.
  • the optimal filter thus corresponds to a bandpass.
  • the optimal filter used is advantageously used as an embedded in ohmic resistors
  • the filter circuit can be constructed in a very simple, small and thus also inexpensive manner.
  • Matched filter the thin continuous curve is part of the ideal optimal filter, which is very well approximated or simulated by the real circuit.
  • FIG. 7 shows a first circuit arrangement for realizing an optimal filter approximated to Bader:
  • the values of the inductances, capacitances and resistances are rounded here to real available values. Degrees of freedom during development were used here in such a way that advantageously no transformer is necessary.
  • the structure shown in FIG. 7 has capacities against mass of almost all nodes, into which the stray capacities can be included.
  • (t) + j * ko (t), hereinafter referred to as IQ signal thus represents a complex oscillation for the real input oscillation with the intermediate frequency fzF.
  • FIG. 6 shows, using a circuit diagram, a second, preferred exemplary embodiment of an approximated optimal filter, in which this requirement is taken into account.
  • the filter circuit was essentially doubled.
  • the filter has an optimized signal-to-noise ratio.
  • the filter generates a largely accurate IQ signal in a simple but very reliable manner, which can be tapped at the output of the filter. - Since the triangular output signal is visible in two distance gates and over the
  • the FPGA block in FIG. 3 has a device for digital modulation of the complex output signal generated by the optimal filter.
  • a device for digital modulation of the complex output signal generated by the optimal filter is necessary since the speed range of interest is typically not symmetrical and would therefore lead to an asymmetrical frequency range; In the application example, speeds in the range of -88.2 to +264.7 km / h are of interest.
  • a frequency offset of -12.5kHz a symmetrical frequency range can be generated. This can be achieved by means of a suitably dimensioned device for digital modulation, for example by multiplying the sampled IQ signal by a signal which is generated by a rotating complex pointer of amplitude 1 and the rotational frequency -12.5 kHz.
  • the FPGA block also has a nonlinear filter against pulse-shaped interference.
  • Pulse-shaped disturbances originate e.g. in overreach or pulse radar systems of other road users.
  • Pseudo-noise coding of the sampling times distributes pulse-shaped interference to all distance gates (more or less evenly). This means that only individual values are disturbed in each distance gate.
  • Pseudo-noise coding and non-linear filtering, for example using median filters, can compensate for undesired pulse-shaped interference.
  • a linear filter is not very advantageous here, since the decimation low pass following the filter already represents a linear filter with a minimal bandwidth. All non-linear filters are conceivable, which can compensate for individual incorrect values; however, many of these filters are problematic in terms of stability and implementation on an FPGA. It is advantageous to use a single or multi-stage median filter here. In a preferred embodiment, this filter has two stages, each with a length of 5.
  • the upstream A / D converter performs oversampling.
  • the median of the five numbers 5, 3, 2, 79, 1 is 3.
  • a sliding median filter without reducing the sampling rate calculates the median of K successive values of an input sequence x (n) at any point in time n and generates an output signal therefrom m (n).
  • Many algorithms are known for median filters, which are particularly suitable for software implementation. These are based on sorting with the associated high computing time or statistical evaluation with the associated high storage requirement for data. For one
  • FIGS. 9a, 9b, 9c and FIGS. 10a, 10b and 10c show variants of the filter algorithm for median calculation in the form of a one-dimensional filter without decimation
  • FIG. 9a in connection with FIG. 10a the structure for input values in unsigned binary representation show
  • FIG. 9b in connection with FIG. 10b shows the modification for a sign-amount representation of the input values
  • the input signal x (n) and the output signal consisting of the median values m (n) have the word length W, i. H. each time value consists of W bits.
  • the bit v of x (n) or m (n) is denoted by x (n, v) or m (n, v).
  • the processing is bit serial, ie one bit after the other is processed, starting with the MSB or VZB and ending with the LSB.
  • the entire filter structure, ie memory and logic, are therefore clocked with the bit time ⁇ .
  • the input values required for the median calculation are stored bit by bit using K consecutive shift registers of length W; where K is the median filter length.
  • Flags B1 ( ⁇ ) and LSB ( ⁇ ) identify the processing of bit 1 and LSB; they are defined in an analogous manner and can be generated by delaying B0 ( ⁇ ) by one or W-1 cycles. Bitwise median formation takes place in the block "Median of K bits", i. H. the majority of zeros or ones among the K fed bits is determined.
  • the initialization of the memory depends on the desired startup behavior of the filter.
  • this new median filter structure is to be described with regard to its expenditure in a hardware
  • Realization e.g. on an ASIC or FPGA
  • the comparison can be implemented by subtracting and then checking the sign.
  • the bit sum formation can e.g. B. can be realized in a graduated parallel form, in which the number of parallel individual adders decreases and their word length increases from stage to stage; on the one hand, this minimizes the critical path and thus the required throughput time, and on the other hand keeps the required word lengths and thus the effort as small as possible.
  • the minimization of the critical path is particularly important when a high cycle time of the filter is required, since the bitwise median formation lies in a recursive loop and therefore pipelining is ruled out.
  • LUTs look-up tables
  • the K identical blocks "bit value to be used" each require only two delays (FIFOs) and very simple logic (in the example above 2 LUTs).
  • the K shift registers for storing the input values require in many cases
  • the new median filter structure is scalable, provided that the bit-by-bit median determination is realized through a sum formation; when changing the filter length K are only the number of used
  • Shift registers the number of identical blocks "bit value to be used" and the number of bits to be summed as well as the value to be compared with the bit sum.
  • the new median filter structure has the property that the median formation for each input value, i.e. H. every time step n, completely new, so in contrast to most common structures does not fall back on the results of previous time steps; for example, at
  • the FPGA block in FIG. 3 also has a decimation filter.
  • the decimation filter is advantageously designed as a low pass.
  • the sampling frequency is decimated from 400 kHz to 50 kHz, ie by a factor of 8. This makes it possible - in the case of an ideal decimation low-pass filter - to improve the signal-to-noise ratio by up to 9dB.
  • FIG. 11 shows the transfer function of an ideal and a real decimation low pass.
  • the one for it The low-pass filter used consists of two moving averages, the second already operating at half the input clock rate.
  • the moving averager of length N averages over the current and the N-1 previous values.
  • FIG. 12 shows the impulse response h (n) of such a moving averager and a signal flow diagram. The averager can be implemented very efficiently in recursive form.
  • FIG. 1 A missing 64/40 factor at the output is also realized in a later window for the digital Fourier transform (DFT).
  • DFT digital Fourier transform
  • the following elements must be provided for such a decimation filter with grade 15: one shifter, four adders, four storage elements.
  • a multiplier is not required; in comparison, in the case of a conventional linear phase filter with degree 15, a total of eight multipliers, 15 adders, and 15 memories must be provided.
  • the decimation filter is also characterized by a significantly lower circuit complexity.
  • an estimate is successively determined for each sample from the samples preceding it by extrapolation, the sample under consideration is compared with its estimate and, if the sample under consideration deviates from its estimate by more than a predetermined threshold, this sample is recognized as transiently disturbed and replaced by its estimate.
  • the power can alternatively also be determined for one sample value from the I and Q components and one with more than one previous one Sampled values compared power value and if the power deviates from a predetermined threshold value, the current sample value is recognized as transiently disturbed and replaced by a value extrapolated from the previous sample values.

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Abstract

Es wird ein Verfahren zur Unterdrückung von Störungen in Systemen zur Objekterfassung in einem Zielgebiet vorgestellt, bei dem mit zumindest einem Sender eine Folge von Impulsen in das Zielgebiet gesendet und mit zumindest einem Empfänger die Reflexionssignale der Impulse innerhalb mehrerer Zeitfenster erfasst werden, wobei die Zeitfenster jeweils in Bezug auf den Zeitpunkt der Absendung der einzelnen Impulse ausgerichtet werden und so jeweils ein Entfernungstor darstellen, wobei der zeitliche Abstand zwischen den einzelnen Impulsen nach dem Pseudo-Noise-Prinzip innerhalb vorgegebener Grenzen zufallscodiert ist und die Zeitfenster entsprechend angepasst werden und eine Abtastung, eine Digitalisierung, gegebenenfalls eine digitale Vorverarbeitung und nachfolgend eine digitale Filterung des empfangenen Reflexionssignals in den einzelnen Entfernungstoren erfolgt, wobei für die Filterung ein nichtlineares digitales Filter zur Unterdrückung transienter Störungen verwendet wird. Vorzugsweise wird für die nichtlineare digitale Filterung ein Medianfilter verwendet, bei dem aus jeweils einer ungeraden Anzahl von aufeinanderfolgenden Abtastwerten eines innerhalb eines Entfernungstors erfassten Reflexionssignals der Median bestimmt wird. Das Filter kann gleitend ausgebildet sein.

Description

Verfahren zur Unterdrückung von Störungen in Systemen zur Objekterfassung
Die Erfindung betrifft ein Verfahren zur Unterdrückung von Störungen in Systemen zur Objekt- erfassung gemäß dem Oberbegriff von Anspruch 1.
Systeme zur Objekterfassurig erfassen dabei die Entfernung, die Relativgeschwindigkeit, den relativen Winkel oder die Bildinformation von Objekten im Zielgebiet. Dabei werden Systeme eingesetzt, welche Wellen aussenden und deren Echo auswerten. Dabei kommen Wellen unterschiedlicher physikalischer Natur (z. B. Schallwellen oder elektromagnetische Wellen) und unterschiedlicher Wellenlänge (bei elektromagnetischen Wellen z. B. im Infrarot- oder
Radarbereich) zum Einsatz.
Derartige Systeme werden insbesondere zur Regelung des Abstands und der Fahrgeschwindigkeit von Fahrzeugen eingesetzt.
Wird eine Welle mit der Ausbreitungsgeschwindigkeit c an einem Objekt, bspw. einem vorausfahrenden Fahrzeug, in der Entfernung a reflektiert, so empfängt das System nach der
Laufzeit Δt = 2a/c die reflektierte und i. allg. gedämpfte Welle e(t). Somit kann aus der Laufzeit Δt auf die Entfernung des Objekts geschlossen werden, solange die Laufzeit Δt immer kleiner als die Pulswiederholzeit TPW(n) ist; im anderen Fall entstehen Mehrdeutigkeitsprobleme - man spricht von Überreichweiten. Bewegt sich das von der Welle erfasste Objekt bzgl. des messenden Systems mit der Relativgeschwindigkeit v, so zeigt die vom System empfangene reflektierte Welle eine Frequenzverschiebung um die Dopplerfrequenz fD = 2fsv/c. Aus der Dopplerfrequenz fD kann somit auf die Relativgeschwindigkeit v geschlossen werden.
Neben Überreichweiten gibt es in der Praxis gerade bei Kraftfahrzeuganwendungen eine weitere sich gleich auswirkende Störung, nämlich wenn sich mehrere Fahrzeuge mit derartigen Systemen begegnen, so dass Impulse anderer Systeme empfangen werden.
Zur Unterdrückung solcher Störungen eignet sich eine lineare Filterung nicht, da sie zum einen die Störer nur verschleift und zum andern die Spektral- oder Leistungsanalyse ja i. Allg. schon eine lineare Filterung minimaler Bandbreite darstellen.
Aufgabe der Erfindung ist es daher, ein verbessertes Verfahren zur Unterdrückung von solchen Störungen aufzuzeigen. Diese Aufgabe wird durch die Merkmale des Anspruchs 1 gelöst.
Vorteilhafte Weiterbildungen sind den Unteransprüchen zu entnehmen.
Um den Einfluss von Überreichweiten sowie von Interferenzen, d. h. gegenseitigen Störungen, von gepulsten, im selben Frequenzbereich arbeitenden Systemen untereinander zu vermindern, wird zunächst eine Pseudo-Noise-Kodierung der Pulswiederholzeit TP (n) eingesetzt, d. h. die Pulswiederholzeit ist nicht konstant, sondern wird einem Zufallsprozess nach variabel gestaltet.
Empfangene Impulse, welche von Überreichweiten oder einem anderen gepulsten System stammen, haben dann zum unmittelbar zuvor ausgesendeten Impuls nicht immer den gleichen, sondern einen stochastisch verteilten Abstand . Diese Maßnahme allein reicht aber nicht aus, um Überreichweiten und Interferenzen in genügendem Maße zu unterdrücken. Bei Überreichweiten und Interferenzen durch gepulste, im selben Frequenzbereich arbeitende Systeme (mit oder ohne Pseudo-Noise-Kodierung) sind wegen der Pseudo-Noise-Kodierung der Pulswiederholzeit TPW(n) in jedem Entfernungstor i. Allg. nur einzelne Abtastwerte gestört - man spricht von transienten Störern. Aber dies könnte im Falle hoher Störungen schon reichen, dass die weitere Signalverarbeitung (Spektralanalyse zur Dopplerbestimmung z. B. durch FFT oder Leistungsanalyse z. B. durch Leistungsintegration) unbrauchbare Ergebnisse liefert.
Bzgl. dieses Problems wird eine nichtlineare Filterung des digitalisierten Signals (gegebenenfalls nach einer entsprechenden digitalen Vorverarbeitung wie z. B. einer Betragsquadratbildung für eine Leistungsanalyse) vorgeschlagen, welche speziell die transienten Störungen eliminiert. Erst im Zusammenspiel mit dieser Filterung wirkt sich der besondere Vorteil der Pseudo-Noise- Kodierung besonders aus, denn es wird die Störleistung nicht nur stochastisch verteilt, sondern aufgrund der jetzt transienten Störungen wird dieser Anteil wirksam reduziert. Vorzugsweise wird eine Medianfilterung verwendet, bei der aus jeweils einer ungeraden Anzahl von aufeinanderfolgenden Abtastwerten eines innerhalb eines Entfernungstors erfassten Reflexionssignals der Median bestimmt wird. Die Medianfilterung erweist sich als wirkungsvoll und ist zudem leicht realisierbar. Unter dem Median von einer ungeraden Zahl K an Werten versteht man den mittleren Wert, d. h. den (K+1 )/2-kleinsten Wert oder, was identisch ist, den (K+1)/2- größten Wert, was i. Allg. unterschiedlich zum Mittelwert ist. Zum Beispiel ergibt sich für die fünf
Werte 5, 3, 2, 79 und 1 der Median 3, als Mittelwert jedoch der Wert 18 .
Vorzugsweise wird ein in Relation zur maximalen Nutzfrequenz kurzes Medianfilter verwendet, um die überlagerte Sinusschwingung aus den Abtastwerten ohne signifikante Dämpfung rekonstruieren zu können. Vorzugsweise werden Medianfilter der Länge zwischen 3 bis 9 verwendet. Als besonders vorteilhaft hat sich bei derart kurzen Medianfiltern die Verwendung eines mehrstufigen Medianfilters erwiesen, bei dem die Medianbestimmung wiederholt, also zumindest zweimal hintereinander erfolgt und so eine bessere Filterwirkung bei gleichzeitiger geringer Dämpfung gewährleistet wird. Vorzugsweise wird ein gleitendes Medianfilter mit sich überlappenden Fenstern der Eingangswerte verwendet, d.h. bei gegebener Länge des Filters wird nur eine gegenüber der Länge geringere Anzahl von berücksichtigten alten Eingangswerten durch neue Eingangswerte ersetzt. Insbesondere kann auch ein gleitendes Medianfilter mit der Schrittweite 1 (also ohne Dezimation der Abtastrate) verwendet werden, d.h. es wird gegenüber der vorherigen Medianbildung jeweils nur der älteste Eingangswert durch den aktuellen Eingangswert ersetzt. Dadurch bleibt die Auflösung voll erhalten. Ein zweistufiges Medianfilter mit jeweils der Länge 5 und einer Schrittweite von 1 erweist sich für die betrachteten Anwendungen als bereits äußerst wirkungsvoll. Vorzugsweise erfolgt innerhalb jedes Entfernungstors eine Überabtastung.
Alternativ zur Medianfilterung sind weitere Filter geeignet, die nichtlinear sein müssen, um gerade nur transiente Störungen zu dämpfen. Die Erfindung wird nachfolgend anhand von Ausführungsbeispielen und Figuren näher erläutert. Die Figuren zeigen:
Fig. 1 a): Amplitude bzw. Einhüllende s(t) der ausgesendeten Welle für den Fall von rechteckförmigen Impulsen
Fig. 1 b): Amplitude bzw. Einhüllende e(t) der empfangenen Welle für den Fall eines Objekts in der Entfernung a, welche in einer Signallaufzeit von Δt = 2a/c resultiert
Fig. 1c): gestörtes Empfangssignal e(t), bspw. wegen Überreichweiten oder Interferenzen von einem anderen gepulsten, im selben Frequenzbereich arbeitenden System
Fig. 2a): Sinusschwingung im diskreten Zeitbereich, welcher zahlreiche hohe Störimpulse überlagert sind; im Spektrum des resultierenden Signals ist der spektrale Peak der Sinusschwingung in dem von den Störimpulsen erzeugten Rauschen verschwunden
Fig. 2b): Ausgangssignal nach zweistufiger Medianfilterung mit jeweiliger Filterlänge K = 5, bei dem die Sinusschwingung im Zeitbereich fast vollständig wieder rekonstruiert und im Spektrum somit deutlich sichtbar ist
Figur 3 Blockschaltbild eines Puls-Doppler-Radarsystems Figur 4 vereinfachtes Schaltbild zur Erläuterung des Prinzip des Doppler-Verfahrens;
Figur 5 die Signal-Zeit-Diagramme für das Schaltbild nach Figur 4;
Figur 6 die Übertragungsfunktion eines idealen und eines realen Optimalfilters;
Figur 7 das Schaltbild eines ersten Ausführungsbeispiels eines Optimalfilters;
Figur 8 das Schaltbild eines zweiten, bevorzugten Ausführungsbeispiels eines Optimalfilters; Fig.9a Algorithmus zur Implementierung eines Median-Filters mit einer bitserielle
Abarbeitung für Binärdaten in Vorzeichen loser Binärdarstellung
Fig.9b Algorithmus zur Implementierung eines Median-Filters mit einer bitserielle
Abarbeitung für Binärdaten in Vorzeichen-Betrag-Darstellung
Fig.θc Algorithmus zur Implementierung eines Median-Filters mit einer bitserielle Abarbeitung für Binärdaten in Einer- oder Zweier-Komplement-Darstellung
Fig.10a,b,c Detail jeweils zu den Fig.9a,9b,9c
Figur 11 die Übertragungsfunktion eines idealen und eines realen Dezimationstiefpasses;
Figur 12 die Impulsantwort h(n) eines gleitenden Mittelwertbildners sowie ein
Signalflussdiagramm; Figur 13 ein vorteilhaften Ausführungsbeispiels eines Dezimationstiefpasses. In Fig.1a) ist für eine gepulstes System die Amplitude bzw. Einhüllende s(t) der ausgesendeten Welle der Frequenz fs für den Fall von rechteckförmigen Impulsen dargestellt. Die Zeitpunkte, bei denen die Sendeimpulse beginnen, sind im Folgenden mit tP(n) bezeichnet, der Abstand von zwei aufeinanderfolgenden Impulsen ist die Pulswiederholzeit TPW(n). Wird diese Welle mit der Ausbreitungsgeschwindigkeit c an einem Objekt in der Entfernung a reflektiert, so empfängt das System nach der Laufzeit Δt = 2a/c die reflektierte und i. Allg. gedämpfte Welle e(t); in Fig.1 b) ist die Amplitude bzw. Einhüllende e(t) der empfangenen Welle dargestellt. Somit kann aus der Laufzeit Δt auf die Entfernung des Objekts geschlossen werden, solange die Laufzeit Δt immer kleiner als die Pulswiederholzeit TPW(n) ist; im anderen Fall entstehen Mehrdeutigkeitsprobleme - man spricht von Überreichweiten. Bewegt sich das von der
Welle erfasste Objekt bzgl. des messenden Systems mit der Relativgeschwindigkeit v, so zeigt die vom. System empfangene reflektierte Welle eine Frequenzverschiebung um die Dopplerfrequenz fD = 2fsv/c. Somit kann aus der Dopplerfrequenz fD auf die Relativgeschwindigkeit v geschlossen werden. In Fig.1c) ist die Amplitude bzw. Einhüllende e(t) der empfangenen Welle beispielhaft für
Überreichweiten oder Interferenzen von einem anderen gepulsten, im selben Frequenzbereich arbeitenden System dargestellt.
Ausgangspunkt für das verbesserte Verfahren ist eine Pseudo-Noise-Kodierung der Pulswiederholzeit TPW(n), d.h. die Pulswiederholzeit ist nicht konstant, sondern wird einem Zufallsprozess nach variabel gestaltet. Empfangene Impulse, welche von Überreichweiten oder einem anderen gepulsten System stammen, haben dann zum unmittelbar zuvor ausgesendeten Impuls nicht immer den gleichen, sondern einen stochastisch verteilten Abstand.
Das empfangene Signal e(t) wird vorzugsweise nach entsprechender Aufbereitung (z. B. Abmischung auf eine Zwischenfrequenz oder ins Basisband, IQ-Bildung, Filterung) abgetastet. Dabei sind die Abtastzeitpunkte so gewählt, dass sie zur vorhergehenden Sendeimpulszeit tP(n) einen zeitlichen Abstand tA(m), m e {0,1 ,...,M -1} besitzen; jeder zeitliche Abstand tA(m), m = 0,1 ,...,M -1 , entspricht einem sogenannten Entfemungstor. Für jedes der M Entfern ungstore werden pro Zyklus insgesamt N(m) Abtastwerte gebildet; in welcher Weise dies geschieht, ob z. B. seriell oder parallel, ist für die weitere Betrachtung nicht relevant. Bei Überreichweiten und Interferenzen durch gepulste, im selben Frequenzbereich arbeitende
Systeme sind wegen der Pseudo-Noise-Kodierung der Pulswiederholzeit TPW(n) in jedem Entfemungstor i. Allg. nur einzelne Abtastwerte gestört - man spricht von transienten Störern. Aber dies könnte im Falle hoher Störungen schon reichen, dass die weitere Signalverarbeitung (Spektralanalyse zur Dopplerbestimmung z. B. durch FFT oder Leistungsanalyse z. B. durch Leistungsintegration) unbrauchbare Ergebnisse liefert. Fig. 2a zeigt als Beispiel im diskreten
Zeitbereich eine Sinusschwingung, welcher zahlreiche hohe Störimpulse überlagert sind; im Spektrum des resultierenden Signals ist der spektrale Peak der Sinusschwingung in dem von den Störimpulsen erzeugten Rauschen verschwunden.
-Hier kommt nun die Medianfilterung zum Einsatz. Die Medianfilterlängen sind vorzugsweise umso höher zu wählen, je mehr Werte gestört sein können; bei einer Leistungsanalyse kann man die
Medianfilterlängen bis hin zur Zahl N(m) an Abtastwerten wählen, im Falle einer Spektralanalyse zur Dopplerbestimmung werden die Medianfilterlängen durch die größte zu detektierende Dopplerfrequenz begrenzt (wegen dem Tiefpasscharakter von Medianfiltern), was eine Überabtastung voraussetzt.
Für das in Fig. 2a dargestellte gestörte Signal ergibt sich nach einem zweistufigen Medianfilter mit jeweiliger Filterlänge K = 5 der in Fig. 2b dargestellte Verlauf; das Nutzsignal, eine
Sinusschwingung, ist im Zeitbereich fast vollständig wieder rekonstruiert und im Spektrum somit deutlich sichtbar.
Kombiniert man also die Pseudo-Noise-Kodierung der Pulswiederholzeit und die Medianfilterung als eine zur Unterdrückung von transienten Störern geeignete nichtlineare Filterung, so kann man den Einfluss von Überreichweiten und Interferenzen durch gepulste, im selben Frequenzbereich arbeitende Systeme stark vermindern oder gänzlich eliminieren. Zudem ist zunächst vorzugsweise in jedem Entfemungstor eine adäquate Vorverarbeitung der Abtastwerte vorgesehen, wie z. B. eine Betragsquadratbildung für eine Leistungsanalyse.
Nachfolgend soll die Erfindung in ihrer Verwendung in einem Radarsystem insbesondere für ein Personenkraftfahrzeug vorgestellt werden.
Moderne Kraftfahrzeuge sind zunehmend mit einem auf Radar basierenden Abstandsregelsystem ausgestattet, bei dem der Abstand, die Geschwindigkeit und der relative Winkel des vorausfahrenden Kraftfahrtzeuges ermittelt wird.
Ein solches bekanntes Radarsystem ist beispielsweise das von der Firma Bosch entwickelte FMCW-System (Frequency Modulated Continuous Wave), bei dem zwei physikalische Größen, die
Entfernung und die Relativgeschwindigkeit eines bewegten oder stehenden Körpers, auf eine physikalische Größe, die Frequenz, abgebildet werden. Zu diesem Zweck werden permanent Signale ausgesendet und die von dem bewegten Körper reflektierten Signale empfangen. Aus dem Frequenzverlauf von gesendetem und empfangenem Signal bzw. aus der Frequenzdifferenz dieser Signale lässt sich auf die gesuchten Größen schließen. Eine Separierung von Geschwindigkeit und
Entfernung ist durch Auswertung mehrerer Signale, sogenannte Chirps, mit unterschiedlicher Frequenzsteigung möglich. Für ein einziges Ziel würden zwei Chirps genügen, für Mehrzielsituationen sind wenigstens drei Chirps notwendig.
Zum Betreiben eines solchen Radarsystems ist insbesondere ein Oszillator (VCO) mit geringem Phasenrauschen erforderlich, der möglichst lineare Frequenzrampen bereitstellt, was nicht ohne weiteres möglich ist und wodurch der RF-Teil des Radarsystems sehr aufwendig wird. Bei Verkehrssituationen mit vielen unterschiedlichen Zielen, wie dies durch Leitplanken und im Innenstadtbereich häufig der Fall ist, ergeben sich Probleme bei der Zieldetektion und -trennung, da alle Ziele in einem Antennenstrahl in jedem zugehörigen Chirp-Spektrum vorhanden sind. Eine exakte Extrahierung der unterschiedlichen Ziele ist daher nicht oder nicht immer zufriedenstellend möglich.
Um diese Probleme zu umgehen, bietet sich das Puls-Doppler-Verfahren an. Bei diesem Verfahren wird ein Ziel jeweils auf ein oder mehrere aufeinanderfolgende Entfernungstore abgebildet. Das empfangene Signal wird dabei geeignet abgetastet. Aus dem Amplitudenverhältnis der Abtastwerte in aufeinanderfolgenden Entfernungstoren kann dann auf die genaue Entfernung geschlossen werden. Allerdings besitzt der Puls-Doppler-System aufgrund der reduzierten mittleren Ausgangsleistung ein geringes Signal-Rausch-Verhältnis (S/N). Aufgrund des breitbandigen Empfangspfads weist dieses Radarsystem auch eine höhere Störbarkeit auf.
Bei dem Puls-Doppler-Verfahren wird, um das Vorzeichen der Geschwindigkeit zu erkennen, eine komplexe Abtastung des empfangenen Signals vorgenommen. Radarsystem nach dem Puls-
Doppler-Verfahren zeichnen sich dadurch aus, dass die Geschwindigkeit und die Entfernung direkte Messgrößen darstellen. Der RF-Teil lässt sich im Vergleich zu dem eingangs genannten FMCW-System sehr viel einfacher realisieren, da hier ein freilaufender Oszillator (VCO) mit geringen Anforderungen an sein Phasen- und Amplitudenrauschen benutzt werden kann und keine Frequenzrampen erzeugt werden müssen.
Es werden bei einem solchen Radarsystem für einen Messzyklus eine Vielzahl, beispielsweise 1024, Sendeimpulse pro Empfangsantenne ausgewertet. Deren Abstand beträgt dann z.B. 2.5μs. Der Abstand ist zudem pseudo-noise-kodiert, um Überreichweiten und Interferenzen zu vermeiden.
Bei Verwendung einer hohen Anzahl an Sendeimpulsen ist eine genauere Geschwindigkeitsmessung sowie ein hoher Integrationsgewinn möglich und darüber hinaus ist das aufgrund der Pseudo-Noise-Kodierung erzeugte Rauschen gering, so dass ein optimaleres Signal- Rausch-Verhältnis erreichbar ist.
Figur 3 zeigt anhand eines Blockschaltbildes das erfindungsgemäße Puls-Doppler-Radarsystem. Die einzelnen Elemente dieses Systems, insbesondere das Optimalfilter und die Elemente des FPGAs werden anschließend noch detailliert erläutert.
Das Radarsystem weist ein RF-Empfangsteil mit nachgeschaltetem Verstärker, Bandpass- Optimalfilter und A/D-Wandler auf. Am Ausgang des A/D-Wandlers ist ein komplexes Ausgangssignal abgreifbar, welches einem nachgeschalteten FPGA zuführbar ist. Der FPGA besteht aus einer digitalen Modulationseinrichtung, dem Medianfilter gegen pulsförmige Störungen und einem als Tiefpass ausgebildeten Dezimationsfilter, die in Reihe zueinander angeordnet sind.
Die FPGA-Einheit enthält außerdem einen PN-Generator. Ferner ist ein Rauschfilter vorgesehen, welches dem A/D-Wandler vorgeschaltet angeordnet ist.
Dem FPGA nachgeschaltet ist ein digitaler Signal-Prozessor (DSP), der im vorliegenden Fall eine Einrichtung zur Erzeugung einer Fensterfunktion, eine FFT-Einrichtung (Fast-Fourier- Transformation) sowie einen Störlinienkompensator aufweist. Anschließend wird ausgehend davon die Detektionsschwelle bestimmt und einer Einrichtung zur Zielbildung, die eine Zielliste erzeugt, zugeführt. Dem DSP nachgeschaltet ist eine Mikrocontrollereinheit (MCU), die ausgehend von der Zielliste im Bedarfsfall Stellgrößen für das Fahrzeug erzeugt. Zu diesem Zwecke wird zunächst ein „Tracking" der Zielliste vorgenommen und ein relevantes Objekt bestimmt. Die Information darüber wird einem Längsregler zugeführt, der dann die gewünschten Stellgrößen erzeugt. Die Funktion des DSP und der MCU können selbstverständlich auch durch eine einzige programmgesteuerte Einheit, beispielsweise einen Mikrocomputer, erfüllt werden.
Nachfolgend soll anhand der Figuren 4 und 5 das Doppler-Verfahren kurz erläutert werden. Dabei zeigt Figur 4 anhand eines vereinfachten Schaltbildes das Prinzip des Doppier- Verfahrens und Figur 5 die Signal-Zeit-Diagramme für das Schaltbild nach Figur 4. Bei dem Doppler-Verfahren wird eine komplexe Abtastung des empfangenen Signals vorgenommen, um das Vorzeichen der Geschwindigkeit zu erkennen. Radarsystem mit dem Puls- Doppler-Verfahren zeichnen sich dadurch aus, dass die Geschwindigkeit und die Entfernung direkte Messgrößen darstellen. Das RF-Teil lässt sich dadurch im Vergleich zu dem eingangs genannten FMCW-System sehr viel einfacher realisieren, da hier ein freilaufender Oszillator (VCO) mit geringen Anforderungen an sein Phasen- und Amplitudenrauschen verwendet werden kann und keine Frequenzrampen erzeugt werden müssen.
Ein Messzyklus dauert bspw. jeweils 50ms. Das Messergebnis ist eine Zielliste, d.h. eine Momentaufnahme der Verkehrssituation. Jedem Messzyklus sind 5 Messblöcke, nämlich ein Störlinienmessblock, ein ZF-Messblock sowie drei Antennenmessblöcke (für jede Antenne einer), zugeordnet. Jeder dieser Messblöcke dauert 2,76ms. In dieser Zeit werden beispielsweise 1024 + 64 Sendeimpulse erzeugt, wobei die ersten 64 Sendeimpulse dem Einschwingen der Filter dienen und somit nicht verwertet werden. Nach jedem Sendeimpuls wird 40 Mal im Abstand von jeweils 25ns abgetastet. Damit wird sichergestellt, dass jedes Ziel zumindest in einem Entfemungstor erfasst wird.
Über die Schalter ANT0 bis ANT2 wird eine der drei Antennen ausgewählt. Durch Schließen der Sendeschalter TX für 25ns wird das Signal des Oszillators auf die ausgewählte Antenne gegeben und abgestrahlt. Nach diesem Aussenden eines rechteckförmigen Sendeimpulses werden die Empfangsschalter RX geschlossen, und die Frequenz des Oszillators wird um 200MHz geändert. Dadurch werden die
Empfangsimpulse über den Mischer auf eine Zwischenfrequenz von 200MHz transformiert. Die Dopplerverschiebung der Frequenz kann an dieser Stelle unberücksichtigt bleiben. Das so resultierende reelle Signal m(t) wird auf einen als Optimalfilter ausgelegten passiven Bandpass gegeben, welcher zwei zueinander orthogonale Ausgänge gleicher Amplitude besitzt und somit das komplexe Signal k(t) erzeugt, d. h., es wird ein IQ-Signal ohne komplexe Mischung realisiert.
Das IQ-Signal am Ausgang des Bandpassfilters wird nach jedem Sendeimpuls 40mal in Abständen von 25ns abgetastet. Die einzelnen Abtastzeitpunkte korrespondieren zu jeweils einem Entfernungsbereich - sie stellen damit sogenannte Entfernungstore dar, welche eine Breite von 3.75m besitzen und bis zu einer Entfernung von 150m reichen. Da ein rechteckförmiger Empfangsimpuls der Länge 25ns durch das Bandpassfilter zu einem dreieckförmigen Impuls der doppelten Länge verschliffen wird und somit i. Allg. in zwei aufeinanderfolgenden Entfernungstoren sichtbar ist, kann durch Auswerten der Amplitudenverhältnisse dieser zwei Entfernungstore die genaue Entfernung interpoliert werden.
Für die Ermittlung der Relativgeschwindigkeit der Ziele bezüglich des eigenen Fahrzeugs und zur Erhöhung des Signal-Rausch-Verhältnisses werden die komplexen Empfangssignale von 1024 aufeinanderfolgenden Sendeimpulsen in jedem Entfernungstor E ausgewertet, ohne dabei die selektierte Antenne A zu ändern. Für den Fall äquidistanter Sendeimpulse zeigt Bild 4 den Real- und Imaginärteil d,(n,E,A) und dQ(n,E,A) der 1024 komplexen Abtastwerte d(n,E,A) eines Entfernungstors, in welchem sich ein relativ bewegtes Ziel befindet (während der kurzen Beobachtungsdauer von 2.56ms für die 1024 Abtastwert kann die Relativgeschwindigkeit stets als konstant betrachtet werden); von Abtastwert zu Abtastwert ändert sich die Phase gleichförmig, da sich die Entfernung des Ziels und somit die Phase des Empfangsimpulses gleichförmig ändern - es resultiert genau die Dopplerfrequenz inklusive ihrem Vorzeichen (weil das Signal komplex ist).
Das eben beschriebene Verfahren wird sequentiell für jede der drei Antennen angewendet. Eine der Antennen schaut genau geradeaus, während die zwei anderen leicht nach links bzw. rechts gerichtet sind, um so die Position der erfassten Ziele relativ zur eigenen Fahrspur bestimmen zu können.
Das empfangene Signal enthält immer auch einen Störungsanteil, der sich als Rauschen bemerkbar macht. Die Störung weist näherungsweise die Charakteristik von weißem Rauschen auf. Um dieses Rauschen möglichst gut herauszufiltem, d. h. ein maximales Signal-Rausch-
Verhältnis zu erzielen, wird ein Optimalfilter benutzt. Seine Übertragungsfunktion entspricht dem Spektrum der empfangenen Zwischenfrequenzimpulse (ZF-Impulse), d h. dem Spektrum eines mit 200MHz modulierten Rechtecks der Impulslänge 25ns. Das Optimalfilter entspricht somit einem Bandpass. Das verwendete Optimalfilter wird vorteilhafterweise als ein in ohmsche Widerstände eingebetteter
LC-Vierpol realisiert. Im betrachteten Frequenzbereich ist dies eine besonders günstige und flexible Technologie, da die hierfür benötigten Induktivitäten als SMD-Bauteile verfügbar sind. Die Filterschaltung kann dadurch sehr einfach, klein und damit auch kostengünstig aufgebaut werden.
Beim Entwurf eines solchen Optimalfilters nach dem bekannten Verfahren nach Bader sind zwei Entwurfsstrategien möglich:
1. Zunächst wird ein bedarfsgemäß angepasster Tiefpass entworfen. Anschließend wird daraus eine Transformation des Tiefpasses in einen Bandpass vorgenommen. Diese Variante eignet sich allerdings nur bedingt und auch nur für spezielle Schaltungen, da sie zu für die Realisierung der Schaltung ungeeigneten Strukturen und Bauteilewerten führt. 2. Direkter Entwurf eines Bandpassfilters: Diese Variante ist besonders vorteilhaft, wenngleich auch beim Entwurf etwas aufwendiger, da sie zu unterschiedlichen alternativen Strukturen führt, die je nach Anforderungen mehr oder weniger gut an die geforderten Verhältnisse angepasst sind. Bei diesem Verfahren wird zunächst eine Approximation der idealen Übertragungsfunktion vorgenommen. Fig. 6 zeigt gestrichelt die Übertragungsfunktion eines im direkten Entwurf hergestellten
Optimalfilters; die dünne durchgehende Kurve gehört zum idealen Optimalfilter, welches durch die reale Schaltung sehr gut angenähert bzw. nachgebildet wird.
Die Figur 7 zeigt eine erste Schaltungsanordnung für die Realisierung eines nach Bader approximierten Optimalfilters: Die Werte der Induktivitäten, Kapazitäten und Widerstände sind hier auf real verfügbare Werte gerundet. Freiheitsgrade bei Entwicklung wurden hier so ausgenutzt, dass vorteilhafterweise kein Übertrager notwendig ist. Die in Figur 7 dargestellte Struktur hat im Gegensatz zu ihrer dualen Struktur von fast allen Knoten Kapazitäten gegen Masse, in welche die Streukapazitäten mit eingerechnet werden können. Die Ausgangssignale k|(t) und ko(t) der Schaltung in Figur 7 stehen orthogonal zueinander, d.h. sie weisen eine Phasendifferenz von 90° zueinander auf, und besitzen bei der Zwischenfrequenz fzF=200MHz gleiche Amplitude, was durch Freiheitsgrade bei Entwicklung erreichbar ist.
Das komplexe Ausgangssignal k|(t) + j*ko(t), nachfolgend IQ-Signal genannt, stellt damit eine komplexe Schwingung für die reelle Eingangsschwingung mit der Zwischenfrequenz fzF dar.
Dieses sogenannte IQ-Signal wurde vorteilhafter Weise ohne jegliche Mischung realisiert.
Besonders vorteilhaft ist es, wenn sowohl der dem Realteil als auch dem Imaginärteil zugeordnete Teil des Ausgangssignals, also kι(t) und kQ(t), gegen Masse ausgebildet sind. Figur 6 zeigt anhand eines Schaltbildes ein zweites, bevorzugten Ausführungsbeispiels eines approximierten Optimalfilters, bei dem dieser Forderung Rechnung getragen wird. Die ausgangsseitige Teil der
Filterschaltung wurde dabei im Wesentlichen aufgedoppelt.
Diese in Figur dargestellte modifizierte Ausgangsstufe hat den weiteren großen Vorteil, dass trotz ohmscher und kapazitiver Belastung durch den A/D-Wandler der I/Q-Charakter des Ausgangssignals erhalten bleibt. Lediglich die Filtercharakteristik ändert sich geringfügig. Ein entsprechend den Figuren 7 und 8 ausgebildetes Bandpass-Optimalfilter weist zusammenfassend also die folgenden vorteilhaften Funktionen auf:
Das Filter weist ein optimiertes Signal-Rausch-Verhältnis auf.
Das Filter erzeugt auf einfache, jedoch sehr zuverlässige Weise ein weitestgehend exaktes IQ-Signal, welches am Ausgang des Filters abgreifbar ist. - Da das dreieckförmige Ausgangssignal in zwei Entfernungstoren sichtbar ist und über das
Amplitudenverhältnis die Entfernung bestimmt werden kann, ist auf diese Weise eine einfache Interpolation der Entfernung möglich.
Der FPGA-Block in Figur 3 weist eine Einrichtung zur digitalen Modulation des von dem Optimalfilter erzeugten komplexen Ausgangssignals auf. Eine derartige Einrichtung ist erforderlich, da der interessierende Geschwindigkeitsbereich typischerweise nicht symmetrisch ist und damit zu einem unsymmetrischen Frequenzbereich führen würde; im Anwendungsbeispiel interessieren Geschwindigkeiten im Bereich von -88,2 bis +264,7 km/h. Mittels eines Frequenzoffsets von -12.5kHz lässt sich daraus ein symmetrischer Frequenzbereich erzeugen. Mittels einer geeignet dimensionierten Einrichtung zur digitalen Modulation lässt sich dies realisieren, beispielsweise durch Multiplikation des abgetasteten IQ-Signals mit einem Signal, welches von einem umlaufenden komplexen Zeiger der Amplitude 1 und der Drehfrequenz -12.5kHz erzeugt wird.
Der FPGA-Block weist ferner ein nichtlineares Filter gegen pulsförmige Störungen auf. Pulsförmige Störungen haben ihren Ursprung z.B. in Überreichweiten oder Puls-Radar-Systemen anderer Verkehrsteilnehmer. Durch eine Pseudo-Noise-Kodierung der Abtastzeitpunkte werden pulsförmige Störungen auf alle Entfernungstore (mehr oder weniger gleichmäßig) verteilt. Dadurch sind nur einzelne Werte in jedem Entfernungstor gestört. Durch Pseudo-Noise-Kodierung und nichtlineare Filterung, beispielsweise durch Medianfilter, lassen sich unerwünschte pulsförmige Störungen kompensieren.
Für die Realisierung des Filters gegen pulsförmige Störungen ist folgende Problematik zu berücksichtigen: Ein lineares Filter ist hier wenig vorteilhaft, da der dem Filter nachfolgende Dezimationstiefpass bereits ein lineares Filter mit minimaler Bandbreite darstellt. Denkbar sind alle nichtlinearen Filter, welche einzelne Fehiwerte kompensieren können; viele dieser Filter sind allerdings hinsichtlich der Stabilität und der Implementierung auf einem FPGA problematisch. Hier ist vorteilhafter Weise ein ein- oder mehrstufiges Medianfilter zu verwenden. In einer bevorzugten Ausgestaltung ist dieses Filter zweistufig mit jeweils die Länge 5. Vorteilhafterweise wird durch den vorgeschalteten A/D-Wandler eine Überabtastung vorgenommen.
Der Median von K Werten ist der mittlere Wert, d.h. der (K+1 )/2-kleinste Wert = (K+1)/2-größte Wert. Zum Beispiel ist der Median der fünf Zahlen 5, 3, 2, 79, 1 gleich 3. Ein gleitendes Medianfilter ohne Reduktion der Abtastrate berechnet zu jedem Zeitpunkt n den Median von K aufeinander folgender Werte einer Eingangsfolge x(n) und erzeugt daraus ein Ausgangssignal m(n). Für Median-Filter sind viele Algorithmen bekannt, welche sich insbesondere für eine Software- Realisierung eignen. Diese basieren auf Sortierung mit einhergehender hoher Rechenzeit oder statistische Auswertung mit einhergehendem hohen Speicherbedarf von Daten. Für eine
Hardware-Realisierung sind diese Algorithmen wenig geeignet, da sie typischerweise zu viele Fallunterscheidungen und Verzweigungen benötigen.
Es wurde jedoch nun ein neuer Algorithmus für eine Hardware-Realisierung eines Median-Filters entwickelt: Die Funktionsweise sei nachfolgend anhand der Figuren 9a,9b,9c und 10a,10b,10c dargestellt.
Sie zeigen einen Algorithmus zur Implementierung einer bitseriellen Abarbeitung zur Bestimmung des Medians. Mit einer solchen Struktur kann in vielen Fällen der Aufwand eines Median-Filters deutlich reduziert werden, insbesondere wenn die maximale Taktzeit des FPGAs wesentlich größer als der Worttakt des Eingangssignals ist. Ein weiterer Vorteil besteht in der einfachen Skalierbarkeit der Struktur.
In den Figuren 9a,9b,9c sowie die Fig.10a,10b und 10c sind Varianten des Filteralgorithmus zur Medianberechnung in Form eines eindimensionalen Filters ohne Dezimation dargestellt, wobei die Fig.9a in Verbindung mit Fig.10a den Aufbau für Eingangswerte in vorzeichenloser Binärdarstellung zeigen, während die Fig.9b in Verbindung mit Fig.10b die Abwandlung für eine Vorzeichen-Betrags-Darstellung der Eingangswerte und die Fig.9c in Verbindung mit Fig.10c die
Abwandlung für eine Einer- oder Zweier-Komplement-Darstellung der Eingangswerte verdeutlichen. Zur Erläuterung seien folgende Punkte angemerkt:
Das Eingangssignal x(n) und das Ausgangssignal bestehend aus den Medianwerten m(n) besitzen die Wortlänge W, d. h. jeder Zeitwert besteht aus W Bits. Die einzelnen Bits werden mit v nummeriert, beginnend bei v = 0 für das MSB (bei vorzeichenloser Binärdarstellung in Fig.9a,10a sowie Einer- und Zweierkomplementdarstellung in Fig.9c,10c) bzw. das VZB (bei Vorzeichen- Betrag-Darstellung in Fig.9b,10b) und endend bei v = W-1 für das LSB. Das Bit v von x(n) bzw. m(n) wird mit x(n,v) bzw. m(n,v) bezeichnet.
Die Zeit auf Ebene der Ein- und Ausgangssignale, d. h. Wortebene, wird mit n bezeichnet, die Zeit auf Bitebene mit μ = n-W +v . Die Verarbeitung ist bitseriell, d. h. ein Bit nach dem anderen wird bearbeitet, beginnend beim MSB bzw. VZB und endend beim LSB. Die gesamte Filterstruktur, d. h. Speicher und Logik, werden also mit der Bitzeit μ getaktet.
Die zur Medianberechnung benötigten Eingangswerte werden bitweise mit Hilfe von K aufeinanderfolgenden Schieberegistern der Länge W gespeichert; dabei ist K die Medianfilterlänge.
Das Flag B0(μ) kennzeichnet die Verarbeitung vom Bit 0; es ist 1 für v = 0 und sonst 0. Die Flags B1 (μ) und LSB(μ) kennzeichnen die Verarbeitung vom Bit 1 bzw. vom LSB; sie sind in analoger Weise definiert und lassen sich durch Verzögerung von B0(μ) um einen bzw. W-1 Takte generieren. Im Block "Median von K Bits" findet die bitweise Medianbildung statt, d. h. die Majorität von Nullen oder Einsen unter den K eingespeisten Bits wird bestimmt.
Im k-ten Block "zu verwendender Bitwert" (k = 0,1,...,K-1 ist von oben gesehen), welcher im Detail jeweils in. den Figuren 10a, 10b und 10c gezeigt ist, wird zum einen der k-te Bitwert w(n-k,v) für die bitweise Medianbildung bestimmt: dies ist entweder der Originalwert x(n-k,v), d. h. vom Eingangswert x(n-k) das betrachtete Bit v, oder ein entsprechend modifizierter Wert. Zum anderen wird ermittelt, ob im nächsten Bittakt μ+1 der Originalwert oder ein entsprechend modifizierter Wert zu verwenden ist, was durch das Flag ok(μ) = 1 für die bisher nicht erfolgte Modifizierung bzw. ok(μ) = 0 für die bereits erfolgte Modifizierung gekennzeichnet wird. Dabei ist die aus dem oben beschriebenen Vorgehen folgende Regel berücksichtigt, dass nach der ersten Verwendung eines modifizierten Wertes dieser auch nachfolgend bis zum Ende des jeweiligen Zeitschrittes n zu verwenden ist. Anschließend, d. h. bei LSB(μ)=1 wird das Flag wieder zurückgesetzt, d. h. für den nächsten Ausgangswert wird zunächst wieder der unmodifizierte Eingangswert berücksichtigt.
Die Initialisierung der Speicher (Schieberegister sowie Verzögerer) ist abhängig vom gewünschten An lauf verhalten des Filters. Im folgenden soll diese neue Medianfilterstruktur bzgl. ihres Aufwandes bei einer Hardware-
Realisierung (z. B. auf einem ASIC oder FPGA) betrachtet werden:
Die bitweise Medianbildung, d. h. die Bestimmung der Majorität von Nullen oder Einsen unter den K eingespeisten Bits, ist zentraler Block dieser Struktur. Eine mögliche, insbesondere für größere Filterlängen K geeignete Strategie zur Realisierung dieses Blocks basiert auf der Summenbildung der Bitwerte (sind 0 oder 1). Ist die Bitsumme >= (K+1)/2, so ist der Bitmedian gleich 1 , ansonsten
0; den Vergleich kann man über eine Subtraktion und anschließende Abprüfung auf das Vorzeichen implementieren. Die Bitsummenbildung kann z. B. in gestufter paralleler Form realisiert werden, bei welcher von Stufe zu Stufe die Zahl der parallelen Einzeladdierer ab- und ihre Wortlänge zunimmt; dadurch lassen sich einerseits der kritische Pfad und damit die benötigte Durchlaufzeit minimieren sowie andererseits die benötigten Wortlängen und damit der Aufwand möglichst klein halten. Die Minimierung des kritischen Pfads ist besonders dann wichtig, wenn eine hohe Taktzeit des Filters gefordert ist, da die bitweise Medianbildung in einer rekursiven Schleife liegt und deshalb ein Pipelining ausscheidet. Für kleine Filterlängen gibt es zur Realisierung der bitweisen Medianbildung spezielle, auf die benutzte Hardware optimierte Lösungen. Als Beispiel betrachtet sei die Filterlänge K = 5 und die Realisierung auf einem marktüblichen FPGA, welches als Grundbaustein Look-Up-Tables (LUTs) mit vier logischen Eingängen und einem logische Ausgang besitzt; es werden dann drei solcher LUTs für die bitweise Medianbildung benötigt.
Die K identischen Blöcke "zu verwendender Bitwert" benötigen jeweils nur zwei Verzögerer (FIFOs) sowie eine sehr einfache Logik (im obigem Beispiel 2 LUTs). Die K Schieberegister zur Speicherung der Eingangswerte benötigen in vielen Fällen
(insbesondere wenn die Wortlänge W relativ groß ist) wesentlich mehr Aufwand als der Rest der Filterstruktur, was für die Effizienz der Filterlogik spricht. Es sei bemerkt, dass eine Speicherung von K Eingangswerten in jedem Medianfilter unabhängig von der Struktur notwendig ist.
Die neue Medianfilterstruktur ist skalierbar, sofern die bitweise Medianbestimmung über eine Summenbildung realisiert ist; bei Änderung der Filterlänge K sind nur die Zahl der verwendeten
Schieberegister, die Zahl der identischen Blöcke "zu verwendender Bitwert" und die Zahl der aufzusummierenden Bits sowie der mit der Bitsumme zu vergleichende Wert anzupassen.
Die neue Medianfilterstruktur hat die Eigenschaft, dass die Medianbildung für jeden Eingangswert, d. h. jeden Zeitschritt n, ganz neu aufsetzt, also im Gegensatz zu den meisten gebräuchlichen Strukturen nicht auf Ergebnisse früherer Zeitschritte zurückgreift; beispielsweise wird bei
Sortierverfahren i. Alig. von der im vorhergehenden Zyklus bestimmten Reihenfolge ausgegangen. Wegen dieser Eigenschaft eignet sich der neue Algorithmus zur Medianberechnung in ganz besonderem Maße für eine Filterung mit Dezimation. Dazu sind in der Filterstruktur nur die Schieberegister in modifizierter Weise zu speisen. So sind bei einer Dezimation um den Faktor L = 2 die zwei obersten Schieberegister parallel mit zwei aufeinanderfolgenden Eingangswerten zu speisen, und bei der Verkopplung der Schieberegister wird jeweils eins übersprungen. Bei einer Dezimation um die Medianfilterlänge, d. h. L = K, sind die Schieberegister nicht mehr verkoppelt, sondern werden parallel mit K aufeinanderfolgenden Eingangswerten gespeist. Durch Dezimation kann die von der Filterstruktur maximal prozessierbare Taktrate des Eingangssignals x(n) um den Dezimationsfaktor L erhöht werden.
Für Hardware-Realisierungen des digitalen Filters führt der neue Algorithmus zur Medianberechnung in vielen Fällen zu einer beträchtlichen Reduktion des benötigten Aufwands; dies ist hauptsächlich abhängig von der Taktrate sowie der Wortlänge des Eingangssignals, dem Grad der Dezimation und der verwendeten Technologie bzw. verfügbaren Logik. Der FPGA-Block in Figur 3 weist ferner ein Dezimationsfilter auf. Das Dezimationsfilter ist vorteilhafterweise als Tiefpass ausgebildet.
Im vorliegenden Ausführungsbeispiel wird eine Dezimation der Abtastfrequenz von 400kHz auf 50kHz, also um den Faktor 8, vorgenommen. Dadurch ist - im Falle eines idealen Dezimationstiefpasses - eine Verbesserung des Signal-Rausch-Verhältnisses um bis zu 9dB möglich.
Ein realer Dezimationstiefpass muss die Anforderung möglichst steiler Flanken um die Frequenzen f = ± 25kHz herum erfüllen. Nicht erforderlich ist | Hreal(j2πf) | ~ const im
Durchlassbereich I f I < 25kHz, da bei der Auswertung lediglich Spektren verwertet werden und dabei auf einfache Weise Amplitudenfehler kompensiert werden können. In der Figur 11 ist die Übertragungsfunktion eines idealen und eines realen Dezimationstiefpasses dargestellt. Der dafür verwendete Tiefpass besteht aus zwei gleitenden Mittelwertbildnern, wobei der zweite schon mit der halbierten Eingangstaktrate arbeitet. Der gleitende Mittelwertbildner der Länge N mittelt über den aktuellen und die N-1 vorhergehenden Werte. Figur 12 zeigt die Impulsantwort h(n) eines solchen gleitenden Mittelwertbildners sowie ein Signalflussdiagramm. Der Mittelwertbildner lässt sich sehr effizient in rekursiver Form realisieren.
Die Gesamtstruktur eines vorteilhaften Ausführungsbeispiels eines Dezimationstiefpasses ist in Figur 13 dargestellt. Ein fehlender Faktor 64/40 am Ausgang wird bei einer späterer Fensterung für die digitale Fourier-Transformation (DFT) mit realisiert. Für ein solches Dezimationsfilter mit dem Grad 15 müssen also folgende Elemente bereitgestellt werden: ein Shifter, vier Addierer, vier Speicherelemente. Ein Multiplizierer ist aber nicht erforderlich, im Vergleich dazu müssen bei einem üblichen linearphasigen Filter mit dem Grad 15 insgesamt acht Multiplizierer, 15 Addierer, 15 Speicher bereitgestellt werden. Das Dezimationsfilter zeichnet sich also auch durch einen deutlich geringeren schaltungstechnischen Aufwand aus.
Im vorstehenden Beispiel wurde ein Medianfilter zur Unterdrückung transienter Störungen verwendet. Nachfolgend sollen alternative nichtlineare digitale Filterverfahren vorgestellt werden.
So wird beispielsweise sukzessive zu jedem Abtastwert aus den ihm vorausgehenden Abtastwerten durch Extrapolation ein Schätzwert bestimmt, der betrachtete Abtastwert wird mit seinem Schätzwert verglichen und bei einer Abweichung des betrachteten Abtastwert von seinem Schätzwert um mehr als eine vorgegebene Schwelle, dieser Abtastwert als transient gestört erkannt und durch seinen Schätzwert ersetzt.
Wird, wie im vorher beschriebenen Anwendungsfall aus dem empfangenen Reflexionssignal ein komplexes Signal mit einem I-Anteil und einem Q-Anteil erzeugt, kann alternativ auch jeweils für einen Abtastwert aus dem I- und Q-Anteil die Leistung ermittelt und mit einem über mehrere zurückliegende Abtastwerte gemittelten Leistungswert verglichen und bei Abweichung der Leistung über einen vorgegebenen Schwellwert der aktuelle Abtastwert als transient gestört erkannt und durch einen aus den vorhergehenden Abtastwerten extrapolierten Wert ersetzt werden.

Claims

Patentansprüche
1) Verfahren zur Unterdrückung von Störungen in Systemen zur Objekterfassung in einem Zielgebiet, bei dem: a) mit zumindest einem Sender (ANT0,ANT1 ,ANT2) eine Folge von Impulsen (s(t)) in das
Zielgebiet gesendet und mit zumindest einem Empfänger die Reflexionssignale (e(t)) der Impulse innerhalb mehrerer Zeitfenster erfasst werden, wobei die Zeitfenster jeweils in Bezug auf den Zeitpunkt der Absendung der einzelnen Impulse ausgerichtet werden und so jeweils ein Entfernungstor darstellen, wobei b) der zeitliche Abstand (TpW(n)=tp(n+1)-tp(n)) zwischen den einzelnen Impulsen (tp(n+1),tp(n)) nach Pseudo-Noise-Prinzip innerhalb vorgegebener Grenzen zufallscodiert ist und die Zeitfenster entsprechend angepasst werden c) und eine Abtastung, eine Digitalisierung, gegebenenfalls eine digitale Vorverarbeitung und nachfolgend eine digitale Filterung des empfangenen Reflexionssignals in den einzelnen Entfernungstoren erfolgt, wobei für die Filterung ein nichtlineares digitales Filter zur
Unterdrückung transienter Störungen verwendet wird.
2) Verfahren nach Anspruch 1 , wobei für die nichtlineare digitale Filterung ein Medianfilter verwendet wird, bei dem aus jeweils einer ungeraden Anzahl von aufeinanderfolgenden Abtastwerten eines innerhalb eines Entfemungstors erfassten Reflexionssignals der Median bestimmt wird.
3) Verfahren nach Anspruch 2, wobei ein Medianfilter der Länge zwischen 3 bis 9 verwendet wird.
4) Verfahren nach Anspruch 2 oder 3, wobei ein mehrstufiges Medianfilter verwendet wird.
5) Verfahren nach einem der Ansprüche 2 bis 4, wobei ein zweistufiges Medianfilter mit jeweils der Länge 5 verwendet wird.
6) Verfahren nach einem der Ansprüche 2 bis 5, wobei ein gleitendes Medianfilter mit sich überlappenden Fenstern der Eingangswerte verwendet wird.
7) Verfahren nach einem der vorangehenden Ansprüche, wobei innerhalb jedes Entfernungstors eine Überabtastung erfolgt. 8) Verfahren nach einem der vorangehenden Ansprüche, wobei eine Spektralanalyse mit vorgeschalteter Dezimationsfilterung des mediangefilterten Reflexionssignals erfolgt.
9) Verfahren nach einem der vorangehenden Ansprüche, wobei eine Leistungsanalyse des mediangefilterten Reflexionssignals erfolgt.
10) Verfahren nach einem der vorangehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass das Reflexionssignal erfasst und abgetastet wird, in einem Analog-Digital-Wandler digitalisiert und so eine Folge binärer digitaler Eingangswerte des Reflexionssignals erzeugt wird, wobei a) die Eingangswerte in einer binären Zahlendarstellung in Festkommaformat vorliegen, bei welcher der Betrag der Bitwertigkeiten von einem höchstsignifikanten Bit (MSB) zu einem niedersignifikantesten Bit (LSB) hin jeweils mit dem Faktor 1/2 abnimmt, nur die Bitwerte 0 und 1 vorkommen und es gegebenenfalls ein zusätzliches Vorzeichenbit (VZB) gibt, b) und die Medianfilterung von jeweils K aufeinanderfolgenden Eingangswerten erfolgt, in dem c) für die einzelnen Bits beginnend mit dem Vorzeichenbit (VZB), falls es ein solches gibt, oder ansonsten mit dem höchstsignifikanten Bit (MSB) nacheinander bzgl. betragsmäßig absteigender Bitwertigkeit bis zum niedersignifikantesten Bit (LSB) d) jeweils geprüft wird, ob über alle K Eingangswerte gesehen beim aktuell betrachteten Bit als Bitwert mehr Einsen oder Nullen auftreten, e) wobei der häufiger auftretende Bitwert dann den Bitwert des aktuell betrachteten Bit des
Median darstellt, f) und für diejenigen Eingangswerte, bei welchen der Bitwert des aktuell betrachteten Bits nicht dem häufiger auftretenden Bitwert entspricht, für alle bezüglich der Reihenfolge nach c) nachfolgenden Bits: - der mit diesen Bits darstellbare minimale Wert verwendet wird, wenn bezüglich der durch das aktuell betrachtete und die nachfolgenden Bits dargestellten Werte der jeweilige Eingangswert nicht über dem Median liegt; bei Zahlendarstellungen mit Vorzeichenbit (VZB) ist, falls das aktuell betrachtete Bit nicht das Vorzeichenbit (VZB) ist, wobei für die durch das aktuell betrachtete und die nachfolgenden Bits dargestellten Werte das Vorzeichen des Median in die Bitwertigkeiten einzurechnen, der mit diesen Bits darstellbare maximale Wert verwendet wird, wenn bezüglich der durch das aktuell betrachtete und die nachfolgenden Bits dargestellten Werte der jeweilige Eingangswert nicht unter dem Median liegt; bei Zahlendarstellungen mit Vorzeichenbit (VZB) ist, falls das aktuell betrachtete Bit nicht das Vorzeichenbit (VZB) ist, wobei für die durch das aktuell betrachtete und die nachfolgenden Bits dargestellten Werte das Vorzeichen des Median in die
Bitwertigkeiten einzurechnen. 11) Verfahren nach Anspruch 1 , wobei das nichtlineare digitale Filter die folgenden Schritte durchführt: a) sukzessive wird zu jedem Abtastwert aus den ihm vorausgehenden Abtastwerten durch Extrapolation ein Schätzwert bestimmt, b) der betrachtete Abtastwert wird mit seinem Schätzwert verglichen, c) weicht der betrachtete Abtastwert von seinem Schätzwert um mehr als eine vorgegebene Schwelle ab, so wird er als transient gestört erkannt und durch seinen Schätzwert ersetzt.
12) Verfahren nach Anspruch 1 , wobei aus dem empfangenen Reflexionssignal ein komplexes Signal mit einem I-Anteil und einem Q-Anteil erzeugt und jeweils für einen Abtastwert aus dem
I- und Q-Anteil die Leistung ermittelt und mit einem über mehrere zurückliegende Abtastwerte gemittelten Leistungswert verglichen und bei Abweichung der Leistung über einen vorgegebenen Schwellwert der aktuelle Abtastwert als transient gestört erkannt und durch einen aus den vorhergehenden Abtastwerten extrapolierten Wert ersetzt wird.
13) Optisches System zur Objekterfassung, bei dem Lichtimpulse, vorzugsweise im Infrarot- Wellenlängenbereich ausgesendet werden, mit einem nichtlinearen digitalen Filter gegen transiente Störungen zur Durchführung des Verfahrens nach einem der vorangehenden Ansprüche.
14) Radarsystem zur Objekterfassung mit einem nichtlinearen digitalen Filter gegen transiente Störungen zur Durchführung des Verfahrens nach einem der vorangehenden Ansprüche 1 bis 12.
15) Ultraschallsystem zur Objekterfassung mit einem nichtlinearen digitalen Filter gegen transiente
Störungen zur Durchführung des Verfahrens nach einem der vorangehenden Ansprüche 1 bis 12.
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