WO2015185058A1 - Radarsystem mit optimierter speicherung von zwischendaten - Google Patents

Radarsystem mit optimierter speicherung von zwischendaten Download PDF

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Markus Wintermantel
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Conti Temic Microelectronic Gmbh
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    • H03M7/30Compression; Expansion; Suppression of unnecessary data, e.g. redundancy reduction

Definitions

  • the invention relates to a radar system for use in driver assistance systems in motor vehicles.
  • the radar system according to the invention has an optimized storage of intermediate data when using a periodic linear frequency modulation and a multi-dimensional discrete Fourier transform.
  • Motor vehicles are increasingly being equipped with driver assistance systems which detect the surroundings with the aid of sensor systems and derive automatic reactions of the vehicle from the traffic situation thus recognized and / or instruct the driver, in particular warn him. A distinction is made between comfort and safety functions.
  • FSRA Frell Speed Range Adaptive Cruise Control
  • radar sensors are predominantly used today. These work reliably even in bad weather conditions and can measure not only the distance of objects but also their relative speed via the Doppler effect.
  • the design of the antenna and the frequency modulation are decisive. Best results can be achieved by antenna arrangements with multiple transmitting and / or receiving antennas and achieve a periodic sequence of many linear frequency ramps;
  • the resulting high amount of data is processed via a multi-dimensional Fourier transform, but this requires high computing and storage capacity. Due to the permanent advancements in the semiconductor technology, the costs for computing capacity reduce faster because of higher clock rates and smarter implementations than for storage capacity, so that the proportion of storage capacity increases in the sensor costs.
  • the object of the invention is to reduce the storage capacity, which is required for the multi-dimensional Fourier transform in antenna arrangements with multiple transmitting and / or receiving antennas and periodic linear frequency modulation.
  • the advantages of the invention result from reduced costs, reduced chip size and reduced power consumption due to reduced memory size. Conversely, one can increase the size of the multi-dimensional Fourier transformation and thus the resolution and / or the gain in integration of the signal processing and thus the sensor sensitivity for a given memory size.
  • N) transmit antennas emit transmit power and one or more receive antennas receive transmit power), acquired by mixing with an oscillator signal and sample, in digital Signal processing means a first spectral analysis, for example in the form of a discrete Fourier transform (DFT) is calculated in each case on the samples per frequency ramp and per respective combinations of transmitting and receiving antenna over the K frequency ramps the results of this first spectral analysis for at least a part of their frequency support points, which so-called distance gates be stored, then on the distance per gate and per combination of transmitting and receiving antenna via the frequency ramps or frequency ramp groups stored values a second spectral analysis is calculated, for example in the form of a DFT, and their results on the various comb tions of transmitting and receiving antennas are further processed (eg with the aid of a digital beam forming a third DFT), characterized in that the results of the first spectral analysis for storage space reduction are stored in compressed form, the results of several combinations of transmitting and receiving antenna per Distance scale and frequency ramp or frequency ramp group have the same scale and therefore
  • the signal processing (in particular the spectral analyzes) of the radar system can operate in two-complement representation in fixed-point arithmetic.
  • the common scaling of values from their minimum number of bits each having the same value as the uppermost bit can be determined, and the number of forward bits thus determined can be deleted for scaling.
  • the common scaling of the values and the scaled and the lower bit number quantized values can be encoded in a common binary word whose bit number is preferably a power of two.
  • different numbers of bits may be used for the scaled values encoded in a common binary word.
  • this can be optimally utilized.
  • a random number may be added before quantizing the scaled values.
  • the quantization errors over the frequency ramps or frequency ramp groups and / or the various combinations of transmit and receive antennas can advantageously be at least approximately uncorrelated.
  • the scaling is optionally adjusted by adding a random number before quantization or by rounding.
  • the results of several combinations of transmitting and receiving antennas for several, preferably two adjacent range gates per frequency ramp or frequency ramp group may have the same scale. In an advantageous manner, this scaling therefore only needs to be stored once.
  • a different sensitivity of different combinations of transmitting and receiving antennas can be compensated prior to compression.
  • the discrete Fourier transforms can be determined via fast Fourier transforms (FFTs).
  • FFTs fast Fourier transforms
  • N) transmit antennas emit transmit power and one or more receive antennas receive transmit power) by mixing with an oscillator signal and sample are acquired in digital signal processing means, a first spectral analysis, for example in the form of a discrete Fourier transform (DFT) is calculated in each case on the samples per frequency ramp and per respective combinations of transmitting and receiving antenna, the K frequency ramps, the results of this first spectral analysis for at least a part of their Frequency support points, which so Then, using the values stored per distance gate and per combination of transmitting and receiving antenna via the frequency ramps or frequency ramp groups, a second spectral analysis is calculated, for example in the form of a DFT, and their results on the various combinations of transmission and transmission Receive antennas are further processed (eg using a digital beam forming a third DFT), characterized in that the results of the first spectral analysis for memory space reduction are stored in compressed form, the results of several combinations of transmitting and receiving antenna per range gate and frequency ramp or Frequency ramp group have the same scale and therefore this scaling must be
  • Fig. 1 shows the exemplified embodiment of the radar system.
  • Fig. 2 shows the frequency of the transmission and the reception signals, which consists of so-called frequency ramps.
  • Fig. 3 shows a sampled signal in the presence of two objects before the first DFT (left) and after the first DFT (right).
  • Fig. 5 shows the two-dimensional complex valued spectrum after the second DFT.
  • Fig. 6 illustrates the different phase angles at the four receiving antennas and their relationship with the azimuth angle.
  • Fig. 7 shows the data before the three-dimensional DFT (left) and the three-dimensional complex-valued spectrum thereafter (right).
  • the radar system has a transmitting antenna 1 .1 for emitting transmission signals and a plurality of receiving antennas, in particular, as shown, four receiving antennas 1 .2 for the simultaneous reception of transmitted signals reflected on objects. All antennas (transmit and receive antennas) have the same beam shape in elevation and azimuth.
  • the plurality of receive antennas are in a plane and each have the same lateral, d. H. horizontal distance d.
  • the transmission signals are obtained from the high-frequency oscillator 1 .3 in the GHz range, in particular in the 24 GHz range, which can be changed in its frequency via a control voltage v control; the control voltage is generated in the control means 1 .9.
  • the signals received by the antennas are down-mixed in the real-valued mixers 1 .5 also with the signal of the oscillator 1 .3 in the low-frequency range. Thereafter, the received signals each pass through a bandpass filter 1 .6 with the transfer function shown, an amplifier 1 .7 and an A / D converter 1 .8; then they are further processed in a digital signal processing unit 1 .10.
  • the frequency of the high-frequency oscillator and thus of the transmission signals is changed very rapidly linearly (for example in 16 s by 187.5 MHz) as shown in FIG. 2; one speaks of it a frequency ramp.
  • the frequency ramps are repeated periodically (eg every 20 s); in total there are eg 1024 frequency ramps.
  • the received signal is mixed in each receiving channel with the oscillator and thus the transmission frequency, each results in a sinusoidal oscillation with the frequency Af after the mixer.
  • This frequency is in the MHz range and is at a non-vanishing (radial) relative speed still shifted by the Doppler frequency, but which is only in the kHz range and therefore approximately negligible compared to the frequency component by the object distance. If there are several objects, the received signal is a superposition of several sinusoidal oscillations of different frequencies.
  • the receive signals at the A-D converter in all receiving channels are detected e.g. 512 times each at a distance of z. B. 25ns (ie 40 MHz) sampled (see Fig. 2).
  • signal sampling only makes sense in the time range where received signals arrive from objects in the range of interest - after ramp start, at least the runtime corresponding to the maximum distance of interest must be waited for (at a maximum distance of 200 m this corresponds to 1) .25 s).
  • a discrete Fourier transform in the form of a fast Fourier transform (FFT) is formed over the eg 512 samples of each frequency ramp and each receiving channel.
  • DFT discrete Fourier transform
  • FFT fast Fourier transform
  • the range gates where there are objects, power peaks occur in the DFT. Since the sampled received signals are real-valued and the upper transition region of the analog bandpass filter 1 .5 a frequency bandwidth of z. B.
  • the filters 1 .5 attenuate small frequencies and thus the received signals from nearby objects in order to avoid an overdriving of the amplifier 1 .6 and the A / D converter 1 .7 (the signals received at the antennas become stronger with decreasing object distance) ,
  • the complex spectral value in this distance gate j rotates over the eg 1024 frequency ramps with the Doppler frequency, since the distance (in the mm range or below) and thus the frequency from frequency ramp to frequency ramp
  • Each discrete frequency support point I of this second DFT corresponds to a set of Doppler frequencies (because of the sampling of the Doppler frequency, it can only be up to an unknown integer). multiples of their sampling frequency) and thus a set of relative velocities v re i of objects, so that the discrete frequency centers of the second DFT can be referred to as relative velocity gates (in the exemplary embodiment considered here, there is always only one of the set of possible relative velocities the road traffic meaningful or possible - see Fig. 5).
  • the information from the plurality of receive channels (to the plurality of receive antennas) is then fused.
  • this third DFT for the azimuth angle results in a three-dimensional complex-valued spectrum, wherein the individual cells can be referred to as distance relative speed angle gates and occur through objects power peaks at each associated distance-relative speed-angle gate (see Fig. 7; left data in front of three-dimensional DFT, right afterwards).
  • the power peaks By determining the power peaks, one can thus detect objects and determine their measurements of distance, relative speed (apart from any ambiguities, see above) and azimuth angle. Since power peaks due to the DFT windowings also have levels in adjacent cells, the object dimensions can be determined much more accurately than the gate widths by interpolation as a function of these levels.
  • the window functions of the three DFTs are chosen such that on the one hand the power peaks do not become too wide (for sufficient object separation), but on the other hand the side lobes of the window spectra do not become too high (even weakly reflective objects in the presence of highly reflective To recognize objects). From the height of the power peaks can be estimated as the fourth object measure nor its reflection cross-section, which indicates how much the object reflects the radar waves.
  • the described detection of objects and the determination of the associated object dimensions represent a measurement cycle and provide an instantaneous image of the environment; This is repeated cyclically, for example, every 30ms.
  • the method described above has the advantage of a high resolution and thus target separation capability, since the measured quantities distance, relative speed and azimuth angle are determined on the one hand independently of one another and on the other in high resolution.
  • the disadvantage is that large amounts of data must be processed, which requires high computing and storage capacity. Due to the permanent advancements in the semiconductor technology, the costs for computing capacity reduce faster because of higher clock rates and smarter implementations than for storage capacity. Therefore, it is very important to optimally interpret the above described process in terms of memory requirements.
  • 4 receive channels have 8 real-valued numbers with 32 bits (4 real parts and 4 imaginary parts - the values after the first DFT are complex).
  • the 832-bit numbers the minimum, which is called block shift.
  • 11111101010010100001010010000001 thus results in a block shift of 4 (of the fourth and fifth number, in which there are only 4 bits of the same value as MSB after the MSB).
  • This block shift is encoded binary in 8 bits, so in the example above to 00000100.
  • This process represents a uniform scaling of the 8 values to the block shift and a quantization of the scaled values to 7 bits.
  • the same block shift ie the same scaling for the pseudo-floating-point representation
  • all receive channels see the same targets, they have the same level at least in single-target situations in the respective range gate, so that by the same scaling of all receive channels no or at most only a slightly higher quantization error than if separate scaling values for the e.g. 4 complex receive channel values or whose total of 8 real-valued parts (real and imaginary parts) arises.
  • the receive channels have the same level, only applies if they have the same sensitivity. If the analog parts of the receive channels have different sensitivity (e.g., because the lines between receive antennas and mixers are different in length), this can be done in digital signal processing, e.g. before the first DFT can be compensated by multiplying by different factors.
  • the 64-bit compressed data of e.g. 1024 frequency ramps are read out one after the other.
  • These 64-bit numbers contain the 4 real and 4 imaginary parts of the 4 receive channels as 7-bit mantissas and a common 8-bit block shift.
  • you get the following 8 real-valued 32bit-numbers the points visualize the position of the mantissa:
  • the first 1 1 bits of the values are identical to the original values, the subsequent 21 bits are set to zero and thus different from the original values.
  • the method described first determines the power peaks via the relative velocity and azimuth angle, ie per distance gate, and stores them. After power peaks have been formed and stored over all distance gates, the power peaks are finally determined in a final step over the third dimension distance.
  • the memory needed to latch the power spikes per range gate is much less than the memory needed for the results after the first DFT, since there are at most a few hundred reflection points.
  • the main memory load in the radar method described here is the data after the first DFT, the extent of which could be reduced by 75% by the described compensation mechanism.
  • the rounding can be realized by adding a value to the half of the mantissa LSB before truncation, ie in the example above (the points visualize the position of the mantissa):
  • the errors which are made by the quantization during compression are typically approximately the same across all frequency ramps.
  • the reason for this is that the same targets are detected in a range gate over all 20.48 ms frequency ramps (if their relative speed is not extremely high) and their level hardly changes during this time, so that the block shift in a range gate over all frequency ramps is about is the same size.
  • 10 logio (1024) 30dB.
  • the dynamic range of the quantization of the compression increases by 6 bits (1 bit corresponds to 6 dB, a total of 36 dB integration gain), ie to the 7 bits of the mantissa, 6 bits are added to the 7 bits of the integration gain of the second and third DFT.
  • This dynamic range of roughly 13 bits within a range gate relative to the strongest target there is more than adequate, since a highly reflective target is anyway at the same range gate due to non-ideal hardware properties (such as phase noise of the oscillator) and other signal processing artifacts (such as sidelobes of the spectra) Window functions of the DFT) reduces the dynamic range and so makes extremely weakly reflective targets invisible.
  • the integration gain of the second and third DFTs is only achieved if the quantization noise is uncorrelated across the frequency ramps and receive channels (it does not need to be across the range gates). If, as given in the case of large reflections, the quantization noise exceeds the system noise through the hardware (noise of the analog parts), then this uncorrelation is generally not given, which could, for example, lead to non-real power peaks after the three-dimensional DFT, ie in the end So-called ghost detections in the radar image. Therefore, it is advantageous to add up so much noise before quantizing (ie extracting the mantissa) that uncorrelation is intrinsically guaranteed.
  • Adding a random number could overflow the mantissa (for mantissa 01 1 1 1 1), that is, the top bit of the mantissa is no longer the uppermost bit of the original number, so that the block shift lowers. This case has to be intercepted accordingly, e.g. in that, in the presence of an original mantissa 01 1 1 1 1, the block shift is proactively lowered by one.
  • the length of the added random number is e.g. can be reduced to 8 bits, since the quantization errors are then still sufficiently uncorrelated.
  • the above-described serial data acquisition of receiving channels can also be analogously transmitted to a radar system with a receiving antenna and several transmitting antennas; Furthermore, the compression can also be applied to data acquired in parallel via a plurality of receiving antennas and serially over a plurality of transmitting antennas. • compression quantization errors are generally small enough even with significantly less mantissa length; For example, with 16-bit signal processing and 6 receive channels, 64-bit 4-bit block shift and 5-bit mantissa compression can be implemented for the combined 12 real and imaginary parts;
  • the invention described hereinbefore and in the appendix finds application in a processor for a radar system.
  • the compression / decompression is either implemented directly in the hardware (e.g., hard cast in silicon), or a source code is deposited on that processor by the method of the invention.
  • the invention is thus claimed as a method and apparatus for a radar system.

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Abstract

Die Erfindung bezieht sich auf ein Radarsystem zum Einsatz für Fahrerassistenzsysteme im Kraftfahrzeug. Das Radarsystem besitzt erfindungsgemäß eine optimierte Speicherung von Zwischendaten bei Verwendung ein periodischen linearen Frequenzmodulation und einer mehrdimensionalen diskreten Fouriertransformation.

Description

Radarsystem mit optimierter Speicherung von Zwischendaten
Die Erfindung bezieht sich auf ein Radarsystem zum Einsatz für Fahrerassistenzsysteme im Kraftfahrzeug. Das Radarsystem besitzt erfindungsgemäß eine optimierte Speicherung von Zwischendaten bei Verwendung ein periodischen linearen Frequenzmodulation und einer mehrdimensionalen diskreten Fouriertransformation.
Stand der Technik
Kraftfahrzeuge werden zunehmend mit Fahrerassistenzsystemen ausgerüstet, welche mit Hilfe von Sensorsystemen die Umgebung erfassen und aus der so erkannten Verkehrssituation automatische Reaktionen des Fahrzeugs ableiten und/oder den Fahrer instruieren, insbesondere warnen. Dabei unterscheidet man zwischen Komfort- und Sicherheitsfunktionen.
Als Komfortfunktion spielt in der momentanen Entwicklung FSRA (Füll Speed Range Adaptive Cruise Control) die wichtigste Rolle. Das Fahrzeug regelt die Eigengeschwindigkeit auf die vom Fahrer vorgegebene Wunschgeschwindigkeit ein, sofern die Verkehrssituation dies zulässt, andernfalls wird die Eigengeschwindigkeit automatisch an die Verkehrssituation angepasst.
Neben einer Erhöhung des Komforts spielen Sicherheitsfunktionen eine immer größere Rolle, wobei Fokus auf der Reduzierung des Bremsweges in Notsituationen liegt. Das Spektrum der entsprechenden Fahrerassistenzfunktionen reicht von einem automatischen Vorfüllen der Bremse zur Reduktion der Bremslatenz (Prefill), über einen verbesserten Bremsassistenten (BAS+) bis hin zur autonomen Notbremsung.
Für Fahrerassistenzsysteme der oben beschriebenen Art werden heute vorwiegend Radarsensoren eingesetzt. Diese arbeiten auch bei schlechten Wetterbedingungen zuverlässig und können neben dem Abstand von Objekten auch direkt deren Relativgeschwindigkeit über den Dopplereffekt messen.
Für eine hohe Detektionsqualität sind die Ausgestaltung der Antenne sowie die Frequenzmodulation maßgebend. Beste Ergebnisse lassen sich dabei durch Antennenanordnungen mit mehreren Sende- und/oder Empfangsantennen und durch eine periodische Folge vieler linearer Frequenzrampen erzielen; die dabei anfallende hohe Datenmenge wird über eine mehrdimensionale Fouriertransformation prozessiert, wozu aber hohe Rechen- und Speicherkapazität benötigt wird. Durch die permanenten Weiterentwicklungen in der Halbleitertechnik reduzieren sich die Kosten für Rechenkapazität wegen höherer Takte und intelligenteren Implementierungen schneller als für Speicherkapazität, so dass der Anteil der Speicherkapazität an den Sensorkosten zunimmt.
Aufgabe, Lösung und Vorteile der Erfindung
Aufgabe der Erfindung ist es, die Speicherkapazität zu verringern, welche für die mehrdimensionale Fouriertransformation bei Antennenanordnungen mit mehreren Sende- und/oder Empfangsantennen und periodischer linearer Frequenzmodulation benötigt wird.
Diese Aufgabe wird grundsätzlich mit Hilfe eines Radarsystems gemäß den Ansprüchen 1 -10 und eines Verfahrens gemäß den Ansprüchen 1 1 -20 gelöst.
Die Vorteile der Erfindung ergeben sich aus reduzierten Kosten, reduzierter Chipgröße und reduzierter Leistungsaufnahme durch reduzierte Speichergröße. Umgekehrt kann man bei vorgegebener Speichergröße die Größe der mehrdimensionalen Fouriertransformation und damit das Auflösungsvermögen und/oder den Integrationsgewinn der Signalverarbeitung und damit die Sensorempfindlichkeit erhöhen.
Bevorzugt umfasst das Radarsystem zur Umfelderfassung eines Kraftfahrzeugs Sendemitteln zur Abstrahlung von Sendesignalen mit einer oder mehreren Sendeantennen, Empfangsmitteln zum Empfang von an Objekten reflektierten Sendesignalen mit einer oder mehreren Empfangsantennen und Signalverarbeitungsmitteln zur Prozessierung der empfangenen Signale, wobei die Frequenz der abgestrahlten Sendeleistung derart moduliert ist, dass sie eine Folge von K linearer Rampen gleicher Steigung beinhaltet, pro Frequenzrampe parallel und/oder über jeweils P aufeinanderfolgende Frequenzrampen (i. Folg. als Frequenzrampengruppe bezeichnet) seriell (also K/P-mal) die Empfangssignale mehrerer Kombinationen von Sende- und Empfangsantennen (z.B. i) eine Sendeantenne strahlt Sendeleistung ab und zumindest zwei Empfangsantennen empfangen die reflektierte Strahlung oder ii) n (n=1 ,2,....N) Sendeantennen strahlen Sendeleistung ab und eine oder mehrere Empfangsantennen empfangen Sendeleistung ), durch Mischung mit einem Oszillatorsignal und Abtastung akquiriert werden, in digitalen Signalverarbeitungsmitteln eine erste Spektralanalyse z.B. in Form einer diskreten Fouriertransformation (DFT) jeweils über die Abtastwerte pro Frequenzrampe und pro jeweiligen Kombinationen von Sende- und Empfangsantenne berechnet wird, über die K Frequenzrampen die Ergebnisse dieser ersten Spektralanalyse für zumindest einen Teil ihrer Frequenzstützstellen, welche sogenannte Entfernungstore darstellen, abgespeichert werden, danach über die pro Entfernungstor und pro Kombination von Sende- und Empfangsantenne über die Frequenzrampen bzw. Frequenzrampengruppen abgespeicherten Werte eine zweite Spektralanalyse z.B. in Form einer DFT berechnet wird, und deren Ergebnisse über die verschiedenen Kombinationen von Sende- und Empfangsantennen weiter prozessiert werden (z.B. mit Hilfe einer digitale Strahlformung über eine dritte DFT), dadurch gekennzeichnet, dass die Ergebnisse der ersten Spektralanalyse zur Speicherplatzreduktion in komprimierter Form abgespeichert werden, wobei die Ergebnisse mehrerer Kombinationen von Sende- und Empfangsantenne pro Entfernungstor und Frequenzrampe bzw. Frequenzrampengruppe gleiche Skalierung aufweisen und diese Skalierung deshalb nur einmal abgespeichert werden muss, die so skalierten Werte auf eine geringere Bitzahl als die in der Signalverarbeitung (insb. bei den Spektralanalysen) benutze quantisiert und mit dieser reduzierten Bitzahl abgespeichert werden, und diese komprimierten Werte vor der Weiterverarbeitung (also vor der zweiten Spektralanalyse) wieder dekomprimiert werden.
Bevorzugt kann die Signalverarbeitung (insb. die Spektralanalysen) des Radarsystems in Festkommaarithmetik mit Zweierkomplementdarstellung arbeiten.
Bevorzugt kann die gemeinsame Skalierung von Werten aus deren minimaler Anzahl von Bits mit jeweils gleichem Wert wie das oberste Bit bestimmt und zur Skalierung die so bestimmte Anzahl an vorderen Bits gestrichen werden. Bevorzugt kann die gemeinsame Skalierung der Werte sowie die skalierten und die auf geringere Bitzahl quantisierten Werte in einem gemeinsamen binären Wort, dessen Bitanzahl vorzugsweise eine Zweierpotenz ist, codiert sein.
Bevorzugt kann für die in einem gemeinsamen binären Wort codierten skalierten Werte unterschiedliche Bitzahlen benutzt werden. In vorteilhafterweise kann bei Vorgabe einer Zweierpotenz für dessen Bitanzahl diese optimal ausgenutzt werden.
Bevorzugt kann vor der Quantisierung der skalierten Werte eine zufällige Zahl aufaddiert werden. In vorteilhafterweise können damit die Quantisierungsfehler über die Frequenzrampen bzw. Frequenzrampengruppen und/oder die verschiedenen Kombinationen von Sende- und Empfangsantenne wenigstens näherungsweise unkorreliert sein.
Bevorzugt kann berücksichtigt sein, dass durch Addition einer zufälligen Zahl vor Quantisierung oder durch Rundung die Skalierung gegebenenfalls angepasst wird.
Bevorzugt können die Ergebnisse mehrerer Kombinationen von Sende- und Empfangsantennen für mehrere, vorzugsweise zwei benachbarte Entfernungstore pro Frequenzrampe bzw. Frequenzrampengruppe gleiche Skalierung aufweisen. In vorteilhafterweise braucht diese Skalierung deshalb nur einmal abgespeichert zu werden.
Bevorzugt kann in den digitalen Signalverarbeitungsmitteln eine unterschiedliche Sensitivität von verschiedenen Kombinationen von Sende- und Empfangsantennen vor der Komprimierung ausgeglichen werden.
Bevorzugt kann die diskreten Fouriertransformationen (DFTs) über eine schnelle Fouriertransformationen (FFTs) bestimmt werden.
Bevorzugt kann das Verfahren für ein Radarsystem zur Umfelderfassung eines Kraftfahrzeugs Sendemitteln zur Abstrahlung von Sendesignalen mit einer oder mehreren Sendeantennen, Empfangsmitteln zum Empfang von an Objekten reflektierten Sendesignalen mit einer oder mehreren Empfangsantennen und Signalverarbeitungsmitteln zur Prozessierung der empfangenen Signale, wobei die Frequenz der abgestrahlten Sendeleistung derart moduliert ist, dass sie eine Folge von K linearer Rampen gleicher Steigung beinhaltet, pro Frequenzrampe parallel und/oder über jeweils P aufeinanderfolgende Frequenzrampen (i. Folg. als Frequenzrampengruppe bezeichnet) seriell (also K/P-mal) die Empfangssignale mehrerer Kombinationen von Sende- und Empfangsantennen (z.B. i) eine Sendeantenne strahlt Sendeleistung ab und zumindest zwei Empfangsantennen empfangen die reflektierte Strahlung oder ii) n (n=1 ,2,....N) Sendeantennen strahlen Sendeleistung ab und eine oder mehrere Empfangsantennen empfangen Sendeleistung ), durch Mischung mit einem Oszillatorsignal und Abtastung akquiriert werden, in digitalen Signalverarbeitungsmitteln eine erste Spektralanalyse z.B. in Form einer diskreten Fouriertransformation (DFT) jeweils über die Abtastwerte pro Frequenzrampe und pro jeweiligen Kombinationen von Sende- und Empfangsantenne berechnet wird, über die K Frequenzrampen die Ergebnisse dieser ersten Spektralanalyse für zumindest einen Teil ihrer Frequenzstützstellen, welche sogenannte Entfernungstore darstellen, abgespeichert werden, danach über die pro Entfernungstor und pro Kombination von Sende- und Empfangsantenne über die Frequenzrampen bzw. Frequenzrampengruppen abgespeicherten Werte eine zweite Spektralanalyse z.B. in Form einer DFT berechnet wird, und deren Ergebnisse über die verschiedenen Kombinationen von Sende- und Empfangsantennen weiter prozessiert werden (z.B. mit Hilfe einer digitale Strahlformung über eine dritte DFT), dadurch gekennzeichnet, dass die Ergebnisse der ersten Spektralanalyse zur Speicherplatzreduktion in komprimierter Form abgespeichert werden, wobei die Ergebnisse mehrerer Kombinationen von Sende- und Empfangsantenne pro Entfernungstor und Frequenzrampe bzw. Frequenzrampengruppe gleiche Skalierung aufweisen und diese Skalierung deshalb nur einmal abgespeichert werden muss, die so skalierten Werte auf eine geringere Bitzahl als die in der Signalverarbeitung (insb. bei den Spektralanalysen) benutze quantisiert und mit dieser reduzierten Bitzahl abgespeichert werden, und diese komprimierten Werte vor der Weiterverarbeitung (also vor der zweiten Spektralanalyse) wieder dekomprimiert werden, umfassen.
Kurzbeschreibung der Zeichnungen
Fig. 1 zeigt die beispielhaft betrachtete Ausführungsform des Radarsystems.
Fig. 2 zeigt die Frequenz der Sende- und der Empfangssignale, welche aus sogenannten Frequenzrampen besteht. Fig. 3 zeigt ein abgetastetes Signal bei Anwesenheit von zwei Objekten vor der ersten DFT (links) und nach der ersten DFT (rechts).
In Fig. 4 ist der über die Frequenzrampen rotierende komplexe Spektralwert im Entfernungstor 4, in welchem sich genau ein Objekt befindet, dargestellt.
Fig. 5 zeigt das zweidimensionale komplexwertige Spektrum nach der zweiten DFT.
Fig. 6 erläutert die unterschiedlichen Phasenlagen an den vier Empfangsantennen und ihren Zusammenhang mit dem Azimutwinkel.
Fig. 7 zeigt die Daten vor der dreidimensionalen DFT (links) und das dreidimensionale komplexwertige Spektrum danach (rechts).
Ausführungsbeispiel
Betrachtet wird die beispielhafte Ausführung eines Radarsystems, welches in Fig. 1 grob dargestellt ist. Das Radarsystem besitzt eine Sendeantenne 1 .1 zur Abstrahlung von Sendesignalen und eine Mehrzahl von Empfangsantennen insbesondere wie dargestellt vier Empfangsantennen 1 .2 zum gleichzeitigen Empfang von an Objekten reflektierten Sendesignalen. Alle Antennen (Sende- und Empfangsantennen) haben in Elevation und Azimut dieselbe Strahlform. Die Mehrzahl von Empfangsantennen befinden sich in einer Ebene und haben jeweils gleichen lateralen, d. h. horizontalen Abstand d.
Die Sendesignale werden aus dem Hochfrequenz-Oszillator 1 .3 im GHz-Bereich insbesondere im 24GHz-Bereich gewonnen, welcher über eine Steuerspannung vsteuer in seiner Frequenz verändert werden kann; die Steuerspannung wird in den Steuermitteln 1 .9 erzeugt. Die von den Antennen empfangenen Signale werden in den reellwertigen Mischern 1 .5 ebenfalls mit dem Signal des Oszillators 1 .3 in den Niederfrequenzbereich heruntergemischt. Danach durchlaufen die Empfangssignale jeweils ein Bandpassfilter 1 .6 mit der dargestellten Übertragungsfunktion, einen Verstärker 1 .7 und einen A/D-Wandler 1 .8; anschließend werden sie in einer digitalen Signalverarbeitungseinheit 1 .10 weiterverarbeitet.
Damit die Entfernung von Objekten gemessen werden kann, wird - wie in Fig. 2 dargestellt - die Frequenz des Hochfrequenz-Oszillators und damit der Sendesignale sehr schnell linear verändert (z.B. in 16 s um 187.5MHz); man spricht dabei von einer Frequenzrampe. Die Frequenzrampen werden periodisch wiederholt (z.B. alle 20 s); insgesamt gibt es z.B. 1024 Frequenzrampen.
Das Empfangssignal eines einzelnen Objekts ist nach Mischung und damit auch am A/D-Wandler für jede Frequenzrampe und jeden der Mehrzahl von Empfangskanälen eine sinusförmige Schwingung; dies kann man sich mit Hilfe von Fig. 2 wie folgt erklären: Hat das Objekt die radiale Relativgeschwindigkeit Null zum Radarsystem, so ist die Frequenzdifferenz Af zwischen gesendetem Signal und empfangenem Signal konstant und dabei proportional zur Signallaufzeit At und damit proportional zur radialen Entfernung Ar = c-At/2, wobei c die Lichtgeschwindigkeit ist und der Faktor 1/2 berücksichtigt, dass sich die Laufzeit At auf das Hin- und Zurücklaufen der Welle bezieht; die Frequenzdifferenz Af ergibt sich bei dem oben genannten Zahlenbeispiel zu Af = 2r/c-187.5MHz/16ps = r-78.125kHz/m. Da das empfangene Signal in jedem Empfangskanal mit der Oszillator- und damit der Sendefrequenz gemischt wird, ergibt sich nach dem Mischer jeweils eine sinusförmige Schwingung mit der Frequenz Af. Diese Frequenz liegt im MHz-Bereich und wird bei einer nichtverschwindenden (radialen) Relativgeschwindigkeit noch um die Dopplerfrequenz verschoben, welche aber nur im kHz-Bereich liegt und deshalb gegenüber dem Frequenzanteil durch die Objektentfernung näherungsweise vernachlässigbar ist. Gibt es mehrere Objekte, so ist das Empfangssignal eine Überlagerung mehrerer sinusförmiger Schwingungen unterschiedlicher Frequenz.
Während jeder Frequenzrampe werden in allen Empfangskanälen die Empfangssignale am A D-Wandler z.B. 512 mal jeweils im Abstand von z. B. 25ns (also mit 40 MHz) abgetastet (siehe Fig. 2). Wie aus Fig. 2 ersichtlich ist, macht eine Signalabtastung nur in dem Zeitbereich Sinn, wo Empfangssignale von Objekten im interessierenden Entfernungsbereich eintreffen - nach Rampenstart muss also wenigstens die zur maximal interessierenden Entfernung korrespondierende Laufzeit abgewartet werden (bei einer maximalen Entfernung von 200m entspricht dies 1 .25 s).
Dann wird über die z.B. 512 Abtastwerte jeder Frequenzrampe und jedes Empfangskanals eine diskrete Fouriertransformation (DFT) in Form einer schnellen Fouriertransformation (FFT = Fast Fourier Transform) gebildet. Dadurch kann man Objekte in unterschiedlichen Entfernungen, welche zu unterschiedlichen Frequenzen führen, trennen (siehe Fig. 3; links Signal vor DFT bei Anwesenheit von zwei Objekten, rechts nach DFT; dabei ist k die Laufvariable über die z.B. 1024 Frequenz- rampen und m die Laufvariable über die Mehrzahl von Empfangskanälen RXm). Jede der diskreten Frequenzstützstellen j der DFT korrespondiert zu einer Entfernung r und kann deshalb analog zu Pulsradaren auch als Entfernungstor bezeichnet werden; bei obiger Auslegung haben die Entfern ungstore gerade einen Abstand und damit eine Breite von z.B. einem Meter (ergibt sich mit den oben genannten Zahlenbeispielen aus r-78.125kHz/m = 1 /(12.8ps)). In den Entfernungstoren, in welchen sich Objekte befinden, treten in der DFT Leistungsspitzen auf. Da die abgetasteten Empfangssignale reellwertig sind und der obere Übergangsbereich der analogen Bandpassfilter 1 .5 eine Frequenzbandbreite von z. B. 8.764MHz hat (entspricht dem Bereich von 1 12 Frequenzstützstellen), können nur z.B. 200 der 512 diskreten Frequenzstützstellen weiterverarbeitet werden (es sei bemerkt, dass beliebig schmale Übergangsbereiche von Filtern nicht realisierbar sind). Die Filter 1 .5 dämpfen kleine Frequenzen und somit die Empfangssignale von nahen Objekten, um eine Übersteuerung der Verstärker 1 .6 und der A/D-Wandler 1 .7 zu vermeiden (die an den Antennen empfangenen Signale werden mit abnehmendem Objektabstand ja stärker).
Über die z.B. 1024 Frequenzrampen (k = 0,1 ,... ,1023) fallen in jedem Empfangskanal m (m=0,1 ,2,3) für jedes Entfernungstor j (z.B. also jede der 200 betrachteten Frequenzstützstellen) komplexe Spektralwerte e(j,k,m) an. Gibt es in der zu einem Entfernungstor korrespondierenden Entfernung genau ein Objekt, so rotiert der komplexe Spektralwert in diesem Entfernungstor j über die z.B. 1024 Frequenzrampen mit der Dopplerfrequenz, da sich von Frequenzrampe zu Frequenzrampe die Entfernung (im mm-Bereich oder darunter) und damit die Phasenlage der zugehörigen Schwingung gleichförmig ändert (siehe Fig. 4; die dort dargestellte Phasenänderung von 45° pro Frequenzrampe korrespondiert zu einer Entfernungsänderung des Objekts von λ/(8·2) = 0.78mm, wobei die Wellenlänge λ = c/24.15GHz = 12.4mm ist und der Faktor 2 im Nenner das Hin- und Zurücklaufen der Wellen berücksichtigt, woraus sich die Relativgeschwindigkeit vrei = 0.78mm/20ps = 140km/h ergibt). Mehrere Objekte mit unterschiedlicher Relativgeschwindigkeit im selben Entfernungstor werden dadurch getrennt, dass für jeden Empfangskanal und jedes Entfernungstor über die in den z.B. 1024 Frequenzrampen anfallenden komplexen Spektralwerte eine zweite DFT gerechnet wird. Jede diskrete Frequenzstützstelle I dieser zweiten DFT korrespondiert zu einem Satz von Dopplerfrequenzen (wegen der Abtastung der Dopplerfrequenz kann sie nur bis auf ein unbekanntes ganzzahli- ges Vielfaches ihrer Abstastfrequenz bestimmt werden) und somit einem Satz von Relativgeschwindigkeiten vrei von Objekten, so dass die diskreten Frequenzstützstellen der zweiten DFT als Relativgeschwindigkeitstore bezeichnet werden können (bei der hier betrachteten beispielhaften Auslegung gibt es aus dem Satz möglicher Relativgeschwindigkeiten immer nur eine für den Straßenverkehr sinnvolle bzw. mögliche - siehe Fig. 5). Die zweite DFT dient nicht nur zur Ermittlung der Relativgeschwindigkeit, sondern sie erhöht durch ihre Integration auch die Detektionsempfind- lichkeit - bei 1024 Frequenzrampen etwa um 10 logio(1024) = 30dB.
Nach dieser zweiten DFT für die Relativgeschwindigkeiten ergibt sich für jeden Empfangskanal ein zweidimensionales komplexwertiges Spektrum, wobei die einzelnen Zellen als Entfernung-Relativgeschwindigkeit-Tore bezeichnet werden können und durch Objekte Leistungsspitzen am jeweils zugehörigen Entfernung- Relativgeschwindigkeit-Tor auftreten (siehe Fig. 5).
Schließlich wird dann noch die Information aus der Mehrzahl von Empfangskanälen (zu der Mehrzahl von Empfangsantennen) fusioniert. Die von der Sendeantenne stammende, an einem einzelnen Objekt reflektierte Welle kommt an den z.B. vier Empfangsantennen m, m=0,1 ,2,3, abhängig vom Azimutwinkel α mit unterschiedlichen Phasenlagen φ(ιτι) an, da die Entfernungen zwischen Objekt und Empfangsantennen leicht unterschiedlich sind; wegen der horizontalen Äquidistanz der Empfangsantennen nehmen die Phasenunterschiede über die vier Empfangsantennen linear zu bzw. ab (siehe Fig. 6). Eventuell abgesehen von konstanten und damit kompensierbaren Phasenverschiebungen bleiben diese Phasenunterschiede bis nach der zweiten DFT erhalten, so dass man über die vier Empfangskanäle in jedem Entfernung-Relativgeschwindigkeit-Tor eine digitale Strahlformung durchführen kann. Dazu bildet man Summen über die komplexen Werte der vier Empfangskanäle, welche jeweils mit einem Satz komplexer Faktoren mit linear zunehmender Phase multipliziert werden; abhängig von der linearen Phasenänderung des jeweiligen Faktorensatzes resultieren Strahlungskeulen mit unterschiedlichen Strahlrichtungen. Die Strahlbreite dieser Strahlungskeulen ist deutlich geringer als diejenige der einzelnen Empfangsantennen. Die oben beschrieben Summation wird durch eine 8- Punkte-DFT realisiert, wobei die z.B. vier Werte der z.B. vier Empfangskanäle durch vier Nullen ergänzt werden; die diskreten Frequenzwerte dieser DFT korrespondieren zu unterschiedlichen Azimutwinkeln und können deshalb als Winkeltore n (z.B. n= 0,1 ,....7) bezeichnet werden. Nach dieser dritten DFT für die Azimutwinkel ergibt sich ein dreidimensionales komplexwertiges Spektrum, wobei die einzelnen Zellen als Entfernung- Relativgeschwindigkeit-Winkel-Tore bezeichnet werden können und durch Objekte Leistungsspitzen am jeweils zugehörigen Entfernung-Relativgeschwindigkeit-Winkel- Tor auftreten (siehe Fig. 7; links Daten vor dreidimensionaler DFT, rechts danach). Durch Bestimmung der Leistungsspitzen kann man also Objekte detektieren und ihre Maße Entfernung, Relativgeschwindigkeit (abgesehen von eventuellen Mehrdeutigkeiten, s. o.) und Azimutwinkel ermitteln. Da Leistungsspitzen bedingt durch die DFT- Fensterungen auch in benachbarten Zellen noch Pegel aufweisen, kann man die Objektmaße durch Interpolation in Abhängigkeit dieser Pegel noch wesentlich genauer als die Torbreiten bestimmen. Es sei bemerkt, dass die Fensterfunktionen der drei DFTs so gewählt werden, dass einerseits die Leistungsspitzen nicht zu breit werden (für eine genügende Objekttrennung), aber andererseits auch die Nebenkeulen der Fensterspektren nicht zu hoch werden (um auch schwach reflektierende Objekte in Anwesenheit stark reflektierender Objekte erkennen zu können). Aus der Höhe der Leistungsspitzen kann als viertes Objektmaß noch dessen Reflektionsquerschnitt geschätzt werden, welcher angibt, wie stark das Objekt die Radarwellen reflektiert. Die beschriebene Detektion von Objekten und die Bestimmung der zugehörigen Objektmaße stellen einen Messzyklus dar und liefern ein Momentanbild des Umfeldes; dies wird z.B. etwa alle 30ms zyklisch wiederholt.
Das oben beschriebene Verfahren hat den Vorteil einer hohen Auflösungs- und damit Zieltrennfähigkeit, da die Messgrößen Entfernung, Relativgeschwindigkeit und Azimutwinkel zum einen unabhängig voneinander und zum anderen in hoher Auflösung ermittelt werden. Nachteilig ist, dass große Datenmengen verarbeitet werden müssen, was hohe Rechen- und Speicherkapazität benötigt. Durch die permanenten Weiterentwicklungen in der Halbleitertechnik reduzieren sich die Kosten für Rechenkapazität wegen höherer Takte und intelligenteren Implementierungen schneller als für Speicherkapazität. Deshalb ist es sehr wichtig, dass man das oben beschriebene Verfahren optimal hinsichtlich Speicherbedarf auslegt.
Bevor man die zweite und dritte DFT für die Relativgeschwindigkeiten und Azimutwinkel berechnet, muss man für alle z.B. 1024 Frequenzrampen und z.B. 4 Empfangskanäle die erste DFT für die z.B. 200 Entfern ungstore bestimmt haben. Die in diesem Beispiel verwendete digitale Signalverarbeitungseinheit 1 .10 rechnet in 32Bit-Festkommaarithmetik in Zweierkomplementdarstellung. Damit benötigt man pro komplexwertigem Wert 8 Byte (2mal 32Bit, wobei 1Byte = 8Bit ist). Über die z.B. 1024 Frequenzrampen, z.B.4 Empfangskanäle und z.B.200 Entfernungstore fallen also 1024x4x200x8 = 6.553.600Byte Daten an. Der dazu benötigte Speicher würde Kosten von einigen Euro verursachen.
Deshalb wird hier eine Komprimierung der Daten nach der ersten DFT für die Entfernungsmessung durchgeführt. Dazu überführt man die Ergebnisse der ersten DFT in eine sogenannte Pseudo-Gleitkomma-Darstellung, welche nachfolgend erläutert wird:
Pro Frequenzrampe fallen nach der ersten DFT in jedem Entfernungstor über die z.B. 4 Empfangskanäle gesehen z.B.8 reellwertige Zahlen mit 32Bit an (4 Realteile und 4 Imaginärteile - die Werte nach der ersten DFT sind ja komplexwertig). Über diese z.B. 8 32Bit-Festkommawerte in Zweierkomplementarithmetik bestimmt man nun jeweils, wie viele Bits nach dem obersten Bit gleichen Wert wie dieses haben bevor zum ersten Mal ein Bit mit anderem Wert kommt (oberstes Bit wird auch MSB = Most Significant Bit genannt und trägt bei Zweierkomplementdarstellung die Vorzeicheninformation): für das Beispiel 11111110101110000000010000010111 gibt es nach dem MSB mit Wert Eins insgesamt 6 weitere Einsen, bevor die erste Null kommt. Aus diesen 8 Anzahlen an nachfolgenden gleichwertigen Bits wie MSB bestimmt man das Minimum, welches als Blockshift bezeichnet wird. Im nachfolgenden Beispiel der 832Bit-Zahlen:
11111110101110000000010000010111
11111111110100101000101110100101
00000000101010000101000100010010
11111011100010101000001000010001
00000101010100000111101010101010
11111111010101000000101010010100
00000000100001010010100001001010
11111101010010100001010010000001 ergibt sich also ein Blockshift von 4 (von vierter und fünfter Zahl, bei welchen es nach dem MSB nur 4 Bits mit gleichem Wert wie MSB gibt). Diesen Blockshift kodiert man binär in 8 Bits, also im Beispiel oben zu 00000100.
Für jede der 32Bit-Zahlen streicht man dann die ersten Blockshift (also im Beispiel oben 4) Bits und extrahiert die nächsten 7Bits, welche man auch als Mantisse bezeichnen kann; falls der Blockshift größer als 25 ist, sind dabei die 32Bit-Zahlen hinten noch mit Nullen zu erweitern. Diese 8 Mantissen zu je 7Bits werden an die 8Bit vom Blockshift angehängt, wodurch man einen 64Bit-Wert in sogenannter Pseudo-Gleitkomma-Darstellung bekommt; im Beispiel oben ergibt sich (die Punkte trennen zur besseren Visualisierung die einzelnen Anteile):
00000100.1 1 10101 .1 1 1 1 1 10.0000101 .101 1 100.0101010.1 1 1 1010.0000100.1 10101 0
Dieser Vorgang stellt also eine einheitliche Skalierung der 8 Werte auf den Blockshift und eine Quantisierung der skalierten Werte auf 7Bit dar.
Es sei bemerkt, dass 5Bits für die Darstellung des Blockshift von 32Bit-Zahlen ausreichen würden; er wurde im Beispiel oben nur zu 8Bit„erweitert", um insgesamt auf 64Bit zu kommen, da in Speichern üblicherweise benutzte Bitzahlen Zweierpotenzen sind. Man könnte diese drei unbenutzten Bits natürlich auch an anderer Stelle einfügen.
Um für die komprimierten Werte möglichst wenige Bits zu benötigen, ist für alle 4 komplexen Kanalwerte derselbe Blockshift, also dieselbe Skalierung für die PseudoGleitkomma-Darstellung benutzt worden. Da alle Empfangskanäle dieselben Ziele sehen, haben sie zumindest in Situationen mit nur einem Ziel im jeweiligen Entfernungstor denselben Pegel, so dass durch die gleiche Skalierung aller Empfangskanäle kein oder höchstens nur ein leicht höherer Quantsierungsfehler als bei Vorhalt von separaten Skalierungswerten für die z.B. 4 komplexen Empfangskanalwerte oder deren insgesamt 8 reellwertigen Anteile (Real- und Imaginärteile) entsteht. Die obige Aussage, dass zumindest in Situationen mit nur einem Ziel im jeweiligen Entfernungstor die Empfangskanäle denselben Pegel aufweisen, gilt nur dann, wenn sie dieselbe Sensitivität haben. Falls die analogen Teile der Empfangskanäle unterschiedliche Sensitivität haben (z.B. weil die Leitungen zwischen Empfangsantennen und Mischern unterschiedlich lang sind), kann das in der digitalen Signalverarbeitung z.B. vor der ersten DFT durch Multiplikation mit unterschiedlichen Faktoren ausgeglichen werden.
Die oben beschriebene Komprimierung der z.B. 4 komplexen Empfangskanalwerte auf 64Bit wird für jede der z.B. 1024 Frequenzrampen und jedes der z.B. 200 Entfernungstore durchgeführt. Damit werden nur noch 1 .638.400Byte Speicher benötigt, was eine Reduktion um 75% darstellt. Nachdem über alle Frequenzrampen die erste FFT bestimmt und die Ergebnisse wie oben dargestellt in komprimierter Pseudo-Gleitkomma-Darstellung abgespeichert worden sind, werden nacheinander für jedes Entfernungstor die zweite und dritte DFT für die Relativgeschwindigkeiten und Azimutwinkel berechnet und die Leistungsspitzen über diese zwei Dimensionen bestimmt und abgespeichert.
Da diese Berechnungen wieder in 32Bit-Festkommaarithmetik in Zweierkomplementdarstellung durchgeführt werden, sind die nach der ersten DFT komprimierten Daten wieder zu„entpacken", also zu dekomprimieren, was im Folgenden beschrieben wird:
Für das jeweilige Entfernungstor werden die auf jeweils 64Bit komprimierten Daten der z.B. 1024 Frequenzrampen nacheinander ausgelesen. Diese 64Bit-Zahlen enthalten die 4 Real- und 4 Imaginärteile der 4 Empfangskanäle als 7Bit-Mantissen und mit einem gemeinsamen 8Bit-Blockshift. Um daraus 32Bit-Festkommawerte zu bilden, fügt man vor den Mantissen Blockshift-mal (also im Beispiel oben 4mal) deren oberstes Bit an und füllt hinter der Mantisse mit Nullen auf 32Bit auf; falls der Blockshift größer als 25 ist, entfallen die hinteren Bits der Mantisse (welche ohnehin dann Null sind). Im Beispiel oben bekommt man dann folgende 8 reellwertigen 32Bit- Zahlen (die Punkte visualisieren die Lage der Mantisse):
1 1 1 1 .1 1 10101 .000000000000000000000
1 1 1 1 .1 1 1 1 1 10.000000000000000000000
0000.0000101 .000000000000000000000
1 1 1 1 .101 1 100.000000000000000000000
0000.0101010.000000000000000000000
1 1 1 1 .1 1 1 1010.000000000000000000000
0000.0000100.000000000000000000000
1 1 1 1 .1 101010.000000000000000000000
Die ersten 1 1 Bits der Werte sind identisch zu den ursprünglichen Werten, die nachfolgenden 21 Bits sind zu Null gesetzt und damit unterschiedlich zu den ursprünglichen Werten.
Das beschriebene Verfahren bestimmt die Leistungsspitzen zuerst über die Dimensionen Relativgeschwindigkeit und Azimutwinkel, also pro Entfernungstor, und speichert diese ab. Nachdem so über alle Entfernungstore Leistungsspitzen gebildet und abgespeichert worden sind, werden in einem abschließenden Schritt noch über die dritte Dimension Entfernung die Leistungsspitzen final bestimmt. Der für das Zwischenspeichern der Leistungsspitzen pro Entfernungstor benötigte Speicher ist viel geringer als der für die Ergebnisse nach der ersten DFT benötigte Speicher, da es höchstens einige Hundert Reflektionspunkte gibt. Damit liegt die Hauptspeicherlast beim hier beschriebenen Radarverfahren auf den Daten nach der ersten DFT, deren Umfang durch den beschriebenen Kompensationsmechanismus um 75% reduziert werden konnte.
Bei der Komprimierung geht der Informationsgehalt der hinter der Mantisse abgeschnittenen Bits verloren. Durch diese Quantisierung macht man also einen Fehler. Beim oben beschriebenen Vorgehen wird einfach abgeschnitten, also nicht gerundet. Dadurch macht man im Mittel einen Fehler der Hälfte des niederwertigsten Bits (LSB = Least Significant Bit) der Mantisse.
Durch Runden statt Abscheiden lässt sich dieser mittlere Fehler vermeiden. Das Runden kann man dadurch realisieren, dass man einen Wert mit der Hälfte des Mantissen-LSBs vor Abschneiden addiert, also im Beispiel oben (die Punkte visualisieren die Lage der Mantisse):
0000.0000000.100000000000000000000
Auf jeweils ein Entfernungstor bezogen sind die Fehler, welche man durch die Quantisierung bei der Komprimierung macht, über alle Frequenzrampen gesehen typischerweise etwa gleich groß. Grund dafür ist, dass man in einem Entfernungstor ja über alle insgesamt 20.48ms dauernden Frequenzrampen dieselben Ziele detektiert (sofern deren Relativgeschwindigkeit nicht extrem hoch ist) und sich deren Pegel in dieser Zeit kaum ändert, so dass der Blockshift in einem Entfernungstor über alle Frequenzrampen etwa gleich groß ist. Sofern der Quantisierungsfehler über die Frequenzrampen zufällig, also unkorreliert ist, integriert er sich bei der zweiten DFT über die z.B. 1024 Frequenzrampen nicht kohärent auf; dadurch erhöht sich der Abstand der Signalleistung zur Quantisierungsrauschleistung nach der zweiten DFT um z.B. 10 logio(1024) = 30dB. Bei der dritten DFT über die vier Empfangskanäle gewinnt man z.B. weitere 10 logio(4) = 6dB, sofern der Quantisierungsfehler über die Empfangskanäle unkorreliert ist.
Damit erhöht sich der Dynamikbereich der Quantisierung der Komprimierung um 6Bit (1 Bit entspricht 6dB; insgesamt 36dB Integrationsgewinn), d.h., zu den 7 Bit der Mantisse kommen über den Integrationsgewinn der zweiten und dritten DFT nochmal 6Bit dazu. Dieser Dynamikbereich von grob 13Bit innerhalb eines Entfernungstor bezogen auf das dort stärkste Ziel ist mehr als ausreichend, da ein stark reflektierendes Ziel ohnehin im selben Entfernungstor durch nicht ideale Hardware-Eigenschaften (wie z.B. Phasenrauschen des Oszillators) und andere Signalverarbeitungsartefakte (wie Nebenkeulen der Spektren der Fensterfunktionen der DFT) den Dynamikbereich reduziert und so extrem schwach reflektierende Ziele unsichtbar machen kann.
Über alle Entfernungen bezogen braucht man natürlich einen größeren Dynamikbereich, insbesondere, da nahe Ziele viel größeren Pegel als ferne Ziele haben. Dem steht die Quantisierung der Komprimierung aber nicht entgegen, da sie nur innerhalb jeweils eines Entfernungstors den Dynamikbereich quasi adaptiv einschränkt.
Deshalb und wegen dem Integrationsgewinn der zweiten und dritten DFT kann man die Länge der Mantisse bei der Komprimierung viel kleiner halten als die bei der Berechnung der drei DFTs benutze Zahlenlänge (hier 32Bit) und so Speicherkapazität sparen.
Wie oben schon einschränkend erwähnt, hat man für das Quantisierungsrauschen der Komprimierung den Integrationsgewinn der zweiten und dritten DFT nur, wenn das Quantisierungsrauschen über die Frequenzrampen und Empfangskanäle hinweg unkorreliert ist (über die Entfernungstore hinweg braucht es das nicht zu sein). Wenn nun - wie im Falle großer Reflektionen gegeben - das Quantisierungsrauschen das Systemrauschen durch die Hardware (Rauschen der analogen Teile) übersteigt, dann ist diese Unkorreliertheit im Allgemeinen nicht gegeben, was z.B. zu nicht realen Leistungsspitzen nach der dreidimensionalen DFT führen könnte, also schlussendlich zu sogenannten Geisterdetektionen im Radarbild. Deshalb ist es vorteilhaft, vor dem Quantisieren (also Extrahieren der Mantisse) so viel Rauschen aufzuaddieren, dass Unkorreliertheit intrinsisch garantiert ist. Dazu wird jeweils eine zufällige Zahl, welche sich über die später abgeschnittenen Bits erstreckt, aufaddiert; sie nimmt also einen zufälligen Wert aus Intervall [0, Mantissen-LSB[ an. Über die Frequenzrampen und Empfangskanäle hinweg, ist diese Zufallszahl unkorreliert, über die Entfern ungstore hinweg kann sie gleich sein. Im Beispiel oben soll nun die erste der 8 reellwertigen Zahlen betrachtet werden, zu der vor Extrahieren der Mantisse eine entsprechende zufällige Zahl addiert wird (die die Punkte visualisieren die Lage der Mantisse): 1 1 1 1 .1 1 10101 .1 100000000100000101 1 1
+ 10101 1 1 10010001010000
1 1 1 1 .1 1 101 10.01 101 1 1 10100001 1001 1 1 Damit ändert sich die Mantisse von 1 1 10101 zu 1 1 101 10.
Durch dieses Addieren einer zufälligen Zahl (wie auch durch das weiter oben beschrieben Addieren eines halben Mantissen-LSBs für Runden statt Abschneiden) könnte es zu einem Überlaufen der Mantisse kommen (für Mantisse 01 1 1 1 1 1 ), also dass oberstes Bit der Mantisse nicht mehr gleich oberstes Bit der ursprünglichen Zahl ist, so dass sich der Blockshift erniedrigt. Dieser Fall ist entsprechend abzufangen, z.B. dadurch, dass man bei Vorhandensein einer ursprünglichen Mantisse 01 1 1 1 1 1 proaktiv den Blockshift um eins erniedrigt.
Es sei bemerkt, dass die Länge der aufaddierten zufälligen Zahl z.B. auf 8Bit reduziert werden kann, da die Quantisierungsfehler dann immer noch ausreichend unkorreliert sind.
Abschließend sei erwähnt, dass sich die oben erläuterte Datenkomprimierung natürlich auch auf andere Systemarchitekturen übertragen und/oder mit alternativen Ausprägungen implementieren lässt; hier seien noch einige Beispiele genannt:
• bisher wurde eine parallele Erfassung der Daten aller z.B. 4 Empfangskanäle betrachtet; zur Reduzierung der benötigten Hardware kann man nach den Mischern auch eine Multiplexer einfügen, so dass der niederfrequente Teil der Empfänger bis einschließlich des A/D-Wandlers statt vierfach nur noch einfach ausgeführt werden muss; dann werden pro Frequenzrampe alternierend nur noch die Daten jeweils eines Empfangskanals erfasst: bei Frequenzrampen 1 ,5,9,... für Empfangskanal 1 , bei Frequenzrampen 2,6,10,... für Empfangskanal 2, ...; pro Entfernungstor werden dann die Daten von jeweils vier aufeinanderfolgenden Frequenzrampen für die vier Empfangskanäle zusammenge- fasst, also Daten der Frequenzrampengruppen 1 -4, 5-9,
• die eben beschriebene serielle Datenerfassung von Empfangskanälen kann man auch auf ein Radarsystem mit einer Empfangsantenne und mehreren Sendeantennen analog übertragen; des weiteren kann man die Komprimierung auch auf parallel über mehrere Empfangsantennen und seriell über mehrere Sendeantennen erfasste Daten anwenden, • die Quantisierungsfehler der Komprimierung sind im Allgemeinen auch noch bei signifikant geringerer Mantissenlänge klein genug; z.B. kann bei einer 16Bit-Signalverarbeitung und bei 6 Empfangskanälen eine 64Bit- Komprimierung mit 4Bit-Blockshift und 5Bit-Mantissenlänge für die zusammen 12 Real- und Imaginärteile implementiert werden,
• auch wenn die Signalverarbeitung mit mehr als 16Bit arbeitet (z.B. mit 24Bit), kann man einen 4Bit-Blockshift verwenden, da die erste DFT normalerweise noch nicht die volle Dynamik der Signalverarbeitung benötigt (volle Dynamik wird erst durch den weiteren Signalverarbeitungsgewinn der zweiten und dritten DFT benötigt); der Blockshift ist dann eben auf maximal 15 zu begrenzen,
• insbesondere, um für den Blockshift und die Mantissen zusammen auf eine Bitanzahl gleich einer Zweierpotenz zu kommen (so sind Speicher üblicherweise ausgelegt), kann es Sinn machen, nicht alle Mantissen gleich lang zu machen; z.B. kann bei einer 16Bit-Signalverarbeitung und bei 4 Empfangskanälen eine 32Bit-Komprimierung mit 4Bit-Blockshift, 4Bit-Mantissenlänge für die 4 Realteile und 3Bit-Mantissenlänge für die 4 Imaginärteile erreicht werden,
• bisher wurde betrachtet, das die Daten der Empfangskanäle jeweils pro einem Entfernungstor gemeinsam komprimiert werden - also mit gleicher Skalierung; man könnte nun aber auch für mehrere, insbesondere zwei benachbarte Entfernungstore gleiche Skalierung benutzen, da deren Pegel im Allgemeinen nicht sehr stark unterschiedlich ist (wegen Verschleifung des Spektrums durch die Fensterfunktion) und weil für die weitere Prozessierung hauptsächlich wichtig ist, dass die Entfernungstore mit einer Leistungsspitze (also einem relativen Maximum) einen geringen relativen Quantisierungsfehler haben; bei vier Empfangskanälen und gemeinsamer Skalierung von zwei aufeinanderfolgenden Entfernungstor werden also 8 komplexe Werte zusammen komprimiert,
• auch für eine Ausführung der Signalverarbeitung (insb. der DFTs) in Gleitkommaarithmetik kann eine Datenkomprimierung der abgespeicherten Werte nach der ersten DFT angewendet werden. nhang sind noch Beispiele für die Komprimierung und Dekomprimierung anhand Matlab-Skripten gegeben (Matlab ist eine mathematisch-technische Program- mierhochsprache); in diesen Skripten sind Komprimierung und Dekomprimierung auch durch entsprechende Kommentare detailliert erläutert.
Die hier zuvor und im Anhang beschriebene Erfindung findet Anwendung in einem Prozessor für ein Radarsystem. Dazu wird z.B. die Komprimierung/Dekomrimierung entweder direkt in der Hardware umgesetzt (z.B. hart in Silizium gegossen) oder es wird ein Source Code mit dem erfindungsgemäßen Verfahren auf diesem Prozessor hinterlegt. Die Erfindung wird also als Verfahren und Vorrichtung für ein Radarsystem beansprucht.

Claims

Ansprüche
1 . Radarsystem zur Umfelderfassung eines Kraftfahrzeugs mit
- Sendemitteln zur Abstrahlung von Sendesignalen mit einer oder mehreren Sendeantennen,
- Empfangsmitteln zum Empfang von an Objekten reflektierten Sendesignalen mit einer oder mehreren Empfangsantennen und
- Signalverarbeitungsmitteln zur Prozessierung der empfangenen Signale, wobei
- die Frequenz der abgestrahlten Sendeleistung derart moduliert ist, dass sie eine Folge von K linearer Rampen gleicher Steigung beinhaltet,
- pro Frequenzrampe parallel und/oder über jeweils P aufeinanderfolgende Frequenzrampen (i. Folg. als Frequenzrampengruppe bezeichnet) seriell (also K/P-mal) die Empfangssignale mehrerer Kombinationen von Sende- und Empfangsantennen (z.B. i) eine Sendeantenne strahlt Sendeleistung ab und zumindest zwei Empfangsantennen empfangen die reflektierte Strahlung oder ii) n (n=1 ,2,....N) Sendeantennen strahlen Sendeleistung ab und eine oder mehrere Empfangsantennen empfangen Sendeleistung ), durch Mischung mit einem Oszillatorsignal und Abtastung akquiriert werden,
- in digitalen Signalverarbeitungsmitteln eine erste Spektralanalyse z.B. in Form einer diskreten Fouriertransformation (DFT) jeweils über die Abtastwerte pro Frequenzrampe und pro jeweiligen Kombinationen von Sende- und Empfangsantenne berechnet wird,
- über die K Frequenzrampen die Ergebnisse dieser ersten Spektralanalyse für zumindest einen Teil ihrer Frequenzstützstellen, welche sogenannte Entfernungstore darstellen, abgespeichert werden,
- danach über die pro Entfernungstor und pro Kombination von Sende- und Empfangsantenne über die Frequenzrampen bzw. Frequenzrampengruppen abgespeicherten Werte eine zweite Spektralanalyse z.B. in Form einer DFT berechnet wird,
- und deren Ergebnisse über die verschiedenen Kombinationen von Sende- und Empfangsantennen weiter prozessiert werden (z.B. mit Hilfe einer digitale Strahlformung über eine dritte DFT),
dadurch gekennzeichnet, dass - die Ergebnisse der ersten Spektralanalyse zur Speicherplatzreduktion in komprimierter Form abgespeichert werden, wobei
- die Ergebnisse mehrerer Kombinationen von Sende- und Empfangsantenne pro Entfernungstor und Frequenzrampe bzw. Frequenzrampengruppe gleiche Skalierung aufweisen und diese Skalierung deshalb nur einmal abgespeichert werden muss,
- die so skalierten Werte auf eine geringere Bitzahl als die in der Signalverarbeitung (insb. bei den Spektralanalysen) benutze quantisiert und mit dieser reduzierten Bitzahl abgespeichert werden,
- und diese komprimierten Werte vor der Weiterverarbeitung (also vor der zweiten Spektralanalyse) wieder dekomprimiert werden.
2. Radarsystem nach Anspruch 1 , wobei die Signalverarbeitung (insb. die Spektralanalysen) in Festkommaarithmetik mit Zweierkomplementdarstellung arbeitet.
3. Radarsystem nach Anspruch 2, wobei die gemeinsame Skalierung von Werten aus deren minimaler Anzahl von Bits mit jeweils gleichem Wert wie das oberste Bit bestimmt wird und zur Skalierung die so bestimmte Anzahl an vorderen Bits gestrichen wird.
4. Radarsystem nach einem der obigen Ansprüche, wobei die gemeinsame Skalierung der Werte sowie die skalierten und die auf geringere Bitzahl quanti- sierten Werte in einem gemeinsamen binären Wort codiert sind, dessen Bitanzahl vorzugsweise eine Zweierpotenz ist.
5. Radarsystem nach einem der obigen Ansprüche, wobei für die in einem gemeinsamen binären Wort codierten skalierten Werte unterschiedliche Bitzahlen benutzt werden, insbesondere um bei Vorgabe einer Zweierpotenz für dessen Bitanzahl diese optimal auszunutzen.
6. Radarsystem nach einem der obigen Ansprüche, wobei vor Quantisierung der skalierten Werte eine zufällige Zahl aufaddiert wird, damit die Quantisierungsfehler über die Frequenzrampen bzw. Frequenzrampengruppen und/oder die ver- schiedenen Kombinationen von Sende- und Empfangsantenne wenigstens näherungsweise unkorreliert sind.
7. Radarsystem nach einem der obigen Ansprüche, bei welchem berücksichtigt ist, dass durch Addition einer zufälligen Zahl vor Quantisierung oder durch Rundung die Skalierung gegebenenfalls angepasst werden muss.
8. Radarsystem nach einem der obigen Ansprüche, bei welchem die Ergebnisse mehrerer Kombinationen von Sende- und Empfangsantenne für mehrere, vorzugsweise zwei benachbarte Entfernungstore pro Frequenzrampe bzw. Frequenzrampengruppe gleiche Skalierung aufweisen und diese Skalierung deshalb nur einmal abgespeichert werden muss.
9. Radarsystem nach einem der obigen Ansprüche, bei welchem in den digitalen Signalverarbeitungsmitteln eine unterschiedliche Sensitivität von verschiedenen Kombinationen von Sende- und Empfangsantennen vor der Komprimierung ausgeglichen wird.
10. Radarsystem nach einem der obigen Ansprüche, bei welchem die diskreten Fouriertransformationen (DFTs) über schnelle Fouriertransformationen (FFTs) bestimmt werden.
1 1 . Verfahren für ein Radarsystem zur Umfelderfassung eines Kraftfahrzeugs mit
- Sendemitteln zur Abstrahlung von Sendesignalen mit einer oder mehreren Sendeantennen,
- Empfangsmitteln zum Empfang von an Objekten reflektierten Sendesignalen mit einer oder mehreren Empfangsantennen und
- Signalverarbeitungsmitteln zur Prozessierung der empfangenen Signale, wobei
- die Frequenz der abgestrahlten Sendeleistung derart moduliert ist, dass sie eine Folge von K linearer Rampen gleicher Steigung beinhaltet,
- pro Frequenzrampe parallel und/oder über jeweils P aufeinanderfolgende Frequenzrampen (i. Folg. als Frequenzrampengruppe bezeichnet) seriell (also K/P-mal) die Empfangssignale mehrerer Kombinationen von Sende- und Empfangsantennen (z.B. i) eine Sendeantenne strahlt Sendeleistung ab und zumindest zwei Empfangsantennen empfangen die reflektierte Strahlung oder ii) n (n=1 ,2,....N) Sendeantennen strahlen Sendeleistung ab und eine oder mehrere Empfangsantennen empfangen Sendeleistung ), durch Mischung mit einem Oszillatorsignal und Abtastung akquiriert werden,
- in digitalen Signalverarbeitungsmitteln eine erste Spektralanalyse z.B. in Form einer diskreten Fouriertransformation (DFT) jeweils über die Abtastwerte pro Frequenzrampe und pro jeweiligen Kombinationen von Sende- und Empfangsantenne berechnet wird,
- über die K Frequenzrampen die Ergebnisse dieser ersten Spektralanalyse für zumindest einen Teil ihrer Frequenzstützstellen, welche sogenannte Entfernungstore darstellen, abgespeichert werden,
- danach über die pro Entfernungstor und pro Kombination von Sende- und Empfangsantenne über die Frequenzrampen bzw. Frequenzrampengruppen abgespeicherten Werte eine zweite Spektralanalyse z.B. in Form einer DFT berechnet wird,
- und deren Ergebnisse über die verschiedenen Kombinationen von Sende- und Empfangsantennen weiter prozessiert werden (z.B. mit Hilfe einer digitale Strahlformung über eine dritte DFT),
dadurch gekennzeichnet, dass
- die Ergebnisse der ersten Spektralanalyse zur Speicherplatzreduktion in komprimierter Form abgespeichert werden, wobei
- die Ergebnisse mehrerer Kombinationen von Sende- und Empfangsantenne pro Entfernungstor und Frequenzrampe bzw. Frequenzrampengruppe gleiche Skalierung aufweisen und diese Skalierung deshalb nur einmal abgespeichert werden muss,
- die so skalierten Werte auf eine geringere Bitzahl als die in der Signalverarbeitung (insb. bei den Spektralanalysen) benutze quantisiert und mit dieser reduzierten Bitzahl abgespeichert werden,
- und diese komprimierten Werte vor der Weiterverarbeitung (also vor der zweiten Spektralanalyse) wieder dekomprimiert werden.
12. Verfahren für ein Radarsystem nach Anspruch 1 1 , wobei die Signalverarbeitung (insb. die Spektralanalysen) in Festkommaarithmetik mit Zweierkomplementdarstellung arbeitet.
13. Verfahren für ein Radarsystem nach Anspruch 12, wobei die gemeinsame Skalierung von Werten aus deren minimaler Anzahl von Bits mit jeweils gleichem Wert wie das oberste Bit bestimmt wird und zur Skalierung die so bestimmte Anzahl an vorderen Bits gestrichen wird.
14. Verfahren für ein Radarsystem nach einem der obigen Ansprüche 1 1 -13, wobei die gemeinsame Skalierung der Werte sowie die skalierten und die auf geringere Bitzahl quantisierten Werte in einem gemeinsamen binären Wort codiert sind, dessen Bitanzahl vorzugsweise eine Zweierpotenz ist.
15. Verfahren für ein Radarsystem nach einem der obigen Ansprüche 1 1 -14, wobei für die in einem gemeinsamen binären Wort codierten skalierten Werte unterschiedliche Bitzahlen benutzt werden, insbesondere um bei Vorgabe einer Zweierpotenz für dessen Bitanzahl diese optimal auszunutzen.
16. Verfahren für ein Radarsystem nach einem der obigen Ansprüche 1 1 -15, wobei vor Quantisierung der skalierten Werte eine zufällige Zahl aufaddiert wird, damit die Quantisierungsfehler über die Frequenzrampen bzw. Frequenzrampengruppen und/oder die verschiedenen Kombinationen von Sende- und Empfangsantenne wenigstens näherungsweise unkorreliert sind.
17. Verfahren für ein Radarsystem nach einem der obigen Ansprüche 1 1 -16, bei welchem berücksichtigt ist, dass durch Addition einer zufälligen Zahl vor Quantisierung oder durch Rundung die Skalierung gegebenenfalls angepasst werden muss.
18. Verfahren für ein Radarsystem nach einem der obigen Ansprüche 1 1 -17, bei welchem die Ergebnisse mehrerer Kombinationen von Sende- und Empfangsantenne für mehrere, vorzugsweise zwei benachbarte Entfernungstore pro Frequenzrampe bzw. Frequenzrampengruppe gleiche Skalierung aufweisen und diese Skalierung deshalb nur einmal abgespeichert werden muss.
19. Verfahren für ein Radarsystem nach einem der obigen Ansprüche 1 1 -18, bei welchem in den digitalen Signalverarbeitungsmitteln eine unterschiedliche Sensi- tivität von verschiedenen Kombinationen von Sende- und Empfangsantennen vor der Komprimierung ausgeglichen wird.
20. Verfahren für ein Radarsystem nach einem der obigen Ansprüche 1 1 -19, bei welchem die diskreten Fouriertransformationen (DFTs) über schnelle Fouriertransformationen (FFTs) bestimmt werden.
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Cited By (28)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US9575160B1 (en) 2016-04-25 2017-02-21 Uhnder, Inc. Vehicular radar sensing system utilizing high rate true random number generator
US9599702B1 (en) 2016-04-25 2017-03-21 Uhnder, Inc. On-demand multi-scan micro doppler for vehicle
US9689967B1 (en) 2016-04-07 2017-06-27 Uhnder, Inc. Adaptive transmission and interference cancellation for MIMO radar
US9753121B1 (en) 2016-06-20 2017-09-05 Uhnder, Inc. Power control for improved near-far performance of radar systems
US9772397B1 (en) 2016-04-25 2017-09-26 Uhnder, Inc. PMCW-PMCW interference mitigation
US9791564B1 (en) 2016-04-25 2017-10-17 Uhnder, Inc. Adaptive filtering for FMCW interference mitigation in PMCW radar systems
US9791551B1 (en) 2016-04-25 2017-10-17 Uhnder, Inc. Vehicular radar system with self-interference cancellation
US9806914B1 (en) 2016-04-25 2017-10-31 Uhnder, Inc. Successive signal interference mitigation
US9846228B2 (en) 2016-04-07 2017-12-19 Uhnder, Inc. Software defined automotive radar systems
US9869762B1 (en) 2016-09-16 2018-01-16 Uhnder, Inc. Virtual radar configuration for 2D array
US9945935B2 (en) 2016-04-25 2018-04-17 Uhnder, Inc. Digital frequency modulated continuous wave radar using handcrafted constant envelope modulation
US9954955B2 (en) 2016-04-25 2018-04-24 Uhnder, Inc. Vehicle radar system with a shared radar and communication system
US9971020B1 (en) 2017-02-10 2018-05-15 Uhnder, Inc. Radar data buffering
DE102017216795A1 (de) * 2017-09-22 2019-03-28 Zf Friedrichshafen Ag Radarbasierte Objektdetektion und Höhenbestimmung detektierter Objekte
US10261179B2 (en) 2016-04-07 2019-04-16 Uhnder, Inc. Software defined automotive radar
DE102018109001A1 (de) * 2018-04-16 2019-10-17 Infineon Technologies Ag Verfahren zum Erzeugen einer kompakten Darstellung von Radardaten, eine Radarvorrichtung und eine Radardatenverarbeitungsschaltung
CN110651197A (zh) * 2017-05-05 2020-01-03 康蒂-特米克微电子有限公司 具有监控同类发射信号序列频率位置的功能的雷达系统
US10573959B2 (en) 2016-04-25 2020-02-25 Uhnder, Inc. Vehicle radar system using shaped antenna patterns
JP2020518790A (ja) * 2017-05-05 2020-06-25 コンティ テミック マイクロエレクトロニック ゲゼルシャフト ミット ベシュレンクテル ハフツングConti Temic microelectronic GmbH 連続する同種の送信信号の周波数変調を監視するレーダシステム
US10908272B2 (en) 2017-02-10 2021-02-02 Uhnder, Inc. Reduced complexity FFT-based correlation for automotive radar
DE102019127922A1 (de) * 2019-10-16 2021-04-22 Infineon Technologies Ag Verfahren zum bearbeiten von radarsignalen eines radarsystems und radarsystem
US11105890B2 (en) 2017-12-14 2021-08-31 Uhnder, Inc. Frequency modulated signal cancellation in variable power mode for radar applications
US11454697B2 (en) 2017-02-10 2022-09-27 Uhnder, Inc. Increasing performance of a receive pipeline of a radar with memory optimization
US11474225B2 (en) 2018-11-09 2022-10-18 Uhnder, Inc. Pulse digital mimo radar system
US11579279B2 (en) 2019-09-09 2023-02-14 Robert Bosch Gmbh FMCW radar sensor including synchronized high frequency components
US11681017B2 (en) 2019-03-12 2023-06-20 Uhnder, Inc. Method and apparatus for mitigation of low frequency noise in radar systems
DE102022200283A1 (de) 2022-01-13 2023-07-13 Robert Bosch Gesellschaft mit beschränkter Haftung Radarsystem und Verfahren zum Betreiben eines Radarsystems
US11899126B2 (en) 2020-01-13 2024-02-13 Uhnder, Inc. Method and system for multi-chip operation of radar systems

Families Citing this family (15)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108885257A (zh) * 2016-04-11 2018-11-23 古野电气株式会社 信号处理装置以及雷达装置
JP2017223461A (ja) * 2016-06-13 2017-12-21 パナソニックIpマネジメント株式会社 レーダ装置および検出方法
US10281575B2 (en) * 2016-09-27 2019-05-07 Steradian Semiconductors Private Limited Method, system and device for radar based high resolution object detection
DE102018200765A1 (de) * 2018-01-18 2019-07-18 Robert Bosch Gmbh FMCW-Radarsensor
JP7124329B2 (ja) * 2018-02-09 2022-08-24 株式会社デンソー 信号処理装置
DE102018202289A1 (de) * 2018-02-15 2019-08-22 Robert Bosch Gmbh Winkelauflösender breitbandiger Radarsensor für Kraftfahrzeuge
GB2580153B (en) 2018-12-21 2021-01-06 Graphcore Ltd Converting floating point numbers to reduce the precision
US11585892B1 (en) * 2019-04-30 2023-02-21 Apple Inc. Calibration for multi-channel imaging systems
WO2020246002A1 (ja) * 2019-06-06 2020-12-10 三菱電機株式会社 レーダ信号処理装置、レーダシステム及び信号処理方法
US11579244B2 (en) * 2019-11-26 2023-02-14 Qualcomm Incorporated Multiplexing radar beat signals
WO2021158479A1 (en) * 2020-02-03 2021-08-12 KMB Telematics, Inc. Radar signal management using target characteristics
US11709225B2 (en) * 2020-06-19 2023-07-25 Nxp B.V. Compression of data employing variable mantissa size
CN113791756B (zh) * 2021-09-18 2022-12-23 中科寒武纪科技股份有限公司 转数方法、存储介质、装置及板卡
US20230144333A1 (en) * 2021-12-22 2023-05-11 Intel Corporation Apparatus, system and method of radar information compression
DE102022209859A1 (de) 2022-09-20 2024-03-21 Continental Autonomous Mobility Germany GmbH Verfahren zum Fokussieren der Radarerfassung für eine Relativbewegung

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US4751929A (en) * 1985-01-23 1988-06-21 Matsushita Electric Industrial Co., Ltd. Ultrasonic bloodstream diagnostic apparatus with dual displays of velocity profiles and average flow velocity
DE4427656C1 (de) * 1994-08-05 1995-11-23 Deutsche Forsch Luft Raumfahrt Verfahren zur Kompression und Dekompression von digitalen SAR-Rohdaten und Einrichtung zu deren Durchführung
WO2010115418A2 (de) * 2009-04-06 2010-10-14 Conti Temic Microelectronic Gmbh Radarsystem mit anordnungen und verfahren zur entkopplung von sende- und empfangssignalen sowie unterdrückung von störeinstrahlungen
WO2014029260A1 (zh) * 2012-08-21 2014-02-27 电信科学技术研究院 数据压缩发送及解压缩方法和设备

Family Cites Families (23)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US3836964A (en) * 1967-10-18 1974-09-17 Hughes Aircraft Co Automatic data processor
US4062012A (en) * 1974-07-11 1977-12-06 The United States Of America As Represented By The Secretary Of The Navy Digital radar signal processor
US4206461A (en) * 1979-02-21 1980-06-03 Raytheon Company Radar system with improved visual detection of long range targets
JPS61170442U (de) 1985-04-13 1986-10-22
US5302956A (en) * 1992-08-14 1994-04-12 Vorad Safety Systems, Inc. Multi-frequency, multi-target vehicular radar system using digital signal processing
JP2982616B2 (ja) * 1993-09-03 1999-11-29 三菱電機株式会社 レーダ装置
US5850202A (en) * 1997-07-29 1998-12-15 Erim International, Inc. Method for improving SAR system sensitivity in the presence of RF interference
US6380883B1 (en) * 1998-02-23 2002-04-30 Amerigon High performance vehicle radar system
AUPR301401A0 (en) * 2001-02-09 2001-03-08 Commonwealth Scientific And Industrial Research Organisation Lidar system and method
JP3719220B2 (ja) * 2002-02-19 2005-11-24 株式会社村田製作所 レーダシステム
DE10259947A1 (de) * 2002-12-20 2004-07-01 Robert Bosch Gmbh Verfahren und Anordnung zur Auswertung von Signalen oder Daten eines Objektdetektionssystems
EP2057480B1 (de) * 2006-10-06 2014-06-04 ADC Automotive Distance Control Systems GmbH Radarsystem zur umfelderfassung mit kompensation von störsignalen
DE102008038365A1 (de) * 2008-07-02 2010-01-07 Adc Automotive Distance Control Systems Gmbh Fahrzeug-Radarsystem und Verfahren zur Bestimmung einer Position zumindest eines Objekts relativ zu einem Fahrzeug
DE102009000160B4 (de) * 2009-01-13 2019-06-13 Robert Bosch Gmbh Verfahren und Steuergerät zur Ansteuerung von Personenschutzmitteln für ein Fahrzeug
US8301803B2 (en) * 2009-10-23 2012-10-30 Samplify Systems, Inc. Block floating point compression of signal data
US20110181459A1 (en) * 2010-01-28 2011-07-28 Infineon Technologies Ag Systems and methods for incident angle measurement of waves impinging on a receiver
DE102010029699A1 (de) * 2010-06-04 2011-12-22 Robert Bosch Gmbh Radarsensor und Verfahren zur Detektion von Niederschlag mit einem Radarsensor
US8970425B2 (en) 2011-06-09 2015-03-03 Sony Corporation Radar apparatus and method
US8947647B2 (en) * 2011-12-13 2015-02-03 Raytheon Company Range-resolved vibration using large time-bandwidth product LADAR waveforms
US9507013B2 (en) * 2013-06-20 2016-11-29 Infineon Technologies Ag Method, device and system for processing radar signals
US9448300B2 (en) * 2014-05-28 2016-09-20 Nxp B.V. Signal-based data compression
US9541637B2 (en) * 2014-07-29 2017-01-10 Delphi Technologies, Inc. Radar data compression system and method
JP6406601B2 (ja) * 2014-08-05 2018-10-17 パナソニックIpマネジメント株式会社 レーダ装置および物体検知方法

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US4751929A (en) * 1985-01-23 1988-06-21 Matsushita Electric Industrial Co., Ltd. Ultrasonic bloodstream diagnostic apparatus with dual displays of velocity profiles and average flow velocity
DE4427656C1 (de) * 1994-08-05 1995-11-23 Deutsche Forsch Luft Raumfahrt Verfahren zur Kompression und Dekompression von digitalen SAR-Rohdaten und Einrichtung zu deren Durchführung
WO2010115418A2 (de) * 2009-04-06 2010-10-14 Conti Temic Microelectronic Gmbh Radarsystem mit anordnungen und verfahren zur entkopplung von sende- und empfangssignalen sowie unterdrückung von störeinstrahlungen
WO2014029260A1 (zh) * 2012-08-21 2014-02-27 电信科学技术研究院 数据压缩发送及解压缩方法和设备
EP2890076A1 (de) * 2012-08-21 2015-07-01 China Academy of Telecommunications Technology Verfahren und vorrichtung zur datenkomprimierung, -übertragung und entkomprimierung

Cited By (72)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US9846228B2 (en) 2016-04-07 2017-12-19 Uhnder, Inc. Software defined automotive radar systems
US11614538B2 (en) 2016-04-07 2023-03-28 Uhnder, Inc. Software defined automotive radar
US9689967B1 (en) 2016-04-07 2017-06-27 Uhnder, Inc. Adaptive transmission and interference cancellation for MIMO radar
US11086010B2 (en) 2016-04-07 2021-08-10 Uhnder, Inc. Software defined automotive radar systems
US10261179B2 (en) 2016-04-07 2019-04-16 Uhnder, Inc. Software defined automotive radar
US11906620B2 (en) 2016-04-07 2024-02-20 Uhnder, Inc. Software defined automotive radar systems
US10215853B2 (en) 2016-04-07 2019-02-26 Uhnder, Inc. Adaptive transmission and interference cancellation for MIMO radar
US10145954B2 (en) 2016-04-07 2018-12-04 Uhnder, Inc. Software defined automotive radar systems
US9945943B2 (en) 2016-04-07 2018-04-17 Uhnder, Inc. Adaptive transmission and interference cancellation for MIMO radar
US11262448B2 (en) 2016-04-07 2022-03-01 Uhnder, Inc. Software defined automotive radar
US9989627B2 (en) 2016-04-25 2018-06-05 Uhnder, Inc. Vehicular radar system with self-interference cancellation
US11175377B2 (en) 2016-04-25 2021-11-16 Uhnder, Inc. PMCW-PMCW interference mitigation
US9806914B1 (en) 2016-04-25 2017-10-31 Uhnder, Inc. Successive signal interference mitigation
US9791551B1 (en) 2016-04-25 2017-10-17 Uhnder, Inc. Vehicular radar system with self-interference cancellation
US9945935B2 (en) 2016-04-25 2018-04-17 Uhnder, Inc. Digital frequency modulated continuous wave radar using handcrafted constant envelope modulation
US9954955B2 (en) 2016-04-25 2018-04-24 Uhnder, Inc. Vehicle radar system with a shared radar and communication system
US11194016B2 (en) 2016-04-25 2021-12-07 Uhnder, Inc. Digital frequency modulated continuous wave radar using handcrafted constant envelope modulation
US9989638B2 (en) 2016-04-25 2018-06-05 Uhnder, Inc. Adaptive filtering for FMCW interference mitigation in PMCW radar systems
US10976431B2 (en) 2016-04-25 2021-04-13 Uhnder, Inc. Adaptive filtering for FMCW interference mitigation in PMCW radar systems
US10073171B2 (en) 2016-04-25 2018-09-11 Uhnder, Inc. On-demand multi-scan micro doppler for vehicle
US10142133B2 (en) 2016-04-25 2018-11-27 Uhnder, Inc. Successive signal interference mitigation
US9791564B1 (en) 2016-04-25 2017-10-17 Uhnder, Inc. Adaptive filtering for FMCW interference mitigation in PMCW radar systems
US10191142B2 (en) 2016-04-25 2019-01-29 Uhnder, Inc. Digital frequency modulated continuous wave radar using handcrafted constant envelope modulation
US9599702B1 (en) 2016-04-25 2017-03-21 Uhnder, Inc. On-demand multi-scan micro doppler for vehicle
US9772397B1 (en) 2016-04-25 2017-09-26 Uhnder, Inc. PMCW-PMCW interference mitigation
US9753132B1 (en) 2016-04-25 2017-09-05 Uhnder, Inc. On-demand multi-scan micro doppler for vehicle
US9575160B1 (en) 2016-04-25 2017-02-21 Uhnder, Inc. Vehicular radar sensing system utilizing high rate true random number generator
US10324165B2 (en) 2016-04-25 2019-06-18 Uhnder, Inc. PMCW—PMCW interference mitigation
US11582305B2 (en) 2016-04-25 2023-02-14 Uhnder, Inc. Vehicle radar system with a shared radar and communication system
US9720073B1 (en) 2016-04-25 2017-08-01 Uhnder, Inc. Vehicular radar sensing system utilizing high rate true random number generator
US10536529B2 (en) 2016-04-25 2020-01-14 Uhnder Inc. Vehicle radar system with a shared radar and communication system
US10551482B2 (en) 2016-04-25 2020-02-04 Uhnder, Inc. Vehicular radar system with self-interference cancellation
US10573959B2 (en) 2016-04-25 2020-02-25 Uhnder, Inc. Vehicle radar system using shaped antenna patterns
US10605894B2 (en) 2016-04-25 2020-03-31 Uhnder, Inc. Vehicular radar sensing system utilizing high rate true random number generator
US11740323B2 (en) 2016-06-20 2023-08-29 Uhnder, Inc. Power control for improved near-far performance of radar systems
US9753121B1 (en) 2016-06-20 2017-09-05 Uhnder, Inc. Power control for improved near-far performance of radar systems
US9829567B1 (en) 2016-06-20 2017-11-28 Uhnder, Inc. Power control for improved near-far performance of radar systems
US10775478B2 (en) 2016-06-20 2020-09-15 Uhnder, Inc. Power control for improved near-far performance of radar systems
US9869762B1 (en) 2016-09-16 2018-01-16 Uhnder, Inc. Virtual radar configuration for 2D array
US10197671B2 (en) 2016-09-16 2019-02-05 Uhnder, Inc. Virtual radar configuration for 2D array
US10908272B2 (en) 2017-02-10 2021-02-02 Uhnder, Inc. Reduced complexity FFT-based correlation for automotive radar
US10935633B2 (en) 2017-02-10 2021-03-02 Uhnder, Inc. Programmable code generation for radar sensing systems
US10866306B2 (en) 2017-02-10 2020-12-15 Uhnder, Inc. Increasing performance of a receive pipeline of a radar with memory optimization
US11726172B2 (en) 2017-02-10 2023-08-15 Uhnder, Inc Programmable code generation for radar sensing systems
US10670695B2 (en) 2017-02-10 2020-06-02 Uhnder, Inc. Programmable code generation for radar sensing systems
US11846696B2 (en) 2017-02-10 2023-12-19 Uhnder, Inc. Reduced complexity FFT-based correlation for automotive radar
US9971020B1 (en) 2017-02-10 2018-05-15 Uhnder, Inc. Radar data buffering
US11454697B2 (en) 2017-02-10 2022-09-27 Uhnder, Inc. Increasing performance of a receive pipeline of a radar with memory optimization
US11340331B2 (en) 2017-02-10 2022-05-24 Uhnder, Inc. Radar data buffering
JP2020518789A (ja) * 2017-05-05 2020-06-25 コンティ テミック マイクロエレクトロニック ゲゼルシャフト ミット ベシュレンクテル ハフツングConti Temic microelectronic GmbH 連続する同種の送信信号の周波数状態を監視するレーダシステム
US11709257B2 (en) 2017-05-05 2023-07-25 Conti Temic Microelectronic Gmbh Radar system with monitoring of the frequency position of a sequence of similar transmission signals
JP7116072B2 (ja) 2017-05-05 2022-08-09 コンティ テミック マイクロエレクトロニック ゲゼルシャフト ミット ベシュレンクテル ハフツング 連続する同種の送信信号の周波数変調を監視するレーダシステム
JP7116071B2 (ja) 2017-05-05 2022-08-09 コンティ テミック マイクロエレクトロニック ゲゼルシャフト ミット ベシュレンクテル ハフツング 連続する同種の送信信号の周波数位置を監視するレーダシステム
US11822006B2 (en) 2017-05-05 2023-11-21 Conti Temic Microelectronic Gmbh Radar system with monitoring of the frequency modulation of a sequence of similar transmission signals
CN110651197A (zh) * 2017-05-05 2020-01-03 康蒂-特米克微电子有限公司 具有监控同类发射信号序列频率位置的功能的雷达系统
JP2020518790A (ja) * 2017-05-05 2020-06-25 コンティ テミック マイクロエレクトロニック ゲゼルシャフト ミット ベシュレンクテル ハフツングConti Temic microelectronic GmbH 連続する同種の送信信号の周波数変調を監視するレーダシステム
DE102017216795A1 (de) * 2017-09-22 2019-03-28 Zf Friedrichshafen Ag Radarbasierte Objektdetektion und Höhenbestimmung detektierter Objekte
US11867828B2 (en) 2017-12-14 2024-01-09 Uhnder, Inc. Frequency modulated signal cancellation in variable power mode for radar applications
US11105890B2 (en) 2017-12-14 2021-08-31 Uhnder, Inc. Frequency modulated signal cancellation in variable power mode for radar applications
US11360205B2 (en) 2018-04-16 2022-06-14 Infineon Technologies Ag Method for generating a compact representation of radar data, radar device and radar data processing circuit
DE102018109001A1 (de) * 2018-04-16 2019-10-17 Infineon Technologies Ag Verfahren zum Erzeugen einer kompakten Darstellung von Radardaten, eine Radarvorrichtung und eine Radardatenverarbeitungsschaltung
US11474225B2 (en) 2018-11-09 2022-10-18 Uhnder, Inc. Pulse digital mimo radar system
US11681017B2 (en) 2019-03-12 2023-06-20 Uhnder, Inc. Method and apparatus for mitigation of low frequency noise in radar systems
US11977178B2 (en) 2019-03-12 2024-05-07 Uhnder, Inc. Multi-chip synchronization for digital radars
US11988737B2 (en) 2019-09-09 2024-05-21 Robert Bosch Gmbh FMCW radar sensor including synchronized high frequency components
US11579279B2 (en) 2019-09-09 2023-02-14 Robert Bosch Gmbh FMCW radar sensor including synchronized high frequency components
DE102019127922A1 (de) * 2019-10-16 2021-04-22 Infineon Technologies Ag Verfahren zum bearbeiten von radarsignalen eines radarsystems und radarsystem
DE102019127922B4 (de) 2019-10-16 2024-02-08 Infineon Technologies Ag Verfahren zum bearbeiten von radarsignalen eines radarsystems und radarsystem
US11899126B2 (en) 2020-01-13 2024-02-13 Uhnder, Inc. Method and system for multi-chip operation of radar systems
US11953615B2 (en) 2020-01-13 2024-04-09 Uhnder Inc. Method and system for antenna array calibration for cross-coupling and gain/phase variations in radar systems
DE102022200283A1 (de) 2022-01-13 2023-07-13 Robert Bosch Gesellschaft mit beschränkter Haftung Radarsystem und Verfahren zum Betreiben eines Radarsystems
WO2023135033A1 (de) 2022-01-13 2023-07-20 Robert Bosch Gmbh Radarsystem und verfahren zum betreiben eines radarsystems

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