WO2018202256A1 - Radarsystem mit überwachung der frequenzmodulation einer folge von gleichartigen sendesignalen - Google Patents

Radarsystem mit überwachung der frequenzmodulation einer folge von gleichartigen sendesignalen Download PDF

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Definitions

  • the invention relates to a radar system for use in driver assistance systems in motor vehicles.
  • the radar system according to the invention has means and methods for analyzing and monitoring its frequency modulation via a series of similar transmission signals. If the frequency modulation deviates too much from its desired course, either corrective measures are used or the driver assistance system is partially or completely deactivated.
  • Motor vehicles are increasingly being equipped with driver assistance systems which detect the surroundings with the aid of sensor systems and derive automatic reactions of the vehicle from the traffic situation thus recognized and / or instruct the driver, in particular warn him. A distinction is made between comfort and safety functions.
  • FSRA Frell Speed Range Adaptive Cruise Control
  • Safety functions are now available in a variety of forms.
  • a group form functions to reduce the braking or stopping distance in emergency situations;
  • the spectrum of the corresponding driver assistance functions ranges from an automatic pre-fill of the brake to the reduction of the brake latency (Prefill), an improved brake assist (BAS +) up to the autonomous emergency braking.
  • Another group are lane change functions: they warn the driver or intervene in the steering if the driver wants to make a dangerous lane change, ie if a vehicle in the secondary lane is either in the blind spot (is called BSD - "Blind Spot Detection"). - called) or approaching quickly from behind (LCA - "Lane Change Assist"). In the foreseeable future, however, the driver will no longer be assisted, but the driver's task will increasingly be done autonomously by the vehicle itself, ie the driver will increasingly be replaced; one speaks of autonomous driving.
  • radar sensors are used, often also in fusion with sensors of other technology such as e.g. Camera sensors.
  • Radar sensors have the advantage that they can work reliably even in bad weather conditions and, in addition to the distance between objects, they can also directly measure their radial relative speed via the Doppler effect.
  • the transmission frequencies are 24GHz, 77GHz and 79GHz.
  • the radar image must correspond to reality, i. that the object sizes, in particular distance, relative speed and angle must be correct, that no objects are overlooked and that no so-called ghost objects, which in reality do not exist, may be reported.
  • the central element of radar sensors is the modulation of the transmission frequency in order to measure distance and relative speed.
  • the most common type of modulation is the frequency modulation, in particular a linear change of the frequency, often a series of similar linearly modulated transmission signals is used.
  • an erroneous frequency modulation for example, by failure or malfunction of individual circuit parts
  • the errors described above may occur, ie erroneously measured object sizes, undetected objects and ghost objects.
  • the driver assistance function implemented with the radar system could have a faulty functioning; in an emergency brake assistant, e.g. An unauthorized emergency braking can be activated by ghost objects, which could lead to a rear-end collision of a subsequent vehicle with serious consequences to deaths.
  • the object of the invention is to propose for a radar system arrangements and methods for analyzing the frequency modulation via a series of similar transmission signals, which differ from the approach set out in DE 10 2016 214 808 and can be more advantageous due to technological constraints and implementation aspects ,
  • methods are to be proposed which can either work with large frequency divider factors or have no reinitialization of counters.
  • a method for a radar system for detecting the surroundings of a motor vehicle and realizing a function for driver assistance and / or for autonomous driving maneuvers comprises the steps of generating a frequency modulation by means of a controllable oscillator, generating a sequence of Ko (Ko> 1) in the transmission frequency modulated transmit signals, each having the same nominal frequency course, if appropriate, apart from a variation of the frequency ge, so in particular a variation of the beginning and thus have the same center frequency, emitting of transmission signals by means of transmission, receiving reflected on objects transmission signals by receiving means, analyzing the frequency response of the transmission signals and evaluating the received signals, in particular for the detection of objects by means of signal processing means , Wherein an actual course of the transmission frequency within the transmission signals or a deviation of the actual course of the desired frequency characteristic absolute or relative, ie to an indeterminate constant proportion is determined, thereby atsftfindet for accurate determination of particular similar gradients or deviations over the Ko transmission signals , wherein a time-discrete signal
  • a parameter of the frequency modulation of the individual transmission signals in particular the frequency position and / or a parameter of the frequency response of the oscillator between the transmission signals, can be varied in order to change the phase of the oscillator at the start of the oscillator over the individual transmission signals To ensure transmission signal to prevent similar errors in the averaging.
  • the averaging over the Ko transmission signals to an accurate determination of the actual course of the transmission frequency or its deviation from the desired course is sattfindet that for analysis Signal is used, which is compared to the transmission signal by frequency division by the factor T> 1 and / or reduced by mixing in the frequency, these are scanned via the transmission signals resulting low-frequency signals, if necessary, after filtering, this optionally on the transmitted signals resulting sampled signals
  • at least approximately phase-normalized that is to say phase-shifted to at least approximately the same phase position, these phase-normalized signals are then added and the actual frequency profile is determined from the phase characteristic of this accumulated and optionally previously filtered signal.
  • the phase normalization for the case that the low-frequency sampled signals are real be realized that the low-frequency sampled real-valued signals at least approximately in their analytical signal, ie the complex-valued signal only be converted to the positive or negative frequency components, preferably to a
  • Hilbert filter first degree with the zero point at about the negative or positive of the center frequency of the frequency-modulated signals is used, from these analytical signals in each case a value is determined in the same way, e.g. the conjugate complex of the first signal value or the signal value at the time when the desired frequency characteristic assumes the average frequency, and the analytical signals are multiplied by this value.
  • the signal accumulated via the transmission signals or a signal derived therefrom can be converted into its analytical signal with high precision by Hilbert filtering.
  • the frequency of the radiated transmission signals are linearly modulated, the signals received by reflection of the transmission signals to objects by mixing with a signal whose frequency corresponds to the current transmission frequency or differs from it by a constant factor the low-frequency range are transferred, the low-frequency received signals are sampled in an equidistant grid NA times and on these NA samples a first spectral analysis is formed in particular in the form of a discrete Fourier transformation in order to be able to realize in particular a distance measurement of the objects and a separation for the simultaneous detection of multiple objects.
  • the difference between instantaneous and delayed by the time At measured Istfrequenzverlauf within the transmission signals are formed, a signal is calculated whose frequency response corresponds to this difference, via this signal a spectral analysis in particular in shape a discrete Fourier transform is performed, which results in a spectrum, and the resulting spectrum or its amount is used directly for deriving a quality measure of the frequency modulation and / or from the deviation of the spectrum from the expected in the desired frequency response spectrum of an object in the time At corresponding Distance is derived from a measure of merit, wherein for both spectral analyzes the same window function is used and the resulting spectra are related to the comparison to an equal level.
  • the factor may be proportional to an assumed object distance or may include a sine function whose argument is proportional to the object distance and proportional to the respective frequency reference point of the spectral analysis.
  • the method for a radar system it can be derived from a determined quality standard whether a detection by or due to a deviation of the actual frequency characteristic from the desired frequency profile has occurred or could be, and this detection is then possibly completely rejected or identified as a potential false detection.
  • the average frequency slope of the actual frequency curve or their Deviation from the nominal frequency slope and used to calculate the distance of objects.
  • the center frequency of the actual frequency curve or its deviation from the desired center frequency can be determined and used for the calculation of the relative speed and / or the angular position of objects.
  • a radar system is set up to carry out a method according to a preceding preferred embodiment.
  • Fig. 1 the exemplary embodiment of a radar system is shown.
  • Fig. 2 shows the frequency of the transmission and the reception signals, which consists of so-called frequency ramps, as well as the respectively used antenna combinations consisting of transmitting and receiving antennas.
  • Fig. 3 shows a sampled signal in the presence of two objects before the first DFT (left) and after the first DFT (right).
  • FIG. 5 schematically shows the two-dimensional complex-valued spectrum e (j, l, m) after the second DFT for an antenna combination m.
  • FIG. 6 shows the different path lengths between the individual antennas and a distant object relative to the sensor at an azimuth angle C (Az ⁇ 0.
  • Fig. 7a shows an antenna arrangement with a transmitting and 8 receiving antennas, which is equivalent to the antenna arrangement according to Fig. 1 with 2 transmitting and 4 receiving antennas; in Fig. 7b are shown for this equivalent arrangement, the different path lengths between the individual antennas and a distant relatively relative to the sensor object.
  • FIG. 8a shows the complex spectral value rotating in the distance-relative-speed gate over the antenna combinations (9,0), in which exactly one object (resting relative to the sensor) is located; in FIG. 8b, the associated spectrum according to the third DFT is shown in terms of magnitude.
  • FIG. 11 shows the frequency error fE (n) for an actual frequency characteristic which is slightly curved with respect to the nominal frequency characteristic and additionally has a periodic interference, wherein the center frequency and the average frequency gradient correspond to their nominal values.
  • FIG. 12b shows the relative difference between these two range spectra.
  • Fig. 13 shows the values of the frequency counter read out every 25ns and normalized to the ramp start via a transmission signal (plotted dots); shown in dashed lines is the expected desired course.
  • the radar system has 2 transmission antennas TXO and TX1 for emitting transmission signals and 4 reception antennas RX0-RX3 for receiving transmission signals reflected on objects;
  • the antennas are implemented on a planar board 1 .1 in planar technology as patch antennas, this board with respect to horizontal and vertical direction in the vehicle as shown in the image is oriented. All antennas (transmit and receive antennas) have the same beam characteristic in elevation and in azimuth.
  • One of the two transmitting antennas and one of the four receiving antennas can be selected via the multiplexers 1 .3 and 1 .4.
  • the transmitted on the respectively selected transmitting antenna transmission signals are obtained from the high-frequency oscillator 1 .2 in the 24GHz range, which can be changed in its frequency via a control voltage v control.
  • the control voltage is generated in the control means 1 .9, these control means e.g. a phase locked loop or a digital-to-analog converter, which are controlled so that the frequency response of the oscillator of the desired frequency modulation at least approximately corresponds.
  • the signals received by the respectively selected receiving antenna are also down-converted in the real-valued mixer 1 .5 to the signal of the oscillator 1 .2 in the low-frequency range.
  • the received signals then pass through a bandpass filter 1 .6 with the transmission function shown, an amplifier 1 .7 and an analog / digital converter 1 .8; then they are further processed in the digital signal processing unit 1 .10.
  • the frequency of the high-frequency oscillator and thus of the transmission signals is changed very rapidly linearly (in 8 s by 187.5 MHz, the center frequency being 24.15 GHz), as shown in FIG. 2; one speaks of a frequency ramp.
  • the frequency ramps are repeated periodically (every 10 s); In total, there are 2048 frequency ramps, all of which have the same nominal frequency response.
  • the 8 combinations of the 2 transmit and 4 receive antennas are in the order TX0 / RX0, TX0 / RX1, TX0 / RX2, TX0 / RX3, TX1 / RX0, TX1 / RX1, TX1 / RX2 and TX1 / RX3 is repeated periodically, with the next combination being selected before each frequency ramp.
  • the received signal is mixed real-valued with the oscillator and thus transmission frequency, results after the mixer a sinusoidal oscillation with the frequency Af.
  • This frequency is in the MHz range and is still shifted at a non-vanishing radial relative speed by the Doppler frequency, 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 superimposition of several sinusoidal oscillations of different frequency.
  • the receive signal at the A / D converter is sampled 256 times at intervals of 25 ns (ie 40 MHz) (see FIG. 2), the sampling always commencing at the same time relative to the start of the ramp.
  • signal sampling only makes sense in the time range where received signals arrive from objects in the range of interest - after ramp start, at least the corresponding maximum transit time must be awaited (this corresponds to a maximum interest of 99m) 0.66 s); It should be noted that here and below by distance always the radial distance is understood.
  • a discrete Fourier transform is formed in the form of a fast Fourier transform (FFT).
  • FFT fast Fourier transform
  • the range gates where there are objects, power peaks occur in the DFT. Since the sampled received signals are real-valued (no additional information in the upper half of the DFT, since symmetric) and the upper transition region of the analog bandpass filter 1 .6 of FIG.
  • the filter 1 .6 attenuates small frequencies and thus the received signals from nearby objects in order to avoid an overdriving of the amplifier 1 .7 and the A / D converter 1 .8 (the signals received at the antennas become stronger with decreasing object distance) ,
  • Several objects with different radial relative velocity in the same distance Gate are separated by calculating a second DFT for each antenna combination and each range gate via the complex spectral values occurring in the 256 frequency ramps.
  • a two-dimensional complex-valued spectrum v (j, l, m) results for each antenna combination m, wherein the individual cells can be referred to as distance-relative-velocity gates and through objects power peaks at the respectively associated distance-relative velocity Tor occur (see Fig. 5).
  • the information from the 8 antenna combinations is then fused.
  • the waves originating from the two transmitting antennas and reflected at a single point-like object arrive at the four receiving antennas with different phase positions relative to each other, depending on the azimuth angle CIAZ, since the distances between object and transmitting and receiving antennas are slightly different. This will now be explained in more detail, wherein the observed object should first rest relative to the sensor, ie, it has the relative speed zero.
  • the quantity (2a + d / 2 + md) represents the horizontal distance of the so-called relative phase center of the antenna combination m to the reference point RP and is the sum of the horizontal distance of the associated transmitting and receiving antenna to the reference point (the relative phase center of a combination of transmitting and transmitting antennas). and a receive antenna is defined here as the sum of the two vectors from a reference point to the phase centers of the transmit and receive antennas).
  • the arrangement presented here according to FIG. 1 has the advantage that it has almost only half the horizontal extent in comparison to the conventional arrangement according to FIG. 7a, as a result of which the sensor size can be significantly reduced.
  • the summation described above is realized by a 16-point DFT, where the 8 values of the 8 antenna combinations are supplemented by 8 zeros.
  • Fig. 8b the magnitude w (j, l, n) of the spectrum of the third DFT for the ratios of Fig.
  • the power peaks By determining the power peaks, one can therefore detect objects and determine their distance, relative velocity (apart from any ambiguities, see above) and azimuth angle (for each ambiguity hypothesis the relative velocity corresponds to a value, see FIG. 9). Since power peaks due to the DFT windowings also have levels in neighboring cells, the object dimensions can be determined much more accurately than the gate widths by interpolation as a function of these levels. It should be noted that the window functions of the three DFTs are chosen so that, on the one hand, the power spikes 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 (in order to be able to recognize even weakly reflecting objects in the presence of strongly reflecting objects).
  • From the height of the power peaks can be estimated as the fourth object measure nor its reflection cross-section, which indicates how much the object reflects the radar waves. Due to the noise present in each system (eg due to thermal noise), after the three-dimensional DFT, even without received object reflections, a certain level of performance results; this noise level, which varies to some extent by statistical effects, represents the lower physical limit of the detection capability.
  • the detection threshold above which power peaks are formed into objects is placed about 12 dB above the average noise.
  • the described detection of objects and the determination of the associated object dimensions represent a measurement cycle and provide an instantaneous image of the environment; this is cyclically repeated approximately every 40ms.
  • the instantaneous images are tracked, filtered and evaluated over successive cycles;
  • Reasons are in particular:
  • Some sizes can not be determined directly in a cycle, but only from the change over successive cycles (eg longitudinal acceleration and lateral velocity),
  • Tracing and filtering object detections over consecutive cycles is also referred to as tracking.
  • values for the next cycle are predicted from the tracked object dimensions of the current cycle for each object. These predictions are compared with the objects detected in the next cycle as snapshots and their object dimensions in order to assign them to each other. Then the predicated and measured object measures belonging to the same object are fused, resulting in the actual tracked object measures, which thus represent values filtered over successive cycles. If certain object dimensions can not be determined unambiguously in one cycle, the different hypotheses must be taken into account in tracking. From the tracked objects and the associated tracked object measures, the environment situation for the respective driver assistance function is analyzed and interpreted, in order to derive the corresponding actions.
  • Such an imperfect frequency modulation means that even with punctiform objects, the power peaks in the distance dimension are blurred or frayed, which can lead to erroneously measured removal, obscuring smaller objects by larger objects and generation of ghost objects.
  • the driver assistance function implemented with the radar system could have a faulty functioning; in an emergency brake assistant, e.g. An unauthorized emergency braking can be activated by ghost objects, which could lead to a rear-end collision of a subsequent vehicle with serious consequences to deaths.
  • the output of a divider has a rectangular shape; in Fig. 10 a section is shown (solid curve).
  • the resulting sinusoidal signal is also shown in FIG. 10 (dashed curve).
  • the phase profile (pT (t, k, m) of this sinusoidal signal ST (t, k, m) is obtained by integration of the divided-down frequency fT (t, k, m), so that
  • STA (n, k, m) A S COS (2TT- [frs / fA-n + bi / 2 / fA 2 -n 2 ] + ⁇ po (k, m))
  • the real signal STA (n, k, m) also carries a noise component r (n, k, m) which is e.g. caused by phase noise of the oscillator and quantization effects in the A D conversion.
  • r e.g. caused by phase noise of the oscillator and quantization effects in the A D conversion.
  • STA (n, k, m) A s -cos (2n- [fTs / fA-n + br / 2 / fA 2 -n 2 ] + (po (k, m) + ⁇ ( ⁇ )) + r ( n, k, m), where 0 ⁇ n ⁇ 8Ms fA, ie 0 ⁇ n ⁇ 320.
  • the noise component r (n, k, m) is much smaller than the useful component with the amplitude A s , but i. Gen. but so large that it is not possible to determine from the signal STA (n, k, m) of a single frequency ramp the phase error ⁇ ( ⁇ ) and thus the frequency error fE (n) with sufficient accuracy. Therefore, an averaging over many frequency ramps is necessary so that the noise component can be sufficiently well determined.
  • the averaging only brings about a positive effect if an at least partially in-phase accumulation of the signals STA (n, k, m) is carried out, that is to say the signals are first to be normalized in phase, ie to be shifted to the same phase position.
  • the real-valued signals STA (n, k, m) are first to be converted into their corresponding complex-valued signal, that is, into their analytic signal STAc (n, k, m):
  • STAc (n, k, m) A s -exp i- (2n- [fTs / fA -n + br / 2 / fA 2 -n 2 ] + (po (k, m) + ⁇ ( ⁇ ))) + rc (n, k, m), where rc (n, k, m) is the analytic signal of noise r (n, k, m) and has a much smaller amplitude than the useful portion of the signal having amplitude A s ; denotes the imaginary unit.
  • An analytic signal is produced by complex-valued filtering with a so-called ideal Hilbert filter, which suppresses all negative frequencies and cancels all positive frequencies with constant transmission.
  • This measurement error can be further reduced by extending the averaging over several cycles. For this one can either mittein the measured frequency errors resulting per cycle, or one extends the averaging of the phase-normalized signals over several cycles.
  • the phase noise cp r (n) (eg generated by quantization noise from the A / D converter) has an effect on the measurement error amplified by the divider factor T, which is why a high divider factor tor is disadvantageous; when the oscillator signal is reduced by mixing, this problem does not arise; however, generating a second signal in the 24 GHz range is expensive; therefore, a combination of division and mixture can also be implemented; for example, the oscillator signal may first be divided by a factor of 64 to the range of about 377MHz and then downconverted to a fixed frequency of 367MHz,
  • the coefficients of the Hilbert filtering can also be chosen variably, that is, adapted to the respective setpoint frequency course; For example, with a Hilbert filter of the first degree, you can change the coefficients within a frequency ramp so that the zero point always lies at the negative of the respective nominal frequency.
  • the sampling of the received signals is carried out during the rear 6.4 s of the frequency ramp; the front 1 .6 s are required for transient effects (in particular by filters in frequency generation and reception path) and for the propagation time corresponding to the maximum distance of interest (0.66 s at a maximum interest of 99m).
  • the first e.g. 20 values i.e., the first 0.5 s
  • the preferred approach is to compensate for these frequency errors.
  • One approach to this is to change the drive signal to generate the frequency modulation (in the case of direct generation of the oscillator control voltage via a digital-to-analog converter whose drive values or in the case of a PLL the signal for the control default), which can also be done in an iterative manner.
  • Another approach is to consider the frequency errors fE (n) in the evaluation of the received signals.
  • an (average) gradient b of the frequency ramps deviating from the target specification has an altered length of the range gates (see further below) and can be correspondingly taken into account in the distance determination; a calculation of the real slope of the frequency ramps can be done, for example, by a linear regression over the actual frequency fist (n). A deviation of the center frequency of the frequency ramps from their nominal value changes the mean wavelength and thus has an effect on the calculated relative velocity and Angular position of objects (see derivations above); By using the real center frequency full of the desired center frequency errors can be avoided.
  • frequency errors fE (n) can not be compensated, it must be judged whether their influence on the detection quality is still acceptable, ie that there are no unacceptable functional limitations; otherwise the affected driver assistance functions and / or autonomous driving maneuvers should be restricted or deactivated.
  • s (i) sin (2n sum (fist (n) - fist (n-12 ), 65.65 + i) / fA) for 0 ⁇ i ⁇ 255, where sum (g (n), u, o) means that the sequence g (n) is summed over u ⁇ n ⁇ o.
  • the spectrum e (j) of this signal is given by a DFT; if a window function w (i) is used in the normal data evaluation for environment detection, the same window is to be used here (ie the signal s (i) multiplied by w (i) before application of the DFT).
  • the resulting distance spectrum e (j) is shown in absolute terms in FIG. 12a (solid line, logarithmic representation, ie in dB), the index j representing the distance represents.
  • FIG. 12a also shows the range spectrum which results in the desired frequency characteristic for a target at the same distance, with the same amplitude 1 and when using the same window function (dashed curve).
  • the distance spectrum e (j) calculated for the actual frequency curve for the amount of a limit curve
  • Fig. 12b the magnitude of the difference of the range spectra for the example is shown above, normalized to the maximum of the range spectrum to the desired frequency response and plotted in dB; By normalizing to the maximum of the range spectrum to the desired frequency response is also called the relative difference.
  • Checking for a limit curve represents a binary measure of quality (that is, with the two result states, good or bad);
  • an analogue quality measure can also be defined, e.g. the maximum relative difference between the distance spectra and the actual frequency response.
  • the relative difference between the distance spectra and the actual frequency response can be approximated using the error function
  • E (j) 20-logio [
  • This error function E (j) can now be checked again for a limit curve or determine its maximum value as an absolute measure of quality; In this case, one can either only consider an object distance r, that is, a transit time ⁇ t (for example, the maximum), or one considers all the transit times ⁇ t relevant for the driver assistance function. Due to the factor At, the maximum runtime tends to be the most critical, but depending on the form of the DFT FE (J), higher values of the error function E (j) could also occur with smaller run times.
  • additional smaller power peaks occur around the actual object, which can lead to ghost objects with the same relative speed as the real object. If it is known from an analysis of the actual frequency profile how high such interference lines are or can be (eg by an upper estimation as explained above), then one can check for each detection whether it originated from a faulty frequency modulation from another detection of the same relative velocity or ., and then possibly reject this detection altogether or mark it as a potential false detection.
  • the frequency modulation was monitored during the actual transmission signals (ie for the transmission signals whose associated receive signals are evaluated for environment detection).
  • a / D converter for digitizing the divided-down oscillator signal
  • the monitoring of the frequency modulation could not be done in parallel with the surroundings detection; So one would introduce another sequence of transmission signals with the same frequency response alone to monitor the frequency modulation - monitoring the frequency modulation and environment detection would then be at different frequency ramps, either in two sequentially successive blocks or by nesting are arranged one inside the other. With the ramps used to monitor the frequency modulation, one could also turn off the transmit power (to save power and if this does not affect the frequency modulation error).
  • an A / D converter is used for digitizing the frequency-down-converted oscillator signal;
  • a counter instead of the circuit block 1 .12 of FIG. 1, a counter will be used.
  • the counter increments its value by 1 on each positive edge of the divided rectangular signal; it counts the number of periods of the divided signal.
  • the counter is not reinitialized at the start of each frequency ramp, but simply counts on and on, even between the frequency ramps - so you can speak of a free-running counter, which does not need any Eiseninitialmaschineen.
  • FIG. 13 shows the course of the normalized counter value ZN (n, k, m) for a frequency ramp k and an antenna combination m.
  • Dashed line shows the expected desired course, which represents a parabolic section by the linear frequency modulation (normalized counter value is proportional to the signal phase, which results from the beginning of the ramp start integration over the linear signal frequency and thus has a quadratic component); It should be noted that the curvature of the desired course is exaggerated in the picture.
  • the dots in Fig. 13 represent the measured normalized counter values ZN (n, k, m).
  • the (exaggerated in Fig. 13) deviation from the desired course is mainly due to the fact that the counter virtually rounds to an integer number of periods - he counts only the positive edges of the divided down rectangular signal.
  • the normalized counter value will either have the value 1210 or 121 1, depending on whether there has been more or less than half a period between ramp start and next positive edge.
  • the error is thus plus or minus half a period, with a probability of 50% each; the standard deviation is then half a period.
  • there are only 1210.25 periods between the start time of the counter and a read-out time n then with a probability of 75% 1210 periods are measured, with a probability of 25% 121 1 periods; the standard deviation then results in 0.43 periods. If the start time and the read-out second point are exactly 1210 periods apart, the correct value is always measured and the standard deviation is 0.
  • the error of the measurement thus extends to a maximum of plus or minus one period; seen over different signal frequencies, the distribution is triangular with the maximum at error 0, so that the standard deviation is the 1 / V6-th part of a period.
  • the normalized counter value ZN (n, k, m) for every n is accumulated over all 2048 frequency ramps and thus receives the accumulated normalized counter values ⁇ ( ⁇ ).
  • the phases of the divided down signal must vary from ramp to ramp during ramp start. If phase noise or other effects are not sufficient, you can do this, for example by forcing one or more parameters of the oscillator frequency between the actual transmit signals; eg by varying the time of the frequency return (ie ramp end is slightly varied).
  • the accuracy of the measurement decreases as the divider ratio T increases.
  • the less the frequency is divided down the faster the meter is, the faster the counter is, but it is expensive to implement and requires a lot of power.
  • Frequency mixing can circumvent this problem because it does not affect the accuracy of the measurement; however, generating a second signal in the 24 GHz range is expensive. Therefore, a combination of division and mixing can also be implemented.
  • the oscillator signal first divided by a factor of 4 to the range of about 6.04GHz and then down-mixed with a fixed frequency of 5.8GHz, so that the counter only has to work in the range of well 200MHz.
  • Another approach to reducing the divisor factor T is a counter that counts both the positive and negative edges of the divided down signal.
  • the advantages and disadvantages of the two methods presented above for digitizing the frequency-stepped oscillator signal will be briefly discussed.
  • the A / D conversion has the advantage that it can work with larger frequency divider factors, because in principle it can measure frequencies or phases more precisely (with the same frequencies of the input signals).
  • an A / D converter but i. Gen.
  • To realize more complex than a counter with the same frequencies of the input signals
  • the evaluation of the A D converter values is more complex than that of the counter values.
  • the considerations and embodiments according to the invention shown in the above examples can be applied to general dimensions and parameter interpretations, ie they can also be applied to other numerical values.
  • the approaches according to the invention can also be applied to a radar in the 77 GHz range.

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Abstract

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

Description

Radarsystem mit Überwachung der Frequenzmodulation einer Folge von gleichartigen Sendesignalen
Die Erfindung bezieht sich auf ein Radarsystem zum Einsatz für Fahrerassistenzsysteme im Kraftfahrzeug. Das Radarsystem besitzt erfindungsgemäß Mittel und Verfahren zur Analyse und Überwachung seiner Frequenzmodulation über eine Folge gleichartiger Sendesignale. Weicht die Frequenzmodulation zu stark von ihrem Sollverlauf ab, werden entweder korrigierende Maßnahmen angewendet oder wird das Fahrassistenzsystem teilweise oder komplett deaktiviert.
Stand der Technik
Kraftfahrzeuge werden zunehmend mit Fahrerassistenzsystemen ausgerüstet, welche mit Hilfe von Sensorsystemen die Umgebung erfassen und aus der so erkannten Verkehrssituation automatische Reaktionen des Fahrzeugs ableiten und/oder den Fahrer instruieren, insbesondere warnen. Dabei unterscheidet man zwischen Komfort- und Sicherheitsfunktionen.
Als Komfortfunktion spielt in der momentanen Entwicklung FSRA (Füll Speed Range Adaptive Cruise Control) die wichtigste Rolle. Das Fahrzeug regelt die Eigengeschwindigkeit auf die vom Fahrer vorgegebene Wunschgeschwindigkeit ein, sofern die Verkehrssituation dies zulässt, andernfalls wird die Eigengeschwindigkeit automatisch an die Verkehrssituation angepasst.
Sicherheitsfunktionen gibt es mittlerweile in vielfältiger Ausprägung. Eine Gruppe bilden dabei Funktionen zur Reduzierung des Brems- bzw. Anhalteweges in Notsituationen; das Spektrum der entsprechenden Fahrerassistenzfunktionen reicht von einem automatischen Vorfüllen der Bremse zur Reduktion der Bremslatenz (Prefill), über einen verbesserten Bremsassistenten (BAS+) bis hin zur autonomen Notbremsung. Eine weitere Gruppe sind Spurwechselfunktionen: Sie warnen den Fahrer bzw. greifen in die Lenkung ein, wenn der Fahrer einen gefährlichen Spurwechsel durchführen möchte, also wenn sich ein Fahrzeug auf der Nebenspur entweder im toten Winkel befindet (wird als BSD - „Blind Spot Detection" - bezeichnet) oder sich schnell von hinten nähert (LCA -„Lane Change Assist"). In absehbarer Zukunft wird der Fahrer aber nicht mehr nur assistiert, sondern die Aufgabe des Fahrers wird zunehmend autonom vom Fahrzeug selber erledigt, d.h. der Fahrer wird zunehmend ersetzt; man spricht von autonomem Fahren.
Für Systeme der oben beschriebenen Art werden Radarsensoren eingesetzt, häufig auch in Fusion mit Sensoren anderer Technologie wie z.B. Kamerasensoren. Radarsensoren haben den Vorteil, dass sie auch bei schlechten Wetterbedingungen zuverlässig arbeiten und neben dem Abstand von Objekten auch direkt deren radiale Relativgeschwindigkeit über den Dopplereffekt messen können. Als Sendefrequenzen werden dabei 24GHz, 77GHz und 79GHz eingesetzt.
Durch den zunehmenden funktionalen Umfang und Eingriff solcher Systeme werden die Anforderungen an die Sensoren hinsichtlich Zuverlässigkeit permanent höher. Das Radarbild muss der Realität entsprechen, d.h. dass die Objektgrößen, insb. Entfernung, Relativgeschwindigkeit und Winkel korrekt sein müssen, dass keine Objekte übersehen werden und dass keine sogenannten Geisterobjekte, die es in Realität gar nicht gibt, gemeldet werden dürfen.
Zentrales Element von Radarsensoren ist die Modulation der Sendefrequenz, um Entfernung und Relativgeschwindigkeit messen zu können. Gängigste Modulationsart ist dabei die Frequenzmodulation, insbesondere eine lineare Änderung der Frequenz, wobei häufig eine Folge gleichartiger linear modulierter Sendesignale benutzt wird. Durch eine fehlerhafte Frequenzmodulation (z.B. durch Ausfall bzw. Fehlfunktion einzelner Schaltungsteile) können die oben beschriebenen Fehler auftreten, also fehlerhaft gemessene Objektgrößen, nicht detektierte Objekte und Geisterobjekte. Dadurch könnte die mit dem Radarsystem implementierte Fahrerassistenzfunktion eine fehlerhafte Funktionsweise haben; bei einem Notbremsassistent könnte z.B. durch Geisterobjekte eine unberechtigte Notbremsung aktiviert werden, wodurch es zu einem Auffahrunfall eines nachfolgenden Fahrzeuges mit schwerwiegenden Folgen bis hin zu Todesfällen kommen könnte.
In DE 10 2016 214 808 findet sich eine Anordnung und ein Verfahren zur Analyse der Frequenzmodulation basierend auf einem Periodenzähler, dessen Werte über viele einzelne gleichartige Sendesignale aufakkumuliert werden, wozu der Zähler bei jedem Sendesignal neu initialisiert wird, also nicht freilaufend ist. Weicht die Frequenzmodulation zu stark von ihrem Sollverlauf ab, werden entweder korrigierende Maßnahmen angewendet oder das Fahrassistenzsystem teilweise oder komplett deaktiviert. Beim dort vorgeschlagenen Ansatz ist zu berücksichtigen, dass Zähler bei hoher Frequenz schwierig bzw. aufwändig zu realisieren sind (insbesondere das zeitgenaue Auslesen) und einen hohen Leistungsverbrauch haben (auch bedingt durch die dann relativ hohe Zählerlänge). Zur Reduzierung der Frequenz des Zählers kann man entweder eine Frequenzteilung oder -mischung vorschalten. Die vorgeschaltete Teilung hat aber den Nachteil, dass die Genauigkeit der Frequenzanalyse mit zunehmendem Teilerfaktor abnimmt; und die vorgeschaltete Mischung benötigt die Erzeugung eines weiteren Signals im Hochfrequenzbereich und damit signifikanten Aufwand.
Aufgabe, Lösung und Vorteile der Erfindung
Aufgabe der Erfindung ist es, für ein Radarsystem Anordnungen und Verfahren zur Analyse der Frequenzmodulation über eine Folge gleichartiger Sendesignale vorzuschlagen, welche sich von dem in DE 10 2016 214 808 dargelegten Ansatz unterscheiden und bedingt durch technologische Randbedingungen und implementierungstechnische Aspekte vorteilhafter sein können bzw. sind. Insbesondere sind Verfahren vorzuschlagen, welche entweder mit großen Frequenzteilerfaktoren arbeiten können oder keine Neuinitialisierung von Zählern aufweisen.
Diese Aufgabe wird grundsätzlich mit Hilfe eines Verfahrens bzw. eines Radarsystems gemäß den Ansprüchen 1 -12 gelöst.
Die Vorteile der Erfindung ergeben sich aus der Tatsache, dass eine Überwachung der Frequenzmodulation des Radarsystems ermöglicht wird, um bei zu starkem Abweichen der Frequenzmodulation von ihrem Sollverlauf entweder korrigierende Maßnahmen anwenden oder das Fahrassistenzsystem teilweise oder komplett deaktivieren zu können, damit Fehlfunktionen des Fahrassistenzsystems vermieden werden.
Erfindungsgemäß weist ein Verfahren für ein Radarsystem zur Umfelderfassung eines Kraftfahrzeugs und Realisierung einer Funktion zur Fahrerassistenz und/oder zu autonomen Fahrmanövern folgende Schritte auf, Erzeugen einer Frequenzmodulation mittels einem Steuer- bzw. regelbaren Oszillator, Generieren einer Folge von Ko (Ko>1 ) in der Sendefrequenz modulierten Sendesignalen, die jeweils gleichen Sollfrequenzverlauf gegebenenfalls abgesehen von einer Variation der Frequenzla- ge, also insbesondere einer Variation der Anfangs- und damit gleichbedeutend der Mittenfrequenz haben, Abstrahlen von Sendesignalen mittels Sendemitteln, Empfangen von an Objekten reflektierten Sendesignalen mittels Empfangsmittel, Analysieren des Frequenzverlaufs der Sendesignale und Auswerten der empfangenen Signale, insbesondere zur Detektion von Objekten, mittels Signalverarbeitungsmittel, wobei ein Istverlauf der Sendefrequenz innerhalb der Sendesignale oder eine Abweichung des Istverlaufs vom Sollfrequenzverlauf absolut oder relativ, also bis auf einen unbestimmten konstanten Anteil, ermittelt wird, dabei für eine genaue Bestimmung von insbesondere gleichartigen Verläufen oder Abweichungen eine Mittelung über die Ko Sendesignale hinweg sattfindet, wobei zur Mittelung pro Sendesignal ein zeitdiskretes Signal benutzt wird, welches jeweils Information über den Frequenzverlauf des Sendesignals enthält und welches vorzugsweise jeweils durch Abtastung eines analogen Signals oder durch Auslesen eines freilaufenden Zählers zu vorgegebenen Zeitpunkten generiert ist, diese zeitdiskreten Signale über die Ko Sendesignale bezüglich der Lage ihrer Phase und/oder ihres Anfangswertes unnormalisiert sind, und während einer Auswertung dieser zeitdiskreten Signale explizit eine Normalisierung stattfindet oder implizit ein Einfluss der Lage ihrer Phase und/oder ihres Anfangswertes eliminiert wird, und abhängig vom so ermittelten Istverlauf und/oder einer so ermittelten Abweichung des Istverlaufs vom Sollverlauf und/oder eines daraus abgeleiteten Gütemaßes der Frequenzmodulation eine Korrektur in der Ansteuerung des Oszillators und/oder eine Korrektur in der Auswertung der empfangenen Signale und/oder eine Anpassung der Funktion zur Fahrerassistenz und/oder zu autonomen Fahrmanövern bis hin zu ihrer Deaktivierung durchgeführt werden.
Bevorzugt kann bei dem Verfahren für ein Radarsystem ferner ein Parameter der Frequenzmodulation der einzelnen Sendesignale, insbesondere die Frequenzlage und/oder ein Parameter des Frequenzverlaufs des Oszillators zwischen den Sendesignalen variiert werden, um über die einzelnen Sendesignale hinweg eine sich ändere Phasenlage des Oszillators beim Start des Sendesignals zu gewährleisten, um gleichartige Fehlereinflüsse bei der Mittelung zu verhindern.
Weiter bevorzugt kann bei dem Verfahren für ein Radarsystem die Mittelung über die Ko Sendesignale zu einer genauen Bestimmung des Istverlaufs der Sendefrequenz oder seiner Abweichung vom Sollverlauf dadurch sattfindet, dass zur Analyse ein Signal verwendet wird, welches gegenüber dem Sendesignal durch Frequenzteilung um den Faktor T>1 und/oder durch Mischung in der Frequenz heruntergesetzt wird, diese sich über die Sendesignale ergebenden niederfrequenten Signale gegebenenfalls nach Filterung abgetastet werden, diese sich über die Sendesignale ergebenden abgetasteten Signale gegebenenfalls nach weiterer Filterung zumindest näherungsweise phasennormalisiert, also auf zumindest näherungsweise gleiche Phasenlage phasenverschoben werden, diese phasennormalisierten Signale dann aufaddiert werden und aus dem Phasenverlauf dieses aufakkumulierten und gegebenenfalls zuvor noch gefilterten Signals der Istfrequenzverlauf bestimmt wird.
In einer vorteilhaften Ausgestaltung der Erfindung kann bei dem Verfahren für ein Radarsystem die Phasennormalisierung für den Fall, dass die niederfrequenten abgetasteten Signale reellwertig sind, dadurch realisiert werden, dass die niederfrequenten abgetasteten reellwertigen Signale jeweils zumindest näherungsweise in ihr analytisches Signal, also dem komplexwertigen Signal mit nur den positiven oder negativen Frequenzanteilen konvertiert werden, wobei vorzugsweise dazu ein
Hilbertfilter ersten Grades mit der Nullstelle bei etwa dem Negativen oder Positiven der Mittenfrequenz der frequenzmodulierten Signale benutzt wird, aus diesen analytischen Signalen jeweils in gleicher Weise ein Wert bestimmt wird, z.B. das konjugiert Komplexe des ersten Signalwertes oder des Signalwertes zu dem Zeitpunkt, wo der Sollfrequenzverlauf die mittlere Frequenz annimmt, und die analytischen Signale mit jeweils diesem Wert multipliziert werden.
Weiter Bevorzugt kann bei dem Verfahren für ein Radarsystem das über die Sendesignale aufakkumulierte Signal oder ein daraus abgeleitetes Signal durch eine Hilbertfilterung hochgenau in sein analytisches Signal konvertiert werden.
Weiter Bevorzugt kann bei dem Verfahren für ein Radarsystem die Frequenz der abgestrahlten Sendesignale linear moduliert werden, die durch Reflektion der Sendesignale an Objekten empfangenen Signale durch Mischung mit einem Signal, dessen Frequenz der momentanen Sendefrequenz entspricht oder sich von ihr um einen konstanten Faktor unterscheidet, in den niederfrequenten Bereich überführt werden, die niederfrequenten Empfangssignale in äquidistantem Raster NA-mal abgetastet werden und über diese NA Abtastwerte eine erste Spektralanalyse insbesondere in Form einer diskreten Fouriertransformation gebildet wird, um damit insbesondere eine Entfernungsmessung der Objekte und eine Trennung zur gleichzeitigen Erfassung mehrerer Objekte realisieren zu können.
In einer vorteilhaften Ausgestaltung der Erfindung kann bei dem Verfahren für ein Radarsystem die Differenz zwischen unverzögertem und um die Zeit At verzögertem gemessenen Istfrequenzverlauf innerhalb der Sendesignale gebildet werden, ein Signal berechnet wird, dessen Frequenzverlauf dieser Differenz entspricht, über dieses Signal eine Spektralanalyse insbesondere in Form einer diskreten Fouriertransformation durchgeführt wird, welche ein Spektrum ergibt, und das resultierende Spektrum oder sein Betrag direkt zur Ableitung eines Gütemaßes der Frequenzmodulation verwendet wird und/oder aus der Abweichung des Spektrums von dem bei dem Sollfrequenzverlauf erwarteten Spektrum eines Objekts in der zur Laufzeit At korrespondierenden Entfernung r ein Gütemaß abgeleitet wird, wobei für beide Spektralanalysen dieselbe Fensterfunktion verwendet wird und die resultierenden Spektren für den Vergleich auf einen gleichen Pegel bezogen werden.
Weiter bevorzugt kann bei dem Verfahren für ein Radarsystem über die die Differenz zwischen Ist- und Sollfrequenzverlauf eine Spektralanalyse insbesondere in Form einer diskreten Fouriertransformation durchgeführt werden und das resultierende Spektrum oder sein Betrag direkt oder nach Multiplikation mit einem Faktor als Gütemaß der Frequenzmodulation verwendet werden, wobei der Faktor proportional zu einer angenommen Objektentfernung sein kann oder eine Sinusfunktion enthalten kann, deren Argument proportional zur Objektentfernung und proportional zur jeweiligen Frequenzstützstelle der Spektralanalyse ist.
Bevorzugt kann bei dem Verfahren für ein Radarsystem aus einem ermittelten Gütemaß abgeleitet werden, ob eine Detektion durch Abweichung des Istfrequenzverlaufs vom Sollfrequenzverlauf aus einem anderen detektierten Objekt entstanden ist oder sein könnte, und diese Detektion dann gegebenenfalls ganz verworfen oder als potentielle Scheindetektion gekennzeichnet wird.
In einer vorteilhaften Ausgestaltung der Erfindung kann bei dem Verfahren für ein Radarsystem die mittlere Frequenzsteigung des Istfrequenzverlaufs oder ihre Abweichung von der Sollfrequenzsteigung bestinnnnt und für die Berechnung der Entfernung von Objekten verwendet werden.
Weiter bevorzugt kann bei dem Verfahren für ein Radarsystem die Mittenfrequenz des Istfrequenzverlaufs oder ihre Abweichung von der Sollmittenfrequenz bestimmt und für die Berechnung der Relativgeschwindigkeit und/oder der Winkellage von Objekten verwendet werden.
Erfindungsgemäß ist ein Radarsystem eingerichtet ein Verfahren gemäß einer vorhergehenden bevorzugten Ausgestaltung auszuführen.
Kurzbeschreibung der Zeichnungen
In Fig. 1 ist die beispielhafte Ausführungsform eines Radarsystems dargestellt.
Fig. 2 zeigt die Frequenz der Sende- und der Empfangssignale, welche aus sogenannten Frequenzrampen besteht, sowie die jeweils benutzten Antennenkombinationen bestehend aus Sende- und Empfangsantennen.
Fig. 3 zeigt ein abgetastetes Signal bei Anwesenheit von zwei Objekten vor der ersten DFT (links) und nach der ersten DFT (rechts).
In Fig. 4 ist der über die Frequenzrampen rotierende komplexe Spektralwert im Entfernungstor 4, in welchem sich genau ein Objekt befindet, dargestellt.
Fig. 5 zeigt schematisch das zweidimensionale komplexwertige Spektrum e(j,l,m) nach der zweiten DFT für eine Antennenkombination m.
Fig. 6 zeigt die unterschiedlichen Weglängen zwischen den Einzelantennen und einem weit entfernten relativ zum Sensor ruhenden Objekt bei einem Azimutwinkel C(Az < 0.
Fig. 7a zeigt eine Antennenanordnung mit einer Sende- und 8 Empfangsantennen, welche zur betrachteten Antennenanordnung nach Fig. 1 mit 2 Sende- und 4 Empfangsantennen äquivalent ist; in Fig. 7b sind für diese äquivalente Anordnung die unterschiedlichen Weglängen zwischen den Einzelantennen und einem weit entfernten relativ zum Sensor ruhenden Objekt dargestellt.
Fig. 8a zeigt für die obigen Antennenanordnungen den über die Antennenkombinationen rotierenden komplexen Spektralwert im Entfernung-Relativgeschwindigkeit-Tor (9,0), in welchem sich genau ein Objekt (relativ zum Sensor ruhend) befindet; in Fig. 8b ist betragsmäßig das zugehörige Spektrum nach der dritten DFT dargestellt.
Fig. 9 zeigt schematisch die Datenanordnung vor der dreidimensionalen DFT (links) und das dreidimensionale komplexwertige Spektrum w(j,l,n) danach (rechts).
Fig. 10 zeigt einen Ausschnitt aus dem um den Faktor T=2048 heruntergeteilten Oszillatorsignal (durchgezogener Verlauf), das sich nach Filterung daraus ergebende sinusförmige Signal (gestrichelter Verlauf) und dessen sich nach Abtastung ergebende Werte (mit Punkten dargestellt).
Fig. 1 1 zeigt den Frequenzfehler fE(n) für einen Istfrequenzverlauf, der gegenüber dem Sollfrequenzverlauf leicht gekrümmt ist und zusätzlich eine periodische Störung aufweist, wobei die Mittenfrequenz und die mittlere Frequenzsteigung ihren Sollwerten entsprechen.
Fig. 12a zeigt in logarithmischer Darstellung (also in dB) für den Istfrequenzverlauf den Betrag des Entfernungsspektrums e(j) (durchgezogene Linie) und den Betrag des Entfernungsspektrums, welches sich beim Sollfrequenzverlauf für ein Ziel in gleicher Entfernung r=45m, mit gleicher Amplitude 1 und bei Verwendung gleicher Fensterfunktion ergibt (gestrichelte Kurve); in Fig. 12b ist der relative Differenzbetrag dieser beiden Entfernungsspektren dargestellt.
Fig. 13 zeigt die alle 25ns ausgelesenen und auf den Rampenstart normalisierten Werte des Frequenzzählers über ein Sendesignal (aufgetragene Punkte); gestrichelt dargestellt ist der erwartete Sollverlauf.
Ausführungsbeispiele
Betrachtet wird die beispielhafte Ausführung eines Radarsystems, welches in Fig. 1 grob dargestellt ist. Das Radarsystem besitzt 2 Sendeantenne TXO und TX1 zur Abstrahlung von Sendesignalen und 4 Empfangsantennen RX0-RX3 zum Empfang von an Objekten reflektierten Sendesignalen; die Antennen sind auf einer ebenen Platine 1 .1 in planarer Technologie als Patchantennen ausgeführt, wobei diese Platine bezüglich horizontaler und vertikaler Richtung im Fahrzeug wie im Bild dargestellt orientiert ist. Alle Antennen (Sende- und Empfangsantennen) haben jeweils in Elevation und in Azimut dieselbe Strahlcharakteristik. Die 4 Empfangsantennen (und damit ihre Phasen-, also Abstrahlzentren) haben jeweils gleichen lateralen, d. h. horizontalen Abstand d = λ/2 = 6.2mnn zueinander, wobei λ = c/24.15GHz = 12.4mnn die mittlere Wellenlänge der abgestrahlten Signale ist; der horizontale Abstand der beiden Sendeantennen zueinander ist 4-mal so groß, beträgt also 4d = 2λ.
Über die Multiplexer 1 .3 und 1 .4 kann jeweils eine der beiden Sendeantennen und eine der 4 Empfangsantennen selektiert werden.
Die auf der jeweils selektierten Sendeantenne abgestrahlten Sendesignale werden aus dem Hochfrequenz-Oszillator 1 .2 im 24GHz-Bereich gewonnen, welcher über eine Steuerspannung vsteuer in seiner Frequenz verändert werden kann. Die Steuerspannung wird in den Steuermitteln 1 .9 erzeugt, wobei diese Steuermittel z.B. einen Phasenregelkreis oder einen Digital-Analog-Wandler enthalten, welche so angesteuert werden, dass der Frequenzverlauf des Oszillators der gewünschten Frequenzmodulation zumindest näherungsweise entspricht. Zur Analyse der Oszillatorfrequenz wird diese im Schaltungsbock 1 .1 1 heruntergesetzt (durch Teilung und/oder Mischung) und das resultierende Signal im Schaltungsblock 1 .12 digitalisiert - weiter unten werden für die Digitalisierung zwei verschiedene Ansätze betrachtet, zum einen ein Analog/Digital-Wandler und zum anderen ein Zähler; die Auswertung dieser digitalen Information über die Oszillatorfrequenz erfolgt in der digitalen Signalverarbeitungseinheit 1 .10.
Die von der jeweils selektierten Empfangsantenne empfangenen Signale werden in dem reellwertigen Mischer 1 .5 ebenfalls mit dem Signal des Oszillators 1 .2 in den Niederfrequenzbereich heruntergemischt. Danach durchlaufen die Empfangssignale einen Bandpassfilter 1 .6 mit der dargestellten Ü bertrag ungsfunktion, einen Verstärker 1 .7 und einen Analog/Digital-Wandler 1 .8; anschließend werden sie in der digitalen Signalverarbeitungseinheit 1 .10 weiterverarbeitet.
Damit die Entfernung von Objekten gemessen werden kann, wird - wie in Fig. 2 dargestellt - die Frequenz des Hochfrequenz-Oszillators und damit der Sendesignale sehr schnell linear verändert (in 8 s um 187.5MHz, wobei die Mittenfrequenz 24.15GHz beträgt); man spricht dabei von einer Frequenzrampe. Die Frequenzrampen werden periodisch wiederholt (alle 10 s); insgesamt gibt es 2048 Frequenzrampen, die alle gleichen Sollfrequenzverlauf haben. Über die Frequenzrampen werden die 8 Kombinationen aus den 2 Sende- und 4 Empfangsantennen in der Reihenfolge TX0/RX0, TX0/RX1 , TX0/RX2, TX0/RX3, TX1/RX0, TX1/RX1 , TX1/RX2 und TX1 /RX3 periodisch wiederholt, wobei vor jeder Frequenzrampe die jeweils nächste Kombination selektiert wird. In Fig. 2 ist k die Laufvariable über die 2048/8 = 256 Frequenzrampen für jede Antennenkombination und m = 4-nriTx+nnRx die Laufvariable über die 8 Antennenkombinationen ΤΧηητχ/RXnnRx.
Das Empfangssignal eines einzelnen punktförmigen Objekts ist nach Mischung und damit auch am A/D-Wandler für jede Frequenzrampe und jede der 8 Antennenkombinationen eine sinusförmige Schwingung; dies kann man sich mit Hilfe von Fig. 2 wie folgt erklären: Hat das Objekt die radiale Relativgeschwindigkeit Null zum Radarsystem, so ist die Frequenzdifferenz Af zwischen gesendetem Signal und empfangenem Signal konstant und dabei proportional zur Signallaufzeit At und damit proportional zur radialen Entfernung r = c-At/2, wobei c die Lichtgeschwindigkeit ist und der Faktor 1 /2 berücksichtigt, dass sich die Laufzeit At auf das Hin- und Zurücklaufen der Welle bezieht; die Frequenzdifferenz Af ergibt sich bei obiger Auslegung zu Af = 2r/c-187.5MHz/8 s = r-156.250kHz/m. Da das empfangene Signal mit der Oszillator- und damit Sendefrequenz reellwertig gemischt wird, ergibt sich nach dem Mischer eine sinusförmige Schwingung mit der Frequenz Af. Diese Frequenz liegt im MHz-Bereich und wird bei einer nichtverschwindenden radialen Relativgeschwindigkeit noch um die Dopplerfrequenz verschoben, welche aber nur im kHz-Bereich liegt und deshalb gegenüber dem Frequenzanteil durch die Objektentfernung näherungsweise vernachlässigbar ist. Gibt es mehrere Objekte, so ist das Empfangssignal eine Überlagerung mehrerer sinusförmiger Schwingungen unterschiedl icher Frequenz.
Während jeder Frequenzrampe wird das Empfangssignal am A/D-Wandler 256 mal jeweils im Abstand von 25ns (also mit 40 MHz) abgetastet (siehe Fig. 2), wobei die Abtastung immer beim selben Zeitpunkt relativ zum Start der Rampe beginnt. Wie aus Fig. 2 ersichtlich ist, macht eine Signalabtastung nur in dem Zeitbereich Sinn, wo Empfangssignale von Objekten im interessierenden Entfernungsbereich eintreffen - nach Rampenstart muss also wenigstens die zur maximal interessierenden Entfernung korrespondierende Laufzeit abgewartet werden (bei einer maximal interessierenden Entfernung von 99m entspricht dies 0.66 s); es sei bemerkt, dass hier und im Folgenden unter Entfernung immer die radiale Entfernung verstanden ist.
Dann wird über die 256 Abtastwerte jeder Frequenzrampe eine d iskrete Fouriertransformation (DFT) in Form einer schnellen Fouriertransformation (FFT = Fast Fourier Transform) gebildet. Dadurch kann man Objekte in unterschiedlichen Entfernungen, welche zu unterschiedlichen Frequenzen führen, trennen (siehe Fig. 3; links Signal s(i,k,m) vor DFT bei Anwesenheit von zwei Objekten, rechts Betrag |e(j,k,m)| von Ergebnis der DFT; dabei ist k die Laufvariable über die Frequenzrampen pro Anten- nenkombination und m die Laufvariable über die 8 Antennenkombinationen ΤΧηπτχ/RXnnRx). Jede der diskreten Frequenzstützstellen j der DFT korrespondiert zu einer Entfernung r und kann deshalb analog zu Pulsradaren auch als Entfernungstor bezeichnet werden; bei obiger Auslegung haben die Entfern ungstore gerade einen Abstand und damit eine Breite Ar von einem Meter (ergibt sich aus Ar-156.250kHz m = 1/(6.4 s)). In den Entfernungstoren, in welchen sich Objekte befinden, treten in der DFT Leistungsspitzen auf. Da die abgetasteten Empfangssignale reellwertig sind (dann in oberer Hälfte der DFT keine zusätzliche Information, da symmetrisch) und der obere Übergangsbereich des analogen Bandpassfilters 1 .6 nach Fig. 1 eine Frequenzbandbreite von 8.75MHz hat (entspricht dem Bereich von 56 Frequenzstützstellen), können nur 100 der 256 diskreten Frequenzstützstellen weiterverarbeitet werden (es sei bemerkt, dass beliebig schmale Übergangsbereiche von Filtern nicht realisierbar sind). Das Filter 1 .6 dämpft kleine Frequenzen und somit die Empfangssignale von nahen Objekten, um eine Übersteuerung des Verstärkers 1 .7 und des A/D-Wandlers 1 .8 zu vermeiden (die an den Antennen empfangenen Signale werden mit abnehmendem Objektabstand ja stärker).
Über die 256 Frequenzrampen (k = 0,1 , ...,255) fallen in jeder der 8 Antennenkombinationen m (m=0,1 , ... ,7) für jedes Entfernungstor j (also jede der 100 betrachteten Frequenzstützstellen) komplexe Spektralwerte e(j,k,m) an. Gibt es in der zu einem Entfernungstor korrespondierenden Entfernung genau ein Objekt, so rotiert der komplexe Spektralwert in diesem Entfernungstor j über die 256 Frequenzrampen jeder der 8 Antennenkombinationen m= 0,1 , ... ,7 mit der Dopplerfrequenz, da sich von Frequenzrampe zu Frequenzrampe die Entfernung (im mm-Bereich oder darunter) und damit die Phasenlage der zugehörigen Schwingung gleichförmig ändert (siehe Fig. 4; die dort dargestellte Phasenänderung von 45° pro Frequenzrampe korrespondiert zu einer Entfernungsabnahme des Objekts von λ/(8·2) = 0.78mm, wobei die Wellenlänge λ = c/24.15GHz = 12.4mm ist und der Faktor 2 im Nenner das Hin- und Zurücklaufen der Wellen berücksichtigt, woraus sich die radiale Relativgeschwindigkeit vrei = 0.78mm/80 s = 35km/h ergibt; positives Vorzeichen der radialen Relativgeschwindigkeit ist als Entfernen definiert). Mehrere Objekte mit unterschiedlicher radialer Relativgeschwindigkeit im selben Entfernungs- tor werden dadurch getrennt, dass für jede Antennenkombination und jedes Entfernungstor über die in den 256 Frequenzrampen anfallenden komplexen Spektralwerte eine zweite DFT gerechnet wird. Jede diskrete Frequenzstützstelle I dieser zweiten DFT korrespondiert zu einem Satz von Dopplerfrequenzen (wegen der Abtastung der Dopplerfrequenz kann sie nur bis auf ein unbekanntes ganzzahliges Vielfaches ihrer Abstastfrequenz bestimmt werden) und somit einem Satz von radialen Relativgeschwindigkeiten Vrei von Objekten, so dass die diskreten Frequenzstützstellen der zweiten DFT als Relativgeschwindigkeitstore bezeichnet werden können; für die radiale Relativgeschwindigkeit wird ab hier zur sprachlichen Vereinfachung der Zusatz„radial" weggelassen. Der Eindeutigkeitsbereich der Relativgeschwindigkeit ergibt sich aus
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zu Vrei.EB = 280km/h. Damit sind dem Relativ- geschwindigkeitstor I die Relativgeschwindigkeiten vrei=(l/256+p)-280km/h zugeordnet, wobei p ganzzahlig ist.
Die zweite DFT dient nicht nur zur Ermittlung der Relativgeschwindigkeit, sondern sie erhöht durch ihre Integration auch die Detektionsempfindlichkeit - bei 256 Frequenzrampen etwa um 10 log-io(256) = 24dB.
Nach dieser zweiten DFT für die Relativgeschwindigkeiten ergibt sich für jede Antennenkombination m ein zweidimensionales komplexwertiges Spektrum v(j,l,m), wobei die einzelnen Zellen als Entfernung-Relativgeschwindigkeit-Tore bezeichnet werden können und durch Objekte Leistungsspitzen am jeweils zugehörigen Entfernung-Relativgeschwindigkeit-Tor auftreten (siehe Fig. 5).
Schließlich wird dann noch die Information aus den 8 Antennen kombinationen fusioniert. Die von den beiden Sendeantennen stammenden, an einem einzelnen punktförmigen Objekt reflektierten Wellen kommen an den 4 Empfangsantennen abhängig vom Azimutwinkel CIAZ mit unterschiedlichen Phasenlagen zueinander an, da die Entfernungen zwischen Objekt und Sende- sowie Empfangsantennen leicht unterschiedlich sind. Dies wird nun näher erläutert, wobei das betrachtete Objekt zuerst relativ zum Sensor ruhen soll, d. h., es hat die Relativgeschwindigkeit Null. In Fig. 6 sind in vertikaler Projektion die Phasenzentren der Antennen sowie die Strahlengänge zu einem weit entfernten relativ zum Sensor ruhenden Objekt bei Azimutwinkel CIAZ < 0 (positives CIAZ bedeute rechts der Lotfläche zur Platinenebene) und Elevationswinkel CIEI = 0 (in der horizontalen Lotfläche zur Platinenebene) dargestellt; das Objekt ist so weit entfernt, dass die Strahlengänge als parallel angenommen werden können, d. h., das Objekt befindet sich im Fernfeld der Antennenanordnung. Die Weglänge r(m) für die Antennenkombination m = 4-rriTx+mRx von der Sendeantenne TXITITX zum Objekt und zurück zur Empfangsantenne RXITIRX ergibt sich zu r(m) = 2 RP + sin(-aAz)-(a+rmx-4d+a+d/2+mRx-d) = 2 RP + sin(-aAz) (2a+d/2+m d) , wobei TRP die Weglänge von einem Referenzpunkt RP auf der Antennenplatine zum Objekt und a der horizontale Abstand zwischen Referenzpunkt und Sendeantenne TXO ist. Aus dieser Beziehung sieht man, dass sich der Abstand linear mit der Nummer m der Antennenkombination verändert. Die Größe (2a+d/2+m d) stellt den horizontalen Abstand des sogenannten relativen Phasenzentrums der Antennenkombination m zum Referenzpunkt RP dar und ist die Summe aus horizontalem Abstand der zugehörigen Sende- und Empfangsantenne zum Referenzpunkt (das relative Phasenzentrum einer Kombination einer Sende- und einer Empfangsantenne ist hier definiert als Summe der beiden Vektoren von einem Referenzpunkt zu den Phasenzentren der Sende- und der Empfangsantenne).
Der Phasenunterschied φ(ηη)-φ(0) zwischen den Empfangswellen für die Antennenkombination m=0,1 , . .. ,7 und die Antennenkombination m=0 ergibt sich auf Grund der unterschiedlichen Weglängen r(m) zu φ(ηη)-φ(0) = -2π/λ·[Γ(ηη) - r(0)]
= -2n/A-[2-rRp + sin(-ciAz)-(2a+d/2+m-d) - 2-rRP - sin(-ciAz) (2a+d/2+0 d)]
= -2n/A sin(-aAz) d m = 2n/A sin(aAz) d m und verändert sich somit ebenfalls linear mit der Nummer m der Antennenkombination. Die Amplitude der auf den unterschiedlichen Antennenkombinationen empfangenen Signale ist konstant, da alle Antennen gleiche Strahlcharakteristik haben und der Abstand der Antennen zum weit entfernten Objekt für eine Pegelbetrachtung nur vernachlässigbar gering differiert.
Wie unmittelbar ersichtlich ist, ergeben sich für die in Fig. 7a dargestellte Antennenanordnung mit vertikaler Projektion nach Fig. 7b genau dieselben Beziehungen für die Weglänge r(m) und den Phasenunterschied φ(ηη)-φ(0) wie für die bisher betrachtete Anordnung nach Fig. 1 ; die Anordnung nach Fig. 7a hat nur eine Sendeantenne TXO und 8 äquidistante Empfangsantennen RX0-RX7, wobei die Antennenkombination m = ITIRX nun aus der Sendeantenne und der Empfangsantenne RXITIRX gebildet wird. Wegen identischer Einzelantennen und identischen Phasenbeziehungen der Anten- nenkombinationen zueinander sind beide Antennenanordnungen bezüglich der Winkelmessfähigkeit äquivalent. Die hier vorgestellte Anordnung nach Fig. 1 hat aber den Vorteil, dass sie fast nur die halbe horizontale Ausdehnung im Vergleich zur konventionellen Anordnung nach Fig. 7a aufweist, wodurch sich die Sensorgröße signifikant reduzieren lässt.
Die über die 8 Antennenkombinationen m linear zu- bzw. abnehmenden azimutwin- kelabhängigen Phasenunterschiede φ(ηη)-φ(0) bleiben abgesehen von eventuellen konstanten und damit kompensierbaren Phasenverschiebungen (z.B. durch unterschiedliche Leitungslängen) bis nach der zweiten DFT erhalten; gibt es also in einem Entfernung-Relativgeschwindigkeit-Tor (j,l) nur ein Objekt, so rotiert der dortige komplexe Spektralwert v(j,l,m) über die 8 Antennenkombinationen m = 0,1 , ...,7 mit konstanter, vom Azimutwinkel abhängiger Drehgeschwindigkeit (siehe als Beispiel Fig. 8a). Deshalb kann man in jedem Entfernung-Relativgeschwindigkeit-Tor eine digitale Strahlformung für die Azimutrichtung durchführen. Dazu bildet man Summen über die komplexen Werte zu den 8 Antennenkombinationen, welche jeweils mit einem Satz komplexer Faktoren mit linear sich ändernder Phase multipliziert werden; abhängig von der linearen Phasenänderung des jeweiligen Faktorensatzes resultieren Strahlungskeulen mit unterschiedl ichen Strahlrichtungen. Die Strahlbreite dieser Strahlungskeulen ist deutlich geringer als diejenige der Einzelantennen. Die oben beschriebene Summation wird durch eine 16-Punkte-DFT realisiert, wobei die 8 Werte der 8 Antennenkombinationen durch 8 Nullen ergänzt werden. Die diskreten Frequenzwerte n = 0,1 , ... ,15 dieser DFT korrespondieren zu unterschiedlichen Phasendifferenzen Δφ = φ(ηη)-φ(ηη-1 ) = 2n mods(n,16)/16 zwischen benachbarten Antennenkombinationen (mods(n,16) bezeichnet dabei das symmetrische Modulo, also die Abbildung auf den Bereich -8...+8) und damit zu unterschiedlichen Azimutwinkeln CIAZ = arcsin(A(p-A/(2nd)) = arcsin(mods(n,16) A/(16d)) und können deshalb als Winkeltore bezeichnet werden. In Fig. 8b ist betragsmäßig der Verlauf w(j,l,n) des Spektrums der dritten DFT für die Verhältnisse nach Fig. 8a dargestellt, welche sich auf ein punktförmiges Objekt unter dem Azimutwinkel CIAZ = 14.50 beziehen (zum dargestellten Phasenunterschied zwischen benachbarten Antennenkombinationen von 45°, was ττ/4 entspricht, korrespondieren n = 2 und für d = K/2 der Azimutwinkel CIAZ = arcsin(Tr/4) = 14.5°). Die dritte DFT dient nicht nur zur Ermittlung des Azimut- Winkels, sondern sie erhöht durch ihre Integration auch die Detektionsempfindlichkeit - bei 8 Antennenkombinationen etwa um 10 logio(8) = 9dB.
Bisher wurde für die Bestimmung des Azimutwinkels angenommen, dass das Objekt die Relativgeschwindigkeit Null hat. Falls dies nicht der Fall ist, ändert sich die Phase zwischen den Empfangssignalen zu den beiden um jeweils 40 s zeitlich versetzt aktivierten Sendeantennen noch zusätzlich proportional zur im folgenden als konstant angenommen Relativgeschwindigkeit, da sich die Entfernung während diesem Zeitraum jeweils leicht ändert. Da jede dritte DFT zu einem Entfernung- Relativgeschwindigkeit-Tor und damit zu einer bestimmten Relativgeschwindigkeit gehört, kann man die von der Relativgeschwindigkeit generierte lineare Phasenänderung über die 8 Antennenkombinationen entweder vor oder nach der dritten DFT kompensieren. Bei einer Kompensation vor der DFT muss man die Phase der komplexen Eingangswerte verschieben, bei Kompensation nach der DFT muss man die zu den Ausgangswerten gehörigen diskreten Frequenzwerte n verschieben. Auf Grund der oben erläuterten Mehrdeutigkeiten für die Relativgeschwindigkeit führt diese Kompensation zu unterschiedlichen Azimutwinkeln abhängig von der verwendeten Hypothese für die mehrdeutige Relativgeschwindigkeit.
Nach dieser dritten DFT für die Azimutwinkel (inkl. der Kompensation der von der Relativgeschwindigkeit generierten linearen Phasenänderung über die Antennenkombinationen) ergibt sich ein dreidimensionales komplexwertiges Spektrum w(j,l,n), wobei die einzelnen Zellen als Entfernung-Relativgeschwindigkeit-Winkel-Tore bezeichnet werden können und durch Objekte Leistungsspitzen am jeweils zugehörigen Entfernung-Relativgeschwindigkeit-Winkel-Tor auftreten (siehe Fig. 9; links Datenanordnung vor dreidimensionaler DFT, rechts danach).
Durch Bestimmung der Leistungsspitzen kann man also Objekte detektieren und ihre Maße Entfernung, Relativgeschwindigkeit (abgesehen von eventuellen Mehrdeutigkeiten, s.o.) und Azimutwinkel (zu jeder Mehrdeutigkeitshypothese der Relativgeschwindigkeit korrespondiert ein Wert, siehe Fig. 9) ermitteln. Da Leistungsspitzen bedingt durch die DFT-Fensterungen auch in benachbarten Zellen noch Pegel aufweisen, kann man die Objektmaße durch Interpolation in Abhängigkeit dieser Pegel noch wesentlich genauer als die Torbreiten bestimmen. Es sei bemerkt, dass die Fensterfunktionen der drei DFTs so gewählt werden, dass einerseits die Leistungsspitzen nicht zu breit werden (für eine genügende Objekttrennung), aber andererseits auch die Nebenkeulen der Fensterspektren nicht zu hoch werden (um auch schwach reflektierende Objekte in Anwesenheit stark reflektierender Objekte erkennen zu können). Aus der Höhe der Leistungsspitzen kann als viertes Objektmaß noch dessen Reflektionsquerschnitt geschätzt werden, welcher angibt, wie stark das Objekt die Radarwellen reflektiert. Bedingt durch das in jedem System vorhandene Rauschen (z.B. durch thermisches Rauschen) ergibt sich nach der dreidimensionalen DFT auch ohne empfangene Objektreflektionen ein gewisses Leistungsniveau; dieses Rauschniveau, welche durch statistische Effekte in gewissem Maße variiert, stellt die untere physikalische Grenze der Detektionsfähigkeit dar. Die Detektionsschwelle, oberhalb welcher aus Leistungsspitzen Objekte gebildet werden, wird etwa 12dB über das mittlere Rauschen gelegt.
Bisher wurden primär punktförmige Objekte (also weder in Breite, noch in Länge ausgedehnt) mit konstanter radialer Relativgeschwindigkeit und ohne laterale Bewegung betrachtet. Dann sind die Leistungsspitzen nach der dreidimensionalen Fouriertransformation„scharf"; ihre Form entspricht der dreidimensionalen diskreten Fouriertransformierten der Fensterfunktionen verschoben an die Position der drei Objektgrößen Geschwindigkeit, Entfernung und Winkel - bezogen auf jeweils eine der Dimensionen Geschwindigkeit, Entfernung und Winkel ist die Form der Leistungsspitzen die eindimensionale diskrete Fouriertransformierte der jeweiligen Fensterfunktion verschoben an die jeweilige Objektgröße. Objekte, für welche die obigen Bedingungen nicht gelten, weisen nach der dreidimensionalen Fouriertransformation„verschwommene" Leistungsspitzen auf.
Die beschriebene Detektion von Objekten und die Bestimmung der zugehörigen Objektmaße stellen einen Messzyklus dar und liefern ein Momentanbild des Umfeldes; dies wird etwa alle 40ms zyklisch wiederholt. Zur Beurteilung der Umfeldsituation werden die Momentanbilder über aufeinanderfolgende Zyklen hinweg verfolgt, gefiltert und ausgewertet; Gründe dafür sind insbesondere:
• einige Größen können nicht direkt in einem Zyklus, sondern nur aus der Änderung über aufeinanderfolgende Zyklen bestimmt werden (z. B. Längsbeschleunigung und Quergeschwindigkeit),
• die Bewegung von Objekten kann über mehrere Zyklen plausibilisiert werden, woraus eine robustere und sicherere Umfeldbeschreibung resultiert; so muss z. B. die sich über aufeinanderfolgende Zyklen ergebende Änderung der (ra- dialen) Entfernung zur gemessenen (radialen) Relativgeschwindigkeit passen, was Redundanz und damit zusätzliche Sicherheit in der Umfeldbeschreibung ergibt,
• Verringerung von Messrauschen durch zeitliche Filterung über mehrere Zyklen.
Das Verfolgen und Filtern von Objektdetektionen über aufeinanderfolgende Zyklen wird auch als Tracking bezeichnet. Dabei werden für jedes Objekt aus den getrackten Objektmaßen des aktuellen Zyklus Werte für den nächsten Zyklus prädiziert. Diese Prädiktionen werden mit den im nächsten Zyklus als Momentaufnahme detektierten Objekte und deren Objektmaße verglichen, um diese passend einander zuzuordnen. Dann werden die zum selben Objekt gehörigen prädizierten und gemessenen Objektmaße fusioniert, woraus sich die aktuellen getrackten Objektmaße ergeben, welche somit über aufeinanderfolgende Zyklen gefilterte Werte darstellen. Falls bestimmte Objektmaße in einem Zyklus nicht eindeutig bestimmt werden können, sind beim Tracking die unterschiedlichen Hypothesen zu berücksichtigen. Aus den getrackten Objekten und den zugehörigen getrackten Objektmaßen wird die Umfeldsituation für die jeweilige Fahrerassistenzfunktion analysiert und interpretiert, um daraus die entsprechenden Aktionen abzuleiten.
Oben wurde erläutert, dass sich für punktförmige Objekte mit konstanter radialer Relativgeschwindigkeit und ohne laterale Bewegung nach der dreidimensionalen Fouriertransformation„scharf" Leistungsspitzen ergeben, deren Form der dreidimensionalen diskreten Fouriertransformierten der Fensterfunktionen verschoben an die Position der drei Objektgrößen Geschwindigkeit, Entfernung und Winkel entspricht - bezogen auf jeweils eine der Dimensionen Geschwindigkeit, Entfernung und Winkel ist dabei die Form der Leistungsspitzen die eindimensionale diskrete Fouriertransformierte der jeweiligen Fensterfunktion verschoben an die jeweilige Objektgröße. Das gilt allerdings nur für eine ideale Schaltung, insbesondere für ideale Antennen und eine ideale Frequenzmodulation. In Realität wird eine Frequenzmodulation nie perfekt sein, z.B. bedingt durch physikalische Rauscheffekte wie thermisches Rauschen oder durch thermische oder elektrische Einschwingvorgänge oder durch endliche Genauigkeit in digitalen Schaltkreisen und Digital-Analog-Übergängen bedingt durch Quantisierung (z.B. durch endliche Auflösung von Digital-Analog- Wandler zur direkten Erzeugung der Oszillator-Steuerspannung oder zur Regelvorgabe für einen Phasenregelkreis, also einer sogenannten PLL). Neben solchen prinzipbedingten Fehlern durch nicht ideale Schaltungen kann es durch Ausfall bzw. Fehlfunktion einzelner Schaltungsteile noch zu deutlich größeren Fehlern in der Frequenzmodulation kommen.
Im Folgenden werden nur Fehler der Frequenzmodulation betrachtet, welche über die Folge der Sendesignale (also der Frequenzrampen) gleichartig sind, d.h. über alle Frequenzrampen gleichartige Abweichungen des Istverlaufs der Sendefrequenz innerhalb der Sendesignale vom Sollverlauf.
Eine solche nicht perfekte Frequenzmodulation führt dazu, dass auch bei punktförm igen Objekten die Leistungsspitzen in der Dimension Entfernung verschwommen bzw. zerfasert sind, was zu fehlerhaft gemessener Entfernung, Verdeckung von kleineren Objekten durch größere Objekte und Erzeugung von Geisterobjekten führen kann. Dadurch könnte die mit dem Radarsystem implementierte Fahrerassistenzfunktion eine fehlerhafte Funktionsweise haben; bei einem Notbremsassistent könnte z.B. durch Geisterobjekte eine unberechtigte Notbremsung aktiviert werden, wodurch es zu einem Auffahrunfall eines nachfolgenden Fahrzeuges mit schwerwiegenden Folgen bis hin zu Todesfällen kommen könnte.
Deshalb ist es wichtig, dass die Güte der Frequenzmodulation permanent überwacht wird und auftretende Fehler entweder korrigiert werden oder die Fahrerassistenzfunktion gegebenenfalls deaktiviert wird.
Für die Realisierung der Überwachung der Frequenzmodulation wird nun zuerst der Fall betrachtet, dass das Oszillatorsignal im Schaltungsbock 1 .1 1 der Fig. 1 durch Teilung um den Faktor T=2048 in der Frequenz heruntergesetzt und dann im Schaltungsblock 1 .12 durch eine reellwertige Analog/Digital-Wandlung mit der Abtastrate fA=40MHz digitalisiert wird.
Nach der Teilung um den Faktor T=2048 ergibt sich ein Signal, dessen Frequenz im Bereich (24.15GHz±187.5/2)/2048 = 1 1 .8MHz±45.8kHz liegt - bei jeder Frequenzrampe ändert sich die Frequenz des heruntergeteilten Signal linear vom unteren auf den oberen Wert, also um 91 .6kHz, sofern die Oszillatorfrequenz ihrem Sollverlauf nach Fig. 1 mit konstanter linearer Steigung und konstanter Frequenzlage (also konstanter Anfangs- und damit Mittenfrequenz) entspricht; wird der Startzeitpunkt der Frequenzrampe jeweils als t=0 definiert, so gilt für die heruntergeteilte Frequenz während jeder der K=256 Frequenzrampen (k=0,1 ,...,K-1 ) von jeder der 8 Antennen- kombinationen (m=0,1 ,...,7): fr(t,k,m) = fTM + bT-(t-4ps) = frs + b-pt für 0<t<8MS mit fTM = 1 1 .8MHz, fTs = 1 1 .75MHz und bT = 91 .6kHz/8MS .
Typischerweise hat das Ausgangssignal eines Teilers einen rechteckförmigen Verlauf; in Fig. 10 ist ein Ausschnitt dargestellt (durchgezogener Verlauf). Um einen sinusförmigen Verlauf zu erzielen, wird dieses Signal mit einem Tiefpass gefiltert, der alle Harmonischen des rechteckförmigen Signals unterdrückt (die Harmonischen liegen bei ungeraden Vielfachen der jeweiligen Grundfrequenz, also um 3H .8MHz= 35.4MHz, 5H .8MHz= 59MHz, ... herum); dazu kann hier z.B. ein typischer Antia- liasing-Tiefpass, dessen Grenzfrequenz bei halber Abtastfrequenz, also 20MHz liegt, verwendet werden. Das sich dann ergebende sinusförmige Signal ist ebenfalls in Fig. 10 dargestellt (gestrichelte Kurve). Der Phasenverlauf (pT(t,k,m) dieses sinusförmigen Signals ST(t,k,m) ergibt sich durch Integration der heruntergeteilten Frequenz fT(t,k,m), so dass gilt:
ST(t,k,m) = As-cos((pT(t,k,m)) mit cpT(t,k,m) = 2ττ· [fre-t + bi/2-t2] + <po(k,m) , wobei (po(k,m) die Phase zum jeweiligen Rampenstart (also bei t=0) darstellt und i. Allg. von Frequenzrampe zu Frequenzrampe variiert; As ist die Amplitude des Signals.
Nach Abtastung des sinusförmigen Signals ST(t,k,m) im Raster 25ns (Abtastrate fA=40MHz) ergeben sich die ebenfalls in Fig. 10 eingezeichneten Werte; für das abgetastete Signal STA(n,k,m) gilt:
STA(n,k,m) = AS COS(2TT- [frs/fA-n + bi/2/fA2-n2] + <po(k,m))
Diese insgesamt Ko=2048 Signale (pro Frequenzrampe eines) werden in digitalisierter Form in der digitalen Signalverarbeitungseinheit 1 .10 weiterverarbeitet, um daraus die Güte der Frequenzmodulation zu bestimmen, was im Folgenden erläutert wird.
Die obige Beziehung für das abgetastete heruntergeteilte Signal STA(n,k,m) gibt den Idealfall an, nämlich dass der Istverlauf der Frequenz dem linearen Sollverlauf entspricht und dass dem Signal kein Rauschen überlagert ist. Tatsächlich kann die Frequenz aber insbesondere einen Fehler fE(t) aufweisen, welcher systematisch ist, also für alle Frequenzrampen gleich (z.B. durch Einschwingeffekte einer PLL oder einen Fehler bei der Generierung der Steuer- bzw. Regelvorgabe für die Frequenzerzeugung). Im abgetasteten heruntergeteilten Signal führt das zu einem Phasenfehler φτΕ(η), welcher wie folgt mit dem Frequenzfehler fE(n) zusammenhängt: fE(n) = Τ/(2π)-[φΤΕ(η) - φΤΕ(η-1 )] -fA .
Daneben trägt das reale Signal STA(n,k,m) auch einen Rauschanteil r(n,k,m), welcher z.B. durch Phasenrauschen des Oszillators und Quantisierungseffekte bei der A D- Wandlung entsteht. Insgesamt ergibt sich das reale Signal STA(n,k,m) dann zu:
STA(n,k,m) = As-cos(2n-[fTs/fA-n + b-r/2/fA2-n2] + (po(k,m) + φτΕ(η)) + r(n,k,m) , wobei 0<n<8Ms fA , d.h. 0<n<320 .
Der Rauschanteil r(n,k,m) ist zwar viel kleiner als der Nutzanteil mit der Amplitude As, aber i. Allg. doch so groß, dass es nicht möglich ist, aus dem Signal STA(n,k,m) einer einzigen Frequenzrampe den Phasenfehler φτΕ(η) und damit den Frequenzfehler fE(n) ausreichend genau zu bestimmen. Deshalb ist eine Mittelung über viele Frequenzrampen nötig, damit sich der Rauschanteil ausreichend gut ausmittelt kann. Würde man nun einfach die Signale STA(n,k,m) direkt mittein (also für jeden Abtastzeitpunkt n den Mittelwert bilden), so würden sich wegen der variierenden Startphase (po(k,m), welche im Allgemeinen zufällig verteilt ist, auch die Signale ausmitteln, also gegenseitig weitgehend auslöschen, so dass man keine Verbesserung in der Frequenzfehlerschätzung erzielen würde.
Die Mittelung bewirkt nur dann einen positiven Effekt, wenn man dazu eine zumindest teilweise phasenrichtige Akkumulation der Signale STA(n,k,m) durchführt, d.h., die Signale sind zuvor erst in der Phase zu normalisieren, also quasi auf gleiche Phasenlage zu verschieben. Dafür sind die reellwertigen Signale STA(n,k,m) zuerst in ihr korrespondierendes komplexwertiges Signal, also in ihr analytisches Signal STAc(n,k,m) zu konvertieren:
STAc(n,k,m) = As-exp i-(2n- [fTs/fA-n + b-r/2/fA2-n2] + (po(k,m) + φτΕ(η))) + rc(n,k,m) , wobei rc(n,k,m) das analytische Signal vom Rauschen r(n,k,m) ist und eine viel kleinere Amplitude hat als der Nutzanteil des Signals mit Amplitude As; bezeichnet die imaginäre Einheit. Ein analytisches Signal entsteht durch komplexwertige Filterung mit einem sogenannten idealen Hilbertfilter, welches alle negativen Frequenzen unterdrückt und alle positiven Frequenzen mit konstantem Ü bertrag ungsfak- tor 1 durchlässt. In realen Filtern lässt sich kein unendlich schmaler Übergangsbereich zwischen Sperren bei negativen Frequenzen und Durchlassen von positiven Frequenzen erzielen. Dies ist bei dem vorliegenden Signal STAc(n,k,m) aber auch nicht nötig, da es nur in einem schmalen Bereich um ±ίτινι = ±1 1 .8MHz herum relevante Spektralanteile hat; deshalb reicht im ersten Schritt eine Filterung mit einem komplexwertigen Filter ersten Grades mit einer Nullstelle bei der Frequenz -f™ = -1 1 .8MHz. Nach dieser Hilbertfilterung ergibt sich näherungsweise das analytische Signal STAc(n,k,m) nach obiger Formel, wobei das komplexwertige Rauschen rc(n,k,m) auch Anteile bei negativen Frequenzen beinhaltet, welche für die weitere Prozessierung aber nicht störend sind.
Zur Phasennormalisierung multipliziert man nun jedes der 2048 näherungsweise analytischen Signale STAc(n,k,m) jeweils mit dem konjugiert Komplexen seines ersten Wertes (bei n=0); dann resultiert:
STAN(n,k,m) = As-exp(i-(2n-[fTs/fA-n + bT/2/fA 2-n2] + φτΕ(η) - <|>TE(0)))
+ rc(n,k,m) ■ As exp(-i;((po(k,nn) + ΨΤΕ(Ο)))
+ As-exp(i-(2TT-[fTs/fA-n + bi/2/fA2-n2] + <po(k,m) + ΦΤΕ(Π))) ■ conj(rc(0,k,m)) + rc(n,k,m) ■ conj(rc(0,k,m)) , wobei conj(-) den konjugiert komplexen Wert meint. Da die Amplitude vom Rauschen rc(n,k,m) viel kleiner ist als die Signalamplitude As, dominiert in dieser Beziehung der erste Anteil, während die weiteren Anteile viel kleineres Rauschen darstellen und im Folgenden zum Rauschsignal rcN(n,k,m) zusammengefasst werden:
STAN(n,k,m) = As-exp(i-(2n-[fTs/fA-n + b-r/2/fA2-n2] + φτΕ(η) - ΨΤΕ(Ο))) + rcN(n,k,m) .
Der Nutzanteil dieser Signale, also der erste Summand, ist nun auf Grund der Phasennormalisierung für jede Rampe identisch. Summiert man also diese Signale über alle 2048 Rampen auf (k=0,1 , ... ,K-1 und m=0,1 , ...,7), so erhöht sich der Nutzanteil in der Amplitude um den Faktor 2048 und in der Leistung um den Faktor 20482, während sich für das über die Frequenzrampen zufäll ige, also unkorrelierte Rauschen die Leistung nur um den Faktor 2048 erhöht (die Amplitude um Faktor 45); somit hat man ein um 10 logio(2048) = 33dB besseres Signal-zu-Rausch-Verhältnis als bei der Verwendung nur einer einzelnen Frequenzrampe.
Nach der Akkumulation und Division mit der Rampenanzahl 2048 ergibt sich das gemittelte Signal zu STAM(n) = As-exp(i- (2TT-[fTs/fA-n + Τ/2/ΪΑ2·Π2] + φτΕ(η) - ΦΤΕ(Ο))) + ΓΟΜ(Π)
= (As+ar(n)) · exp(i- (2n-[frs fA-n + τ/2/ίΑ 2·η2] + φτΕ(η) - φτΕ(Ο) + φΓ(η))) , wobei das gemittelte Rauschen rcivi(n), welches im Mittel in seiner Leistung um Faktor 2048 kleiner ist als bei einer Frequenzrampe, in der zweiten Darstellungsform über das Amplitudenrauschen ar(n) und das Phasenrauschen cpr(n) repräsentiert wird. Aus den Phasen der durch Messung und Prozessierung ermittelten komplexen Werte STAM(n) und den bekannten Parametern rs, bT und fA kann man nun den Phasenverlauf cpTEmess(n) = φτΕ(η) - φτΕ(Ο) + φΓ(η) bestimmen. Verwendet man diesen durch Messung bestimmten Phasenfehler im weiter oben angegebenen Zusammenhang zwischen Phasenfehler φτΕ(η) und Frequenzfehler fE(n), so erhält man den durch Messung bestimmten Frequenzfehler fEmess(n) über Auswertung der Beziehung fEmess(n) = T7(2TT)-[(pTEmess(n) - (pTEmess(n-1 )] -fA \ der gemessene Frequenzfehler fEmess(n) unterscheidet sich vom tatsächlichen Frequenzfehler fE(n) nur um den einen i. Allg. kleinen Messfehler fEmessE(n) = ~Γ7(2π)-[φι-(η)-φι-(η-1 )
Diesen Messfehler kann man noch weiter reduzieren, indem man die Mittelung über mehrere Zyklen erstreckt. Dazu kann man entweder die sich pro Zyklus ergebenden gemessenen Frequenzfehler mittein, oder man erstreckt die Mittelung der phasennormalisierten Signale über mehrere Zyklen.
Es sei noch bemerkt, dass man Phasen nur bis auf ganzzahlige Vielfache von 2π genau bestimmen kann, weshalb die Bestimmung von fEmess(n) in Modulorechnung bzgl. 2π zu erfolgen hat und der eindeutig bestimmbare Bereich des Frequenzfehlers „nur" T-fA beträgt, was im vorliegenden Beispiel aber über 80GHz sind und damit um Potenzen mehr als die möglichen Fehler.
Nun sollen noch einige Modifikationen des oben beschriebenen Verfahrens erläutert werden:
• wie aus obigen Zusammenhängen ersichtlich ist, hat das Phasenrauschen cpr(n) (z.B. durch Quantisierungsrauschen vom A/D-Wandler erzeugt) einen um den Teilerfaktor T verstärkten Effekt auf den Messfehler, weshalb ein hoher Teilerfak- tor nachteilig ist; bei einem Heruntersetzen des Oszillatorsignals durch Mischen ergibt sich diese Problematik nicht; allerdings ist eine Erzeugung eines zweiten Signals im 24GHz-Bereich aufwändig; deshalb kann auch eine Kombination aus Teilung und Mischung implementiert werden; dazu kann beispielsweise das Oszillatorsignal zuerst um Faktor 64 auf den Bereich von etwa 377MHz geteilt und dann mit einer Festfrequenz von 367MHz heruntergemischt werden,
• für die Phasennormalisierung kann man auch andere Werte als den oben benutzten ersten Wert (n=0), z.B. einen Wert von der Mitte der Frequenzrampe, verwenden,
• vor Auswertung des gemittelten Signals STAM(n) kann nochmal eine Hilbertfilterung durchgeführt werden, um ein genaueres analytisches Nutzsignal zu erzeugen und Rauschanteile bei negativen Frequenzen zu reduzieren; es sei bemerkt, dass ein nicht perfektes analytisches Signal für die Phasennormalisierung nur geringen Einfluss hat (nur geringe Mittelungsverluste), während es für die Schätzung des Frequenzfehlers fE(n) größere Auswirkungen hat,
• die Koeffizienten der Hilbertfilterung kann man auch variabel wählen, also an den jeweiligen Sollfrequenzverlauf anpassen; beispielsweise kann man bei einem Hilbertfilter ersten Grades die Koeffizienten innerhalb einer Frequenzrampe so verändern, dass die Nullstelle immer beim Negativen der jeweiligen Sollfrequenz liegt,
• oben ist angenommen, dass der Frequenzfehler fE(n) über alle 8 Antennenkombinationen (m=0,1 ,...,7) identisch ist; z.B. durch Lastabhängigkeit der Oszillatorfrequenz könnte der Fehler aber auch unterschiedlich zwischen den Antennenkombinationen sein; dann wird pro Antennenkombination über die jeweils zugehörigen 256 Frequenzrampen die Mittelung und anschließende Bestimmung des Frequenzfehlers fE(n,m) durchgeführt.
Im Folgenden wird die Weiterverarbeitung eines wie oben bestimmten Frequenzfehlers fE(n) erläutert (es sei bemerkt, dass zwischen gemessenem Frequenzfehler fEmess(n) und tatsächlichem Frequenzfehler fE(n) nicht mehr unterschieden wird, da eine ausreichend genaue Bestimmung angenommen sei); dabei wird der Fall betrachtet, dass der Frequenzfehler unabhängig von der Antennenkombination m ist - die Überlegungen lassen sich natürlich auf den Fall eines von der Antennenkombi- nation abhängigen Frequenzfehlers übertragen. Der Frequenzfehler fE(n) stellt die systematische Abweichung der Istfrequenz fist(n) von der Sollfrequenz fS0n(n) ab, also eine für alle Frequenzrampen gleich Abweichung z.B. durch Einschwingeffekte einer PLL: fist(n) = fsoii(n) + fE(n) für 0<n<320 mit fsoii(n) = f M + b-(n/fA - 4 s) = f s + b-n/fA
mit fM = 24.15GHz, f s = 24.06MHz und b = 187.5MHZ/8MS , wobei sich der zeitdiskrete Index n zur Abtastrate fA=40MHz von Anfang bis Ende der Frequenzrampe der Dauer 8 s erstreckt. Die Abtastung der Empfangssignale wird während der hinteren 6.4 s der Frequenzrampe durchgeführt; die vorderen 1 .6 s werden für Einschwingeffekte (insb. durch Filter in Frequenzerzeugung und Empfangspfad) und für die zur maximal interessierenden Entfernung korrespondierende Laufzeit (0.66 s bei einer maximal interessierenden Entfernung von 99m) benötigt. Die ersten z.B. 20 Werte (d.h. die ersten 0.5 s) werden zur Beurteilung der Frequenzmodulation nicht verwertet, da dort die Einschwingeffekte der Frequenzerzeugung noch hoch sind und dieser Frequenzabschnitt effektiv auf die Empfangssignale noch keinen Einfluss hat.
Im Falle von auftretenden Frequenzfehlern fE(n) ist der bevorzugte Ansatz, diese Frequenzfehler zu kompensieren. Ein Ansatz dazu ist, das Ansteuersignal zur Generierung der Frequenzmodulation (bei direkter Erzeugung der Oszillator- Steuerspannung über einen Digital/Analog-Wandler dessen Ansteuerwerte oder bei einer PLL das Signal für die Regelvorgabe) entsprechend zu ändern, was auch in iterativer Weise erfolgen kann. Ein anderer Ansatz besteht darin, die Frequenzfehler fE(n) in der Auswertung der Empfangssignale zu berücksichtigen. Beispielsweise wirkt sich eine zur Sollvorgabe abweichende (mittlere) Steigung b der Frequenzrampen in einer geänderten Länge der Entfernungstore aus (siehe Herleitungen weiter vorne) und kann in der Entfernungsbestimmung entsprechend berücksichtigt werden; eine Berechnung der realen Steigung der Frequenzrampen kann z.B. durch eine lineare Regression über den Istfrequenzverlauf fist(n) erfolgen. Eine Abweichung der Mittenfrequenz der Frequenzrampen von ihrem Sollwert ändert die mittlere Wellenlänge und hat dadurch Auswirkungen auf die berechnete Relativgeschwindigkeit und Winkellage von Objekten (siehe Herleitungen weiter vorne); durch Verwendung der realen Mittenfrequenz satt der Sollmittenfrequenz können Fehler vermieden werden.
Können die Frequenzfehler fE(n) nicht kompensiert werden, ist zu beurteilen, ob ihr Einfluss auf die Detektionsqualität noch in einem akzeptablen Maß liegt, es also zu keinen inakzeptablen funktionalen Einschränkungen kommt; andernfalls sind die betroffenen Funktionen zur Fahrerassistenz und/oder zu autonomen Fahrmanövern einzuschränken oder zu deaktivieren.
Besonders kritisch sind Abweichungen von einem linearen Verlauf; als Beispiel dafür ist ein Istfrequenzverlauf betrachtet, der gegenüber dem Sollfrequenzverlauf leicht gekrümmt ist und zusätzlich eine periodische Störung aufweist, wobei die Mittenfrequenz und die mittlere Frequenzsteigung ihren Sollwerten entsprechen - in Fig. 1 1 ist der entsprechende Frequenzfehler fE(n) dargestellt. Zur Beurteilung solcher Abweichungen könnte man nun z.B. den Maximalwert oder die Standardabweichung zur linearen Regression bestimmen. Diese Werte geben aber nur einen groben Hinweis auf die Verschlechterung der Detektionsqualität.
Für eine genauere Beurteilung muss man tiefergehende Analysen durchführen. In einem ersten Ansatz kann man dazu das sich beim Istfrequenzverlauf ergebende Entfernungsspektrum eines Ziels berechnen (also das Resultat der ersten DFT über die Abtastwerte des Empfangssignals einer Frequenzrampe); als Beispiel wird hier eine Entfernung von r=45m benutzt, die zugehörige Laufzeit ist At=300 s. Die Frequenz des Empfangssignals ergibt sich als Differenz zwischen unverzögertem und um die Zeit At=300ns verzögertem Istfrequenzverlauf und die Phase des Empfangssignals mittels Integration dieser Frequenzdifferenz; somit erhält man für das reellwertige Empfangssignal (wird in hinteren 6.4 s der Frequenzrampe und ebenfalls mit Abtastrate fA=40MHz akquiriert; soll Amplitude 1 haben): s(i) = sin(2n sum(fist(n) - fist(n-12),65,65+i)/fA) für 0<i<255 , wobei sum(g(n),u,o) bedeutet, dass die Folge g(n) über u<n<o aufsummiert wird. Das Spektrum e(j) dieses Signals ergibt sich durch eine DFT; sofern bei der normalen Datenauswertung zur Umfelderfassung eine Fensterfunktion w(i) benutzt wird, ist hier dasselbe Fenster zu verwenden (also das Signal s(i) mit w(i) vor Anwendung der DFT zu multiplizieren). Für den Frequenzfehler fE(n) nach Fig. 1 1 ist in Fig. 12a das sich ergebende Entfernungsspektrum e(j) betragsmäßig dargestellt (durchgezogene Linie; logarithmische Darstellung, also in dB), wobei der Index j die Entfern ungstore repräsentiert. Zum Vergleich zeigt Fig. 12a auch das Entfernungsspektrum, welches sich beim Sollfrequenzverlauf für ein Ziel in gleicher Entfernung, mit gleicher Amplitude 1 und bei Verwendung gleicher Fensterfunktion ergibt (gestrichelte Kurve). Durch die Krümmung im Istfrequenzverlauf kommt es neben einer kleinen Verschiebung zu einer Verbreiterung der zum Ziel gehörigen Leistungsspitze um j=45 herum, was z.B. dazu führen kann, dass kleinere Ziele in der Umgebung eines großen nicht mehr detektierbar sind (sofern sie gleiche Relativgeschwindigkeit und etwa gleichen Winkel haben, da man sie ansonsten über diese Größen trennen kann). Das„Verfließen" der Leistung zu einer breiteren Leistungsspitze führt auch zu einer Verringerung des Pegels, so dass die Detektionssensitvität abnimmt, was dazu führen kann, dass kleinere Objekte in größerer Entfernung generell nicht mehr detektiert werden können. Durch die periodische Frequenzstörung werden die zusätzlichen kleineren Leistungsspitzen bei j=29 und j=59 erzeugt; dies ist besonders kritisch, da dadurch ein reales Objekt näherliegende Geisterobjekte mit gleicher Relativgeschwindigkeit erzeugen kann, was z.B. statt einer moderaten Bremsung auf ein langsameres Objekt zu einer starken Notbremsung führen kann (da ein deutlich näheres langsameres Geisterobjekt detektiert wird).
Zur Beurteilung der Güte der Frequenzmodulation kann man das für den Istfrequenzverlauf berechnete Entfernungsspektrum e(j) beispielsweise betragsmäßig auf eine Grenzkurve abprüfen; alternativ kann man auch den Betrag der Differenz zwischen den Entfernungsspektren zu Ist- und Sollfrequenzverlauf auf eine Grenzkurve abprüfen. In Fig. 12b ist der Betrag der Differenz der Entfernungsspektren für das Beispiel oben dargestellt, wobei sie auf das Maximum des Entfernungsspektrums zum Sollfrequenzverlauf normalisiert und in dB aufgetragen ist; durch die Normalisierung auf das Maximum des Entfernungsspektrums zum Sollfrequenzverlauf spricht man auch von dem relativen Differenzbetrag.
Das Abprüfen auf eine Grenzkurve stellt ein binäres Gütemaß dar (also mit den zwei Ergebniszuständen gut oder schlecht); alternativ kann auch ein analoges Gütemaß definiert werden, z.B. der maximale relative Differenzbetrag zwischen den Entfernungsspektren zu Ist- und Sollfrequenzverlauf.
Das oben betrachte Entfernungsspektrum korrespondiert zu einem Ziel bei vorgegebener Entfernung r=45m; bei anderer Entfernung würde sich für den in Fig. 12b dargestellte relative Differenzbetrag zwischen den Entfernungsspektren zu Ist- und Sollfrequenzverlauf ein anderer Verlauf ergeben, auch abgesehen von einer verschobenen Lage durch die geänderte Entfernung. In allgemeiner Form lässt sich der relative Differenzbetrag zwischen den Entfernungsspektren zu Ist- und Sollfrequenzverlauf näherungsweise mit Hilfe der Fehlerfunktion
E(j) = 20-logio[|2n-sin(n-j/256-fA-At)/(n-j/256-fA) · FE(j)/Ws|]
= 20-logio[| 2TT-At-si(TT-j/256-fA-At) · FE(j)/Ws|] für 0<j<255 , beschrieben, wobei FEÜ) die DFT des Frequenzfehlers fE(n) über 65<n<320 darstellt, dieser DFT der Länge 256 wieder die Fensterfunktion w zugrundeliegt, Ws die Summe über die 256 Fensterwerte repräsentiert und hier die logarithmischer Darstellung (also in dB) angegeben ist. Diese Fehlerfunktion ist relativ zur Position, also dem Entfernungstor die Ziels; zur Ermittlung des tatsächlichen relativen Differenzbetrags zwischen den Entfernungsspektren ist sie also um das Entfernungstor des Ziels zyklisch zu verschieben. Desweiteren beschreibt die Fehlerfunktion auch nicht die kleine absolute Reduktion der Leistungsspitze, welche durch Verlust an Leistung in andere Entfern ungstore (also insbesondere neu entstandene weitere Leistungsspitzen) hervorgerufen wird.
Diese Fehlerfunktion E(j) kann man nun wieder auf eine Grenzkurve abprüfen oder ihren Maximalwert als absolutes Qualitätsmaß bestimmen; dabei kann man entweder nur eine Objektentfernung r, also eine Laufzeit At betrachten (z.B. die maximale) oder man berücksichtigt dabei alle für die Fahrerassistenzfunktion relevanten Laufzeiten At. Tendenziell ist durch den Faktor At die maximale Laufzeit am kritischsten, abhängig von der Form der DFT FE(J) könnte es aber auch bei kleineren Laufzeiten noch zu höheren Werten der Fehlerfunktion E(j) kommen.
Für eine obere Abschätzung kann man vereinfachend den Faktor si(n j/256 fA-At) weglassen, da dieser vom Betrag her höchstens 1 ist, und nur die maximal relevante Laufzeit At betrachten. Effektiv entspricht das dann nur einer Betrachtung des Betrags der DFT FE(J) des Frequenzfehlers fE(n) zur Beurteilung der Güte der Frequenzmodulation.
Es sei noch bemerkt, dass die Fehlerfunktion E(j) symmetrisch zur Mitte j=128 ist, so dass für ihre Auswertung zur Beurteilung der Güte der Frequenzmodulation nur die Werte im Bereich 0<j<128 betrachtet werden müssen. Im Beispiel nach Fig. 1 1 und Fig. 12 entstehen durch einen periodischen Frequenzfehler zusätzliche kleinere Leistungsspitzen um das eigentliche Objekt herum, was zu Geisterobjekten mit gleicher Relativgeschwindigkeit wie das reale Objekt führen kann. Ist aus einer Analyse des Istfrequenzverlaufs bekannt, wie hoch solche Störlinien sind bzw. sein können (z.B. durch eine obere Abschätzung wie oben erläutert), dann kann man für jede Detektion abprüfen, ob sie durch fehlerhafte Frequenzmodulation aus einer anderen Detektion gleicher Relativgeschwindigkeit entstanden ist bzw. sein könnte, und diese Detektion dann gegebenenfalls ganz verwerfen oder als potentielle Scheindetektion kennzeichnen.
Bei den bisherigen Ableitungen wurde der Fall betrachtet, dass alle Sendesignale gleichen Sollfrequenzverlauf haben. Es gibt aber auch Anwendungen, bei welchen nur die Steigung der Frequenzrampen als konstant vorgegeben wird, während deren Frequenzlage, also deren Anfangs- und damit gleichbedeutend deren Mittenfrequenz bewusst über die Sendesignale variiert wird. Diese Frequenzverschiebung der Sendesignale zueinander führt dazu, dass sich die Phasen der heruntergeteilten Signale um einen linearen Anteil unterscheiden, was bei der Akkumulation der Signale STAN(n,k,m) über die 2048 Sendesignale signifikante Auswirkung haben kann (z.B. auch (Teil)-Auslöschung). Deshalb ist dieser variierende lineare Phasenanteil vor Akkumulation der näherungsweise analytischen Signale STAN(n,k,m) zu eliminieren, was durch Multiplikation mit dem rotierenden Einheitszeiger exp( 2TT-Af(k,m)/T-n/fA) realisiert werden kann, wobei Af(k,m) die Abweichung der jeweiligen Mittenfrequenz z.B. vom mittleren Wert aller Mittenfrequenzen ist; man kann das auch so interpretieren, dass man alle Signale STAN(n,k,m) auf gleiche Frequenzlage spektral verschiebt.
Bei den bisherigen Betrachtungen wurde die Frequenzmodulation während der eigentlichen Sendesignale überwacht (also für die Sendesignale, deren zugehörige Empfangssignale zur Umfelderfassung ausgewertet werden). Um den zusätzlichen A/D-Wandler für die Digitalisierung des heruntergeteilten Oszillatorsignals einzusparen, könnte man dafür auch den zur Abtastung der Empfangssignale benutzten A D- Wandler einsetzen. Dann könnte die Überwachung der Frequenzmodulation aber nicht parallel zur Umfelderfassung geschehen; man würde also eine weitere Sequenz von Sendesignalen mit gleichem Frequenzverlauf allein zur Überwachung der Frequenzmodulation einführen - Überwachung der Frequenzmodulation und Umfelderfassung wären dann bei unterschiedlichen Frequenzrampen, die entweder in zwei sequentiell aufeinanderfolgenden Blöcken oder durch Verschachtelung ineinander angeordnet sind. Bei den zur Überwachung der Frequenzmodulation benutzten Rampen könnte man auch die Sendeleistung abschalten (um Leistung zu sparen und sofern dies keinen Einfluss auf den Fehler der Frequenzmodulation hat).
Bisher wurde der Fall betrachtet, dass zur Digitalisierung des in der Frequenz heruntergesetzten Oszillatorsignals ein A/D-Wandler benutzt wird; nun soll stattdessen im Schaltungsbock 1 .12 der Fig. 1 ein Zähler eingesetzt werden. Dabei wird das Oszillatorsignal im Schaltungsblock 1 .1 1 nur noch um den Faktor T=4 heruntergeteilt, so dass die Mittenfrequenz bei
Figure imgf000031_0001
liegt. Der Zähler inkrementiert bei jeder positiven Flanke des heruntergeteilten rechteckförmigen Signals seinen Wert um 1 ; er zählt also die Zahl der Perioden des heruntergeteilten Signals. Der Zähler wird nicht beim Start jeder Frequenzrampe neu initialisiert, sondern zählt einfach immer weiter, auch zwischen den Frequenzrampen - man kann also von einem freilaufenden Zähler sprechen, der ohne Zwischeninitialisierungen auskommt.
Während jeder der 8 s dauernden K=256 Frequenzrampen (k=0,1 ,...,K-1 ) von jeder der 8 Antennenkombinationen (m=0,1 ,...,7) wird der Zähler alle 25ns ausgelesen (also mit gleichem Takt wie die Abtastung der Empfangssignale); die Auslesezeitpunkte sind durch den Index n=0,1 ,...,320 bezeichnet, die ausgelesenen Zählerwerte mit z(n,k,m). Absolut gesehen sind die Zählerwerte von Frequenzrampe zu Frequenzrampe sehr unterschiedlich, da sie sich durch das kontinuierliche Hochzählen immer weiter erhöhen. Zur Normalisierung werden sie nun jeweils auf ihren ersten Wert z(0,k,m) bezogen, also dieser Wert wird jeweils subtrahiert:
ZN(n,k,m) = z(n,k,m) - z(0,k,m) für n=0,1 ,...,320 ; damit hat man in jeder Frequenzrampe einen näherungsweise gleichen Verlauf; es sei bemerkt, dass man auch auf einen anderen Wert, z.B. in der Mitte der Frequenzrampe normalisieren könnte. Fig. 13 zeigt den Verlauf des normalisierten Zählerwertes ZN(n,k,m) für eine Frequenzrampe k und eine Antennenkombination m. Gestrichelt dargestellt ist der erwartete Sollverlauf, welcher durch die lineare Frequenzmodulation einen Parabelausschnitt darstellt (normalisierter Zählerwert ist proportional zur Signalphase, welche sich durch beim Rampenstart beginnende Integration über die lineare Signalfrequenz ergibt und damit einen quadratischen Anteil hat); es sei bemerkt, dass die Krümmung des Sollverlaufs im Bild übertrieben dargestellt ist. Die Punkte in Fig. 13 stellen die gemessenen normalisierten Zählerwerte ZN(n,k,m) dar. Die (in Fig. 13 übertrieben dargestellte) Abweichung vom Sollverlauf ergibt sich vor allem dadurch, dass der Zähler quasi auf eine ganze Zahl an Perioden rundet - er zählt ja nur die positiven Flanken des heruntergeteilten rechteckförmigen Signals. Liegen also zwischen Rampenstart und einem Auslesezeitpunkt n z.B. 1210.5 Perioden des heruntergeteilten Signals, dann wird der normalisierte Zählerwert entweder den Wert 1210 oder 121 1 haben, abhängig davon, ob zwischen Rampenstart und nächster positiver Flanke mehr oder weniger als eine halbe Periode gelegen hat. Der Fehler beträgt also plus oder minus eine halbe Periode, mit einer Wahrscheinlichkeit von jeweils 50%; die Standardabweichung ist dann auch eine halbe Periode. Liegen zwischen dem Startzeitpunkt des Zählers und einem Auslesezeitpunkt n nur 1210.25 Perioden, dann werden mit einer Wahrscheinlichkeit von 75% 1210 Perioden gemessen, mit einer Wahrscheinlichkeit von 25% 121 1 Perioden; die Standardabweichung ergibt sich dann zu 0.43 Perioden. Liegen Startzeitpunkt und Auslesezweitpunkt gerade genau 1210 Perioden auseinander, wird immer der richtige Wert gemessen und die Standardabweichung ist 0. Der Fehler der Messung erstreckt sich also bis maximal plus oder minus eine Periode; über unterschiedliche Signalfrequenzen gesehen ist die Verteilung dreiecksförmig mit dem Maximum beim Fehler 0, so dass die Standardabweichung der 1/V6-te Teil einer Periode ist.
Zuerst soll nun die Frequenzschätzung ausgehend von einer Frequenzrampe erläutert werden (auch wenn das später nicht so gemacht wird). Aus dem normal isierten Zählerwert ZN(n,k,m) kann man die mittlere Frequenz des heruntergeteilten Signals zwischen Rampenstart und betrachtetem jeweiligem Zeitpunkt (n -25ns nach Rampenstart) schätzen, indem man den normalisierten Zählerwert durch die zugehörige Zeitspanne n -25ns dividiert; die Frequenz des Oszillators und damit die Sendefrequenz ist um den Faktor T=4 (also den Teilerfaktor) höher. Der Fehler von maximal plus oder minus einer Periode korrespondiert dann zu einem Frequenzfehler von ±1/(n-25ns) bezogen auf das heruntergeteilte Signal und somit einem Frequenzfehler von ±4/(n -25ns) bezogen auf das Sendesignal. Diese Zusammenhänge gelten auch analog, wenn durch Differenz der normalisierten Zählerwerte zwischen zwei verschiedenen Zeitpunkten (zu den Indices m und n2) die mittlere Frequenz zwischen diesen zwei Zeitpunkten bestimmt wird; der maximale Frequenzfehler bezogen auf das Sendesignal beträgt dann ±4/((n2-n-i)-25ns). Für zwei Zeitpunkte, welche z.B. um 250ns beabstandet sind, kommt man auf einen maximalen Fehler von 16MHz und die Standardabweichung beträgt 16MHz V6=6.5MHz - die Standardabweichung berücksichtigt, dass man zur Charakterisierung der Frequenzmodulation ja eine Folge von Zeitabschnitten über die Frequenzrampe hinweg betrachtet und zu den unterschiedlichen Zeitabschnitten unterschiedliche Frequenzen und damit unterschiedliche Fehlerverteilungen korrespondieren.
Für eine Analyse der Frequenzmodulation, also des Frequenzverlaufs innerhalb der Sendesignale ist dieser Fehler zu groß, da auch deutlich kleiner Abweichungen des Istverlaufs vom Sollverlauf zu inakzeptablen Fehlern in der Umfelderfassung führen könnten und damit unentdeckt bleiben würden.
Durch Mittelung über alle 2048 Frequenzrampen hinweg kann man einen systematischen, also für alle Rampen gleichartigen Fehler der Frequenzmodulation wesentlich genauer bestimmen. Dazu akkumuliert man den normalisierten Zählerwert ZN(n,k,m) für jedes n über alle 2048 Frequenzrampen und erhält so die akkumulierten normal isierten Zählerwerte ΖΝ(Π). Die mittlere Frequenz zwischen zwei Zeitpunkten zu den Indices m und n2, gemittelt über alle Frequenzrampen, ergibt sich zu (ΖΝ(Π2)- ZN(ni))/((n2-n-i)-25ns)-4/2048. Da die beim Rampenstart vorliegende Phase des heruntergeteilten Signals im Allgemeinen über die Frequenzrampen variiert, variiert auch der oben beschriebene Fehler der Zählerwerte ZN(n,k,m) durch die Zählung nur ganzer Perioden. Bei näherungsweiser zufälliger Variation der Rampenstartphasen wird der Fehler mit den oben erläuterten Wahrscheinlichkeiten die jeweiligen beiden Werte annehmen und bei Mittelung mit zunehmender Frequenzrampenzahl statistisch gesehen immer kleiner werden (die Quantisierungsfehler des Zählers mittein sich quasi immer mehr heraus). Dadurch wird die Standardabweichung des Fehlers um den Faktor V2048=45 kleiner; für zwei Zeitpunkte, welche z.B. um 250ns beabstandet sind, kommt man dann auf eine Standardabweichung von 144kHz.
Mit dieser Messgenauigkeit kann man schon sehr gut die Linearität der Frequenzmodulation überprüfen. Durch Mittelung des so bestimmten Frequenzverlaufs oder Frequenzfehlers über mehrere Radarzyklen kann sich noch eine höhere Genauigkeit erzielen lassen.
Damit die Messgenauigkeit über die Verwendung vieler Frequenzrampen steigt, müssen - wie oben erläutert - die Phasen des heruntergeteilten Signals (und damit des Oszillatorsignals) beim Rampenstart von Rampe zu Rampe variieren. Falls Phasenrausch- oder andere Effekte dafür nicht ausreichend sind, kann man dies z.B. durch Variation eines oder mehrerer Parameter der Oszillatorfrequenz zwischen den eigentlichen Sendesignalen erzwingen; z.B. durch Variation des Zeitpunktes des Frequenzrücksprunges (d.h. Rampenende wird leicht variiert).
Es sei noch erwähnt, dass reale Zähler in ihrer Länge, also in ihrem maximalen Zählerstand limitiert sind und es dadurch zu Überlauf kommen kann - erreichen sie also den maximalen Zählerstand, dann springen sie mit der nächsten zu zählenden Flanke wieder auf 0 zurück. Dies entspricht einer Modulorechnung; führt man die Auswertungen des Zählers auch in Modulorechnung aus, so gibt es durch Überlauf keine Verfälschungen im Ergebnis, sofern die Zahl der zu zählenden Perioden zwischen den zwei betrachteten Zeitpunkten m und n2 nicht die Zählerlänge (also den maximalen Zählerstand) überschreitet.
Wie aus den obigen Ableitungen ersichtlich ist, nimmt die Genauigkeit der Messung mit zunehmendem Teilerverhältnis T ab. Andererseits muss der Zähler umso schneller sein, je weniger die Frequenz heruntergeteilt ist - ein schneller Zähler ist schaltungstechnisch aber nur aufwändig zu implementieren und benötigt viel Leistungsaufnahme. Eine Frequenzmischung kann diese Problematik umgehen, da sie nicht Auswirkungen auf die Messgenauigkeit hat; allerdings ist eine Erzeugung eines zweiten Signals im 24GHz-Bereich aufwändig. Deshalb kann auch eine Kombination aus Teilung und Mischung implementiert werden. Dazu kann beispielsweise das Oszillatorsignal zuerst um Faktor 4 auf den Bereich von etwa 6.04GHz geteilt und dann mit einer Festfrequenz von 5.8GHz heruntergemischt werden, sodass der Zähler nur noch im Bereich von gut 200MHz arbeiten muss.
Ein weiterer Ansatz zur Reduzierung des Teilerfaktors T ist ein Zähler, welcher sowohl die positiven als auch die negativen Flanken des heruntergeteilten Signals zählt.
Abschließend sollen noch kurz die Vor- bzw. Nachteile der beiden oben vorgestellten Verfahren zur Digitalisierung des in der Frequenz heruntergesetzten Oszillatorsignals diskutiert werden. Die A/D-Wandlung hat im Vergleich zum Zähleransatz den Vorteil, dass sie mit größeren Frequenzteilerfaktoren arbeiten kann, da sie prinzipiell Frequenzen bzw. Phasen genauer messen kann (bei gleichen Frequenzen der Eingangssignale). Dafür ist ein A/D-Wandler aber i. Allg. aufwändiger zu realisieren als ein Zähler (bei gleichen Frequenzen der Eingangssignale), und die Auswertung der A D-Wandlerwerte ist aufwändiger als die der Zählerwerte. Es sei bemerkt, dass sich die anhand der obigen Beispiele dargestellten erfindungsgemäßen Überlegungen und Ausführungen auf allgemeine Bemessungen und Parameterauslegungen übertragen lassen, d. h., sie können auch auf andere Zahlenwerte angewendet werden. So können die erfindungsgemäßen Ansätze beispielsweise auch auf ein Radar im 77GHz-Bereich angewendet werden.

Claims

Ansprüche
1 . Verfahren für ein Radarsystem zur Umfelderfassung eines Kraftfahrzeugs und Realisierung einer Funktion zur Fahrerassistenz und/oder zu autonomen Fahrmanövern mit den Schritten
- Erzeugen einer Frequenzmodulation mittels einem Steuer- bzw. regelbaren Oszillator,
- Generieren einer Folge von Ko (Ko>1 ) in der Sendefrequenz modulierten
Sendesignalen, die jeweils gleichen Sollfrequenzverlauf gegebenenfalls abgesehen von einer Variation der Frequenzlage, also insbesondere einer Variation der Anfangs- und damit gleichbedeutend der Mittenfrequenz haben,
- Abstrahlen von Sendesignalen mittels Sendemitteln,
- Empfang von an Objekten reflektierten Sendesignalen mittels Empfangsmittel,
- Analysieren des Frequenzverlaufs der Sendesignale und
- Auswerten der empfangenen Signale, insbesondere zur Detektion von Objekten, mittels Signalverarbeitungsmittel,
dadurch gekennzeichnet, dass
- ein Istverlauf der Sendefrequenz innerhalb der Sendesignale oder eine Abweichung des Istverlaufs vom Sollfrequenzverlauf absolut oder relativ, also bis auf einen unbestimmten konstanten Anteil, ermittelt wird,
- dabei für eine genaue Bestimmung von insbesondere gleichartigen Verläufen oder Abweichungen eine Mittelung über die Ko Sendesignale hinweg sattfindet, wobei
- zur Mittelung pro Sendesignal ein zeitdiskretes Signal benutzt wird, welches jeweils Information über den Frequenzverlauf des Sendesignals enthält und welches vorzugsweise jeweils durch Abtastung eines analogen Signals oder durch Auslesen eines freilaufenden Zählers zu vorgegebenen Zeitpunkten generiert ist,
- diese zeitdiskreten Signale über die Ko Sendesignale bezüglich der Lage ihrer Phase und/oder ihres Anfangswertes unnormalisiert sind, und
- während einer Auswertung dieser zeitdiskreten Signale explizit eine Normalisierung stattfindet oder implizit ein Einfluss der Lage ihrer Phase und/oder ihres Anfangswertes eliminiert wird, und - abhängig vom so ermittelten Istverlauf und/oder einer so ermittelten Abweichung des Istverlaufs vom Sollverlauf und/oder eines daraus abgeleiteten Gütemaßes der Frequenzmodulation eine Korrektur in der Ansteuerung des Oszillators und/oder eine Korrektur in der Auswertung der empfangenen Signale und/oder eine Anpassung der Funktion zur Fahrerassistenz und/oder zu autonomen Fahrmanövern bis hin zu ihrer Deaktivierung durchgeführt werden.
2. Verfahren für ein Radarsystem nach Anspruch 1 , bei welchem ein Parameter der Frequenzmodulation der einzelnen Sendesignale, insbesondere die Frequenzlage und/oder ein Parameter des Frequenzverlaufs des Oszillators zwischen den Sendesignalen variiert wird, um über die einzelnen Sendesignale hinweg eine sich ändere Phasenlage des Oszillators beim Start des Sendesignals zu gewährleisten, um gleichartige Fehlereinflüsse bei der Mittelung zu verhindern.
3. Verfahren für ein Radarsystem gemäß einer der vorhergehenden Ansprüche, bei welchem die Mittelung über die Ko Sendesignale zu einer genauen Bestimmung des Istverlaufs der Sendefrequenz oder seiner Abweichung vom Sollverlauf dadurch sattfindet, dass
- zur Analyse ein Signal verwendet wird, welches gegenüber dem Sendesignal durch Frequenzteilung um den Faktor T>1 und/oder durch Mischung in der Frequenz heruntergesetzt ist,
- diese sich über die Sendesignale ergebenden niederfrequenten Signale gegebenenfalls nach Filterung abgetastet werden,
- diese sich über die Sendesignale ergebenden abgetasteten Signale gegebenenfalls nach weiterer Filterung zumindest näherungsweise phasennormalisiert, also auf zumindest näherungsweise gleiche Phasenlage phasenverschoben werden,
- diese phasennormalisierten Signale dann aufaddiert werden
- und aus dem Phasenverlauf dieses aufakkumulierten und gegebenenfalls zuvor noch gefilterten Signals der Istfrequenzverlauf bestimmt wird.
4. Verfahren für ein Radarsystem nach Anspruch 3, bei welchem die Phasennormalisierung für den Fall, dass die niederfrequenten abgetasteten Signale reellwertig sind, dadurch realisiert wird, dass - die niederfrequenten abgetasteten reellwertigen Signale jeweils zumindest näherungsweise in ihr analytisches Signal, also dem komplexwertigen Signal mit nur den positiven oder negativen Frequenzanteilen konvertiert werden, wobei vorzugsweise dazu ein Hilbertfilter ersten Grades mit der Nullstelle bei etwa dem Negativen oder Positiven der Mittenfrequenz der frequenzmodulierten Signale benutzt wird,
- aus diesen analytischen Signalen jeweils in gleicher Weise ein Wert bestimmt wird, z.B. das konjugiert Komplexe des ersten Signalwertes oder des Signalwertes zu dem Zeitpunkt, wo der Sollfrequenzverlauf die mittlere Frequenz annimmt,
- und die analytischen Signale mit jeweils diesem Wert multipliziert werden.
Verfahren für ein Radarsystem nach Anspruch 3, bei welchem das über die Sendesignale aufakkumulierte Signal oder ein daraus abgeleitetes Signal durch eine Hilbertfilterung hochgenau in sein analytisches Signal konvertiert wird.
Verfahren für ein Radarsystem nach Anspruch 5, bei welchem
- die Frequenz der abgestrahlten Sendesignale linear moduliert wird,
- die durch Reflektion der Sendesignale an Objekten empfangenen Signale durch Mischung mit einem Signal, dessen Frequenz der momentanen Sendefrequenz entspricht oder sich von ihr um einen konstanten Faktor unterscheidet, in den niederfrequenten Bereich überführt werden,
- die niederfrequenten Empfangssignale in äquidistantem Raster NA-mal abgetastet werden und
- über diese NA Abtastwerte eine erste Spektralanalyse insbesondere in Form einer diskreten Fouriertransformation gebildet wird, um damit insbesondere eine Entfernungsmessung der Objekte und eine Trennung zur gleichzeitigen Erfassung mehrerer Objekte realisieren zu können.
Verfahren für ein Radarsystem nach Anspruch 6, bei welchem
- die Differenz zwischen unverzögertem und um die Zeit At verzögertem gemessenen Istfrequenzverlauf innerhalb der Sendesignale gebildet wird,
- ein Signal berechnet wird, dessen Frequenzverlauf dieser Differenz entspricht, - über dieses Signal eine Spektralanalyse insbesondere in Form einer diskreten Fouriertransformation durchgeführt wird, welche ein Spektrum ergibt, und
- das resultierende Spektrum oder sein Betrag direkt zur Ableitung eines Gütemaßes der Frequenzmodulation verwendet wird und/oder
- aus der Abweichung des Spektrums von dem bei dem Sollfrequenzverlauf erwarteten Spektrum eines Objekts in der zur Laufzeit At korrespondierenden Entfernung r ein Gütemaß abgeleitet wird, wobei für beide Spektralanalysen dieselbe Fensterfunktion verwendet wird und die resultierenden Spektren für den Vergleich auf einen gleichen Pegel bezogen werden.
8. Verfahren für ein Radarsystem nach Anspruch 6, bei welchem über die die Differenz zwischen Ist- und Sollfrequenzverlauf eine Spektralanalyse insbesondere in Form einer diskreten Fouriertransformation durchgeführt wird und das resultierende Spektrum oder sein Betrag direkt oder nach Multiplikation mit einem Faktor als Gütemaß der Frequenzmodulation verwendet wird, wobei der Faktor proportional zu einer angenommen Objektentfernung sein kann oder eine Sinusfunktion enthalten kann, deren Argument proportional zur Objektentfernung und proportional zur jeweiligen Frequenzstützstelle der Spektralanalyse ist.
9. Verfahren für ein Radarsystem nach Anspruch 7 oder 8, bei welchem aus einem ermittelten Gütemaß abgeleitet wird, ob eine Detektion durch Abweichung des Istfrequenzverlaufs vom Sollfrequenzverlauf aus einem anderen detektierten Objekt entstanden ist oder sein könnte, und diese Detektion dann gegebenenfalls ganz verworfen oder als potentielle Scheindetektion gekennzeichnet wird.
10. Verfahren für ein Radarsystem nach Anspruch 6, bei welchem die mittlere Frequenzsteigung des Istfrequenzverlaufs oder ihre Abweichung von der Sollfrequenzsteigung bestimmt und für die Berechnung der Entfernung von Objekten verwendet wird.
1 1 .Verfahren für ein Radarsystem nach Anspruch 6, bei welchem die Mittenfrequenz des Istfrequenzverlaufs oder ihre Abweichung von der Sollmittenfrequenz bestimmt und für die Berechnung der Relativgeschwindigkeit und/oder der Winkellage von Objekten verwendet wird.
2. Radarsystem, das eingerichtet ist ein Verfahren gemäß einer der vorhergehenden Ansprüche auszuführen.
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