WO2019042740A1 - Verfahren zum betrieb eines radarsystems eines fahrzeuges - Google Patents

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targets
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signal
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Tai Fei
Ridha Farhoud
Tobias Breddermann
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Definitions

  • the present invention relates to a method of operating a radar system. Furthermore, the invention relates to a radar system of a vehicle and a computer program product for operating a radar system.
  • the destination list can then be a
  • Tracking procedures are passed.
  • Radar sensors for current automotive applications such as an intersection assistant, autonomous emergency braking, rear traffic alert, and the like, are of particular importance.
  • a reliable target discovery and a subsequent exact destination parameter determination are necessary.
  • the dot targets whose parameters are very similar in terms of system resolutions, are often dropped into a resolution cell and superimposed during measurement. As a result, the measured values of individual target parameters are corrupted. Thus, separation of such dot targets prior to further processing is of great importance.
  • Object of the present invention to provide an improved way for target separation in a radar system.
  • the object is achieved in particular by a method for operating a radar system of a vehicle, in which at least one radar sensor is provided for detecting targets in the surroundings of the vehicle.
  • the target separation is understood as a separation of superimposed targets which are physically too close to one another in the surroundings of the radar sensor.
  • f 1 and f base frequencies
  • Both frequencies can preferably be considered independently.
  • the two dimensions in the two-dimensional spectrum, in particular 2D distance-speed spectrum are separable.
  • the useful signals can possibly be represented as the sum of one-dimensional harmonic oscillation and thus signals that can be modeled by complex exponential functions:
  • the signals can be digitized
  • the model is then z.
  • the problem can be solved in the time domain without the influence of window functions, since the mathematical form of the window function is usually very complicated.
  • the 2D problem can be broken down into two one-dimensional problems.
  • the destination separation can be either in the 1. Dimension or in the 2nd dimension, preferably the modeling in Eq. 3 and 4 is used.
  • the separation capabilities in 1. and 2. Dimensions be different. For example, in 24 GHz system bandwidth is often limited. Therefore, the resolution in the 1. Dimension (distance) to be relatively coarser compared to resolution in the 2nd dimension (speed). In this case, the separation can be advantageously carried out in the 2nd dimension.
  • the separation in both Possibly including dimensions simultaneously with the modeling in Eq. 5 treated.
  • the target separation can preferably be carried out by the main processing, which makes it possible to detect the targets.
  • the number of unknowns in the parameter estimation model are determined. If the number of (subsampled) values is equal to or greater than the number of unknowns, this parameter estimation problem is solvable.
  • matrix pencil methods for solving such mathematical problems.
  • the complex amplitudes contain the information about the powers and the phases of the targets, ie possibly also of previously superimposed targets. Furthermore, by means of the differential phases between the (for example three) receiving antennas at the location of the frequency tuple to be evaluated, the propagation time difference of the reflected signal and thus the azimuth angle can be determined. In other words, based on a result of modeling the main processing, the goals can be separated and identified. According to an advantageous development of the invention, provision may be made for the following step to be carried out before carrying out the main processing:
  • performing the preprocessing further comprises the following (sub) step:
  • Performing a separation of payload and noise in the provided or partially (by means of possibly previously performed partial preprocessing) preprocessed spectrum preferably by a threshold method, preferably a CFAR threshold method.
  • the input signal of the processing chain of the method according to the invention may be a two-dimensional spectrum (2D spectrum) in which only a small part of the entire area of useful signals is filled.
  • the other surfaces may only contain noise.
  • a CFAR (Constant False Alarm Rate) based threshold method can be used to distinguish the wanted signals from the noise.
  • the distribution density function of the noise may be, for example, based on the entire spectrum in one cycle or Scanning the spectra over several cycles are estimated.
  • the threshold for the wanted signals is determined by solving the inverse of the distribution function of the noise. In order to reduce the complexity of signal processing, only the local maxima, or the peaks, may be taken into account.
  • carrying out the preprocessing further comprises the following (sub) step:
  • the processing speed can be significantly increased.
  • carrying out the preprocessing further comprises the following (sub) step:
  • the processing in the time domain can be done much faster than is possible alternatively in the frequency domain.
  • Eq. 3 or Eq. 5 the superposition of the point targets in the time domain is modeled.
  • IFFT Inverse Finite Fourier Transform
  • 2D IFFT the provided or partially preprocessed spectrum can be transformed into the time domain.
  • the process for decoupling the window function is preferably realized by dividing.
  • the results are in particular the estimates of the real time signals and the estimates are referred to as.
  • carrying out the preprocessing further comprises the following (sub) step:
  • the relevant frequency bands selected in the step of shifting may be narrowband, and may possibly be shifted into a lower frequency range by the preprocessing.
  • a complete representation of the signals to be processed may not require the full bandwidth of the original spectrum.
  • sub-sampling of the time signals x w and x 2U can be useful.
  • the bandwidth is 4 frequency bins in the spectrum. If the time signal is complex, theoretically only 4 frequency bins are needed. That is, in the example, the 64 sample values are downsampled to 4
  • Sample values can be reduced. In order to be able to tolerate the noise in the modeling, in this case it is preferable to use 8 instead of 4
  • the modeling according to the main processing takes place in two dimensions, alternatively only in one dimension. Using two dimensions may result in an improved modeling result, whereas modeling in one dimension increases speed.
  • a radar system for a vehicle which is operated according to an advantage of the invention at 24 GHz and / or 77 GHz, comprising:
  • a radar sensor for detecting a detection signal (for example, by emitting at least one signal and / or receiving reflected signals, preferably at a frequency in the range around 24 GHz and / or 77 GHz) in order to detect targets in the surroundings of the vehicle a processing device for processing the detection signal by means of a method according to the invention.
  • the radar system according to the invention brings the same advantages as have been described in detail with reference to a method according to the invention. It can correspond to a further advantage of the invention if the vehicle is designed as a motor vehicle, in particular passenger car or truck, and / or as an electric vehicle or hybrid vehicle.
  • the processing device is embodied, for example, as a digital signal processor, wherein a two-dimensional spectrum of the radar sensor preferably forms the input signal for the processing device for carrying out a method according to the invention.
  • a two-dimensional spectrum of the radar sensor preferably forms the input signal for the processing device for carrying out a method according to the invention.
  • the use of the method according to the invention in the operation of the processing device offers significant speed and performance advantages, even when using simple (embedded) hardware.
  • a computer program product which can be executed by a processing device, such as a processor or microcontroller or the like, wherein the execution of the computer program product according to the invention carries out the following steps through the processing device:
  • the computer program product according to the invention brings the same advantages as have been described in detail in relation to a method and / or radar system according to the invention. It is also advantageous if the
  • Computer program product is designed to perform a method according to the invention and / or to operate a radar system according to the invention.
  • Fig. 1 is a block diagram of a radar sensor of an inventive
  • Fig. 8 A visualization of a window function compensation.
  • An inventive radar system 1 may comprise at least one radar sensor 10.
  • the radar sensor 10 may in this case be fastened to a vehicle 2, for example in the region of a radiator grille and / or in the side area, in order to reach targets 240 in the surroundings of the vehicle 2, eg. B. in the direction of travel and / or in a side region of the vehicle 2, to detect.
  • the radar sensor 10 preferably comprises at least one transmitting antenna 20 and at least three receiving antennas 30.
  • the receiving antennas 30 can be arranged equidistantly in the x direction.
  • the transmit antennas 20 can furthermore both have a certain distance in the x-direction and a certain distance in the y-direction relative to each other and operate in time-division multiplex mode (alternating, time-delayed transmission of the same signal).
  • the x and y directions are each schematically visualized by arrows.
  • a processing device 300 of the radar sensor 10 such as a processor or the like, is shown, which may have an analog-to-digital converter 310 and / or a computer program product 400.
  • a digital-to-analog converter 40 may also be provided. It can be provided that the radar sensor 10 uses fast consecutive ramps as a transmission scheme for determining target parameters at the targets 240.
  • frequency ramps of duration TVN can be transmitted one after the other (see FIG. 2).
  • the current transmission frequency f of the frequency ramps can be linearly changed within the transmission bandwidth B (linear frequency modulation).
  • the processing 290 of the data received in the time Ti can then be performed in the time period T2-T1, so that the entire measurement cycle corresponds to a duration T2.
  • the processing 290 comprises at least the steps of a method 100 according to the invention, such that a processing device 300 for processing 290 is operated at least in this time voltage T2-T1.
  • the reflected signal in the receivers is first downsampled to the baseband with the transmit signal and sampled, and is stored at a time Ti in a ⁇ ⁇ ⁇ matrix (M samples per ramp, N ramps).
  • the data of this matrix can be interpreted as a detection signal 210 of the radar sensor 10.
  • a transformation 225 of the thus-stored 2D baseband signal (detection signal 210) to the 2D frequency domain may be performed to provide the two-dimensional spectrum 220.
  • the relevant point targets (detected targets 240 in the environment) are represented in the 2D spectrum 220 as peaks 241A, 241B, 241C (see FIG. 3).
  • the peaks in the diagram of the two-dimensional spectrum 220 are shown with a vertical direction 261 of the spectrum 220 according to a first dimension and with a horizontal direction 262 of the spectrum 220 according to a second dimension.
  • the spectrum 220 is implemented as a 2D-distance Doppler spectrum such that the vertical direction 261 (f1) is dependent on the distance to a target 240 and the horizontal direction 262 (f2) is dependent on a relative speed to the target 240 ,
  • the spectrum 220 it is possible for the spectrum 220 to have fewer peaks 241A, 241B, 241C than actual targets 240 (dot targets). So, despite the existence For example, the peaks 241 A, 241 B, and 241 C may be discernible. For example, the peaks 241 C have a greater extent than the other two peaks 241 A, 241 B, and two point targets 240 overlap each other at this point.
  • a signal thus results for a peak consisting of 2 base frequencies f 1 (1 st dimension) and f 2 (2 nd dimension).
  • the frequency f 1 is possibly dependent solely on the distance R of the target and the frequency f 2, in particular exclusively from the relative velocity v.
  • the accuracy of the frequencies f 1 and f 2 can also be achieved by z. B. Interpolation with neighboring points to be improved. Furthermore, by means of the differential phases between the three receiving antennas 30 at the location of the frequency tuple to be evaluated, the propagation time difference of the reflected signal and thus the azimuth angle can be determined.
  • the raw target parameters thus determined form (possibly together with additional information such as, for example, signal level and reliability of the generated values) a so-called raw target from which, if appropriate, objects can be formed in a further processing stage by means of tracking algorithms.
  • the frequencies f 1 and f 2 resulting from the peak 241 C are falsified because of the superposition of two point targets 240.
  • FIG. 4 schematically illustrates a method 100 according to the invention. It is shown that this can be subdivided into preprocessing 10, main processing 120 and postprocessing 130.
  • preprocessing 10 a first step 1 1 1 can be carried out, in particular the search for local maxima or peaks (for example by a threshold value method for separating useful information and noise).
  • the selection of the potential overlays can be carried out.
  • a shift of a relevant frequency band and / or an inverse (fast) Fourier transformation can be performed in order to convert the spectrum 220 into the time domain.
  • a window function can be compensated, and in a fifth step 15 a downsampling is carried out in order to obtain the processing signal 230. Possibly. In this case, a different sequence of steps can be selected or on individual steps are omitted or if necessary further steps are introduced.
  • the parameter estimation then takes place on the basis of the processing signal 230, and optionally in the postprocessing 130, the plausibility check.
  • a one-dimensional peak pattern spectrum 221 and a two-dimensional peak pattern spectrum 220 are shown schematically (with the amplitude A and the frequencies f1 and f2, or the one-dimensional spectrum 221 can optionally be the frequency f1 or f2). It is possible that most peaks detected in the spectra are considered to be point targets. The selection of the potential overlays in the 2D spectra can then z. B. be realized by means of a cross-correlation.
  • the 1 D peak to be examined in the spectrum can be given a 1 D peak pattern (or the 1 D FFT result of the window function) either in the 1. or the 2nd dimension are folded.
  • This convolution is z. B. normalized on the tip to be examined.
  • a comparison can be made with a predefined limit value. If the cross-correlation is less than the threshold, the peak under study can very likely be a superposition of multiple point targets. If you look at the problem according to the model in Eq. 5, the cross-correlation should be convolved with a 2D peak pattern (or the 2D FFT result from the window function).
  • FIG. 6 shows a relevant frequency band in the 1D spectrum 221 and in the 2D spectrum 220 (with the amplitude A and the frequencies f1 and f2, or in the 1 -D range either f1 or f2).
  • the relevant frequency band according to Figure 7 and according to a third step 1 13 can be moved to the baseband. These frequency shifts are with df1 and df2 in FIG. or 2nd dimension marked.
  • the signal can be transformed into the time domain (eg by an inverse Fourier transformation).
  • a decoupling of the window function (compensation) can take place.
  • window function 280 affects the time signal (see dashed line window function 280 and window function time signal 281) is shown in FIG.
  • the compensation, z. B. by means of dividing the known window function, this influence can be reversed, so that, for example, the compensated time signal 282 is formed. This may further correspond to the processing signal 230.
  • the frequencies in the solutions according to the post-processing 130 can finally be made plausible (as a result of the unavoidable noise in the system).
  • One criterion may be that the frequencies may not exceed the upper and lower limits of the selected frequency bands in FIG.

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Abstract

Die Erfindung betrifft ein Verfahren (100) zum Betreiben eines Radarsystems (1) eines Fahrzeuges (2), bei welchem wenigstens ein Radarsensor (10) zur Detektion von Zielen (240) in der Umgebung des Fahrzeuges (2) vorgesehen ist, wobei die nachfolgenden Schritte durchgeführt werden: - Bereitstellen wenigstens eines zweidimensionalen Spektrums (220), welches für die Detektion des wenigstens einen Radarsensors (10) spezifisch ist, Durchführen einer Hauptverarbeitung (120) zur Zieltrennung der Ziele (240), bei welcher eine Modellierung auf Grundlage des bereitgestellten wenigstens einen zweidimensionalen Spektrums (220) durch eine Parameterschätzung erfolgt, sodass die Detektion der Ziele (240) erfolgt. Ferner betrifft die Erfindung ein Radarsystem (1) für ein Fahrzeug sowie ein Computerprogrammprodukt.

Description

Verfahren zum Betrieb eines Radarsystems eines Fahrzeuges
Beschreibung
Die vorliegende Erfindung betrifft ein Verfahren zum Betreiben eines Radarsystems. Ferner bezieht sich die Erfindung auf ein Radarsystem eines Fahrzeuges sowie ein Computerprogrammprodukt zum Betreiben eines Radarsystems.
Es ist bekannt, Radarsensoren bei Fahrzeugen einzusetzen, welche Frequenzen wie 24 GHz oder 77 GHz nutzen, um durch schnell aufeinanderfolgende Rampen („fast chirps") die Zielparameter von detektierten Zielen, also Objekten in der Umgebung des Fahrzeuges, zu bestimmen. Die Zielparameter sind z. B. die
Relativgeschwindigkeit (zwischen Objekt und Fahrzeug) und/oder der Abstand
(zwischen Objekt und Fahrzeug) und/oder der Azimutwinkel und/oder die
Elevationswinkel des Objektes. Die Zielliste kann anschließend einem
Zielverfolgungsverfahren (Tracking) übergeben werden.
Einen besonderen Stellenwert nehmen Radarsensoren für aktuelle Automotive- Applikationen ein, wie bei einem Kreuzungsassistenten, der autonomen Notbremsung, Rear Traffic Alert, und dergleichen. Hier sind eine zuverlässige Zielentdeckung und eine darauffolgende genaue Zielparameterbestimmung notwendig. Die Punktziele, deren Parameter in Bezug auf Systemauflösungen sehr ähnlich sind, werden bei der Messung häufig in eine Auflösungszelle hineingefallen und überlagert. Demzufolge werden die Messwerte einzelner Zielparameter verfälscht. Somit ist eine Trennung solcher Punktziele vor der weiteren Verarbeitung von großer Bedeutung.
Bekannte Lösungen zur Zieltrennung sind oft jedoch technisch sehr aufwendig oder unzuverlässig. Eine Herausforderung ist daher die Zieltrennung bei gleichzeitiger Begrenzung des Rechenaufwands und der notwendigen Ressourcen (wie z. B. der Speicher). Es ist daher eine Aufgabe der vorliegenden Erfindung, die voranstehend beschriebenen Nachteile zumindest teilweise zu beheben. Insbesondere ist es
Aufgabe der vorliegenden Erfindung, eine verbesserte Möglichkeit zur Zieltrennung bei einem Radarsystem bereitzustellen.
Die voranstehende Aufgabe wird gelöst durch ein Verfahren mit den Merkmalen des Anspruchs 1 und durch ein Radarsystem mit den Merkmalen des Anspruchs 10 sowie durch ein Computerprogrammprodukt mit den Merkmalen des Anspruchs 1 1 . Weitere Merkmale und Details der Erfindung ergeben sich aus den jeweiligen
Unteransprüchen, der Beschreibung und den Zeichnungen. Dabei gelten Merkmale und Details, die im Zusammenhang mit dem erfindungsgemäßen Verfahren
beschrieben sind, selbstverständlich auch im Zusammenhang mit dem
erfindungsgemäßen Radarsystem sowie dem erfindungsgemäßen
Computerprogrammprodukt, und jeweils umgekehrt, so dass bezüglich der
Offenbarung zu den einzelnen Erfindungsaspekten stets wechselseitig Bezug genommen wird bzw. werden kann.
Die Aufgabe wird insbesondere gelöst durch ein Verfahren zum Betreiben eines Radarsystems eines Fahrzeuges, bei welchem wenigstens ein Radarsensor zur Detektion von Zielen in der Umgebung des Fahrzeuges vorgesehen ist.
Hierbei ist insbesondere vorgesehen, dass die nachfolgenden Schritte durchgeführt werden, wobei die Schritte vorzugsweise nacheinander oder in beliebiger Reihenfolge durchgeführt werden können, und einzelne Schritte auch wiederholt durchgeführt werden können:
Bereitstellen wenigstens eines zweidimensionalen Spektrums, welches für die Detektion des wenigstens einen Radarsensors spezifisch ist,
Durchführen einer Hauptverarbeitung zur Zieltrennung der Ziele, bei welcher eine Modellierung auf Grundlage des bereitgestellten wenigstens einen zweidimensionalen Spektrums (insbesondere durch eine Parameterschätzung) erfolgt, sodass vorzugsweise die Detektion der Ziele erfolgt. Dies hat den Vorteil, dass zuverlässig eine Detektion auch von schwer aufzulösenden Zielen erfolgen kann. Vorteilhafterweise wird dabei als die Zieltrennung eine Trennung von überlagerten Zielen verstanden, welche sich physikalisch zu nahe zueinander in der Umgebung des Radarsensors befinden.
Die Nutzsignale des Radarsystems können ggf. zwei Basisfrequenzen (bspw. f1 und f ) aufweisen (bspw. mit f1 =50 kHz und/oder f2= 800 Hz als die Frequenzen, die von Abstand und Geschwindigkeit des Objekts verursacht sind), und die beiden Frequenzen können bevorzugt unabhängig berücksichtigt werden. Das bedeutet, dass die beiden Dimensionen im zweidimensionalen Spektrum, insbesondere 2D-Abstand- Geschwindigkeit-Spektrum, trennbar sind. In einer Dimension sind die Nutzsignale ggf. als die Summe von eindimensionaler harmonischer Schwingung darstellbar und somit Signalen, welche durch komplexe Exponentialfunktionen modelliert werden können:
Figure imgf000005_0002
wobei
Figure imgf000005_0003
Nach Abtastung können die Signale digitalisiert werden
Figure imgf000005_0001
Figure imgf000006_0003
Man kann vorteilhafterweise auch mit dem 2D Spektrum Modell die Nutzsignale direkt modellieren. In digitalisierter Form ist das Modell dann z. B. wie
Figure imgf000006_0001
wobei
Figure imgf000006_0002
bezeichnen die komplexen Frequenzen in 1 . bzw. 2. Dimension vom 2D-Spektrum (zweidimensionalen Spektrum des Radarsensors), und entsprechend sind τε1 und TS2 die Zeiten in beiden Dimensionen. Da die Fensterfunktion bei einer FFT (Fast Fourier Transformation) normalerweise bekannt ist, ist das Modell der Spitze von einem einzelnen Punktziel nach dem Fourier Transform auch bekannt. Unbekannte in solchen Modellen sind insbesondere nur die komplexen Amplituden und die Frequenz der harmonischen Schwingung in Zeitbereich, bzw. der Beitrag, die Phase und die Position der Spitze in Frequenzbereich. Das Problem kann daher entweder im Zeitbereich oder im Frequenzbereich gelöst werden. Weiter ist, wenn Rauschen vorhanden ist, die Genauigkeit der Lösung von dem Signal-Rausch-Verhältnis abhängig.
Besonders bevorzugt kann das Problem im Zeitbereich ohne den Einfluss von Fensterfunktionen gelöst werden, da die mathematische Form der Fensterfunktion meistens sehr kompliziert ist. Ferner kann das 2D Problem in zwei eindimensionale Probleme heruntergebrochen werden. D. h. die Zieltrennung kann entweder in der 1 . Dimension oder in der 2. Dimension stattfinden, wobei vorzugsweise die Modellierung in Gl. 3 und 4 verwendet wird. Je nach der Systemeinstellung werden die Trennfähigkeiten in 1 . und 2. Dimensionen unterschiedlich sein. Beispielsweise in 24 GHz System ist die Bandbreite häufig begrenzt. Deshalb kann die Auflösung in der 1 . Dimension (Abstand) relativ grober im Vergleich zur Auflösung in der 2. Dimension sein (Geschwindigkeit). In diesem Fall kann die Trennung vorteilhafterweise in der 2. Dimension durchgeführt werden. Außerdem kann die Trennung in beiden Dimensionen ggf. gleichzeitig umfassend mit der Modellierung in Gl. 5 behandelt werden.
Es kann möglich sein, dass durch eine Vorverarbeitung, z. B. einer Unterabtastung, die Datenmenge reduziert wird, bevor sie in der Hauptverarbeitung verarbeitet wird.
Bevorzugt kann durch die Hauptverarbeitung die Zieltrennung erfolgen, was eine Detektion der Ziele ermöglicht. Unter gewisser Annahme, z.B. insgesamt gibt es maximal u unabhängige Punktziele in der Überlagerung, sind die Anzahl der Unbekannten im Parameterschätzungsmodell determiniert. Wenn die Anzahl der (unterabgetasteten) Werte gleich oder größer als die Anzahl der Unbekannten ist, ist dieses Problem zur Parameterschätzung lösbar. Bekannt sind z.B. die sogenannten Matrix Pencil Methods zur Lösung derartiger mathematischer Probleme. Beispielhaft sind Algorithmen zur Lösung mittels der Matrix Pencil Methode für das Problem nach 1 D Modell in Gl. 3 bzw. 2D Modell in Gl. 5 in "Y. HUA, and T. K. SARKAR, Matrix Pencil Method for Estimating Parameters of Exponentially Damped/Undamped Sinusoids in Noise, IEEE Trans, on Acoustics, Speech, and Signal Processing, vol. 38, No. 5, pp. 814-824, May, 1990" offenbart.
Des Weiteren ist es denkbar, dass man als Lösungen die komplexen Amplituden
Figure imgf000007_0003
und die Frequenzen
Figure imgf000007_0001
erhält. Diese Frequenzen, die hier mittels Parameterschätzung enthalten sind, befinden sich im Basisband. Um die Abstände und Geschwindigkeiten (zur Zieltrennung) richtig zu erhalten, müssen ggf. in einer Vorverarbeitung durchgeführte Frequenzverlagerungen auch
Figure imgf000007_0002
berücksichtigt werden. Die komplexen Amplituden beinhalten die Information über die Leistungen und die Phasen von den Zielen, d. h. ggf. auch von zuvor überlagerten Zielen. Weiterhin können mittels der Differenzphasen zwischen den (bspw. drei) Empfangsantennen an der Stelle des auszuwertenden Frequenz-Tupels die Laufzeitdifferenz des reflektierten Signals und somit der Azimutwinkel bestimmt werden. In anderen Worten können anhand eines Ergebnisses der Modellierung der Hauptverarbeitung die Ziele getrennt und identifiziert werden. Gemäß einer vorteilhaften Weiterbildung der Erfindung kann es vorgesehen sein, dass vor dem Durchführen der Hauptverarbeitung der nachfolgende Schritt durchgeführt wird:
Durchführen einer Vorverarbeitung an dem bereitgestellten wenigstens einen Spektrum, vorzugsweise zumindest zur Datenreduktion, wodurch ein Bearbeitungssignal bestimmt wird, sodass bevorzugt die Modellierung in der Hauptverarbeitung anhand des Bearbeitungssignals durchgeführt wird.
Dabei ermöglicht eine Datenreduktion eine schnellere und leistungsfähigere Verarbeitung des Spektrums in dem anschließenden Hauptverarbeitungs-Schritt. Von Vorteil ist es ferner, wenn als das Bearbeitungssignal das resultierende Ergebnis der (gesamten) Vorverarbeitung angesehen wird, wobei die Vorverarbeitung entsprechend mehrere Teilschritte aufweisen kann. Dies ermöglicht eine umfangreiche Anpassung des Spektrums zur Bestimmung des Bearbeitungssignals, um die Hauptverarbeitung effizient durchführen zu können.
Ferner ist es optional vorgesehen, dass das Durchführen der Vorverarbeitung weiter den nachfolgenden (Teil-) Schritt umfasst:
Durchführen einer Trennung von Nutzinformationen und Rauschen bei dem bereitgestellten oder teilweise (mittels der ggf. zuvor durchgeführten teilweisen Vorverarbeitung) vorverarbeiteten Spektrum, vorzugsweise durch eine Schwellenwertmethode, bevorzugt eine CFAR Schwellenwertmethode.
Dies hat den Vorteil, dass durch eine einfache und schnell auszuführende Methode verrauschte Bestandteile von Nutzinformationen getrennt werden können.
Optional ist es möglich, dass das Eingangssignal der Verarbeitungskette des erfindungsgemäßen Verfahrens ein zweidimensionales Spektrum (2D-Spektrum) ist, in dem nur ein kleiner Teil von der gesamten Fläche von Nutzsignalen befüllt ist. Die anderen Flächen enthalten dann ggf. nur ein Rauschen. Eine CFAR (Konstante Falschalarmrate) basierte Schwellenwertmethode kann hierbei genutzt werden, um die Nutzsignale von dem Rauschen zu unterscheiden. Die Verteilungsdichtefunktion vom Rauschen kann bspw. anhand des gesamten Spektrums in einem Zyklus oder die Abtastung der Spektren über mehrere Zyklen geschätzt werden. Abhängig von der zulässigen Fehlerrate für den falschen Alarm wird dann die Schwelle für die Nutzsignale durch Lösen der Inverse der Verteilungsfunktion vom Rauschen festgestellt. Um den Aufwand der Signalverarbeitung zu reduzieren, können ggf. nur die lokalen Maxima, bzw. die Spitzen, berücksichtigt werden.
Ferner kann es im Rahmen der Erfindung vorgesehen sein, dass das Durchführen der Vorverarbeitung weiter den nachfolgenden (Teil-) Schritt umfasst:
Verlagerung wenigstens eines relevanten Frequenzbandes bei dem bereitgestellten oder teilweise vorverarbeiteten Spektrum in einen niedrigeren Frequenzbereich, vorzugsweise ein Basisband des Radarsensors, wobei das relevante Frequenzband überlagerte Ziele umfasst.
Damit kann die Verarbeitungsgeschwindigkeit deutlich erhöht werden.
Des Weiteren kann vorgesehen sein, dass das Durchführen der Vorverarbeitung weiter den nachfolgenden (Teil-) Schritt umfasst:
Rücktransformieren des bereitgestellten oder teilweise vorverarbeiteten Spektrums in den Zeitbereich, um das Bearbeitungssignal als ein Zeitsignal zu bestimmen, sodass die Zieltrennung anhand der Modellierung im Zeitbereich erfolgt.
Vorteilhafterweise kann dabei die Verarbeitung im Zeitbereich deutlich schneller erfolgen als dies alternativ im Frequenzbereich möglich ist. Nach Gl. 3 bzw. Gl. 5 ist die Überlagerung der Punktziele im Zeitbereich modelliert. Mittels 1 D Inverse Finite Fourier Transform (IFFT) bzw. 2D IFFT kann das bereitgestellte bzw. teilweise vorverarbeitete Spektrum in den Zeitbereich transformiert werden. Diese Ergebnisse im Zeitbereich können wie nachfolgend dargestellt formuliert werden,
Figure imgf000009_0001
wobei
Figure imgf000009_0003
eine 1 D Fensterfunktion ist, bzw.
Figure imgf000009_0002
wobei eine 2D Fensterfunktion ist.
Figure imgf000009_0004
Ein weiterer Vorteil kann im Rahmen der Erfindung erzielt werden, wenn das Durchführen der Vorverarbeitung weiter den nachfolgenden (Teil-) Schritt umfasst:
Durchführen einer Kompensation von einer Fensterfunktion bei dem bereitgestellten oder teilweise vorverarbeiteten Spektrum.
Auf diese Weise kann eine Zieltrennung mit verbesserter Genauigkeit erfolgen, indem die Fensterfunktion vom Signal
Figure imgf000010_0001
bzw.
Figure imgf000010_0002
entkoppelt wird. Somit können die zu verarbeitenden Zeitsignale
Figure imgf000010_0003
bzw.
Figure imgf000010_0004
dem Model in Gl. 3 bzw. Gl. 5 entsprechen. Da normalerweise die angewendete Fensterfunktion bekannt ist, kann
Figure imgf000010_0005
der Vorgang zur Entkopplung der Fensterfunktion bevorzugt durch Dividieren realisiert werden. Die Ergebnisse sind insbesondere die Schätzungen der echten Zeitsignale und die Schätzungen werden als bzw. bezeichnet.
Figure imgf000010_0008
Figure imgf000010_0006
Figure imgf000010_0007
Zudem ist im Rahmen der Erfindung denkbar, dass das Durchführen der Vorverarbeitung weiter den nachfolgenden (Teil-) Schritt umfasst:
Durchführen einer Unterabtastung zur Datenreduktion bei dem bereitgestellten oder teilweise vorverarbeiteten Spektrum.
Die bei dem Schritt der Verlagerung (wenigstens eines relevanten Frequenzbandes gemäß der Vorverarbeitung) ausgewählten relevanten Frequenzbänder können schmalbandig sein, und sie können ggf. durch die Vorverarbeitung in einen niederen Frequenzbereich verschoben sein. Demzufolge kann eine vollständige Darstellung der zu verarbeitenden Signale nicht die volle Bandbreite des originalen Spektrums benötigen. Aus diesem Grunde kann eine Unterabtastung der Zeitsignale xw bzw. x2U sinnvoll sein. Bspw. beträgt die Bandbreite 4 Frequenz-Bins im Spektrum. Wenn das Zeitsignal komplex ist, werden theoretisch nur 4 Frequenz-Bins benötigt. Das bedeutet, dass im Beispiel die 64 Abtastungswerte durch Unterabtastung auf 4
Abtastungswerte reduziert werden können. Um das Rauschen in der Modellierung tolerieren zu können, werden bevorzugt in diesem Fall praktisch 8 statt 4
Abtastungswerte genommen. Da die Randwerten in Fensterfunktion immer sehr klein sind, sind die Werte am Rand der Schätzungen %m bzw. x2D rauschanfällig. Bei der Unterabtastung von werden besonders bevorzugt die Randwerte daher
Figure imgf000011_0001
nicht aufgenommen. Die unterabgetasteten Werte aus kann man als die
Figure imgf000011_0002
Messung im Modell nach Gl. 3 bzw. Gl. 5 verstehen.
Gemäß einem weiteren Vorteil kann vorgesehen sein, dass nach dem Durchführen der Hauptverarbeitung wenigstens der nachfolgende Schritt durchgeführt wird:
Durchführen einer Nachverarbeitung, bei welcher eine Plausibilisierung eines Modellierungsergebnisses der Parameterschätzung erfolgt, um die Zieltrennung in Abhängigkeit von der Plausibilisierung durchzuführen.
Somit kann die Korrektheit des Ergebnisses der Hauptverarbeitung gewährleistet werden.
In einer weiteren Möglichkeit kann vorgesehen sein, dass die Modellierung gemäß der Hauptverarbeitung in zwei Dimensionen, alternativ nur in einer Dimension, erfolgt. Die Nutzung von zwei Dimensionen kann ggf. zu einem verbesserten Modellierungsergebnis führen, wohingegen die Modellierung in einer Dimension die Geschwindigkeit erhöht.
Ebenfalls Gegenstand der Erfindung ist ein Radarsystem für ein Fahrzeug, welches gemäß einem Vorteil der Erfindung mit 24 GHz und/oder 77 GHz betrieben wird, aufweisend:
einen Radarsensor zur Erfassung eines Erfassungssignals (bspw. durch eine Aussendung von wenigstens einem Signal und/oder einem Empfang von reflektierten Signalen, vorzugsweise mit einer Frequenz im Bereich um 24 GHz und/oder 77 GHz), um Ziele in der Umgebung des Fahrzeuges zu detektieren, eine Verarbeitungsvorrichtung zur Verarbeitung des Erfassungssignals mittels eines erfindungsgemäßen Verfahrens.
Damit bringt das erfindungsgemäße Radarsystem die gleichen Vorteile mit sich, wie sie ausführlich mit Bezug auf ein erfindungsgemäßes Verfahren beschrieben worden sind. Es kann einem weiteren Vorteil der Erfindung entsprechen, wenn das Fahrzeug als ein Kraftfahrzeug, insbesondere Personenkraftfahrzeug oder Lastkraftfahrzeug, und/oder als Elektrofahrzeug oder Hybridfahrzeug ausgebildet ist.
Die Verarbeitungsvorrichtung ist bspw. als ein digitaler Signalprozessor ausgebildet, wobei vorzugsweise zur Durchführung eines erfindungsgemäßen Verfahrens ein zweidimensionales Spektrum des Radarsensors das Eingangssignal für die Verarbeitungsvorrichtung bildet. Insbesondere bietet hierbei der Einsatz des erfindungsgemäßen Verfahrens beim Betrieb der Verarbeitungsvorrichtung deutliche Geschwindigkeits- und Performancevorteile, selbst bei Nutzung einfacher (Embedded- ) Hardware.
Ebenfalls Gegenstand der Erfindung ist ein Computerprogrammprodukt, welches durch eine Verarbeitungsvorrichtung, wie einem Prozessor oder Mikrocontroller oder dergleichen, ausführbar ist, wobei durch die Ausführung des erfindungsgemäßen Computerprogrammprodukts die nachfolgenden Schritte durch die Verarbeitungsvorrichtung durchgeführt werden:
Bereitstellen wenigstens eines zweidimensionalen Spektrums, welches für eine Erfassung von Zielen wenigstens eines Radarsensors spezifisch ist,
Durchführen einer Hauptverarbeitung zur Zieltrennung der Ziele, bei welcher eine Modellierung auf Grundlage des bereitgestellten wenigstens einen zweidimensionalen Spektrums durch eine Parameterschätzung erfolgt, um vorzugsweise eine Detektion der Ziele durchzuführen.
Damit bringt das erfindungsgemäße Computerprogrammprodukt die gleichen Vorteile mit sich, wie sie ausführlich in Bezug auf ein erfindungsgemäßes Verfahren und/oder Radarsystem beschrieben worden sind. Vorteilhaft ist es zudem, wenn das
Computerprogrammprodukt dazu ausgeführt ist, ein erfindungsgemäßes Verfahren durchzuführen und/oder ein erfindungsgemäßes Radarsystem zu betreiben.
Weitere Vorteile, Merkmale und Einzelheiten der Erfindung ergeben sich aus der nachfolgenden Beschreibung, in der unter Bezugnahme auf die Zeichnungen Ausführungsbeispiele der Erfindung im Einzelnen beschrieben sind. Dabei können die in den Ansprüchen und in der Beschreibung erwähnten Merkmale jeweils einzeln für sich oder in beliebiger Kombination erfindungswesentlich sein. Dabei zeigen schematisch:
Fig. 1 Ein Blockschaltbild eines Radarsensors eines erfindungsgemäßen
Radarsystems,
Fig. 2 Ein Sendeschema bei einem erfindungsgemäßen Radarsystem,
Fig. 3 Ein Beispiel für ein zweidimensionales Spektrum (2D Abstand-Doppler- Spektrum),
Fig. 4 Ein beispielhafter Ablauf eines erfindungsgemäßen Verfahrens,
Fig. 5 Eine Visualisierung eines Spitze Muster Spektrums,
Fig. 6 Eine Visualisierung eines relevanten Frequenzbandes,
Fig. 7 Eine Visualisierung einer Verlagerung des Frequenzbandes,
Fig. 8 Eine Visualisierung einer Fensterfunktion-Kompensation.
Ein erfindungsgemäßes Radarsystem 1 , wie in Figur 1 schematisch dargestellt ist, kann wenigstens einen Radarsensor 10 umfassen. Der Radarsensor 10 kann dabei an einem Fahrzeug 2, bspw. im Bereich eines Kühlergrills und/oder im Seitenbereich, befestigt sein, um Ziele 240 in der Umgebung des Fahrzeuges 2, z. B. in Fahrtrichtung und/oder in einem Seitenbereich des Fahrzeuges 2, zu detektieren. Bevorzugt umfasst der Radarsensor 10 wenigstens eine Sendeantenne 20 und wenigstens drei Empfangsantennen 30. Die Empfangsantennen 30 können dabei äquidistant in x- Richtung angeordnet sein. Die Sendeantennen 20 können ferner sowohl einen bestimmten Abstand in x-Richtung als auch einen bestimmten Abstand in y-Richtung zueinander aufweisen und im Zeitmultiplex arbeiten (abwechselndes, zeitversetztes Senden des gleichen Signals). Die x- und y-Richtungen sind jeweils schematisch durch Pfeile visualisiert. Des Weiteren ist eine Verarbeitungsvorrichtung 300 des Radarsensors 10, wie ein Prozessor oder dergleichen, gezeigt, welche einen Analog- Digital-Wandler 310 und/oder eine Computerprogrammprodukt 400 aufweisen kann. Zum Betrieb des Radarsensors 10, z. B. der Sendeantenne 20, kann ferner ein Digital- Analog-Konverter 40 vorgesehen sein. Es kann vorgesehen sein, dass der Radarsensor 10 schnell aufeinanderfolgende Rampen als Sendeschema zur Bestimmung von Zielparametern bei den Zielen 240 nutzt. Hierbei können innerhalb eines Zyklus der Dauer Ti N Frequenzrampen der Dauer TVN hintereinander ausgesendet werden (siehe Figur 2). Die aktuelle Sendefrequenz f der Frequenzrampen kann dabei innerhalb der Sendebandbreite B linear verändert werden (lineare Frequenzmodulation). Die Verarbeitung 290 der in der Zeit Ti empfangenen Daten kann anschließend in der Zeitspanne T2-T1 durchgeführt werden, sodass der gesamte Messzyklus einer Dauer T2 entspricht. Bspw. umfasst hierbei die Verarbeitung 290 zumindest die Schritte eines erfindungsgemäßen Verfahrens 100, sodass zumindest in dieser Zeitspannung T2-T1 eine Verarbeitungsvorrichtung 300 zur Verarbeitung 290 betrieben wird.
Vorteilhafterweise wird das reflektierte Signal in den Empfängern zunächst mit dem Sendesignal in das Basisband herunter gemischt und abgetastet, und liegt zum Zeitpunkt Ti gespeichert in einer ΜχΝ-Matrix vor (M Abtastwerte pro Rampe, N Rampen). Somit können die Daten dieser Matrix als Erfassungssignal 210 des Radarsensors 10 aufgefasst werden. Anschließend kann eine Transformation 225 des derart gespeicherten 2D-Basisbandsignals (Erfassungssignals 210) in den 2D- Frequenzbereich durchgeführt werden, um das zweidimensionale Spektrum 220 bereitzustellen. Die relevanten Punktziele (detektierte Ziele 240 in der Umgebung) werden im 2D-Spektrum 220 als Spitzen 241 A, 241 B, 241 C dargestellt (siehe Figur 3). Dabei sind die Spitzen im Diagramm des zweidimensionalen Spektrums 220 mit einer Vertikal-Richtung 261 des Spektrums 220 gemäß einer ersten Dimension und mit einer Horizontal-Richtung 262 des Spektrum 220 gemäß einer zweiten Dimension gezeigt. Vorteilhafterweise ist das Spektrum 220 als ein 2D-Abstand-Doppler- Spektrum ausgeführt, sodass die Vertikal-Richtung 261 (f1 ) abhängig vom Abstand zu einem Ziel 240 und die Horizontal-Richtung 262 (f2) abhängig von einer relativen Geschwindigkeit zum Ziel 240 ist.
Es ist möglich, dass das Spektrum 220 weniger Spitzen 241 A, 241 B, 241 C aufweist, als tatsächliche Ziele 240 (Punktziele) vorhanden sind. So können trotz der Existenz von bspw. 4 Punktzielen 240 nur 3 Spitzen im Spektrum erkennbar sein, bspw. die Spitzen 241 A, 241 B und 241 C. Die Spitze 241 C hat eine größere Ausdehnung als die beiden anderen Spitzen 241 A, 241 B, und zwei Punktziele 240 überlagern sich gegenseitig an dieser Stelle. Nach einer herkömmlichen Detektion (bspw. einem Lokales-Maximum Prinzip) ergibt sich somit für eine Spitze ein Signal bestehend aus 2 Basisfrequenzen f1 (1 . Dimension) und f2 (2. Dimension). Die Frequenz f1 ist ggf. ausschließlich abhängig von dem Abstand R des Zieles und die Frequenz f2 insbesondere ausschließlich von der Relativgeschwindigkeit v. Die Genauigkeit der Frequenzen f1 und f2 kann auch durch z. B. Interpolation mit Nachbarpunkten verbessert werden. Weiterhin kann mittels der Differenzphasen zwischen den 3 Empfangsantennen 30 an der Stelle des auszuwertenden Frequenz-Tupels die Laufzeitdifferenz des reflektierten Signals und somit der Azimutwinkel bestimmt werden. Die so ermittelten Rohzielparameter bilden (ggf. zusammen mit Zusatzinformationen wie z. B. Signalpegel und Zuverlässigkeit der generierten Werte) ein sogenanntes Rohziel, aus dem ggf. in einer weiteren Verarbeitungsstufe mittels Tracking-Algorithmen Objekte gebildet werden können. Allerdings sind die von der Spitze 241 C ergebenden Frequenzen f1 und f2 wegen der Überlagerung von zwei Punktzielen 240 verfälscht.
In Figur 4 ist schematisch ein erfindungsgemäßes Verfahren 100 visualisiert. Es ist dargestellt, dass dieses in eine Vorverarbeitung 1 10, eine Hauptverarbeitung 120 und eine Nachverarbeitung 130 unterteilt werden kann. Gemäß der Vorverarbeitung 1 10 kann ein erster Schritt 1 1 1 durchgeführt werden, insbesondere die Suche nach lokalen Maxima bzw. Spitzen (z. B. durch eine Schwellenwertmethode zur Trennung von Nutzinformationen und Rauschen). Weiter kann gemäß einem zweiten Schritt 1 12 die Auswahl der potentiellen Überlagerungen durchgeführt werden. In einem dritten Schritt 1 13 kann eine Verschiebung eines relevanten Frequenzbands und/oder eine inverse (Fast-) Fourier Transformation durchgeführt werden, um das Spektrum 220 in den Zeitbereich zu überführen. Anschließend kann in einem vierten Schritt 1 14 eine Fensterfunktion kompensiert werden, und in einem fünften Schritt 1 15 ein Downsampling durchgeführt werden, um das Bearbeitungssignal 230 zu erhalten. Ggf. kann hierbei auch eine andere Reihenfolge der Schritte gewählt werden oder auf einzelne Schritte verzichtet werden oder ggf. weitere Schritte eingebracht werden. In der Hauptverarbeitung 120 erfolgt sodann die Parameterschätzung anhand des Bearbeitungssignals 230, und optional in der Nachverarbeitung 130 die Plausibilisierung.
Es kann möglich sein, dass im Spektrum 220 gemäß dem zweiten Schritt 1 12 nur die lokalen Maxima bzw. Spitzen berücksichtigt werden, um den Aufwand der Signalverarbeitung zu reduzieren. Dies ist im Folgenden anhand Figur 5 näher dargestellt. Dabei ist schematisch ein eindimensionales Spitze-Muster Spektrum 221 und ein zweidimensionales Spitze-Muster Spektrum 220 dargestellt (mit der Amplitude A und den Frequenzen f1 und f2; bzw. kann es sich beim eindimensionalen Spektrum 221 wahlweise um die Frequenz f1 oder f2 handeln). Es ist möglich, dass die meisten entdeckten Spitzen in den Spektren als Punktziele betrachtet werden. Die Auswahl der potenziellen Überlagerungen in den 2D Spektren kann dann z. B. mittels einer Kreuzkorrelation realisiert werden. Wenn die Trennungsaufgabe in 1 D behandelt wird, kann die zu untersuchende 1 D Spitze im Spektrum mit einem 1 D Spitze-Muster (bzw. das 1 D FFT Ergebnis der Fensterfunktion) entweder in der 1 . oder der 2. Dimension gefaltet werden. Diese Faltung ist z. B. auf der zu untersuchenden Spitze normiert. Anschließend kann ein Vergleich mit einem vordefinierten Grenzwert erfolgen. Wenn die Kreuzkorrelation kleiner als der Grenzwert ist, kann die untersuchte Spitze sehr wahrscheinlich eine Überlagerung von mehreren Punktzielen sein. Wenn man das Problem nach dem Modell in Gl. 5 behandeln will, sollte hier die Kreuzkorrelation mit einem 2D Spitze-Muster (bzw. das 2D FFT Ergebnis von der Fensterfunktion) gefaltet werden.
In Figur 6 ist ein relevantes Frequenzband im 1 D Spektrum 221 und im 2D Spektrum 220 dargestellt (mit der Amplitude A und den Frequenzen f1 und f2, bzw. im 1 -D Bereich entweder f1 oder f2). Um den Rechenaufwand im Zeitbereich zu reduzieren, kann das relevante Frequenzband gemäß Figur 7 und gemäß einem dritten Schritt 1 13 in das Basisband verschoben werden. Diese Frequenzverlagerungen sind mit df1 und df2 in der 1 . bzw. 2. Dimension gekennzeichnet. Anschließend kann das Signal in den Zeitbereich transformiert werden (z. B. durch eine inverse Fouriertransformation). In einem vierten Schritt 1 14 kann eine Entkopplung der Fensterfunktion (Kompensation) erfolgen. In Figur 8 ist ein Beispiel dafür gezeigt, wie die Fensterfunktion 280 das Zeitsignal beeinflusst (siehe Fensterfunktion 280 mit gestrichelter Linie, und Zeitsignal mit Fensterfunktion 281 ). Durch die Kompensation, z. B. mittels eines Dividierens der bekannten Fensterfunktion, kann dieser Einfluss rückgängig gemacht werden, sodass bspw. das kompensierte Zeitsignal 282 entsteht. Dieses kann ferner dem Bearbeitungssignal 230 entsprechen.
Gemäß einem weiteren Vorteil bei dem erfindungsgemäßen Verfahren 100 können (infolge des unvermeidbaren Rauschens im System) schließlich die Frequenzen in den Lösungen gemäß der Nachverarbeitung 130 plausibilisiert werden. Ein Kriterium kann sein, dass die Frequenzen die oberen und unteren Grenzen von den ausgewählten Frequenzbändern in Figur 7 nicht überschreiten dürfen.
Die voranstehende Erläuterung der Ausführungsformen beschreibt die vorliegende Erfindung ausschließlich im Rahmen von Beispielen. Selbstverständlich können einzelne Merkmale der Ausführungsformen, sofern technisch sinnvoll, frei miteinander kombiniert werden, ohne den Rahmen der vorliegenden Erfindung zu verlassen.
Bezugszeichenliste
1 Radarsystem
2 Fahrzeug
10 Radarsensor
20 Sendeantenne
30 Empfangsantennen
40 Digital-Analog-Konverter
100 Verfahren
1 10 Vorverarbeitung
1 1 1 erster Schritt
1 12 zweiter Schritt
1 13 dritter Schritt
1 14 vierter Schritt
1 15 fünfter Schritt
120 Hauptverarbeitung
130 Nachverarbeitung
210 Erfassungssignal
220 Spektrum, 2D-Spektrum
221 1 D-Spektrum
225 Transformation
230 Bearbeitungssignal, Zeitsignal
240 Ziel 241A erste Spitze
241 B zweite Spitze
241 C dritte Spitze
261 Vertikal-Richtung, 1 . Dimension (f1 )
262 Horizontal-Richtung, 2. Dimension (f2)
280 Fensterfunktion
281 Zeitsignal mit Fensterfunktion
282 kompensiertes Zeitsignal
290 Empfangssignal-Verarbeitung
300 Verarbeitungsvorrichtung
310 Analog-Digital-Wandler
400 Computerprogrammprodukt f Frequenz
df1 erste Frequenzverlagerung
df2 zweite Frequenzverlagerung
A Amplitude
B Sendebandbreite

Claims

Verfahren zum Betrieb eines Radarsystems eines Fahrzeuges Patentansprüche
1 . Verfahren (100) zum Betreiben eines Radarsystems (1 ) eines Fahrzeuges
(2), bei welchem wenigstens ein Radarsensor (10) zur Detektion von Zielen (240) in der Umgebung des Fahrzeuges (2) vorgesehen ist, wobei die nachfolgenden Schritte durchgeführt werden:
- Bereitstellen wenigstens eines zweidimensionalen Spektrums (220), welches für die Detektion des wenigstens einen Radarsensors (10) spezifisch ist,
- Durchführen einer Hauptverarbeitung (120) zur Zieltrennung der Ziele (240), bei welcher eine Modellierung auf Grundlage des bereitgestellten wenigstens einen zweidimensionalen Spektrums (220) durch eine Parameterschätzung erfolgt, sodass die Detektion der Ziele (240) erfolgt.
2. Verfahren (100) nach Anspruch 1 ,
dadurch gekennzeichnet,
dass vor dem Durchführen der Hauptverarbeitung (120) der nachfolgende Schritt durchgeführt wird:
- Durchführen einer Vorverarbeitung (1 10) an dem bereitgestellten
wenigstens einen Spektrum (220) zumindest zur Datenreduktion, wodurch ein Bearbeitungssignal (230) bestimmt wird, sodass die Modellierung in der Hauptverarbeitung (120) anhand des Bearbeitungssignals (230) durchgeführt wird.
3. Verfahren (100) nach Anspruch 2,
dadurch gekennzeichnet,
dass das Durchführen der Vorverarbeitung (1 10) weiter den nachfolgenden Schritt umfasst:
- Durchführen einer Trennung von Nutzinformationen und Rauschen bei dem bereitgestellten oder teilweise vorverarbeiteten Spektrum (220), vorzugsweise durch eine Schwellenwertmethode, bevorzugt eine CFAR Schwellenwertmethode.
4. Verfahren (100) nach Anspruch 2,
dadurch gekennzeichnet,
dass das Durchführen der Vorverarbeitung (1 10) weiter den nachfolgenden Schritt umfasst:
- Verlagerung wenigstens eines relevanten Frequenzbandes bei dem bereitgestellten oder teilweise vorverarbeiteten Spektrum (220) in einen niedrigeren Frequenzbereich, vorzugsweise ein Basisband des Radarsensors (10), wobei das relevante Frequenzband überlagerte Ziele (240) umfasst.
5. Verfahren (100) nach Anspruch 2,
dadurch gekennzeichnet,
dass das Durchführen der Vorverarbeitung (1 10) weiter den nachfolgenden Schritt umfasst:
- Rücktransformieren des bereitgestellten oder teilweise
vorverarbeiteten Spektrums (220) in den Zeitbereich, um das
Bearbeitungssignal (230) als ein Zeitsignal (230) zu bestimmen, sodass die Zieltrennung anhand der Modellierung im Zeitbereich erfolgt.
6. Verfahren (100) nach Anspruch 2, dadurch gekennzeichnet,
dass das Durchführen der Vorverarbeitung (1 10) weiter den nachfolgenden Schritt umfasst:
- Durchführen einer Kompensation von einer Fensterfunktion bei dem bereitgestellten oder teilweise vorverarbeiteten Spektrum (220).
7. Verfahren (100) nach Anspruch 2,
dadurch gekennzeichnet,
dass das Durchführen der Vorverarbeitung (1 10) weiter den nachfolgenden Schritt umfasst:
- Durchführen einer Unterabtastung zur Datenreduktion bei dem
bereitgestellten oder teilweise vorverarbeiteten Spektrum (220).
8. Verfahren (100) nach einem der vorhergehenden Ansprüche,
dadurch gekennzeichnet,
dass nach dem Durchführen der Hauptverarbeitung (120) der nachfolgende Schritt durchgeführt wird:
- Durchführen einer Nachverarbeitung (130), bei welcher eine
Plausibilisierung eines Modellierungsergebnisses der Parameterschätzung erfolgt, um die Zieltrennung in Abhängigkeit von der Plausibilisierung durchzuführen.
9. Verfahren (100) nach einem der vorhergehenden Ansprüche,
dadurch gekennzeichnet,
dass die Modellierung gemäß der Hauptverarbeitung (120) in
Dimensionen des Spektrums (220) erfolgt.
10. Radarsystem (1 ) für ein Fahrzeug (2), aufweisend:
- einen Radarsensor (10) zur Erfassung eines Erfassungssignals (210), um Ziele (240) in der Umgebung des Fahrzeuges (2) zu detektieren,
- eine Verarbeitungsvorrichtung (300) zur Verarbeitung des Erfassungssignals (210) mittels eines Verfahrens (100) nach einem der vorhergehenden Ansprüche.
1 1 . Computerprogrammprodukt (400), welches durch eine
Verarbeitungsvorrichtung (300) ausführbar ist, sodass die nachfolgenden Schritte durch die Verarbeitungsvorrichtung (300) durchgeführt werden:
- Bereitstellen wenigstens eines zweidimensionalen Spektrums (220), welches für eine Erfassung von Zielen (240) wenigstens eines
Radarsensors (10) spezifisch ist,
- Durchführen einer Hauptverarbeitung (120) zur Zieltrennung der Ziele (240), bei welcher eine Modellierung auf Grundlage des bereitgestellten wenigstens einen zweidimensionalen Spektrums (220) durch eine Parameterschätzung erfolgt, um eine Detektion der Ziele (240) durchzuführen.
12. Computerprogrammprodukt (400) nach Anspruch 1 1 ,
dadurch gekennzeichnet,
dass die Schritte eines Verfahrens (100) nach einem der Ansprüche 1 bis 9 durch die Verarbeitungsvorrichtung (300) durchgeführt werden.
PCT/EP2018/071747 2017-08-28 2018-08-10 Verfahren zum betrieb eines radarsystems eines fahrzeuges WO2019042740A1 (de)

Priority Applications (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201880052131.0A CN111033297B (zh) 2017-08-28 2018-08-10 用于运行车辆的雷达系统的方法
US16/642,261 US11422231B2 (en) 2017-08-28 2018-08-10 Method for operating a vehicle radar system

Applications Claiming Priority (2)

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Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE4128560A1 (de) * 1991-08-28 1993-03-04 Telefunken Systemtechnik Verfahren zur bestimmung der geschwindigkeit eines sich bewegenden objektes mittels mindestens eines dopplerradarsensors und vorrichtung zum ausfuehren des verfahrens
DE102013210256A1 (de) * 2013-06-03 2014-12-04 Robert Bosch Gmbh Interferenzunterdrückung bei einem fmcw-radar
US20170054449A1 (en) * 2015-08-19 2017-02-23 Texas Instruments Incorporated Method and System for Compression of Radar Signals

Family Cites Families (37)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5043734A (en) * 1988-12-22 1991-08-27 Hughes Aircraft Company Discrete autofocus for ultra-high resolution synthetic aperture radar
US5168214A (en) * 1991-02-19 1992-12-01 General Electric Company Multi-rate superresolution time series spectrum analyzer
US5117238A (en) * 1991-02-19 1992-05-26 General Electric Company Superresolution beamformer for large order phased array system
US5872628A (en) * 1996-09-27 1999-02-16 The Regents Of The University Of California Noise pair velocity and range echo location system
US6825796B2 (en) * 2001-04-16 2004-11-30 Nissan Motor Co., Ltd. Radar system using two-dimensional scanner
DE10241463A1 (de) * 2002-09-06 2004-03-18 Robert Bosch Gmbh Radarmessvorrichtung, insbesondere für ein Kraftfahrzeug, und Verfahren zum Betreiben einer Radarmessvorrichtung
DE10315012B4 (de) * 2003-04-02 2005-05-12 Eads Deutschland Gmbh Verfahren zur Linearisierung von FMCW-Radargeräten
JP4093109B2 (ja) * 2003-05-15 2008-06-04 株式会社デンソー 車両用レーダ装置
CA2524164C (en) * 2003-05-21 2010-07-13 Eads Astrium Limited Improvements relating to an imaging apparatus and method
US20050156780A1 (en) * 2004-01-16 2005-07-21 Ghz Tr Corporation Methods and apparatus for automotive radar sensors
WO2005101051A2 (en) * 2004-04-12 2005-10-27 Ghz Tr Corporation Method and apparatus for automotive radar sensor
JP4871104B2 (ja) * 2006-11-24 2012-02-08 日立オートモティブシステムズ株式会社 レーダ装置及び信号処理方法
US7639171B2 (en) * 2007-09-27 2009-12-29 Delphi Technologies, Inc. Radar system and method of digital beamforming
EP2068169B1 (de) * 2007-12-06 2012-01-25 Siemens Aktiengesellschaft Impulsradarbewertungssystem
EP2093589B1 (de) * 2008-02-22 2010-09-29 Thales Nederland B.V. Verfahren zur Messung der Radialgeschwindigkeit eines Ziels mit einem Doppler-Radar
JP4679632B2 (ja) * 2008-12-01 2011-04-27 三菱電機株式会社 レーダ装置
JP5468304B2 (ja) * 2009-05-20 2014-04-09 株式会社東芝 レーダ装置
US20110102242A1 (en) * 2009-05-25 2011-05-05 Kabushiki Kaisha Toshiba Radar apparatus
US8169362B2 (en) * 2009-08-03 2012-05-01 Raytheon Company Mobile sense through the wall radar system
US8912950B2 (en) * 2009-08-03 2014-12-16 Raytheon Company Interference mitigation in through the wall radar
JP2011080902A (ja) * 2009-10-08 2011-04-21 Fujitsu Ten Ltd 信号処理装置、及びレーダ装置
JP5851752B2 (ja) * 2011-07-30 2016-02-03 富士通テン株式会社 信号処理装置、レーダ装置、および、信号処理方法
CN102707285A (zh) * 2012-05-28 2012-10-03 河海大学 车载毫米波防撞雷达系统的频域恒虚警检测方法
KR101892306B1 (ko) * 2013-12-18 2018-08-27 주식회사 만도 Fmcw 레이더 기반의 도로 환경 감지 방법 및 장치
JP6384018B2 (ja) * 2014-03-25 2018-09-05 日本無線株式会社 車載用レーダ装置
US10436888B2 (en) * 2014-05-30 2019-10-08 Texas Tech University System Hybrid FMCW-interferometry radar for positioning and monitoring and methods of using same
DE102014212284A1 (de) * 2014-06-26 2015-12-31 Robert Bosch Gmbh MIMO-Radarmessverfahren
DE102014212390A1 (de) * 2014-06-27 2015-12-31 Robert Bosch Gmbh Verfahren zur Objektortung mit einem FMCW-Radar
US10101438B2 (en) * 2015-04-15 2018-10-16 Texas Instruments Incorporated Noise mitigation in radar systems
EP3121619A1 (de) * 2015-07-22 2017-01-25 Nxp B.V. Radarsystem
JP6696678B2 (ja) * 2015-09-17 2020-05-20 株式会社デンソーテン レーダ装置、レーダ装置用の信号処理装置及び測速方法
US10502824B2 (en) * 2015-11-09 2019-12-10 Infineon Technologies Ag Frequency modulation scheme for FMCW radar
EP3173812B1 (de) * 2015-11-24 2021-01-06 Veoneer Sweden AB Kraftfahrzeug-radarsystem zur verringerung von interferenzen
US10746865B2 (en) * 2016-02-29 2020-08-18 Mitsubishi Electric Corporation Radar system
US10330773B2 (en) * 2016-06-16 2019-06-25 Texas Instruments Incorporated Radar hardware accelerator
DE102016221947A1 (de) * 2016-11-09 2018-05-09 Robert Bosch Gmbh Radarsensor für Kraftfahrzeuge
JP6885721B2 (ja) * 2016-12-27 2021-06-16 株式会社デンソー 物体検出装置、物体検出方法

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE4128560A1 (de) * 1991-08-28 1993-03-04 Telefunken Systemtechnik Verfahren zur bestimmung der geschwindigkeit eines sich bewegenden objektes mittels mindestens eines dopplerradarsensors und vorrichtung zum ausfuehren des verfahrens
DE102013210256A1 (de) * 2013-06-03 2014-12-04 Robert Bosch Gmbh Interferenzunterdrückung bei einem fmcw-radar
US20170054449A1 (en) * 2015-08-19 2017-02-23 Texas Instruments Incorporated Method and System for Compression of Radar Signals

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
HUA Y ET AL: "Matrix pencil method for estimating parameters of exponentially damped/undamped sinusoids in noise", IEEE TRANSACTIONS ON ACOUSTICS, SPEECH AND SIGNAL PROCESSING, IEEE INC. NEW YORK, USA, vol. 38, no. 5, 1 May 1990 (1990-05-01), pages 814 - 824, XP011506912, ISSN: 0096-3518, DOI: 10.1109/29.56027 *
Y. HUA; T. K. SARKAR: "Matrix Pencil Method for Estimating Parameters of Exponentially Damped/Undamped Sinusoids in Noise", IEEE TRANS. ON ACOUSTICS, SPEECH, AND SIGNAL PROCESSING, vol. 38, no. 5, May 1990 (1990-05-01), pages 814 - 824, XP011506912, DOI: doi:10.1109/29.56027

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