[go: up one dir, main page]
More Web Proxy on the site http://driver.im/

DE102017117729B4 - Verteiltes Radarsystem - Google Patents

Verteiltes Radarsystem Download PDF

Info

Publication number
DE102017117729B4
DE102017117729B4 DE102017117729.9A DE102017117729A DE102017117729B4 DE 102017117729 B4 DE102017117729 B4 DE 102017117729B4 DE 102017117729 A DE102017117729 A DE 102017117729A DE 102017117729 B4 DE102017117729 B4 DE 102017117729B4
Authority
DE
Germany
Prior art keywords
radar
frequency domain
domain data
data
processing unit
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
DE102017117729.9A
Other languages
English (en)
Other versions
DE102017117729A1 (de
Inventor
Markus BICHL
Dian Tresna NUGRAHA
Andre Roger
Romain Ygnace
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Infineon Technologies AG
Original Assignee
Infineon Technologies AG
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Infineon Technologies AG filed Critical Infineon Technologies AG
Priority to DE102017117729.9A priority Critical patent/DE102017117729B4/de
Priority to US16/049,982 priority patent/US10996311B2/en
Priority to CN201810879230.8A priority patent/CN109387814A/zh
Publication of DE102017117729A1 publication Critical patent/DE102017117729A1/de
Priority to US17/302,328 priority patent/US11639983B2/en
Application granted granted Critical
Publication of DE102017117729B4 publication Critical patent/DE102017117729B4/de
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S7/00—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00
    • G01S7/02—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00 of systems according to group G01S13/00
    • G01S7/35—Details of non-pulse systems
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S13/00—Systems using the reflection or reradiation of radio waves, e.g. radar systems; Analogous systems using reflection or reradiation of waves whose nature or wavelength is irrelevant or unspecified
    • G01S13/02—Systems using reflection of radio waves, e.g. primary radar systems; Analogous systems
    • G01S13/06—Systems determining position data of a target
    • G01S13/08—Systems for measuring distance only
    • G01S13/32—Systems for measuring distance only using transmission of continuous waves, whether amplitude-, frequency-, or phase-modulated, or unmodulated
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S13/00—Systems using the reflection or reradiation of radio waves, e.g. radar systems; Analogous systems using reflection or reradiation of waves whose nature or wavelength is irrelevant or unspecified
    • G01S13/02—Systems using reflection of radio waves, e.g. primary radar systems; Analogous systems
    • G01S13/06—Systems determining position data of a target
    • G01S13/08—Systems for measuring distance only
    • G01S13/32—Systems for measuring distance only using transmission of continuous waves, whether amplitude-, frequency-, or phase-modulated, or unmodulated
    • G01S13/34—Systems for measuring distance only using transmission of continuous waves, whether amplitude-, frequency-, or phase-modulated, or unmodulated using transmission of continuous, frequency-modulated waves while heterodyning the received signal, or a signal derived therefrom, with a locally-generated signal related to the contemporaneously transmitted signal
    • G01S13/343—Systems for measuring distance only using transmission of continuous waves, whether amplitude-, frequency-, or phase-modulated, or unmodulated using transmission of continuous, frequency-modulated waves while heterodyning the received signal, or a signal derived therefrom, with a locally-generated signal related to the contemporaneously transmitted signal using sawtooth modulation
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S13/00—Systems using the reflection or reradiation of radio waves, e.g. radar systems; Analogous systems using reflection or reradiation of waves whose nature or wavelength is irrelevant or unspecified
    • G01S13/02—Systems using reflection of radio waves, e.g. primary radar systems; Analogous systems
    • G01S13/50—Systems of measurement based on relative movement of target
    • G01S13/58—Velocity or trajectory determination systems; Sense-of-movement determination systems
    • G01S13/583—Velocity or trajectory determination systems; Sense-of-movement determination systems using transmission of continuous unmodulated waves, amplitude-, frequency-, or phase-modulated waves and based upon the Doppler effect resulting from movement of targets
    • G01S13/584—Velocity or trajectory determination systems; Sense-of-movement determination systems using transmission of continuous unmodulated waves, amplitude-, frequency-, or phase-modulated waves and based upon the Doppler effect resulting from movement of targets adapted for simultaneous range and velocity measurements
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S13/00—Systems using the reflection or reradiation of radio waves, e.g. radar systems; Analogous systems using reflection or reradiation of waves whose nature or wavelength is irrelevant or unspecified
    • G01S13/87—Combinations of radar systems, e.g. primary radar and secondary radar
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S7/00—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00
    • G01S7/003—Transmission of data between radar, sonar or lidar systems and remote stations
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S7/00—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00
    • G01S7/02—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00 of systems according to group G01S13/00
    • G01S7/35—Details of non-pulse systems
    • G01S7/352—Receivers
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S7/00—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00
    • G01S7/02—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00 of systems according to group G01S13/00
    • G01S7/41—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00 of systems according to group G01S13/00 using analysis of echo signal for target characterisation; Target signature; Target cross-section
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S13/00—Systems using the reflection or reradiation of radio waves, e.g. radar systems; Analogous systems using reflection or reradiation of waves whose nature or wavelength is irrelevant or unspecified
    • G01S13/88—Radar or analogous systems specially adapted for specific applications
    • G01S13/93—Radar or analogous systems specially adapted for specific applications for anti-collision purposes
    • G01S13/931—Radar or analogous systems specially adapted for specific applications for anti-collision purposes of land vehicles
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S13/00—Systems using the reflection or reradiation of radio waves, e.g. radar systems; Analogous systems using reflection or reradiation of waves whose nature or wavelength is irrelevant or unspecified
    • G01S13/88—Radar or analogous systems specially adapted for specific applications
    • G01S13/93—Radar or analogous systems specially adapted for specific applications for anti-collision purposes
    • G01S13/931—Radar or analogous systems specially adapted for specific applications for anti-collision purposes of land vehicles
    • G01S2013/9327—Sensor installation details
    • G01S2013/93271—Sensor installation details in the front of the vehicles
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S13/00—Systems using the reflection or reradiation of radio waves, e.g. radar systems; Analogous systems using reflection or reradiation of waves whose nature or wavelength is irrelevant or unspecified
    • G01S13/88—Radar or analogous systems specially adapted for specific applications
    • G01S13/93—Radar or analogous systems specially adapted for specific applications for anti-collision purposes
    • G01S13/931—Radar or analogous systems specially adapted for specific applications for anti-collision purposes of land vehicles
    • G01S2013/9327—Sensor installation details
    • G01S2013/93272—Sensor installation details in the back of the vehicles
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S13/00—Systems using the reflection or reradiation of radio waves, e.g. radar systems; Analogous systems using reflection or reradiation of waves whose nature or wavelength is irrelevant or unspecified
    • G01S13/88—Radar or analogous systems specially adapted for specific applications
    • G01S13/93—Radar or analogous systems specially adapted for specific applications for anti-collision purposes
    • G01S13/931—Radar or analogous systems specially adapted for specific applications for anti-collision purposes of land vehicles
    • G01S2013/9327—Sensor installation details
    • G01S2013/93274—Sensor installation details on the side of the vehicles
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S13/00—Systems using the reflection or reradiation of radio waves, e.g. radar systems; Analogous systems using reflection or reradiation of waves whose nature or wavelength is irrelevant or unspecified
    • G01S13/88—Radar or analogous systems specially adapted for specific applications
    • G01S13/93—Radar or analogous systems specially adapted for specific applications for anti-collision purposes
    • G01S13/931—Radar or analogous systems specially adapted for specific applications for anti-collision purposes of land vehicles
    • G01S2013/9327—Sensor installation details
    • G01S2013/93275—Sensor installation details in the bumper area
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S7/00—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00
    • G01S7/02—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00 of systems according to group G01S13/00
    • G01S7/35—Details of non-pulse systems
    • G01S7/352—Receivers
    • G01S7/356—Receivers involving particularities of FFT processing

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Radar Systems Or Details Thereof (AREA)

Abstract

Ein System, das aufweist:zumindest einen Radarsensor (1, 2, 3) umfassend einen Transmitter zum Aussenden eines HF-Signals (sRF(t)) und einen Empfänger, der dazu ausgebildet ist, ein entsprechendes, an zumindest einem Radar-Ziel (T) zurückgestreutes Signal (yRF(t)) zu empfangen und ein korrespondierendes digitales Radarsignal (y[n]) bereitzustellen;zumindest eine Kommunikationsverbindung (61); undeine zentrale Radar-Signalverarbeitungseinheit (8), die über die Kommunikationsverbindung (61) mit dem zumindest einen Radarsensor (1, 2, 3) verbunden ist;wobei der zumindest eine Radarsensor (1, 2, 3) einen Prozessor beinhaltet, der dazu ausgebildet ist, das digitale Radarsignal (y[n]) in den Frequenzbereich zu transformieren, wodurch entsprechende Frequenzbereichsdaten bereitgestellt werden, und die Frequenzbereichsdaten zu komprimieren, undwobei die zentrale Radar-Signalverarbeitungseinheit (8) dazu ausgebildet, die komprimierten Frequenzbereichsdaten über die Kommunikationsverbindung (61) zu empfangen, die komprimierten Frequenzbereichsdaten zu dekomprimieren und basierend auf den dekomprimierten Frequenzbereichsdaten das zumindest eine Radar-Ziel (T) zu detektieren.

Description

  • TECHNISCHES GEBIET
  • Die vorliegende Beschreibung betrifft das Gebiet der verteilten Sensorsysteme, insbesondere ein System mit einem oder mehreren Radarsensoren zum Messen von Abständen und Geschwindigkeiten.
  • HINTERGRUND
  • Radarsensoren findet man in einer Vielzahl von Messanwendungen, in denen Abstände und Geschwindigkeiten von Objekten gemessen werden sollen. Im Automobilbereich besteht ein größer werdender Bedarf an Radarsensoren, die in sogenannten Abstandsregeltempomat- (ACC, Adaptive Cruise Control, oder Radar Cruise Control) Systemen verwendet werden. Solche Systeme können dazu verwendet werden, die Geschwindigkeit eines Automobils automatisch anzupassen, um so einen sicheren Abstand zu anderen, vorausfahrenden Automobilen einzuhalten. Insbesondere autonome Autos verwenden eine Vielzahl von Sensoren wie beispielsweise Radarsensoren zur Detektion und Lokalisierung verschiedener Objekte in ihrer Umgebung. Information über die Position und Geschwindigkeit von Objekten in der Umgebung autonomer Autos wird verwendet, um sicher zu navigieren.
  • Moderne Radarsysteme nutzen hochintegrierte HF-Schaltungen, welche alle Kernfunktionen eines HF-Frontends eines Radar-Transceivers in einem einzigen Chipgehäuse vereinigen können (Single-Chip-Transceiver). Derartige HF-Frontends beinhalten üblicherweise unter anderem einen HF-Lokaloszillator (LO), Leistungsverstärker (power amplifier, PA), rauscharme Verstärker (low-noise amplifier, LNA), und Mischer.
  • Frequenzmodulierte Dauerstrich- (frequency modulated continuous-wave, FMCW) Radarsysteme verwenden Radarsignale, deren Frequenz moduliert wird, indem die Signalfrequenz rampenartig erhöht und verringert wird. Derartige Radarsignale werden häufig als „Chirp-Signale“ oder einfach als Chirps bezeichnet. Ein Radar-Sensor strahlt üblicherweise unter Verwendung einer oder mehrerer Antennen Chirp-Sequenzen ab, und das abgestrahlte Signal wird durch ein oder mehrere Objekte (als Radar-Ziele, targets, bezeichnet), sie sich im „Sichtfeld“ eines Radarsensors befinden, zurückgestreut. Die zurückgestreuten Signale werden empfangen und von dem Radarsensor verarbeitet. Die Detektion der Radar-Ziele wird üblicherweise unter Verwendung digitaler Signalverarbeitung bewerkstelligt.
  • Moderne Radarsysteme können mehrere Radar-Transceiver aufweisen, wobei die nachfolgende digitale Signalverarbeitung zumindest teilweise in einer Signalverarbeitungseinheit zusammengefasst ist. In der Publikation US 2016/0018511 A1 ist ein solches, als „kaskadiertes Radarsystem“ bezeichnetes Radarsystem beschrieben. Die Publikation DE 10 2014 002 284 A1 behandelt ebenso ein kaskadiertes Radarsystem. Die Publikation DE 10 2015 007 303 A1 beschreibt eine Sensoranordnung in einem Fahrzeug mit mehreren räumlich voneinander getrennten Radarsensoren und einer mit diesen Radarsensoren verbundenen zentralen Recheneinheit, welche die Sensordaten auswertet.
  • Aus theoretischen Arbeiten (vgl. S. Wunsch et al.: „Improved Detection by Peak Shape Recognition Using Artificial Neural Networks", in: 82nd IEEE Vehicular Technology Conference, VTC2015-Fall, 2015) ist es bekannt, das Neuronale Netze zur Auswertung von Radarsensorsignalen verwendet werde können. Komplexe Signalverarbeitungsalgorithmen, wie z.B. die genannten Neuronalen Netze, benötigen jedoch eine vergleichsweise hohe Rechenleistung und eine große Datenmenge, wohingegen „klassische“ Methoden der einfache Algorithmen wie z.B. eine Schwellenwertdetektion verwenden. Bei verteilten Radarsystemen führen die erwähnten hohen Datenmengen dazu, dass seh schnelle Bussysteme eingesetzt werden müssen, um die Daten in Echtzeit zu der zentralen Recheneinheit übertragen zu können. Die der Erfindung zugrunde liegende Aufgabe kann darin gesehen werden, bestehende Radarsysteme effizienter zu gestalten.
  • ZUSAMMENFASSUNG
  • Die genannte Aufgabe wird durch das Radarsystem gemäß Anspruch 1 sowie das Verfahren gemäß Anspruch 10 gelöst. Verschiedene Ausführungsbeispiele sind Gegenstand der abhängigen Ansprüche.
  • Hier wird ein Radarsystem beschrieben. Gemäß einem exemplarischen Ausführungsbeispiel beinhaltet das System zumindest einen Radarsensor umfassend einen Transmitter zum Aussenden eines HF-Signals und einen Empfänger, der dazu ausgebildet ist, ein entsprechendes, an zumindest einem Radar-Ziel zurückgestreutes Signal zu empfangen und ein korrespondierendes digitales Radarsignal bereitzustellen. Des Weiteren beinhaltet das System zumindest eine Kommunikationsverbindung und eine zentrale Radar-Signalverarbeitungseinheit, die über die Kommunikationsverbindung mit dem zumindest einen Radar-sensor verbunden ist. Der zumindest eine Radarsensor beinhaltet einen Prozessor, der dazu ausgebildet ist, das digitale Radarsignal in den Frequenzbereich zu transformieren, wodurch entsprechende Frequenzbereichsdaten bereitgestellt werden, und die Frequenzbereichsdaten zu komprimieren. Die zentrale Radar-Signalverarbeitungseinheit ist dazu ausgebildet, die komprimierten Frequenzbereichsdaten über die Kommunikationsverbindung zu empfangen, die komprimierten Frequenzbereichsdaten zu dekomprimieren und basierend auf den dekomprimierten Frequenzbereichsdaten das zumindest eine Radar-Ziel zu detektieren.
  • Des Weiteren wird hier ein Radarverfahren beschrieben. Gemäß einem Ausführungsbeispiel umfasst das Verfahren das Aussenden eines HF-Signals sowie das Empfangen eines entsprechenden, an zumindest einem Radar-Ziel zurückgestreuten Signals. Das Verfahren umfasst weiter das Erzeugen eines digitalen Radarsignals, welches das zurückgestreute Signal repräsentiert, das Bereitstellen von Frequenzbereichsdaten durch Transformieren des digitalen Radarsignals in den Frequenzbereich, das Komprimieren der Frequenzbereichsdaten, und das Übertragen der komprimierten Frequenzbereichsdaten über eine Kommunikationsverbindung. Das Verfahren umfasst weiter das Dekomprimieren der von der Kommunikationsverbindung empfangenen komprimierten Frequenzbereichsdaten, um wiederhergestellte Frequenzbereichsdaten zu erhalten, und das Detektieren des zumindest einen Radar-Ziels basierend auf den wiederhergestellten Frequenzbereichsdaten.
  • Des Weiteren wird hier ein Radarsensor beschrieben. Gemäß einem Ausführungsbeispiel beinhaltet der Radarsensor einen Transmitter zum Aussenden eines HF-Signals und einen Empfänger, der dazu ausgebildet ist, ein entsprechendes, an zumindest einem Radar-Ziel zurückgestreutes Signal zu empfangen und ein korrespondierendes digitales Radarsignal bereitzustellen. Der Radarsensor beinhaltet des Weiteren einen Prozessor, der dazu ausgebildet ist, das digitale Radarsignal in den Frequenzbereich zu transformieren, wodurch entsprechende Frequenzbereichsdaten bereitgestellt werden, und die Frequenzbereichsdaten zu komprimieren. Ein Kommunikationsinterface ist dazu ausgebildet, die komprimierten Frequenzbereichsdaten über eine Kommunikationsverbindung zu übertragen, die im Betrieb mit dem Kommunikationsinterface gekoppelt ist.
  • KURZE BESCHREIBUNG DER ZEICHNUNGEN
  • Die Erfindung lässt sich mit Bezug auf die folgenden Abbildungen und Erläuterungen besser verstehen. Die Darstellungen sind nicht zwangsläufig maßstabsgetreu; vielmehr wird Wert darauf gelegt, die der Erfindung zugrunde liegenden Prinzipien darzustellen. Des Weiteren bezeichnen in den Figuren gleiche Bezugszeichen korrespondierende Teile. In den Abbildungen zeigt:
    • 1 ist eine Skizze zur Darstellung des Funktionsprinzips eines FMCW-Radarsystems für die Entfernungs- und/oder Geschwindigkeitsmessung.
    • 2 beinhaltet zwei Timing-Diagramme zur Illustration der Frequenzmodulation des in FMCW-Radarsystemen verwendeten HF-Signals.
    • 3 ist ein Blockdiagramm, das die grundlegende Struktur einer FMCW-Radarvorrichtung illustriert.
    • 4 ist ein Schaltplan, der ein Beispiel eines analogen HF-Frontends darstellt, welches in der FMCW-Radarvorrichtung aus 3 enthalten sein kann.
    • 5 ist ein Timing-Diagramm, das Chirp-Sequenzen darstellt, die für die Datenerfassung in einer Radarvorrichtung verwendet werden.
    • 6 illustriert das Konzept der Range-Doppler-Signalverarbeitung, das häufig in Radarsensoren verwendet wird.
    • 7 illustriert eine exemplarische Struktur einer Radar-ECU, die in einem Fahrzeug verwendet werden kann.
    • 8 illustriert ein exemplarisches, in einem Automobil installiertes, verteiltes Radarsensorsystem.
    • 9 illustriert eine exemplarische Implementierung des verteilten Radarsensorsystems aus 8 detaillierter.
    • 10 ist ein Timing-Diagramm, welches anhand eines Beispiels darstellt, wie in den hier beschriebenen Ausführungsbeispielen eine Datenkompression erreicht wird.
    • 11 ist eine Flussdiagramm, das ein Ausführungsbeispiel eines Radar-Signalverarbeitungsverfahrens illustriert, welches teilweise in einer Radar-ECU und teilweise in einer zentralen Radar-Postprocessing-Einheit ausgeführt wird.
    • 12 illustriert schematisch ein Beispiel der zentralen Radar-Postprocessing-Einheit.
    • 13 illustriert eine andere exemplarische Implementierung des verteilten Radarsensorsystems aus 8 detaillierter.
  • DETAILLIERTE BESCHREIBUNG
  • 1 illustriert einen konventionellen frequenzmodulierten Dauerstrich- (Freqeuncy-Modulated Continuous-Wave, FMCW) Radarsensor 1. Im vorliegenden Beispiel werden separate Sende- (TX-) und Empfangs- (RX-) Antennen 5 bzw. 6 verwendet (bistatische oder pseudo-monostatische Radarkonfiguration). Es sei jedoch angemerkt, dass auch eine einzige Antenne verwendet werden kann, sodass Empfangsantenne und Sendeantenne physisch dieselbe sind (monostatische Radarkonfiguration). Die Sendeantenne strahlt kontinuierlich ein HF-Signal SRF(t) ab, welches beispielsweise mittels eines Sägezahnsignals (periodisches, lineares Rampensignal) frequenzmoduliert ist. Das abgestrahlte Signal SRF(t) wird an einem Target T, welches im Radarkanal innerhalb des Messbereichs der Radarvorrichtung angeordnet ist, zurückgestreut, und das zurückgestreute Signal yRF(t) wird von der Empfangsantenne 6 empfangen. Das zurückgestreute Signal ist mit yRF(t) bezeichnet.
  • 2 illustriert die erwähnte Frequenzmodulation des Signals SRF(t). Wie im ersten Diagramm der 2 dargestellt, ist das Signal SRF(t) aus einer Menge von „Chirps“ zusammengesetzt, d.h. einem sinusoiden Signalverlauf (waveform) mit steigender Frequenz (Up-Chirp) oder fallender Frequenz (Down-Chirp). Im vorliegenden Beispiel steigt die Momentanfrequenz fLO(t) eines Chirps beginnend bei einer Startfrequenz fSTART innerhalb einer Zeitspanne TRAMP linear auf eine Stopfrequenz fSTOP an (siehe zweites Diagramm der 2). Derartige Chirps werden auch als lineare Frequenzrampen bezeichnet. In 2 sind drei identische lineare Frequenzrampen dargestellt. Es sei jedoch angemerkt, dass die Parameter fSTART, FSTOP, TRAMP sowie die Pause zwischen den einzelnen Frequenzrampen abhängig von der tatsächlichen Implementierung der Radarvorrichtung 1 variieren können. In der Praxis kann die Variation der Frequenz beispielsweise linear (linearer Chirp, Frequenzrampe), exponentiell (exponentieller Chirp) oder hyperbolisch (hyperbolischer Chirp) sein.
  • 3 ist ein Blockdiagramm, das eine exemplarische Struktur des Radarsensors 1 darstellt. Demnach sind zumindest eine Sendeantenne 5 (TX-antenne) und zumindest eine Empfangsantenne 6 (RX-Antenne) mit einem HF-Frontend 10 verbunden, welches in einem Halbleiterchip integriert sein kann, der üblicherweise als monolithisch integrierte Mikrowellenschaltung (monolithic microwave integrated circuit, MMIC) bezeichnet wird, Das HF-Frontend kann all jene Schaltungskomponenten beinhalten kann, die für die HF-Signalverarbeitung benötigt werden. Diese Schaltungskomponenten umfassen beispielsweise einen Lokaloszillator (LO), HF-Leistungsverstärker, rauscharme Verstärker (LNA, low-noise amplifier), Richtkoppler wie z.B. Rat-Race-Koppler und Zirkulatoren, sowie Mischer für das Heruntermischen (down-conversion) der HF-Signale (z.B. das empfangene Signal yRF(t), siehe 1) in das Basisband oder ein Zwischenfrequenzband (ZF-Band). Es sei angemerkt, dass statt einzelnen Antennen auch Antennen-Arrays verwendet werden können. Das dargestellte Beispiel zeigt ein bistatisches (oder pseudo-monostatisches) Radarsystem, welches separate RX- und TX-Antennen hat. Im Falle eines monostatischen Radarsystems wird eine einzelne Antenne oder ein einzelnes Antennen-Array sowohl für den Empfang als auch für das Senden elektromagnetischer (Radar-) Signale verwendet. In diesem Fall kann ein Richtkoppler (z.B. ein Zirkulator) dazu verwendet werden, um die in den Radar-Kanal auszusendenden HF-Signale von Radarsignalen, die vom Radar-Kanal empfangen werden, zu separieren.
  • Im Falle eines frequenzmodulierten Dauerstrich- (FMZW-) Radarsensors können die über die TX-Antenne 5 abgestrahlten HF-Signale z.B. im Bereich von ca. 20 GHz (z.B. 24 GHz) bis 81 GHz liegen (z.B. 77 GHz in Automobil-Anwendungen). Wie erwähnt umfasst das von der RX-Antenne 6 empfangene HF-Signal die Radar-Echos, d.h. jene Signale, die an einem oder an mehreren sogenannten Radar-Targets zurückgestreut werden. Das empfangene HF-Signal yRF(t) wird ins Basisband heruntergemischt und im Basisband mittels analoger Signalverarbeitung weiter verarbeitet (siehe 3, analoge Basisband-Signalverarbeitungskette 20), die im Wesentlichen eine Filterung und eine Verstärkung des Basisbandsignals beinhaltet. Das Basisbandsignal wird schließlich mittels eines oder mehrerer Analog-Digital-Wandler 30 digitalisiert und im Digitalbereich weiterverarbeitet (siehe 3, digitale Signalverarbeitungskette, implementiert z.B. im digitalen Signalprozessor 40). Das Gesamtsystem wird in der Regel mittels einer Systemsteuerung 50 (System Controller) gesteuert, welche zumindest teilweise unter Veerwendung eines Prozessors wie z.B. einen Mikrocontroller, der geeignete Firmware ausführt, implementiert sein kann. Der digitale Signalprozessor 40 kann Teil der Systemsteuerung 50 oder getrennt davon sein. Das HF-Frontend 10 und die analoge Basisband-Signalverarbeitungskette 20 (und optional der ADC 30) kann in eine einzelnen MMIC integriert sein. Jedoch können die Komponenten auch auf zwei oder mehrere integrierte Schaltungen verteilt sein.
  • 4 illustriert eine exemplarische Implementierung des HF-Frontends 10, welches in dem in 3 dargestellten Radarsensor 1 enthalten sein kann. Es sei angemerkt, dass 4 einen vereinfachten Schaltplan darstellt, der die grundlegende Struktur des HF-Frontends illustriert. Tatsächliche Implementierungen, die stark von der konkreten Applikation abhängen können, sind natürlich komplexer. Das HF-Frontend 10 beinhaltet einen Lokaloszillator (LO) 101, der ein HF-Signal sLO(t) generiert, das wie oben mit Bezug auf 2 erläutert frequenzmoduliert sein kann. Das Signal sLO(t) wird auch als LO-Signal bezeichnet. In Radaranwendungen liegt das LO-Signal sLO(t) üblicherweise im SHF- (Super High Frequency, Zentimeterwellen-) oder im EHF- (Extremely High Frequency, Millimeterwellen-) Band, z.B. im zwischen 76 GHz und 81 GHz in Automobilanwendungen.
  • Das LO-Signal sLO(t) wird sowohl im Sendesignalpfad als auch im Empfangssignalpfad verarbeitet. Das Sendesignal sRF(t), welches von der TX-Antenne 5 abgestrahlt wird, wird durch Verstärkung des LO-Signals sLO(t) erzeugt, z.B. mittels eines HF-Leistungsverstärkers 102. Der Ausgang des Verstärkers 102 ist mit der TX-Antenne 5 gekoppelt, z.B. mittels Streifenleitungen, einem Koppler, etc. Das empfangene Signal yRF(t), das von der RX-Antenne 6 bereitgestellt wird, wird einem Mischer 104 zugeführt. In dem vorliegenden Beispiel, wird das empfangene Signal yRF(t) (d.h. das Antennensignal) vom HF-Verstärker 103 (Verstärkung g) vorverstärkt, sodass der Mischer das verstärkte Signal g·yRF(t) an seinem HF-Eingang empfängt. Der Mischer 104 empfängt das LO-Signal sLO(t) an seinem Referenzeingang und ist dazu ausgebildet, das verstärkte Signal g·yRF(t) in das Basisband hinunterzumischen. Das resultierende Basisbandsignal am Mischerausgang ist mit yBB(t) bezeichnet. Das Basisbandsignal yBB(t) wird durch die analoge Basisband-Signalverarbeitungskette 20 (siehe auch 3) weiter verarbeitet, welche im Wesentlichen einen oder mehrere Filter (z.B. einen Band-Pass 21) beinhaltet, um unerwünschte Seitenbänder und Spiegelfrequenzen zu entfernen, sowie einen oder mehrere Verstärker (wie z.B. Verstärker 22). Das analoge Ausgangssignal, das einem Analog-Digital-Wandler (vgl. 3) zugeführt sein kann, wird mit y(t) bezeichnet.
  • Im vorliegenden Beispiel mischt der Mischer 104 das HF-Signal g·yRF(t) (verstärktes Antennensignal) hinunter in das Basisband. Das jeweilige Basisbandsignal (Mischerausgangssignal) ist mit yBB(t) bezeichnet. Die Mischung kann in einer einzigen Stufe (d.h. vom HF-Band in das Basisband) oder über eine oder mehrere Zwischenstufen bewerkstelligt werden (vom HF-Band in ein ZF-Band und nachfolgend in das Basisband). Das analoge Ausgangssignal y(t) kann mittels eines Analog-Digital-Wandlers 30 digitalisiert werden (siehe 3, in 4 nicht dargestellt), und das entsprechende digitale Ausgangssignal ist mit y[n] bezeichnet.
  • 5 illustriert schematisch eine exemplarisches FM-Schema, welches üblicherweise in FMCW-Radarsensoren implementiert wird. In dem dargestellten Beispiel wird eine Sequenz von sechzehn Up-Chirps für eine Datenerfassung ausgesendet. Es sei angemerkt, dass in der Praxis eine Sequenz üblicherweise mehr als sechzehn Chirps umfasst (z.B. 256 Chirps) und das vorliegende Beispiel zum Zwecke der Darstellung vereinfacht wurde. Ein exemplarisches Signalverarbeitungsverfahren zum Auswerten der Radar-echos wird in 6 illustriert.
  • 6 illustriert das von einem FMCW-Radarsensor verwendete Messprinzip, der ein frequenzmoduliertes Radarsignal abstrahlt, welches mittels eines sägezahlförmigen Modulationssignals moduliert ist. Diagramm (a) der 6 illustriert die Frequenz eines ausgehenden Radarsignals (durchgezogenen Linie, vgl. 4 Signal sRF(t)) und die des zugehörigen eingehende Radarsignals (gestrichelte Linie, vgl. 4, Signal yRF(t)) über der Zeit. Demnach steigt die Frequenz des ausgehenden Radarsignals beginnend bei einer Startfrequenz fSTART bis zu einer Stopfrequenz fSTOP linear an, fällt dann zurück auf fSTART, steigt wieder an bis die Frequenz fSTOP erreicht wird, und so weiter. Wie zuvor mit Bezug auf 5 erwähnt ist das ausgehende Radarsignal eine Sequenz von „Frequenzrampen“, auch bezeichnet als „Chirp-Pulse“ oder „Chirps“ . Abhängig von der Anwendung kann eine definierte Modulationspause zwischen zwei aufeinanderfolgenden Chirps eingefügt werden, wobei das Radarsignal während der Pause bei der Stopfrequenz oder der Startfrequenz (oder einer beliebigen Frequenz zwischen Stop- und Startfrequenz) bleibt. Die Dauer eines Chirps kann im Bereich von einigen Mikrosekunden bis hinauf zu einigen Millisekunden liegen, z.B. 50 µs bis 2000µs. Die tatsächlichen Werte können abhängig von der Anwendung jedoch größer oder kleiner sein.
  • Aufgrund der Laufzeit des Radarsignals von der Antenne zum Radar-Target (an dem das Radarsignal zurückgestreut wird) und zurück zur Antenne eilt das eingehende Radarsignal (von der Antenne empfangen) dem ausgehenden Radarsignal (von der Antenne abgestrahlt) um eine Verzögerungszeit Δt nach. Die Verzögerungszeit Δt wird oft auch als Round-Trip-Delay-Time (RTDT) bezeichnet. Die Entfernung dT des Radar-Targets von dem Radarsensor beträgt dT= c · Δt/2, d.h. Lichtgeschwindigkeit c mal der halben Verzögerungszeit Δt. Wie man aus 6, Diagramm (a) sehen kann, hat die Verzögerungszeit Δt eine Frequenzverschiebung Δf (Schwebungsfrequenz, beat frequency) zur Folge, welche durch Hinuntermischen des Eingangssignals (siehe 4, Mischer 104) und nachfolgende digitale Spektralanalyse gemessen werden kann. Bei Verwendung eines linearen Chirps (d.h. sägezahnförmiges Modulationssignal) kann die Verzögerungszeit Δt gemessen werden als Δt=Δf/k, wobei der Faktor k die Steigung der Frequenzrampe bezeichnet, welche gemäß k= (fSTOP - fSTART)/TCHIRP berechnet werden kann.
  • Obwohl das grundlegenden Funktionsprinzip eines FMCW-Radarsensors oben zusammengefasst wurde, sei angemerkt, dass in der Praxis eine anspruchsvollere Signalverarbeitung verwendet werden kann. Insbesondere kann eine zusätzliche Frequenzverschiebung fD des Eingangssignals aufgrund des Dopplereffekts einen Fehler in der Entfernungsmessung verursachen, weil sich die Dopplerverschiebung fD zu der Frequenzverschiebung Δf, welche wie oben erläutert aus der Laufzeit des Radarsignals resultiert, hinzuaddiert. Abhängig von der Anwendung kann die Dopplerverschiebung auch aus den ausgehenden und eingehenden Radarsignalen geschätzt werden, und in manchen Anwendungen kann die Dopplerverschiebung für die Entfernungsmessung vernachlässigbar sein. Dies kann insbesondere dann der Fall sein, wenn die Chirp-Dauer TCHIRP kurz ist, sodass die Frequenzverschiebung Δf hoch ist im Vergleich zur Dopplerverschiebung fD für eine Entfernung im Messbereich des Radarsensors. Im vorliegenden Beispiel erhöht sich die Frequenz des Radarsignals von fSTART auf fSTOP, was einen sogenannten „Up-Chirp" zur Folge hat. Jedoch können die gleichen Messmethoden mit „Down-Chirps“ verwendet werden, d.h. wenn die Stopfrequenz fSTOP niedriger ist als die Startfrequenz fSTART, und die Frequenz während eines Chirps von fSTART auf fSTOP fällt. In manchen Radarsystemen kann die Doppler-Verschiebung eliminiert werden, wenn die Entfernung basierend auf einem „Up-Chirp“ und einem „Down-Chirp“ berechnet wird. Die tatsächlich gemessene Entfernung dT eines Radar-Targets kann als Mittelwert eines Entfernungswertes, den man von dem Up-Chirp erhält, und eines Entfernungswertes, den man von dem Down-Chirp erhält, berechnet werden; durch die Mittelung hebt sich die Dopplerverschiebung auf. Jedoch sind diese grundlegenden Signalverarbeitungsmethoden an sich bekannt im Bereich von FMCW-Radars und werden folglich hier nicht detaillierter erläutert.
  • Die Standardsignalverarbeitung von digitalen FMCW-Radarsignalen (siehe 3, DSP 40) beinhaltet die Berechnung von Entfernungs-Doppler-Karten (Range-Doppler Maps, auch als Range-Doppler Images bezeichnet). Im Allgemeinen erhalten lineare FMCW-Radarvorrichtungen Target-Informationen (d.h. Entfernung und Geschwindigkeit eines Radar-Targets) durch Aussenden einer Sequenz linearer Chirps und Mischen der verzögerten Echos von den Targets (siehe 4, Signal yRF(t)) mit einer Kopie des ausgesendeten Signals (siehe 4, Mischer 104). Die Target-Entfernungsinformation kann aus dem Spektrum des gemischten Signals (d.h. aus der resultierenden Schwebungsfrequenz) extrahiert werden. Eine Entfernungs-Doppler-Karte erhält man nach der kohärenten Integration mehrere Chirps. Entfernungs-Doppler-Karten können als Basis für verschiedene Identifikations- und Klassifikationsalgorithmen verwendet werden. Die Entfernung dT des Radar-Targets von dem Radar-Sensor kann gemäß d T = c ⋅ Δ f ⋅ T CHIRP / ( 2 ⋅ B ) ,
    Figure DE102017117729B4_0001
    berechnet werden, wobei Δf die Schwebungsfrequenz und B die Bandbreite des Chirps (B=|fSTOP-fSTART) bezeichnen. Demnach betrifft die grundlegende Signalverarbeitung des linearen FMCW-Radars die Bestimmung der Schwebungsfrequenz. Wenn sich das Radar-Target bewegt, muss der Doppler-Effekt bei der Bestimmung der Information über die Geschwindigkeit des Radar-Targets (relativ zum Radarsensor) berücksichtigt werden, was basierend auf den erwähnten Entfernungs-Doppler-Karten gemacht werden kann, die mittels des sogenannten Range-Doppler-Processing berechnet werden können.
  • Die übliche Methode zur Berechnung der Entfernungs-Doppler-Karten ist eine zweidimensionale Fourier-Transformation, die üblicherweise mittels eines Fast-Fourier-Transform- (FFT-) Algorithmus implementiert wird. Demnach wird eine erste FFT auf die N Abtastwerte (Samples) eines jeden Chirps angewendet, um die Entfernungsinformation (erhält man aus der Schwebungsfrequenz) zu erhalten, und eine zweiten FFT wird auf die Folge von Abtastwerten angewendet, die von M aufeinanderfolgenden Chirps genommen werden (z.B. der n-te Abtastwert von M aufeinanderfolgenden Chirps, n=0, 1, 2, ..., N-1), um die Doppler-Information zu erhalten. Das Ergebnis des Range-Doppler-Processing kann in einer M×N-Matrix X(m, n) organisiert werden, die als Entfernungs-Doppler-Karte bezeichnet wird.
  • Das Range-Doppler-Processing wird schematisch in 6 illustriert. Das erste Diagramm (Diagramm a) der 6 illustriert eine Sequenz von Chirps ähnlich wie in 5. Die durchgezogenen Linien repräsentieren die ausgesendeten Chirps (siehe 5, Signal sRF(t)) und die gestrichelten Linien das korrespondierende Radar-Echo (z.B. 4, Signal yRF(t)). Das zweite Diagramm (Diagramm b) der 6 illustriert das hinuntergemischte Basisbandsignal, z.B. das Signal y(t) in dem Beispiel aus 4. Dieses Signal wird digitalisiert (d.h. abgetastet und quantisiert), wobei das Abtastintervall so gewählt wird, dass jeder Chirp von N Abtastwerten repräsentiert wird. Folglich, wenn M aufeinanderfolgende Chirps digitalisiert werden (genau genommen wird das resultierende Basisbandsignal digitalisiert), erhält man eine Anzahl von N mal M Abtastwerten, die man in einer N×N-Matrix S(n, m) anordnen kann, wie dies in dem dritten Diagramm (Diagramm c) der 6 gezeigt ist. In dem Beispiel aus 6, Diagramm c, kann der Index n, der die Zeilennummer der Matrix bezeichnet (n=0, 1, 2, ..., N-1) als schneller Zeitindex betrachtet werden (der zeitliche Abstand zwischen zwei aufeinanderfolgenden Abtastwerten entlang der einzelnen Spalten ist TCHIRP/N), wohingegen der Index m, der die Spalten der Matrix bezeichnet (m=0, 1, 2, .., M-1) als langsamer Zeitindex betrachtet werden kann (er zeitliche Abstand zwischen zwei aufeinanderfolgenden Abtastwerten entlang der einzelnen Zeilen ist TCHIRP). Die Entfernungs-Doppler-Karte X(n, m) erhält man durch Anwenden einer ersten FFT entlang der schnellen Zeitachse (was die Entfernungs-Zeit-Karte R(n, m) (Range-Time Map) ergibt, die die Entfernungsinformation enthält) und anschließend einer zweiten FFT entlang der langsame Zeitachse (was die Entfernungs-Doppler-Karte X(n, m) ergibt). Das heißt, in der ersten Stufe wird eine FFT für jede Spalte und in der zweiten Stufe wird eine FFT für jede Zeile der in 6 gezeigten Matrix berechnet. Es sei angemerkt, dass man eine Entfernungs-Doppler-Karte X(n, m) aus dem (hinunter gemischten und digitalisierten) Radarsignal berechnen kann, das von einer bestimmten Antenne empfangen wurde. Wenn mehr als eine Empfangsantenne (d.h. Empfangskanal) verwendet wird, kann eine Entfernungs-Doppler-Karte Xr(n, m) für jede Antenne berechnet werdne (der Index r bezeichnet eine bestimmte Antenne eines Antennen-Arrays). Die r korrespondierenden Entfernungs-Doppler-Karten Xr(n, m) können als dreidimensionales Feld betrachtet werden, das üblicherweise als „Radardatenkubus“ (Radar Data Cube, Frequenzbereichsdaten) bezeichnet wird.
  • Wie erwähnt, können die Entfernung-Karten R(n, m) (Range Maps), die Entfernungs-Doppler-Karten X(n, m) (Range-Doppler Maps) oder die Radardatenkuben als Eingangsdaten für verschiedene Signalverarbeitungsmethoden für die Detektion von Radar-Targets in der Umgebung (Sichtfeld, field of view) des Radarsensors verwendet werden. Beispielsweise sind einige Methoden bekannt, um in der Entfernungs-Karte oder der Entfernungs-Doppler-Karte Maxima (Peaks) (d.h. lokale Maxima) zu detektieren, welche von Objekten (Radar-Targets) im Radar-Kanal verursacht wurden. Das heißt, ein Target wird detektiert, wenn der Wert in der Entfernungskarte oder der Entfernungs-Doppler-Karte einen bestimmten Schwellenwert übersteigt. Jedoch können in den Radarsignalen enthaltenes Rauschen und Clutter falsche Detektionen (als falscher Alarm bezeichnet) hervorrufen, und die Falschalarmrate (false alarm rate, FAR) ist ein relevanter Parameter in der Radarsignalverarbeitung. Eine bestimmte Methode verwendet einen adaptiven Schwellenwert, um eine konstante Falschalarmrate (constant false alarm rate, CFAR) zu erreichen. Verschiedene CFAR-Detektionsalgorithmen sind in dem Gebiet der Radarsignalnachverarbeitung (radar signal post processing) bekannt und werden folglich hier nicht detaillierter diskutiert. In letzter Zeit wurden komplexere Detektionsalgorithmen wie beispielsweise künstliche neuronale Netzte (artificial neural networks, ANNs) verwendet, um in verrauschter Umgebung die Qualität der Detektion von Radar-Targets zu verbessern (siehe z.B. S. Wunsch, J. Fink, F.K. Jondral: Improved Detection by Peak Shape Recognition Using Artificial Neural Networks, in: IEEE Proc. of 82nd Vehicular Technology Conference (VTC Fall), Boston, MA, USA, 6.-9. September 2015). Der Output einer beliebigen Schwellenwertmethode (wie CFAR oder eine beliebigen anderen Methode) ist eine Liste der z.B. in der Entfernungs-Doppler-Karte vorhandenen Maxima (FFT-Maximal, FFT Peaks). Zusätzliche Signalverarbeitungsschritte werden durchgeführt, um aus den FFT-Maxima eine Liste von Radar-Targets, hier als T(i) bezeichnet, zu erhalten, wobei i der Index des detektierten Radar-Targets ist.
  • 7 illustriert eine exemplarische Struktur eines konventionellen Radarsensors, der beispielsweise in einem Fahrzeug verwendet werden kann, um Objekte und Personen in der Umgebung des Fahrzeugs zu detektieren. In Automobilanwendungen wird ein Radarsensors üblicherweise als Radar-ECU (electronic control unit) bezeichnet, was eine separate physische Einheit (ein Modul) bezeichnet. Wie in 7 dargestellt kann eine Radar-ECU eine oder mehrere MMICs 100, 200, etc. beinhalten, wobei jede MMIC wie zuvor in 3 dargestellt das HF-Frontend, die analoge Basisbandsignalverarbeitungskette und die Analog-Digital-Wandlung beinhalten kann. Jede MMIC kann dazu ausgebildet sein, Signale von einer oder von mehreren Antennen zu empfangen (Empfangskanäle). Die MMIC(s) ist (sind) mit der Steuerung 50 (die den DSP 40 beinhalten kann) verbunden, die wiederum dazu ausgebildet ist, die empfangenen Radardatenkuben zusammenzutragen und die erwähnten Detektionsmethoden (wie z.B. einen CFAR-Detektionsalgorithmus) auf die in den Radardatenkuben enthaltenen Daten anzuwenden. Zu diesem Zweck kann die Steuerung 50 und der DSP mit geeigneter Software und/oder Firmware programmiert sein. Die Steuerung 50 und/oder der DSP 40 können dazu programmiert sein, basierend auf den detektierten FFT-Maxima (unter Verwendung von z.B. CFAR-Detektionsmethoden) eine Liste von detektierten Radar-Targets T(i) sowie diesen zugeordnete Information (z.B. Geschwindigkeit, Direction of Arrival, Klassifikation des Radar-Targets, etc.) zu erzeugen, welche einer übergeordneten Steuereinheit über ein mit einem Kommunikationsbus 61 verbundenes Kommunikationsinterface 60 digital mitgeteilt werden kann. Der Kommunikationsbus 61 kann ein beliebiger serieller oder paralleler Bus zum Übertragen digitaler Daten sein wie z.B. CAN (Controller Area Network), Ethernet, FlexRay, SPI (Serial Peripheral Interface), oder ähnliche.
  • Es sei angemerkt, dass abhängig von dem in der Radar-ECU 1 (Radarsensor) verwendeten Detektionsalgorithmus (bzw. den Detektionsalgorithmen) die Steuerung 50 und/oder der DSP eine signifikante Rechenleistung aufweisen muss, um die Radar-Targets in Echtzeit zu detektieren (insbesondere wenn die zu verarbeitenden Daten von mehreren Radar-MMICs empfangen werden. In den hier beschriebenen Beispielen wird die Rechenleistung der Radar-ECUs teilweise „verlagert“ in eine zentrale Radar-Target-Nachverarbeitungseinheit. Demnach verbleiben nur manche grundlegenden Berechnungen in der Radar-ECU, z.B. die Berechnung der erwähnten Fourier-Transformationen, die für die Berechnung der Entfernungs-Karten und der Entfernungs-Doppler-Karten für die Identifizierung der relevanten Maxima benötigt werden (auf deren Grundlage die Datenkompression erfolgt). Zusätzlich kann in den Radar-ECUs optional die Direction of Arrival (DoA) aus den Entfernungs-Doppler-Karten berechnet werden. 8 illustriert schematisch ein Beispiel der Verwendung eines verteilten Systems von Radar-Sensoren in einem Fahrzeug. Radarsensoren 1-7 (Radar-ECUs) sind über das Fahrzeug verteilt, wobei die Radarsensoren 1, 2 und 3 an der Vorderseite des Autos, die Radarsensoren 5 und 6 an der Rückseite des Autos und die Radarsensoren 4 und 7 an der Fahrer- bzw. Beifahrerseite des Autos angeordnet sind. Die Radarsensoren 1-7 sind mit einer zentralen Radar-Target-Nachverarbeitungseinheit 8 gekoppelt, z.B. über einen Kommunikationsbus. Die zentrale Radar-Target-Nachverarbeitungseinheit 8 beinhaltet einen Prozessor (z.B. eine CPU), der dazu ausgebildet ist, basierend auf den von jedem Radarsensor empfangenen Informationen oder basierend auf den kumulierten, von den Radarsensoren 1-7 empfangenen Informationen ein oder mehrere Radar-Targets (d.h. Objekte, Personen, etc.) zu detektieren. Für die Detektion der Radar-Targets kann die Radar-Target-Detektionseinheit 8 im Vergleich zu den gegenwärtig in den Radarsensoren verwendeten Algorithmen komplexere Algorithmen einsetzen. In einigen Ausführungsbeispielen können Sensor-Fusionsmethoden verwendet werden, um von den Radarsensoren erhaltene Information mit Informationen, die von anderen Typen von Sensoren (z.B. einer Kamera) erhalten werden, zu kombinieren.
  • Das verteilte Radarsystem mit zentraler Radar-Nachverarbeitungseinheit 8 (radar post processing unit) erlaubt eine Detektion von Radar-Targets (d.h. Objekte, Personen, etc.) basierend auf Sensorinformationen, die von zwei oder mehr einzelnen Radarsensoren geleifert werden. Beispielsweise kann ein Maximum in der Entfernungskarte, die man vom Radarsensor 1 erhält, für die Identifikation als Radar-Target zu klein sein. Jedoch kann ein korrespondierendes Maximum in der Entfernungskarte, die man vom benachbarten Radarsensor 2 erhält, vorhanden sein. Die zentrale Nachverarbeitungseinheit 8 (post processing unit) kann die von beiden Sensoren 1 und 2 erhaltenen Informationen auswerten und ist daher in der Lage das Radar-Target aufgrund der Tatsache, dass es in den Entfernungs-Doppler-Karten, die man von zwei oder mehr Radarsensoren erhält, erscheint, zu detektieren. Im Gegensatz dazu sind Radarsensoren wie z.B. der in 7 gezeigte Sensor, der eine interne Radar-Target-Detektion und keine zentrale Nachverarbeitung hat, lediglich in der Lage, Radar-Targets basierend auf jener Sensorinformation zu detektieren, die von dem jeweiligen Sensor selbst erfasst wurde.
  • Die Zentralisierung der Radar-Nachverarbeitung bringt eine große Menge an Sensordaten mit sich, die zwischen den einzelnen Radarsensoren und der zentralen Nachverarbeitungseinheit ausgetauscht werden müssen. Für die meisten Detektionsalgorithmen benötigt die zentrale Nachverarbeitungseinheit (central post processing unit) die in den Radardatenkuben enthaltenen Informationen (d.h. die Entfernungskarten (erste FFT-Stufe) und/oder die Entfernungs-Doppler-Karten (zweiten FFT-Stufe)). Abhängig von der tatsächlichen Anwendung und der Anzahl der Radarsensoren müsste die Kommunikationsverbindung, welche die zentrale Nachverarbeitungseinheit mit den einzelnen Radarsensoren verbindet, Datenraten im Bereich von Gigabits pro Sekunde ermöglichen, was signifikant höher ist als die maximale Datenrate für Standardkommunikationsverbindungen wie z.B. CAN (Controller Area Network) oder 100 Mbit Ethernet (100BASE-T).
  • 9 illustriert ein System mit einer Radar-ECU 1 (Radarsensor) und einer zentralen Nachverarbeitungseinheit 8, die durch eine Kommunikationsverbindung 9 verbunden sind. Um die in einem Radarsensor anfallenden Sensordaten (z.B. Entfernungs-Doppler-Karten, DoA-Information) zu komprimieren, während der zentralen Nachverarbeitungseinheit 8 die Möglichkeit erlaubt wird, Target-Detektions- und Klassifikationsalgorithmen auszuführen, kann die Radar-ECU dazu ausgebildet sein, die in 11 gezeigten Berechnungsschritte auszuführen (siehe auch Beschreibung weiter unten). Bei der Kompression kann es wichtig sein, dass die Sensordaten nicht zu stark komprimiert werden, sodass jene FFT-Maxima, welche in der zentralen Radar-Nachverarbeitungseinheit als gültige Radar-Targets erkannt würden, nicht durch die in dem (den) Radarsensor(en) vorgenommene Signalverarbeitung (Kompression) verloren gehen. Aus diesem Grund kann die in dem (den) Radarsensor(en) durchgeführte Schwellenwertmethode im Vergleich zu existierenden Radarsensoren (welche keine zentrale Radar-Nachverarbeitung zur Target-Detektion verwenden) weniger selektiv sein. Beispielsweise kann die in dem (den) Radarsensor(en) ausgeführte Schwellenwertmethode dazu ausgebildet sein, z.B. 10% mehr FFT-Maxima zu detektieren, als es in einem konventionellen Radarsensor notwendig wäre. Sobald die FFT-Maxima in einem Radarsensor detektiert/ausgewählt wurden, kann der lokal in dem Radarsensor ausgeführte Softwarealgorithmus entscheiden, ob die Spektralwerte (Spektrallinien, Frequenz-Bins), die in der Entfernungs-Dimension (Range dimension) und/oder der Doppler-Dimension der Spektrallinie des detektierten Maximums benachbart sind, hinzugefügt werden. Um die Sensordaten weiter zu komprimieren, kann optional der Sensor den Azimutwinkel und den Elevationswinkel berechnen (d.h. die DoA-Detektion), um die Notwendigkeit zu vermeiden, die von jeder einzelnen Antenne eines Antennen-Arrays (oder virtuellen Antennen-Arrays) erhaltenen Informationen zu senden. Um obiges zusammenzufassen: um die die Daten, welche über die Kommunikationsverbindung gesendet werden müssen, zu reduzieren, werden die Sensordaten - z.B. die Frequenzbereichsdaten wie z.B. Entfernungskarte oder Entfernungs-Doppler-Karte - komprimiert, bevor die komprimierten Sensordaten über die Kommunikationsverbindung übertragen werden. Die Komprimierung der Sensordaten kann in dem DSP 40 jeder Radar-ECU z.B. unter Verwendung geeigneter Softwareinstruktionen implementiert werden.
  • Die Dekomprimierung der Sensorinformation wird in der zentralen Nachverarbeitungseinheit 8 erledigt, und die dekomprimierten Sensordaten werden als Eingangsdaten für die verbleibenden Berechnungsstufen (z.B. Detektion gültiger Maxima, Target-Detektion und Klassifikation, Target-Tracking, etc.) der Radarsignalverarbeitung verwendet, die in der zentralen Nachverarbeitungseinheit implementiert sind. Um die empfangenen Daten zu dekomprimieren, kann beispielsweise angenommen werden, dass die Spektralwerte (Spektrallinien, Frequenz-Bins), welche in der (den) Radar-ECU(s) bei der Datenkompression weggelassen wurden, null sind. In dem dargestellten Beispiel aus 9 beinhaltet die Radar-ECU 1 eine Kommunikationsschnittstelle 60. Die weiteren Radar-ECUs 2 und 3 können in einer ähnlichen Weise implementiert werden. Die zentrale Radar-Verarbeitungseinheit 8 kann für die Kommunikation mit den Radar-ECUs über die Kommunikationsverbindung auch ein Kommunikationsinterface 71 aufweisen. Die zentrale Radar-Verarbeitungseinheit 8 kann weiter einen Prozessor 72 wie z.B. eine CPU (Central Processing Unit) aufweisen, der dazu ausgebildet ist, Softwareinstruktionen auszuführen. Wie erwähnt kann die Radar-Target-Detektionsalgorithmus zumindest teilweise als Software implementiert werden. Die Kommunikationsverbindung kann ein beliebiges übliches Bussystem sein wie z.B. CAN, Ethernet (z.B. 100BASE-T), FlexRay oder ähnliches. Aufgrund der erwähnten Kompression sind für die Kommunikation zwischen den Radar-ECUs 1, 2 und 3 und die zentrale Nachverarbeitungseinheit 8 mittlere Datenraten ausreichend. Jedoch wird in alternativen Ausführungsbeispielen wie z.B. dem Beispiel aus 13 eine serielle Hochgeschwindigkeitsdatenverbindung verwendet, welche in der Lage ist, Datenübertragungsraten im Bereich von Gigabits pro Sekunde zu handhaben.
  • 10 illustriert einen exemplarischen Signalverlauf einer Sequenz von Spektrallinien (d.h. Frequenz-Bins oder FFT-Werkte für eine bestimmte, diskrete Frequenz) in der Entfernungs-Dimension (Range Dimension) (vgl. 6, Spalten der Entfernungs-Doppler-Karte X(n, m)) oder in der Doppler-Dimension (vgl. 6, Zeilen der Entfernungs-Doppler-Karte X(n, m)) oder in der Range-Doppler-Dimension (vgl. 6, Diagonalen der Entfernungs-Doppler-Karte X(n, m)), wobei der Signalverlauf ein oder mehrere zu detektierende Maxima aufweist. Das neue in 9 gezeigte Radarsensorkonzept zielt darauf ab, dass der Radar-Sensor einen Maximadetektionsalgorithmus lediglich zur Vorauswahl von FFT-Maxima ausführt (ohne eine Target-Detektion durchzuführen), wohingegen der konventionelle Radarsensor aus 7 die FFT-Maxima auswählt und anschließend die Target-Detektion basierend auf den ausgewählten Maxima durchführt. Während komplexe Algorithmen wie CFAR-Algorithmen nach wie vor für die Vorauswahl der FFT-Maxima verwendet werden können, können gemäß dem in 11 dargestellten Verfahren die Parameter der CFAR-Algorithmen gelockert werden, um ein „Verlieren“ von FFT-Maxima zu vermeiden, welche als ein reales Radar-Target repräsentierend detektiert werden könnten, wenn die komplexeren, in der zentralen Radar-Nachverarbeitungseinheit 8 ausgeführten Nachverarbeitungsmethoden verwendet würden. Das kann durch eine Veränderung der Bedingungen erreicht werden, sodass die zentrale Nachverarbeitung zumindest 10 Prozent der detektierten Maxima verwirft. Die in 11 gezeigte Nachverarbeitungsmethode ermöglicht die Verwendung weit einfacher Algorithmen, wie z.B. eine einfache Schwellenwertmethode, als Alternative zu CFAR-Algorithmen. Um obiges zusammenzufassen: anders als bei üblichen Ansätzen, wird die Maximadetektion im Radarsensor nicht für die Detektion von Radar-Targets (d.h. identifizieren von Position und Geschwindigkeit der Radar-Targets) verwendet, sondern um die Sensordaten, die zu der zentralen Radar-Verarbeitungseinheit 8 übertragen werden müssen zu durch eine Vorauswahl von FFT-Maxima komprimieren, die nachfolgend in der zentralen Radar-Verarbeitungseinheit 8 verarbeitet werden. Folglich kann die Empfindlichkeit der Vorauswahl vergleichsweise hoch eingestellt werden (d.h. der Schwellenwert kann vergleichsweise niedrig gewählt werden), um mehr Maxima zu detektieren als im Vergleich mit der konventionellen Herangehensweise. Diesbezüglich sein angemerkt, dass zum Zwecke der Datenkompression es nicht weiter relevant ist, ob ein detektiertes Maximum von einem realen Radar-Target verursacht wird oder durch Rauschen oder Clutter.
  • Um eine Reduktion/Kompression der Daten zu erreichen, werden alle Werte außer die detektierten Maxima und eine bestimmte Anzahl von benachbarten Werten (Frequenz-Bins) zum Zwecke der Datenübertragung zur zentralen Radar-Nachverarbeitungseinheit 8 verworfen, was eine signifikante Reduktion der über die Kommunikationsverbindung zu übertragenden Daten erlaubt. Das heißt, die Kompression des Radardatenkubus ist in den hier beschriebenen Beispielen eine verlustbehaftete Kompression. Die gestrichelte Linie in 10 illustriert das resultierende komprimierte Signal, wobei zum Zwecke der Darstellung die nicht ausgewählten FFT-Bins auf null gesetzt wurden. Wie in 10 gezeigt wird nicht nur der Wert des Maximums P1 bei der Frequenz f0 behalten (d.h. nicht auf null gesetzt), sondern auch die benachbarten Werte (d.h. die FFT-Bins bei den Frequenzen f1 und f2). In dem vorliegenden Beispiel werden alle Werte innerhalb einer bestimmten Bandbreite f2-f1 um die Mittenfrequenz f0 eines detektierten Maximum behalten (d.h. Werte innerhalb der Hauptkeule des jeweiligen Maximums). Das ermöglicht der zentralen Radar-Verarbeitungseinheit 8 für eine Verbesserung der Radar-Target-Detektion und Klassifikation die Form des Maximums (d.h. die Hauptkeule oder Teile davon) zu analysieren und nicht lediglich den Wert des Maximums P1 selbst.
  • Wie erwähnt kann die tatsächliche Detektion/Klassifikation der Radar-Targets in der zentralen Radar-Verarbeitungseinheit 8 für alle angeschlossenen Radar-ECUs erledigt werden. In der zentralen Radar-Verarbeitungseinheit 8 können die von den Radar-ECUs empfangenen Daten (z.B. die komprimierten Entfernungskarten oder Entfernungs-Doppler-Karten) durch Einfügen von Null-Werten dekomprimiert (rekonstruiert) werden, wobei die Null-Werte für jene FFT-Bins eingefügt werden, welche in der Datenübertragung weggelassen wurden (Zero-Padding). Die für die Detektion der Radar-Targets relevante Information - d.h. die detektierten Maxima und die Form der jeweiligen Hauptkeulen - wird jedoch nicht modifiziert und ist in den dekomprimierten Daten immer noch vorhanden. Das Flussdiagramm in 11 illustriert anhand eines Beispiels die Funktion eines verteilten Radarsensorsystems wie es in 8 und 9 gezeigt ist. Demnach werden die Schritte X1 und X2 (und optional der Schritt X2A) von jeder der Radar-ECUs 1, 2, 3, etc. ausgeführt. Schritt X3 repräsentiert die Datenübertragung über die Datenverbindung (siehe 9), und die Schritte X4 und X5 werden (für alle Radar-ECUs) von der zentralen Radar-Nachverarbeitungseinheit 8 ausgeführt. Wie oben erwähnt werden digitale Sensordaten im Frequenzbereich wie beispielsweise Entfernungskarten und/oder Entfernungs-Doppler-Karten X(n, m) aus dem digitalisierten Basisbandsignal y[n] berechnet (Schritt X1), welches von der Basisbandsignalverarbeitungskette 20 und dem dieser nachgeschalteten ADC 30 geliefert werden (vgl. 3 und 4). Nachfolgend werden die in den Entfernungskarten und/oder Entfernungs-Doppler-Karten X(n, m) enthaltenen Daten komprimiert. In den hier beschriebenen Beispielen wird die Datenkompression erreicht, indem Maxima (Peaks, lokale Maxima) identifiziert werden und Werte außerhalb der Hauptkeule der detektierten Maxima auf null gesetzt werden (Schritt X2, siehe auch 10). Folglich können zusätzlich zu den detektierten Werten der Maxima die Signalwerte für in der Entfernungsdimension (Range Dimension) und/oder der Doppler-Dimension benachbarte FFT-Bins (siehe Frequenzen f1 und f2 in 10) optional berücksichtigt werden.
  • Wie oben erwähnt müssen die Nullwerte zwischen den detektierten Maxima nicht explizit an die zentrale Radar-Nachverarbeitungseinheit übertragen werden, was zu einer signifikanten Reduktion der zu übertragenden Daten führen kann (Schritt X3). Demnach können die Werte zwischen den detektierten Hauptkeulen der Maxima implizit einfach dadurch auf null gesetzt werden, indem diese Werte nicht an die zentrale Radar-Nachverarbeitungseinheit 8 übertragen werden. In dieser zentralen Radar-Nachverarbeitungseinheit 8 werden die komprimierten, von der (den) Radar-ECU(s) 1, 2, 3, etc. empfangenen Signale dekomprimiert (d.h. wiederhergestellt), was mittels Zero-Padding der „Lücken“ zwischen den Hauptkeulen der detektierten Maxima gemacht werden kann (Schritt X4). Des Weiteren wird das dekomprimierte Signal (bzw. werden die dekomprimierten Signale) (die wiederhergestellten Entfernungs-Doppler-Karten X'(n, m)) weiter verarbeitet, um Radar-Targets zu detektieren (Schritt X5). Wie erwähnt können ein oder mehrere neuronale Netze dazu verwendet werden, die Qualität und die Zuverlässigkeit der Detektion im Vergleich zu „traditionellen“ Schwellenwertmethoden zu verbessern.
  • Wie in 11 dargestellt kann die Direction of Arrival (DoA) optional auch in den Radar-ECUs 1, 2, 3, bestimmt werden, z.B. indem die Doppler-Frequenzen ausgewertet werden, die in dem Radardatenkubus enthalten sind, z.B. in den Entfernungs-Doppler-Karten, die man für verschiedene Kanäle erhält (Schritt X2A). Die bestimmten DoA-Daten können ebenfalls über die serielle Kommunikationsverbindung übertragen und in der zentralen Radar-Nachverarbeitungseinheit 8 weiter verarbeitet werden. In manchen Ausführungsbeispielen kann jedoch Schritt X2A in der Radar-ECU wegelassen werden, und die Information betreffend die Direction of Arrival kann in der zentralen Radar-Nachverarbeitungseinheit 8 bestimmt werden (Signalnachverarbeitungsschritt X5).
  • 12 illustriert schematisch ein Beispiel der zentralen Radar-Nachverarbeitungseinheit 8 detaillierter. Ähnlich wie in dem Beispiel aus 9 umfasst die zentrale Radar-Nachverarbeitungseinheit 8 eine Kommunikationsschnittstelle für die Kommunikation mit anderen ECUS über eine Kommunikationsverbindung beispielsweise mit den Radar-ECUs 1, 2, und 3 sowie (optional) mit der Kamera und der Bildverarbeitungseinheit 81. Im vorliegenden Beispiel repräsentieren die Funktionseinheiten 73 bis 77 Funktionen, die als Software implementiert sind und von der CPU 72 ausgeführt werden. Es versteht sich jedoch, dass diese Funktionen - zumindest teilweise - auch unter Verwendung dedizierter Hardware oder anderer Prozessoren als die CPU 72 implementiert werden können. Die Funktionseinheit 73 (Dekomprimierung, Signalwiederherstellung) ist dazu ausgebildet, die Entfernungs-Doppler-Karten aus den komprimierten, über die Kommunikationsverbindung von den Radar-ECUS 1, 2, 3, etc. empfangenen Daten wiederherzustellen (vgl. 11, Schritte X4 und X4a). Diese Entfernungs-Doppler-Karten X'(n, m) werden der Funktionseinheit 74 zugeführt, die eine oder mehrere neuronale Netzwerke umfasst, welche dafür eingesetzt werden, basierend auf den wiederhergestellten Entfernungs-Doppler-Karten X'(n, m) Radar-Targets zu detektieren. Die Ausgabe des Funktionsblocks 74 ist eine Liste detektierter Radar-Targets T(i) (d.h. deren Position und Geschwindigkeit).
  • Die zentrale Radar-Nachverarbeitungseinheit 8 kann auch die Funktionseinheit 75 umfassen, welche dazu ausgebildet ist, Daten von anderen Sensoren mit der Information (Liste T(i) der detektierten Targets), die man von der Radar-Nachverarbeitungseinheit 74 erhält, zu kombinieren. Diese Methode des Kombinierens von Sensordaten wird üblicherweise als „Sensor-Fusion“ bezeichnet und ist als solche bekannt. Im vorliegenden Beispiel wird die von einer Kamera und der nachfolgenden Bildverarbeitung (implementiert z.B. in der ECU 81) erhaltene Information mit der Liste T(i) von Radar-Targets kombiniert. Jedoch ist die Verwendung zusätzlicher Nicht-Radar-Sensoren und der Sensor-Fusionseinheit 75 optional. Schließlich können die von der Sensorfusionseinheit 75 gelieferten kombinierten Sensordaten einer Fahrentscheidungseinheit 76 (drive decision unit) zu geführt werden, welche dazu ausgebildet sein kann, basierend auf der kombinierten Sensorinformation über ein Fahrmanöver (z.B. Verzögern, Bremsen, Beschleunigung, Änderung des Lenkwinkels, etc.) zu entscheiden. Die Fahrentscheidungseinheit kann als Teil eines Abstandsregeltempomat- (Autonomous Cruise Control, ACC) Systems oder als Teil der Steuerung eines autonomen Fahrzeugs angesehen werden. Es versteht sich, dass die Funktionseinheit 75 (Sensorfusion) und die Funktionseinheit 76 (Fahrentscheidungseinheit) jeweils in einer separaten ECU implementiert sein können und entfernt von der zentralen Radar-Nachverarbeitungseinheit 8 angeordnet, jedoch mit dieser z.B. über die Kommunikationsverbindung verbunden sein können.
  • Des Weiteren ist in 12 die Radar-Überwachungseinheit 77 (Radar-Monitoring-Einheit, eine Funktionseinheit) gezeigt, welche dazu ausgebildet ist, alle oder manche der komprimierten, von den Radar-ECUs 1, 2, 3, etc. empfangenen Daten zu überwachen und aufzuzeichnen und auch die korrespondierenden Ausgangsdaten der Nachverarbeitung (z.B. in der Funktionseinheit 74) aufzuzeichnen. In manchen Ausführungsbeispielen kann die Überwachungseinheit 77 in einer separaten ECU implementiert sein. Im Grunde kann die Überwachungseinheit 77 dazu ausgebildet sein, die oben erwähnten Daten in einem nicht-volatilen Speicher zu speichern. Die in dem nicht-volatilen Speicher gespeicherten Daten können regelmäßig an den Fahrzeughersteller übertragen werden (z.B. über eine drahtgebundene Verbindung während einer Fahrzeuginspektion oder über eine drahtlose Verbindung wie beispielsweise eine 3G- oder 4G-Kommunikationsverbindung; siehe strichpunktierte Linie, welche die Datenverbindung zum Host 90 illustriert, der unter der Kontrolle des Fahrzeugherstellers stehen kann). Diese Daten können dann beispielsweise von dem Fahrzeughersteller dazu verwendet werden, die Signalverarbeitungsalgorithmen, die in der zentralen Radar-Nachverarbeitungseinheit 8 verwendet werden, zu optimieren/verbessern. In dem dargestellten Beispiel kann die Überwachungseinheit auch Daten empfangen und speichern, die von der Entscheidungseinheit 76 und der externen ECU 81 (Kamera und Bildverarbeitung) geliefert werden.
  • Um die obigen Erläuterungen zusammenzufassen: die Überwachungseinheit 77 kann mit der zentralen Radar-Nachverarbeitungseinheit 8 gekoppelt (oder in dieser enthalten) und dazu ausgebildet sein, zum einen Daten (z.B. die Radardatenkuben repräsentierende Daten) zu speichern, die von zumindest einer der mit der zentralen Radar-Nachverarbeitungseinheit 8 gekoppelten ECUs empfangen werden, und zum anderen damit verbundene Daten zu speichern, die von der Radar-Nachverarbeitungseinheit 8 während der Detektion von Radar-Targets erhaltene Ergebnisse oder Zwischenergebnisse repräsentieren. Bei der Verwendung von Sensor-Fusionsmethoden kann die Überwachungseinheit 77 auch Informationen speichern, die von anderen (Nicht-Radar-) Sensoren (z.B. Kameras) erlangt werden und die mit den von der zumindest einen Radar-ECU empfangenen Daten verbunden sind.
  • 13 illustriert eine weitere exemplarische Implementierung des verteilten Radar-systems aus 8 detaillierter. Ähnlich wie in dem Beispiel aus 9 sind eine oder mehrere Radar-ECUs (Radarsensoren) mit einer zentralen Radar-Nachverarbeitungseinheit 8 über eine Kommunikationsverbindung verbunden. In dem vorliegenden Beispiel wird jedoch eine Hochgeschwindigkeitskommunikationsverbindung 61' (high-speed communication link) verwendet, um die Radar-ECU(s) mit der zentralen NachverarbeitungsEinheit zu verbinden. Diesbezüglich bezieht sich „Hochgeschwindigkeit“ auf Datenraten im Bereich von Gigabits pro Sekunde. Um die Menge von Information, die gesendet werden muss, zu reduzieren wird mittels der Datenratenreduktionseinheit 31 im Radarsensor eine Datenratenreduktion vorgenommen. Die Datenratenreduktion kann z.B. durch den Einsatz eines Dezimators 31, der dem ADC 30 nachgeschaltet ist, bewerkstelligt werden. In dem Beispiel aus 13 repräsentiert das vom ADC 30 gelieferte digitale Signal y[n] die mit einer ersten (hohen) Abtastete abgetasteten Rohdaten, und y'[n] repräsentiert das korrespondierende Signal mit einer reduzierten (niedrigeren) Datenrate, welches die zu der zentralen Radar-Nachverarbeitungseinheit 8 übertragenen Rohdaten beinhaltet. Die Überabtastung (Oversampling) ermöglicht es, das Signal-Rausch-Verhältnis (signal-to-noise ratio, SNR) sowie die Linearität der Analog-Digital-Wandlung zu verbessern. Das im Dezimator 31 verwendete Dezimationsverhältnis kann fix sein oder adaptiv von der Steuerung 50 der Radar-ECU eingestellt werden. In so einem Fall kann das Dezimationsverhältnis mittels Hardware konfiguriert werden oder kann auf einer Steuerinformation basieren, die von der zentralen Radar-Signalverarbeitungseinheit 8 empfangen wird.
  • Da die Rohdaten, die vom ADC 30, welcher in der in der Radar-ECU 1 verwendeten MMIC 100 enthalten sein kann, ohne weitere Datenkompression an die zentrale Radar-Signalverarbeitungseinheit 8 übertragen werden, können die von der zentralen Radar-Signalverarbeitungseinheit 8 empfangenen Daten direkt von der CPU 72 verarbeitet werden, wobei in diesem Fall die Verarbeitung die Berechnung der Radardatenkuben (d.h. die FFT-Berechnung zur Erzeugung der Entfernungs-Doppler-Karten) sowie die Radar-Target-Detektion, die Klassifikation, das Tracking, etc. beinhaltet. In den Radar-ECUs ist die digitale Vorverarbeitung (Preprocessing) der digitalen Sensordaten signifikant einfacher als in den vorherigen Beispielen, da keine Datenkompression benötigt wird und folglich keine FFT-Transformationen und Detektion von Maxima in den Radar-ECUs berechnet werden müssen. Demnach wird die Steuerung 50 lediglich für die Steuerung des Datenflusses benötigt, nicht jedoch für die Signalverarbeitung als solche.
  • 13 illustriert die grundlegenden von der zentralen Radar-Signalverarbeitungseinheit 8, insbesondere von der CPU 72, bereitgestellten Funktionen. Anders als in den vorherigen Beispielen wird die Berechnung der Entfernungs-Doppler-Karten in der zentralen Radar-Signalverarbeitungseinheit 8 gemacht (und nicht dezentral in den Radar-ECUs). Das ist möglich, weil die in den Radar-ECUs durchgeführte „Datenkompression“ nicht auf einer Detektion/Auswahl von FFT-Maxima basiert, sondern lediglich eine Datenratenreduktion (Dezimation) des von den einzelnen Radar-ECUs erzeugten Rohdatenstroms ist. Folglich kann die Berechnung der Entfernungskarten und der Entfernungs-Doppler-Karten (d.h. der Radar-Datenkuben) in die zentrale Radar-Signalverarbeitungseinheit 8 (siehe 13, Funktionseinheit 82) verlagert werden. Des Weiteren kann die Detektion/Auswahl der FFT-Maxima in die zentrale Radar-Signalverarbeitungseinheit 8 (Funktionseinheit 83) verlagert werden. Die Signalnachverarbeitung (Funktionseinheit 74), die Sensorfusion (Funktionseinheit 75) und die Fahrentscheidung (Funktionseinheiten 76 und 81) können in der gleichen oder in ähnlicher Weise implementiert werden wie in dem vorherigen Beispiel aus 12.
  • In dem vorliegenden Beispiel kann die zentrale Radar-Signalverarbeitungseinheit 8 auch eine Überwachungseinheit 77 beinhalten, welche im Wesentlichen in der gleichen Weise implementiert sein kann wie im vorherigen Beispiel aus 12. Um die in der Überwachungseinheit 77 zu speichernde Datenmenge zu reduzieren, kann die Zahl der FFT-Maxima reduziert werden, indem nur ausgewählte FFT-Maxima gespeichert werden, die ein oder mehrere gegebene Kriterien erfüllen, z.B. die größer sind als ein bestimmten (z.B. variabler) Schwellenwert.
  • Während verschiedene Ausführungsbeispiele der Erfindung beschrieben wurden, wird es für Fachleute augenscheinlich, dass viele weitere Ausführungsbeispiele innerhalb des Geltungsbereichs der Erfindung möglich sind. Demnach soll die Erfindung beschränkt werden außer im Lichte der beigefügten Ansprüche und deren Äquivalente. Hinsichtlich der verschiedenen Funktionen, die von den oben beschriebenen Komponenten oder Strukturen (Baugruppen, Vorrichtungen, Schaltungen, Systemen, usw.) ausgeführt werden, sollen - sofern nicht s anderes angegeben ist - die Bezeichnungen (einschließlich des Bezugs auf ein „Mittel“), die verwendet werden, um solche Komponenten zu beschreiben, auch jeder anderen Komponente oder Struktur entsprechen, die die spezifizierte Funktion der beschriebenen Komponente ausführt (d.h. die funktional gleichwertig ist), auch wenn sie der offenbarten Struktur, die in den hier dargestellten beispielhaften Ausführungsformen der Erfindung die Funktion ausführt, nicht strukturell gleichwertig ist.
  • Des Weiteren, obwohl ein bestimmtes Merkmal der Erfindung nur in Bezug auf eine von mehreren Implementierungen offenbart wurde, können solche Eigenschaften mit einer oder mehreren Eigenschaften der anderen Implementierungen kombiniert werden, falls wünschenswert oder vorteilhaft für eine beliebige oder bestimmte Anwendung. Des Weiteren, insoweit Bezeichnungen wie „einschließlich", einschließen", „aufweisend", „hat“, „mit“ oder Variationen derselben entweder in der detaillierten Beschreibung oder in den Ansprüchen verwendet werden, sollen solche Bezeichnungen einschließend verstanden werden, ähnlich der Bezeichnung „umfassen“.

Claims (16)

  1. Ein System, das aufweist: zumindest einen Radarsensor (1, 2, 3) umfassend einen Transmitter zum Aussenden eines HF-Signals (sRF(t)) und einen Empfänger, der dazu ausgebildet ist, ein entsprechendes, an zumindest einem Radar-Ziel (T) zurückgestreutes Signal (yRF(t)) zu empfangen und ein korrespondierendes digitales Radarsignal (y[n]) bereitzustellen; zumindest eine Kommunikationsverbindung (61); und eine zentrale Radar-Signalverarbeitungseinheit (8), die über die Kommunikationsverbindung (61) mit dem zumindest einen Radarsensor (1, 2, 3) verbunden ist; wobei der zumindest eine Radarsensor (1, 2, 3) einen Prozessor beinhaltet, der dazu ausgebildet ist, das digitale Radarsignal (y[n]) in den Frequenzbereich zu transformieren, wodurch entsprechende Frequenzbereichsdaten bereitgestellt werden, und die Frequenzbereichsdaten zu komprimieren, und wobei die zentrale Radar-Signalverarbeitungseinheit (8) dazu ausgebildet, die komprimierten Frequenzbereichsdaten über die Kommunikationsverbindung (61) zu empfangen, die komprimierten Frequenzbereichsdaten zu dekomprimieren und basierend auf den dekomprimierten Frequenzbereichsdaten das zumindest eine Radar-Ziel (T) zu detektieren.
  2. Das System gemäß Anspruch 1, wobei die Frequenzbereichsdaten und/oder die dekomprimierten Frequenzbereichsdaten zumindest eines der folgenden umfassen: Entfernungs-Karten (R(n, m)) und Entfernungs-Doppler-Karten (X(n, m)).
  3. Das System gemäß Anspruch 1 oder 2, wobei, um die Frequenzbereichsdaten zu komprimieren, der Prozessor dazu ausgebildet ist, Maxima (P1) in den Frequenzbereichsdaten zu detektieren und jene Frequenzbereichsdaten auszuwählen, welche die detektierten Maxima (P1) repräsentieren.
  4. Das System gemäß Anspruch 3, wobei, um die Frequenzbereichsdaten zu komprimieren, der Prozessor dazu ausgebildet ist, jene Frequenzbereichsdaten zu verwerfen, welche nicht die ausgewählten Maxima (P1) und benachbarte Spektralwerte repräsentieren.
  5. Das System gemäß Anspruch 3 oder 4, wobei die Frequenzbereichsdaten, welche die detektierten Maxima (P1) repräsentieren, die Spektralwerte der Maxima und die benachbarten Spektralwerte umfassen.
  6. Das System gemäß einem der Ansprüche 1 bis 5, wobei, um die komprimierten Frequenzbereichsdaten zu dekomprimieren, die zentrale Radar-Signalverarbeitungseinheit (8) dazu ausgebildet ist, jenen Teil der Frequenzbereichsdaten, der aufgrund der Kompression verloren gegangen ist, durch Zero-Padding zu ersetzen.
  7. Das System gemäß einem der Ansprüche 1 bis 6, wobei die zentrale Radar-Signalverarbeitungseinheit (8) dazu ausgebildet ist, zumindest ein künstliches neuronales Netzwerk zu verwenden, um zumindest ein Radar-Target (T) zu detektieren.
  8. Das System gemäß einem der Ansprüche 1 bis 7, das weiter aufweist: eine Überwachungseinheit (77) in der zentralen Radar-Signalverarbeitungseinheit (8) oder mit dieser gekoppelt und dazu ausgebildet, Daten, welche die von dem zumindest einen Radarsensor (1, 2, 3) empfangenen Frequenzbereichsdaten repräsentieren, sowie in der zentralen Radar-Signalverarbeitungseinheit (8) verarbeitete Daten zu speichern.
  9. Das System gemäß Anspruch 8, wobei die Überwachungseinheit (77) dazu ausgebildet ist, die gespeicherten Daten über einen drahtgebundenen oder drahtlosen Kommunikationskanal zu übertragen.
  10. Ein Verfahren, das aufweist: das Aussenden eines HF-Signals (sRF(t)) sowie das Empfangen eines entsprechenden, an zumindest einem Radar-Target (T) zurückgestreuten Signals (yRF(1)); das Erzeugen eines digitalen Radarsignals (y[n]), welches das zurückgestreute Signal repräsentiert, das Bereitstellen von Frequenzbereichsdaten durch Transformieren des digitalen Radarsignals (y[n]) in den Frequenzbereich; das Komprimieren der Frequenzbereichsdaten; das Übertragen der komprimierten Frequenzbereichsdaten über eine Kommunikationsverbindung (61); das Dekomprimieren der über die Kommunikationsverbindung (61) empfangenen komprimierten Frequenzbereichsdaten, um wiederhergestellte Frequenzbereichsdaten zu erhalten; und das Detektieren des zumindest einen Radar-Targets (T) basierend auf den wiederhergestellten Frequenzbereichsdaten.
  11. Das Verfahren gemäß Anspruch 10, wobei der Komprimieren der Frequenzbereichsdaten umfasst: Verwenden einer verlustbehafteten Datenkompression:
  12. Das Verfahren gemäß Anspruch 10 oder 11, wobei der Komprimieren der Frequenzbereichsdaten umfasst: Detektieren eines oder mehrerer Maxima (P1) in den Frequenzbereichsdaten; und Auswählen jener Frequenzbereichsdaten, welche die detektierten Maxima (P1) repräsentieren, um die komprimierten Frequenzbereichsdaten zu erhalten.
  13. Das Verfahren gemäß Anspruch 12, wobei die Frequenzbereichsdaten, welche die detektierten Maxima (P1) repräsentieren, Spektralwerte der detektierten Maxima sowie benachbarte Spektralwerte umfassen.
  14. Das Verfahren gemäß einem der Ansprüche 10 bis 13, wobei das Dekomprimieren der komprimierten Frequenzbereichsdaten umfasst: Ersetzen jenes Teils der Frequenzbereichsdaten, der aufgrund der Kompression verloren gegangen ist, durch Zero-Padding.
  15. Das Verfahren gemäß einem der Ansprüche 10 bis 14, wobei das Detektieren des zumindest einen Radar-Targets (T) von einem in einer zentralen Radar-Signalverarbeitungseinheit (8) angeordneten Prozessor (72) erledigt wird und wobei das Verfahren weiter aufweist: Überwachen des Betriebs der zentralen Radar-Signalverarbeitungseinheit (8) durch Speichern von Daten, welche die dekomprimierten Frequenzbereichsdaten repräsentieren, sowie von korrespondierenden Daten, die in der zentralen Radar-Signalverarbeitungseinheit (8) verarbeitet wurden.
  16. Das Verfahren gemäß Anspruch 15, wobei das Überwachen aufweist: Übertragen der gespeicherten Daten über einen drahtgebundenen oder drahtlosen Übertragungskanal.
DE102017117729.9A 2017-08-04 2017-08-04 Verteiltes Radarsystem Active DE102017117729B4 (de)

Priority Applications (4)

Application Number Priority Date Filing Date Title
DE102017117729.9A DE102017117729B4 (de) 2017-08-04 2017-08-04 Verteiltes Radarsystem
US16/049,982 US10996311B2 (en) 2017-08-04 2018-07-31 Distributed radar sensor system
CN201810879230.8A CN109387814A (zh) 2017-08-04 2018-08-03 分布式雷达传感器系统
US17/302,328 US11639983B2 (en) 2017-08-04 2021-04-30 Distributed radar sensor system

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
DE102017117729.9A DE102017117729B4 (de) 2017-08-04 2017-08-04 Verteiltes Radarsystem

Publications (2)

Publication Number Publication Date
DE102017117729A1 DE102017117729A1 (de) 2019-02-07
DE102017117729B4 true DE102017117729B4 (de) 2024-10-24

Family

ID=65019769

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
DE102017117729.9A Active DE102017117729B4 (de) 2017-08-04 2017-08-04 Verteiltes Radarsystem

Country Status (3)

Country Link
US (2) US10996311B2 (de)
CN (1) CN109387814A (de)
DE (1) DE102017117729B4 (de)

Families Citing this family (55)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE102017117729B4 (de) 2017-08-04 2024-10-24 Infineon Technologies Ag Verteiltes Radarsystem
US20190146081A1 (en) * 2017-11-16 2019-05-16 GM Global Technology Operations LLC Vehicle radar control
DE102017131114A1 (de) * 2017-12-22 2019-06-27 S.M.S, Smart Microwave Sensors Gmbh Verfahren und Vorrichtung zum Bestimmen wenigstens eines Parameters eines Objektes
US10901428B2 (en) * 2017-12-29 2021-01-26 Intel IP Corporation Working condition classification for sensor fusion
US11372086B2 (en) * 2018-05-11 2022-06-28 Qualcomm Incorporated Radio frequency (RF) object detection using radar and machine learning
US10962637B2 (en) * 2018-06-25 2021-03-30 Texas Instruments Incorporated Radar data processing using neural network classifier and confidence metrics
CN112534298A (zh) * 2018-08-07 2021-03-19 株式会社村田制作所 雷达装置
US10962636B2 (en) * 2018-08-13 2021-03-30 GM Global Technology Operations LLC Range and direction of arrival migration with doppler ambiguity estimation
DE102018215151A1 (de) * 2018-09-06 2020-03-12 Zf Friedrichshafen Ag Verfahren und Steuerungseinheit für eine Radarsensorarchitektur
DE102018130450B4 (de) 2018-11-30 2024-05-08 Valeo Schalter Und Sensoren Gmbh Verfahren zur Ermittlung von Objektinformationen wenigstens eines Objekts und Radarsystem
DE102018222800A1 (de) * 2018-12-21 2020-06-25 Robert Bosch Gmbh Ortung und/oder Klassifikation von Objekten aus Radardaten mit verbesserter Verlässlichkeit bei unterschiedlichen Entfernungen
WO2020180847A1 (en) * 2019-03-05 2020-09-10 The Procter & Gamble Company Wireless monitoring system
US11520030B2 (en) 2019-03-18 2022-12-06 Nxp Usa, Inc. High resolution automotive radar system with forward and backward difference co-array processing
US11269049B2 (en) * 2019-03-18 2022-03-08 Nxp Usa, Inc. Distributed aperture automotive radar system
US11092683B2 (en) 2019-03-18 2021-08-17 Nxp Usa, Inc. Distributed aperture automotive radar system with alternating master radar devices
AU2020279716B2 (en) * 2019-05-23 2023-08-31 Teledyne Flir Commercial Systems, Inc. Multi-timescale doppler processing and associated systems and methods
WO2020244995A1 (en) * 2019-06-05 2020-12-10 Basf Se Electromagnetic waves absorbing material
WO2020252743A1 (zh) * 2019-06-20 2020-12-24 华为技术有限公司 一种雷达系统
US11249165B2 (en) * 2019-08-01 2022-02-15 GM Global Technology Operations LLC Hyperbolic waveform for code-division multiple-access multiple-input multiple-output radar
EP4015161B1 (de) * 2019-09-13 2024-08-14 Samsung Electronics Co., Ltd. Mobile vorrichtung zum detektieren von objekten und betriebsverfahren dafür
CN110596654B (zh) * 2019-10-18 2023-06-30 立晟智能科技(成都)有限公司 一种基于毫米波雷达的数据同步采集系统
TWI734252B (zh) * 2019-11-08 2021-07-21 立積電子股份有限公司 雷達及雷達回波訊號的背景成分更新方法
DE102019130388B4 (de) * 2019-11-11 2022-10-20 Infineon Technologies Ag Radarvorrichtung mit integrierter Sicherheitsfähigkeit
US20210181303A1 (en) * 2019-12-16 2021-06-17 Semiconductor Components Industries, Llc Calibrating array antennas based on signal energy distribution as a function of angle
US11668797B2 (en) * 2019-12-18 2023-06-06 Micron Technology, Inc. Intelligent radar electronic control units in autonomous vehicles
IT201900024685A1 (it) * 2019-12-19 2021-06-19 Cnh Ind Italia Spa Sistema di guida autonoma attraverso filari di una piantagione
US12111410B2 (en) * 2020-01-03 2024-10-08 Qualcomm Incorporated Techniques for radar data compression
CN113141382A (zh) * 2020-01-17 2021-07-20 北京小米移动软件有限公司 数据发送方法、数据接收方法、数据传输方法及移动终端
CN113138368A (zh) * 2020-01-20 2021-07-20 华为技术有限公司 一种雷达装置和移动平台
US11567580B2 (en) * 2020-01-29 2023-01-31 Samsung Electronics Co., Ltd. Adaptive thresholding and noise reduction for radar data
US11683049B2 (en) * 2020-02-18 2023-06-20 Infineon Technologies Ag Hardware decompressor for padding non-equidistant data
US11474197B2 (en) 2020-03-13 2022-10-18 Huawei Technologies Co., Ltd. Method and apparatus for communication and sensing in wireless communication network operating in half-duplex mode
CN112505677A (zh) * 2020-05-08 2021-03-16 新科电子(卫星通讯与传感系统)私人有限公司 一种基于雷达传感器的测距方法、装置及存储介质
US20230228842A1 (en) * 2020-06-17 2023-07-20 Google Llc Distributed Radar System
US11709225B2 (en) * 2020-06-19 2023-07-25 Nxp B.V. Compression of data employing variable mantissa size
ES2894200A1 (es) * 2020-08-05 2022-02-11 Univ Rovira I Virgili Dispositivo y procedimiento para comunicacion vehiculo-infraestructura y vehiculo-vehiculo
CN116209918A (zh) * 2020-08-14 2023-06-02 华为技术有限公司 一种雷达信号处理单元及波形处理的方法
CN111983594B (zh) * 2020-08-31 2024-01-19 南京矽典微系统有限公司 基于二维多普勒fft峰值的毫米波雷达目标感应方法和装置
US11888554B2 (en) 2020-09-23 2024-01-30 Nxp Usa, Inc. Automotive MIMO radar system using efficient difference co-array processor
DE102020127177A1 (de) * 2020-10-15 2022-04-21 Infineon Technologies Ag Radarvorrichtung und verfahren zum detektieren von radarzielen
US11949763B2 (en) * 2020-11-19 2024-04-02 Steradian Semiconductors Private Limited System, device and method for data compression in a radar system
CN112816972A (zh) * 2020-12-25 2021-05-18 中国电子科技集团公司第五十四研究所 一种水面测速雷达速度传感器
EP4024077A1 (de) * 2021-01-04 2022-07-06 Aptiv Technologies Limited Verfahren und system zur komprimierung von radardaten
US20220308196A1 (en) * 2021-03-29 2022-09-29 Texas Instruments Incorporated Methods and apparatus for low power motion detection
EP4095556B1 (de) * 2021-05-28 2024-07-17 Tata Consultancy Services Limited Verfahren und system zur detektion eines gewünschten obekts, das von einer verpackung verdeckt wird
EP4099047B1 (de) * 2021-06-01 2024-01-10 Infineon Technologies AG Vorverarbeitung von radarmessdaten zur objektdetektion
DE102021207201A1 (de) * 2021-07-08 2023-01-12 Robert Bosch Gesellschaft mit beschränkter Haftung Radarsystem für Kraftfahrzeuge
CN114114233A (zh) * 2021-09-07 2022-03-01 北京理工大学 一种雷达帧内目标合并的目标检测方法
CN114093174B (zh) * 2021-10-22 2023-04-28 深圳成谷科技有限公司 一种能见度检测方法、装置、终端及计算机可读存储介质
US12111385B2 (en) * 2021-12-23 2024-10-08 Gm Cruise Holdings Llc Radar sensor processing chain
US20230305129A1 (en) * 2022-03-24 2023-09-28 Ramesh Annavajjala Object Detection with Confidence Levels Using Compressed Radar Measurements
US20230341513A1 (en) * 2022-04-22 2023-10-26 Aptiv Technologies Limited Ordered-Statistics Ratio (OSR) Constant False Alarm Rate (CFAR) Detection with Empirical Data Fitting
US20230350056A1 (en) * 2022-04-27 2023-11-02 Infineon Technologies Ag Radar system and method for transmitting data in a radar system
DE102022128752A1 (de) 2022-10-28 2024-05-08 Infineon Technologies Ag Verarbeiten von Radarsignalen
CN118707486A (zh) * 2024-08-29 2024-09-27 深圳大学 一种基于单比特数据的分布式雷达目标检测方法及系统

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE102014002284A1 (de) 2013-02-19 2014-08-21 Infineon Technologies Ag Verfahren und vorrichtungen für radaranwendungen
DE102015007303A1 (de) 2015-06-03 2015-12-17 Daimler Ag Sensoranordnung und Fahrzeug
US20160018511A1 (en) 2014-07-17 2016-01-21 Texas Instruments Incorporated Distributed Radar Signal Processing in a Radar System

Family Cites Families (25)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US4801939A (en) * 1987-09-04 1989-01-31 Unisys Corporation High-speed data compressor/decompressor for synthetic aperture radar
US5964709A (en) * 1995-06-29 1999-10-12 Teratech Corporation Portable ultrasound imaging system
JP2003507716A (ja) * 1999-08-12 2003-02-25 オートモーティブ システムズ ラボラトリー インコーポレーテッド ニューラルネットワークレーダプロセッサ
JP3719220B2 (ja) * 2002-02-19 2005-11-24 株式会社村田製作所 レーダシステム
US7136010B2 (en) * 2002-06-28 2006-11-14 Science Applications International Corporation Measurement and signature intelligence analysis and reduction technique
US7307580B2 (en) * 2006-01-17 2007-12-11 Raytheon Company Non-statistical method for compressing and decompressing complex SAR data
JP4976968B2 (ja) * 2007-09-20 2012-07-18 株式会社東芝 レーダ装置
JP5072694B2 (ja) * 2008-04-16 2012-11-14 株式会社東芝 目標検出装置
US7876257B2 (en) * 2008-04-28 2011-01-25 Mitsubishi Electric Research Laboratories, Inc. Method and apparatus for compressing SAR signals
JP5094937B2 (ja) * 2010-09-21 2012-12-12 三菱電機株式会社 周波数解析装置
JP2014132250A (ja) * 2013-01-07 2014-07-17 Toyota Motor Corp レーダ装置
DE102013105019A1 (de) * 2013-05-16 2015-02-19 Endress + Hauser Gmbh + Co. Kg Füllstandsmessung mit verbesserter Entfernungsbestimmmung
US9507013B2 (en) * 2013-06-20 2016-11-29 Infineon Technologies Ag Method, device and system for processing radar signals
US9784887B1 (en) * 2013-08-12 2017-10-10 Physical Optics Corporation Meteorological sensing systems and methods
US9448300B2 (en) * 2014-05-28 2016-09-20 Nxp B.V. Signal-based data compression
DE102014116452B4 (de) * 2014-11-11 2022-10-27 Infineon Technologies Ag Verfahren und Vorrichtung zur Verarbeitung von Radarsignalen
US20170054449A1 (en) * 2015-08-19 2017-02-23 Texas Instruments Incorporated Method and System for Compression of Radar Signals
US10502824B2 (en) * 2015-11-09 2019-12-10 Infineon Technologies Ag Frequency modulation scheme for FMCW radar
DE102015120733B4 (de) 2015-11-30 2017-11-02 Infineon Technologies Ag Radarvorrichtung mit Schätzung des Phasenrauschens
US10700767B2 (en) * 2016-03-16 2020-06-30 Honeywell International Inc. Requesting weather data based on pre-selected events
US9846228B2 (en) * 2016-04-07 2017-12-19 Uhnder, Inc. Software defined automotive radar systems
US10261179B2 (en) * 2016-04-07 2019-04-16 Uhnder, Inc. Software defined automotive radar
US10330773B2 (en) * 2016-06-16 2019-06-25 Texas Instruments Incorporated Radar hardware accelerator
DE102016115040A1 (de) * 2016-08-12 2018-02-15 Infineon Technologies Ag Verfahren und Einrichtung zum Verarbeiten von Radarsignalen
DE102017117729B4 (de) 2017-08-04 2024-10-24 Infineon Technologies Ag Verteiltes Radarsystem

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE102014002284A1 (de) 2013-02-19 2014-08-21 Infineon Technologies Ag Verfahren und vorrichtungen für radaranwendungen
US20160018511A1 (en) 2014-07-17 2016-01-21 Texas Instruments Incorporated Distributed Radar Signal Processing in a Radar System
DE102015007303A1 (de) 2015-06-03 2015-12-17 Daimler Ag Sensoranordnung und Fahrzeug

Non-Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
S. Wunsch et al.: „Improved Detection by Peak Shape Recognition Using Artificial Neural Networks", in: 82nd IEEE Vehicular Technology Conference, VTC2015-Fall, 2015
S. Wunsch, J. Fink, F.K. Jondral: Improved Detection by Peak Shape Recognition Using Artificial Neural Networks, in: IEEE Proc. of 82nd Vehicular Technology Conference (VTC Fall), Boston, MA, USA, 6.-9. September 2015
WUNSCH, Stefan ; FINK, Johannes , JONDRAL, Friedrich K.: Improved detection by peak shape recognition using artificial neural networks. In: Vehicular Technology Conference (VTC Fall), 2015 IEEE 82nd, 2015, S. 1-5

Also Published As

Publication number Publication date
US11639983B2 (en) 2023-05-02
US20210255278A1 (en) 2021-08-19
US20190041494A1 (en) 2019-02-07
DE102017117729A1 (de) 2019-02-07
CN109387814A (zh) 2019-02-26
US10996311B2 (en) 2021-05-04

Similar Documents

Publication Publication Date Title
DE102017117729B4 (de) Verteiltes Radarsystem
DE102019106529B4 (de) Fmcw radar mit störsignalunterdrückung mittels künstlichem neuronalen netz
DE102018127947B3 (de) Mimo fmcw radarsystem
DE102018132745B4 (de) Fmcw radar mit störsignalunterdrückung im zeitbereich
DE102018108648B4 (de) Fmcw radar mit störsignalunterdrückung
DE102018102816B3 (de) Radar mit phasenkorrektur
DE102010055993B4 (de) Integrierte Radarvorrichtung
DE102014009201B4 (de) Verfahren, Vorrichtung und Modul zum Verarbeiten von Radarsignalen
DE102018126034A1 (de) Fmcw radar mit störsignalunterdrückung
DE102018106858A1 (de) Fmcw-radar mit zusätzlicher am zur störungsdetektion
DE102018123383A1 (de) Radarerfassung mit Störungsunterdrückung
DE69128734T2 (de) Polystatisches Korrelationsradar
DE102012219765B4 (de) Radarvorrichtung mit verschiedenen betriebsmodi
WO2018086783A1 (de) Radarsensor für kraftfahrzeuge
EP0223129B1 (de) Verfahren zur Entfernungsmessung bei einem Pulsradar hoher Pulsfolgefrequenz
DE102019112469A1 (de) Auflösen von doppler-mehrdeutigkeiten in einem multi-input-multi-output-radar unter verwendung digitaler mehrfach-impulsfolgefrequenzen
DE102020107804A1 (de) Radarvorrichtung und Verfahren zum Detektieren von Radarzielen
DE102013202227A1 (de) Fahrzeug-Radarvorrichtung
DE102020117748B4 (de) Radarsystem mit monitoring-funktion
DE102019135473A1 (de) Fmcw-radar mit frequenzspringen
DE102019114551A1 (de) Detektion interferenzbedingter störungen bei fmcw-radarsystemen
DE112005003673B4 (de) Zielerfassungsverfahren und Zielerfassungsvorrichtung
DE102012220047A1 (de) Radarsystem
DE102021110060A1 (de) Systeme, vorrichtungen und verfahren zur radardetektion
WO2019110487A1 (de) Verfahren zur verbesserten zieltrennung unter anwendung phasenkodierter fmcw-rampen verschiedener sender eines kfz-radarsystems

Legal Events

Date Code Title Description
R012 Request for examination validly filed
R016 Response to examination communication
R084 Declaration of willingness to licence
R018 Grant decision by examination section/examining division
R130 Divisional application to

Ref document number: 102017012554

Country of ref document: DE