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

Stand der Technik

Kraftfahrzeuge werden zunehmend mit Fahrerassistenzsystemen ausgerüstet, welche mit Hilfe von Sensorsystemen die Umgebung erfassen und aus der so erkannten Verkehrssituation automatische Reaktionen des Fahrzeugs ableiten und/oder den Fahrer instruieren, insbesondere warnen. Dabei unterscheidet man zwischen Komfort- und Sicherheitsfunktionen.

Als Komfortfunktion spielt in der momentanen Entwicklung FSRA (Füll Speed Range Adaptive Cruise Control) die wichtigste Rolle. Das Fahrzeug regelt die Eigengeschwindigkeit auf die vom Fahrer vorgegebene Wunschgeschwindigkeit ein, sofern die Verkehrssituation dies zulässt, andernfalls wird die Eigengeschwindigkeit automatisch an die Verkehrssituation angepasst.

Neben einer Erhöhung des Komforts spielen Sicherheitsfunktionen eine immer größere Rolle, wobei Fokus auf der Reduzierung des Bremsweges in Notsituationen liegt. Das Spektrum der entsprechenden Fahrerassistenzfunktionen reicht von einem automatischen Vorfüllen der Bremse zur Reduktion der Bremslatenz (Prefill), über einen verbesserten Bremsassistenten (BAS+) bis hin zur autonomen Notbremsung.

Für Fahrerassistenzsysteme der oben beschriebenen Art werden heute vorwiegend Radarsensoren eingesetzt. Diese arbeiten auch bei schlechten Wetterbedingungen zuverlässig und können neben dem Abstand von Objekten auch direkt deren Relativgeschwindigkeit über den Dopplereffekt messen.

Für eine hohe Detektionsqualität sind die Ausgestaltung der Antenne sowie die Frequenzmodulation maßgebend. Beste Ergebnisse lassen sich dabei durch Antennenanordnungen mit mehreren Sende- und/oder Empfangsantennen und durch eine periodische Folge vieler linearer Frequenzrampen erzielen; die dabei anfallende hohe Datenmenge wird über eine mehrdimensionale Fouriertransformation prozessiert, wozu aber hohe Rechen- und Speicherkapazität benötigt wird. Durch die permanenten Weiterentwicklungen in der Halbleitertechnik reduzieren sich die Kosten für Rechenkapazität wegen höherer Takte und intelligenteren Implementierungen schneller als für Speicherkapazität, so dass der Anteil der Speicherkapazität an den Sensorkosten zunimmt.

Aufgabe, Lösung und Vorteile der Erfindung

Aufgabe der Erfindung ist es, die Speicherkapazität zu verringern, welche für die mehrdimensionale Fouriertransformation bei Antennenanordnungen mit mehreren Sende- und/oder Empfangsantennen und periodischer linearer Frequenzmodulation benötigt wird.

Diese Aufgabe wird grundsätzlich mit Hilfe eines Radarsystems gemäß den Ansprüchen 1 -10 und eines Verfahrens gemäß den Ansprüchen 1 1 -20 gelöst.

Die Vorteile der Erfindung ergeben sich aus reduzierten Kosten, reduzierter Chipgröße und reduzierter Leistungsaufnahme durch reduzierte Speichergröße. Umgekehrt kann man bei vorgegebener Speichergröße die Größe der mehrdimensionalen Fouriertransformation und damit das Auflösungsvermögen und/oder den Integrationsgewinn der Signalverarbeitung und damit die Sensorempfindlichkeit erhöhen.

Bevorzugt umfasst das Radarsystem zur Umfelderfassung eines Kraftfahrzeugs Sendemitteln zur Abstrahlung von Sendesignalen mit einer oder mehreren Sendeantennen, Empfangsmitteln zum Empfang von an Objekten reflektierten Sendesignalen mit einer oder mehreren Empfangsantennen und Signalverarbeitungsmitteln zur Prozessierung der empfangenen Signale, wobei die Frequenz der abgestrahlten Sendeleistung derart moduliert ist, dass sie eine Folge von K linearer Rampen gleicher Steigung beinhaltet, pro Frequenzrampe parallel und/oder über jeweils P aufeinanderfolgende Frequenzrampen (i. Folg. als Frequenzrampengruppe bezeichnet) seriell (also K/P-mal) die Empfangssignale mehrerer Kombinationen von Sende- und Empfangsantennen (z.B. i) eine Sendeantenne strahlt Sendeleistung ab und zumindest zwei Empfangsantennen empfangen die reflektierte Strahlung oder ii) n (n=1 ,2,....N) Sendeantennen strahlen Sendeleistung ab und eine oder mehrere Empfangsantennen empfangen Sendeleistung ), durch Mischung mit einem Oszillatorsignal und Abtastung akquiriert werden, in digitalen Signalverarbeitungsmitteln eine erste Spektralanalyse z.B. in Form einer diskreten Fouriertransformation (DFT) jeweils über die Abtastwerte pro Frequenzrampe und pro jeweiligen Kombinationen von Sende- und Empfangsantenne berechnet wird, über die K Frequenzrampen die Ergebnisse dieser ersten Spektralanalyse für zumindest einen Teil ihrer Frequenzstützstellen, welche sogenannte Entfernungstore darstellen, abgespeichert werden, danach über die pro Entfernungstor und pro Kombination von Sende- und Empfangsantenne über die Frequenzrampen bzw. Frequenzrampengruppen abgespeicherten Werte eine zweite Spektralanalyse z.B. in Form einer DFT berechnet wird, und deren Ergebnisse über die verschiedenen Kombinationen von Sende- und Empfangsantennen weiter prozessiert werden (z.B. mit Hilfe einer digitale Strahlformung über eine dritte DFT), dadurch gekennzeichnet, dass die Ergebnisse der ersten Spektralanalyse zur Speicherplatzreduktion in komprimierter Form abgespeichert werden, wobei die Ergebnisse mehrerer Kombinationen von Sende- und Empfangsantenne pro Entfernungstor und Frequenzrampe bzw. Frequenzrampengruppe gleiche Skalierung aufweisen und diese Skalierung deshalb nur einmal abgespeichert werden muss, die so skalierten Werte auf eine geringere Bitzahl als die in der Signalverarbeitung (insb. bei den Spektralanalysen) benutze quantisiert und mit dieser reduzierten Bitzahl abgespeichert werden, und diese komprimierten Werte vor der Weiterverarbeitung (also vor der zweiten Spektralanalyse) wieder dekomprimiert werden.

Bevorzugt kann die Signalverarbeitung (insb. die Spektralanalysen) des Radarsystems in Festkommaarithmetik mit Zweierkomplementdarstellung arbeiten.

Bevorzugt kann die gemeinsame Skalierung von Werten aus deren minimaler Anzahl von Bits mit jeweils gleichem Wert wie das oberste Bit bestimmt und zur Skalierung die so bestimmte Anzahl an vorderen Bits gestrichen werden. Bevorzugt kann die gemeinsame Skalierung der Werte sowie die skalierten und die auf geringere Bitzahl quantisierten Werte in einem gemeinsamen binären Wort, dessen Bitanzahl vorzugsweise eine Zweierpotenz ist, codiert sein.

Bevorzugt kann für die in einem gemeinsamen binären Wort codierten skalierten Werte unterschiedliche Bitzahlen benutzt werden. In vorteilhafterweise kann bei Vorgabe einer Zweierpotenz für dessen Bitanzahl diese optimal ausgenutzt werden.

Bevorzugt kann vor der Quantisierung der skalierten Werte eine zufällige Zahl aufaddiert werden. In vorteilhafterweise können damit die Quantisierungsfehler über die Frequenzrampen bzw. Frequenzrampengruppen und/oder die verschiedenen Kombinationen von Sende- und Empfangsantenne wenigstens näherungsweise unkorreliert sein.

Bevorzugt kann berücksichtigt sein, dass durch Addition einer zufälligen Zahl vor Quantisierung oder durch Rundung die Skalierung gegebenenfalls angepasst wird.

Bevorzugt können die Ergebnisse mehrerer Kombinationen von Sende- und Empfangsantennen für mehrere, vorzugsweise zwei benachbarte Entfernungstore pro Frequenzrampe bzw. Frequenzrampengruppe gleiche Skalierung aufweisen. In vorteilhafterweise braucht diese Skalierung deshalb nur einmal abgespeichert zu werden.

Bevorzugt kann in den digitalen Signalverarbeitungsmitteln eine unterschiedliche Sensitivität von verschiedenen Kombinationen von Sende- und Empfangsantennen vor der Komprimierung ausgeglichen werden.

Bevorzugt kann die diskreten Fouriertransformationen (DFTs) über eine schnelle Fouriertransformationen (FFTs) bestimmt werden.

Bevorzugt kann das Verfahren für ein Radarsystem zur Umfelderfassung eines Kraftfahrzeugs Sendemitteln zur Abstrahlung von Sendesignalen mit einer oder mehreren Sendeantennen, Empfangsmitteln zum Empfang von an Objekten reflektierten Sendesignalen mit einer oder mehreren Empfangsantennen und Signalverarbeitungsmitteln zur Prozessierung der empfangenen Signale, wobei die Frequenz der abgestrahlten Sendeleistung derart moduliert ist, dass sie eine Folge von K linearer Rampen gleicher Steigung beinhaltet, pro Frequenzrampe parallel und/oder über jeweils P aufeinanderfolgende Frequenzrampen (i. Folg. als Frequenzrampengruppe bezeichnet) seriell (also K/P-mal) die Empfangssignale mehrerer Kombinationen von Sende- und Empfangsantennen (z.B. i) eine Sendeantenne strahlt Sendeleistung ab und zumindest zwei Empfangsantennen empfangen die reflektierte Strahlung oder ii) n (n=1 ,2,....N) Sendeantennen strahlen Sendeleistung ab und eine oder mehrere Empfangsantennen empfangen Sendeleistung ), durch Mischung mit einem Oszillatorsignal und Abtastung akquiriert werden, in digitalen Signalverarbeitungsmitteln eine erste Spektralanalyse z.B. in Form einer diskreten Fouriertransformation (DFT) jeweils über die Abtastwerte pro Frequenzrampe und pro jeweiligen Kombinationen von Sende- und Empfangsantenne berechnet wird, über die K Frequenzrampen die Ergebnisse dieser ersten Spektralanalyse für zumindest einen Teil ihrer Frequenzstützstellen, welche sogenannte Entfernungstore darstellen, abgespeichert werden, danach über die pro Entfernungstor und pro Kombination von Sende- und Empfangsantenne über die Frequenzrampen bzw. Frequenzrampengruppen abgespeicherten Werte eine zweite Spektralanalyse z.B. in Form einer DFT berechnet wird, und deren Ergebnisse über die verschiedenen Kombinationen von Sende- und Empfangsantennen weiter prozessiert werden (z.B. mit Hilfe einer digitale Strahlformung über eine dritte DFT), dadurch gekennzeichnet, dass die Ergebnisse der ersten Spektralanalyse zur Speicherplatzreduktion in komprimierter Form abgespeichert werden, wobei die Ergebnisse mehrerer Kombinationen von Sende- und Empfangsantenne pro Entfernungstor und Frequenzrampe bzw. Frequenzrampengruppe gleiche Skalierung aufweisen und diese Skalierung deshalb nur einmal abgespeichert werden muss, die so skalierten Werte auf eine geringere Bitzahl als die in der Signalverarbeitung (insb. bei den Spektralanalysen) benutze quantisiert und mit dieser reduzierten Bitzahl abgespeichert werden, und diese komprimierten Werte vor der Weiterverarbeitung (also vor der zweiten Spektralanalyse) wieder dekomprimiert werden, umfassen.

Kurzbeschreibung der Zeichnungen

Fig. 1 zeigt die beispielhaft betrachtete Ausführungsform des Radarsystems.

Fig. 2 zeigt die Frequenz der Sende- und der Empfangssignale, welche aus sogenannten Frequenzrampen besteht. Fig. 3 zeigt ein abgetastetes Signal bei Anwesenheit von zwei Objekten vor der ersten DFT (links) und nach der ersten DFT (rechts).

In Fig. 4 ist der über die Frequenzrampen rotierende komplexe Spektralwert im Entfernungstor 4, in welchem sich genau ein Objekt befindet, dargestellt.

Fig. 5 zeigt das zweidimensionale komplexwertige Spektrum nach der zweiten DFT.

Fig. 6 erläutert die unterschiedlichen Phasenlagen an den vier Empfangsantennen und ihren Zusammenhang mit dem Azimutwinkel.

Fig. 7 zeigt die Daten vor der dreidimensionalen DFT (links) und das dreidimensionale komplexwertige Spektrum danach (rechts).

Ausführungsbeispiel

Betrachtet wird die beispielhafte Ausführung eines Radarsystems, welches in Fig. 1 grob dargestellt ist. Das Radarsystem besitzt eine Sendeantenne 1 .1 zur Abstrahlung von Sendesignalen und eine Mehrzahl von Empfangsantennen insbesondere wie dargestellt vier Empfangsantennen 1 .2 zum gleichzeitigen Empfang von an Objekten reflektierten Sendesignalen. Alle Antennen (Sende- und Empfangsantennen) haben in Elevation und Azimut dieselbe Strahlform. Die Mehrzahl von Empfangsantennen befinden sich in einer Ebene und haben jeweils gleichen lateralen, d. h. horizontalen Abstand d.

Die Sendesignale werden aus dem Hochfrequenz-Oszillator 1 .3 im GHz-Bereich insbesondere im 24GHz-Bereich gewonnen, welcher über eine Steuerspannung vsteuer in seiner Frequenz verändert werden kann; die Steuerspannung wird in den Steuermitteln 1 .9 erzeugt. Die von den Antennen empfangenen Signale werden in den reellwertigen Mischern 1 .5 ebenfalls mit dem Signal des Oszillators 1 .3 in den Niederfrequenzbereich heruntergemischt. Danach durchlaufen die Empfangssignale jeweils ein Bandpassfilter 1 .6 mit der dargestellten Übertragungsfunktion, einen Verstärker 1 .7 und einen A/D-Wandler 1 .8; anschließend werden sie in einer digitalen Signalverarbeitungseinheit 1 .10 weiterverarbeitet.

Damit die Entfernung von Objekten gemessen werden kann, wird - wie in Fig. 2 dargestellt - die Frequenz des Hochfrequenz-Oszillators und damit der Sendesignale sehr schnell linear verändert (z.B. in 16 s um 187.5MHz); man spricht dabei von einer Frequenzrampe. Die Frequenzrampen werden periodisch wiederholt (z.B. alle 20 s); insgesamt gibt es z.B. 1024 Frequenzrampen.

Das Empfangssignal eines einzelnen Objekts ist nach Mischung und damit auch am A/D-Wandler für jede Frequenzrampe und jeden der Mehrzahl von Empfangskanälen eine sinusförmige Schwingung; dies kann man sich mit Hilfe von Fig. 2 wie folgt erklären: Hat das Objekt die radiale Relativgeschwindigkeit Null zum Radarsystem, so ist die Frequenzdifferenz Af zwischen gesendetem Signal und empfangenem Signal konstant und dabei proportional zur Signallaufzeit At und damit proportional zur radialen Entfernung Ar = c-At/2, wobei c die Lichtgeschwindigkeit ist und der Faktor 1/2 berücksichtigt, dass sich die Laufzeit At auf das Hin- und Zurücklaufen der Welle bezieht; die Frequenzdifferenz Af ergibt sich bei dem oben genannten Zahlenbeispiel zu Af = 2r/c-187.5MHz/16ps = r-78.125kHz/m. Da das empfangene Signal in jedem Empfangskanal mit der Oszillator- und damit der Sendefrequenz gemischt wird, ergibt sich nach dem Mischer jeweils eine sinusförmige Schwingung mit der Frequenz Af. Diese Frequenz liegt im MHz-Bereich und wird bei einer nichtverschwindenden (radialen) Relativgeschwindigkeit noch um die Dopplerfrequenz verschoben, welche aber nur im kHz-Bereich liegt und deshalb gegenüber dem Frequenzanteil durch die Objektentfernung näherungsweise vernachlässigbar ist. Gibt es mehrere Objekte, so ist das Empfangssignal eine Überlagerung mehrerer sinusförmiger Schwingungen unterschiedlicher Frequenz.

Während jeder Frequenzrampe werden in allen Empfangskanälen die Empfangssignale am A D-Wandler z.B. 512 mal jeweils im Abstand von z. B. 25ns (also mit 40 MHz) abgetastet (siehe Fig. 2). Wie aus Fig. 2 ersichtlich ist, macht eine Signalabtastung nur in dem Zeitbereich Sinn, wo Empfangssignale von Objekten im interessierenden Entfernungsbereich eintreffen - nach Rampenstart muss also wenigstens die zur maximal interessierenden Entfernung korrespondierende Laufzeit abgewartet werden (bei einer maximalen Entfernung von 200m entspricht dies 1 .25 s).

Dann wird über die z.B. 512 Abtastwerte jeder Frequenzrampe und jedes Empfangskanals eine diskrete Fouriertransformation (DFT) in Form einer schnellen Fouriertransformation (FFT = Fast Fourier Transform) gebildet. Dadurch kann man Objekte in unterschiedlichen Entfernungen, welche zu unterschiedlichen Frequenzen führen, trennen (siehe Fig. 3; links Signal vor DFT bei Anwesenheit von zwei Objekten, rechts nach DFT; dabei ist k die Laufvariable über die z.B. 1024 Frequenz- rampen und m die Laufvariable über die Mehrzahl von Empfangskanälen RXm). Jede der diskreten Frequenzstützstellen j der DFT korrespondiert zu einer Entfernung r und kann deshalb analog zu Pulsradaren auch als Entfernungstor bezeichnet werden; bei obiger Auslegung haben die Entfern ungstore gerade einen Abstand und damit eine Breite von z.B. einem Meter (ergibt sich mit den oben genannten Zahlenbeispielen aus r-78.125kHz/m = 1 /(12.8ps)). In den Entfernungstoren, in welchen sich Objekte befinden, treten in der DFT Leistungsspitzen auf. Da die abgetasteten Empfangssignale reellwertig sind und der obere Übergangsbereich der analogen Bandpassfilter 1 .5 eine Frequenzbandbreite von z. B. 8.764MHz hat (entspricht dem Bereich von 1 12 Frequenzstützstellen), können nur z.B. 200 der 512 diskreten Frequenzstützstellen weiterverarbeitet werden (es sei bemerkt, dass beliebig schmale Übergangsbereiche von Filtern nicht realisierbar sind). Die Filter 1 .5 dämpfen kleine Frequenzen und somit die Empfangssignale von nahen Objekten, um eine Übersteuerung der Verstärker 1 .6 und der A/D-Wandler 1 .7 zu vermeiden (die an den Antennen empfangenen Signale werden mit abnehmendem Objektabstand ja stärker).

Über die z.B. 1024 Frequenzrampen (k = 0,1 ,... ,1023) fallen in jedem Empfangskanal m (m=0,1 ,2,3) für jedes Entfernungstor j (z.B. also jede der 200 betrachteten Frequenzstützstellen) komplexe Spektralwerte e(j,k,m) an. Gibt es in der zu einem Entfernungstor korrespondierenden Entfernung genau ein Objekt, so rotiert der komplexe Spektralwert in diesem Entfernungstor j über die z.B. 1024 Frequenzrampen mit der Dopplerfrequenz, da sich von Frequenzrampe zu Frequenzrampe die Entfernung (im mm-Bereich oder darunter) und damit die Phasenlage der zugehörigen Schwingung gleichförmig ändert (siehe Fig. 4; die dort dargestellte Phasenänderung von 45° pro Frequenzrampe korrespondiert zu einer Entfernungsänderung des Objekts von λ/(8·2) = 0.78mm, wobei die Wellenlänge λ = c/24.15GHz = 12.4mm ist und der Faktor 2 im Nenner das Hin- und Zurücklaufen der Wellen berücksichtigt, woraus sich die Relativgeschwindigkeit v _re i = 0.78mm/20ps = 140km/h ergibt). Mehrere Objekte mit unterschiedlicher Relativgeschwindigkeit im selben Entfernungstor werden dadurch getrennt, dass für jeden Empfangskanal und jedes Entfernungstor über die in den z.B. 1024 Frequenzrampen anfallenden komplexen Spektralwerte eine zweite DFT gerechnet wird. Jede diskrete Frequenzstützstelle I dieser zweiten DFT korrespondiert zu einem Satz von Dopplerfrequenzen (wegen der Abtastung der Dopplerfrequenz kann sie nur bis auf ein unbekanntes ganzzahli- ges Vielfaches ihrer Abstastfrequenz bestimmt werden) und somit einem Satz von Relativgeschwindigkeiten v _re i von Objekten, so dass die diskreten Frequenzstützstellen der zweiten DFT als Relativgeschwindigkeitstore bezeichnet werden können (bei der hier betrachteten beispielhaften Auslegung gibt es aus dem Satz möglicher Relativgeschwindigkeiten immer nur eine für den Straßenverkehr sinnvolle bzw. mögliche - siehe Fig. 5). Die zweite DFT dient nicht nur zur Ermittlung der Relativgeschwindigkeit, sondern sie erhöht durch ihre Integration auch die Detektionsempfind- lichkeit - bei 1024 Frequenzrampen etwa um 10 logio(1024) = 30dB.

Nach dieser zweiten DFT für die Relativgeschwindigkeiten ergibt sich für jeden Empfangskanal ein zweidimensionales komplexwertiges Spektrum, wobei die einzelnen Zellen als Entfernung-Relativgeschwindigkeit-Tore bezeichnet werden können und durch Objekte Leistungsspitzen am jeweils zugehörigen Entfernung- Relativgeschwindigkeit-Tor auftreten (siehe Fig. 5).

Schließlich wird dann noch die Information aus der Mehrzahl von Empfangskanälen (zu der Mehrzahl von Empfangsantennen) fusioniert. Die von der Sendeantenne stammende, an einem einzelnen Objekt reflektierte Welle kommt an den z.B. vier Empfangsantennen m, m=0,1 ,2,3, abhängig vom Azimutwinkel α mit unterschiedlichen Phasenlagen φ(ιτι) an, da die Entfernungen zwischen Objekt und Empfangsantennen leicht unterschiedlich sind; wegen der horizontalen Äquidistanz der Empfangsantennen nehmen die Phasenunterschiede über die vier Empfangsantennen linear zu bzw. ab (siehe Fig. 6). Eventuell abgesehen von konstanten und damit kompensierbaren Phasenverschiebungen bleiben diese Phasenunterschiede bis nach der zweiten DFT erhalten, so dass man über die vier Empfangskanäle in jedem Entfernung-Relativgeschwindigkeit-Tor eine digitale Strahlformung durchführen kann. Dazu bildet man Summen über die komplexen Werte der vier Empfangskanäle, welche jeweils mit einem Satz komplexer Faktoren mit linear zunehmender Phase multipliziert werden; abhängig von der linearen Phasenänderung des jeweiligen Faktorensatzes resultieren Strahlungskeulen mit unterschiedlichen Strahlrichtungen. Die Strahlbreite dieser Strahlungskeulen ist deutlich geringer als diejenige der einzelnen Empfangsantennen. Die oben beschrieben Summation wird durch eine 8- Punkte-DFT realisiert, wobei die z.B. vier Werte der z.B. vier Empfangskanäle durch vier Nullen ergänzt werden; die diskreten Frequenzwerte dieser DFT korrespondieren zu unterschiedlichen Azimutwinkeln und können deshalb als Winkeltore n (z.B. n= 0,1 ,....7) bezeichnet werden. Nach dieser dritten DFT für die Azimutwinkel ergibt sich ein dreidimensionales komplexwertiges Spektrum, wobei die einzelnen Zellen als Entfernung- Relativgeschwindigkeit-Winkel-Tore bezeichnet werden können und durch Objekte Leistungsspitzen am jeweils zugehörigen Entfernung-Relativgeschwindigkeit-Winkel- Tor auftreten (siehe Fig. 7; links Daten vor dreidimensionaler DFT, rechts danach). Durch Bestimmung der Leistungsspitzen kann man also Objekte detektieren und ihre Maße Entfernung, Relativgeschwindigkeit (abgesehen von eventuellen Mehrdeutigkeiten, s. o.) und Azimutwinkel ermitteln. Da Leistungsspitzen bedingt durch die DFT- Fensterungen auch in benachbarten Zellen noch Pegel aufweisen, kann man die Objektmaße durch Interpolation in Abhängigkeit dieser Pegel noch wesentlich genauer als die Torbreiten bestimmen. Es sei bemerkt, dass die Fensterfunktionen der drei DFTs so gewählt werden, dass einerseits die Leistungsspitzen nicht zu breit werden (für eine genügende Objekttrennung), aber andererseits auch die Nebenkeulen der Fensterspektren nicht zu hoch werden (um auch schwach reflektierende Objekte in Anwesenheit stark reflektierender Objekte erkennen zu können). Aus der Höhe der Leistungsspitzen kann als viertes Objektmaß noch dessen Reflektionsquerschnitt geschätzt werden, welcher angibt, wie stark das Objekt die Radarwellen reflektiert. Die beschriebene Detektion von Objekten und die Bestimmung der zugehörigen Objektmaße stellen einen Messzyklus dar und liefern ein Momentanbild des Umfeldes; dies wird z.B. etwa alle 30ms zyklisch wiederholt.

Das oben beschriebene Verfahren hat den Vorteil einer hohen Auflösungs- und damit Zieltrennfähigkeit, da die Messgrößen Entfernung, Relativgeschwindigkeit und Azimutwinkel zum einen unabhängig voneinander und zum anderen in hoher Auflösung ermittelt werden. Nachteilig ist, dass große Datenmengen verarbeitet werden müssen, was hohe Rechen- und Speicherkapazität benötigt. Durch die permanenten Weiterentwicklungen in der Halbleitertechnik reduzieren sich die Kosten für Rechenkapazität wegen höherer Takte und intelligenteren Implementierungen schneller als für Speicherkapazität. Deshalb ist es sehr wichtig, dass man das oben beschriebene Verfahren optimal hinsichtlich Speicherbedarf auslegt.

Bevor man die zweite und dritte DFT für die Relativgeschwindigkeiten und Azimutwinkel berechnet, muss man für alle z.B. 1024 Frequenzrampen und z.B. 4 Empfangskanäle die erste DFT für die z.B. 200 Entfern ungstore bestimmt haben. Die in diesem Beispiel verwendete digitale Signalverarbeitungseinheit 1 .10 rechnet in 32Bit-Festkommaarithmetik in Zweierkomplementdarstellung. Damit benötigt man pro komplexwertigem Wert 8 Byte (2mal 32Bit, wobei 1Byte = 8Bit ist). Über die z.B. 1024 Frequenzrampen, z.B.4 Empfangskanäle und z.B.200 Entfernungstore fallen also 1024x4x200x8 = 6.553.600Byte Daten an. Der dazu benötigte Speicher würde Kosten von einigen Euro verursachen.

Deshalb wird hier eine Komprimierung der Daten nach der ersten DFT für die Entfernungsmessung durchgeführt. Dazu überführt man die Ergebnisse der ersten DFT in eine sogenannte Pseudo-Gleitkomma-Darstellung, welche nachfolgend erläutert wird:

Pro Frequenzrampe fallen nach der ersten DFT in jedem Entfernungstor über die z.B. 4 Empfangskanäle gesehen z.B.8 reellwertige Zahlen mit 32Bit an (4 Realteile und 4 Imaginärteile - die Werte nach der ersten DFT sind ja komplexwertig). Über diese z.B. 8 32Bit-Festkommawerte in Zweierkomplementarithmetik bestimmt man nun jeweils, wie viele Bits nach dem obersten Bit gleichen Wert wie dieses haben bevor zum ersten Mal ein Bit mit anderem Wert kommt (oberstes Bit wird auch MSB = Most Significant Bit genannt und trägt bei Zweierkomplementdarstellung die Vorzeicheninformation): für das Beispiel 11111110101110000000010000010111 gibt es nach dem MSB mit Wert Eins insgesamt 6 weitere Einsen, bevor die erste Null kommt. Aus diesen 8 Anzahlen an nachfolgenden gleichwertigen Bits wie MSB bestimmt man das Minimum, welches als Blockshift bezeichnet wird. Im nachfolgenden Beispiel der 832Bit-Zahlen:

11111110101110000000010000010111

11111111110100101000101110100101

00000000101010000101000100010010

11111011100010101000001000010001

00000101010100000111101010101010

11111111010101000000101010010100

00000000100001010010100001001010

11111101010010100001010010000001 ergibt sich also ein Blockshift von 4 (von vierter und fünfter Zahl, bei welchen es nach dem MSB nur 4 Bits mit gleichem Wert wie MSB gibt). Diesen Blockshift kodiert man binär in 8 Bits, also im Beispiel oben zu 00000100.

Für jede der 32Bit-Zahlen streicht man dann die ersten Blockshift (also im Beispiel oben 4) Bits und extrahiert die nächsten 7Bits, welche man auch als Mantisse bezeichnen kann; falls der Blockshift größer als 25 ist, sind dabei die 32Bit-Zahlen hinten noch mit Nullen zu erweitern. Diese 8 Mantissen zu je 7Bits werden an die 8Bit vom Blockshift angehängt, wodurch man einen 64Bit-Wert in sogenannter Pseudo-Gleitkomma-Darstellung bekommt; im Beispiel oben ergibt sich (die Punkte trennen zur besseren Visualisierung die einzelnen Anteile):

00000100.1 1 10101 .1 1 1 1 1 10.0000101 .101 1 100.0101010.1 1 1 1010.0000100.1 10101 0

Dieser Vorgang stellt also eine einheitliche Skalierung der 8 Werte auf den Blockshift und eine Quantisierung der skalierten Werte auf 7Bit dar.

Es sei bemerkt, dass 5Bits für die Darstellung des Blockshift von 32Bit-Zahlen ausreichen würden; er wurde im Beispiel oben nur zu 8Bit„erweitert", um insgesamt auf 64Bit zu kommen, da in Speichern üblicherweise benutzte Bitzahlen Zweierpotenzen sind. Man könnte diese drei unbenutzten Bits natürlich auch an anderer Stelle einfügen.

Um für die komprimierten Werte möglichst wenige Bits zu benötigen, ist für alle 4 komplexen Kanalwerte derselbe Blockshift, also dieselbe Skalierung für die PseudoGleitkomma-Darstellung benutzt worden. Da alle Empfangskanäle dieselben Ziele sehen, haben sie zumindest in Situationen mit nur einem Ziel im jeweiligen Entfernungstor denselben Pegel, so dass durch die gleiche Skalierung aller Empfangskanäle kein oder höchstens nur ein leicht höherer Quantsierungsfehler als bei Vorhalt von separaten Skalierungswerten für die z.B. 4 komplexen Empfangskanalwerte oder deren insgesamt 8 reellwertigen Anteile (Real- und Imaginärteile) entsteht. Die obige Aussage, dass zumindest in Situationen mit nur einem Ziel im jeweiligen Entfernungstor die Empfangskanäle denselben Pegel aufweisen, gilt nur dann, wenn sie dieselbe Sensitivität haben. Falls die analogen Teile der Empfangskanäle unterschiedliche Sensitivität haben (z.B. weil die Leitungen zwischen Empfangsantennen und Mischern unterschiedlich lang sind), kann das in der digitalen Signalverarbeitung z.B. vor der ersten DFT durch Multiplikation mit unterschiedlichen Faktoren ausgeglichen werden.

Die oben beschriebene Komprimierung der z.B. 4 komplexen Empfangskanalwerte auf 64Bit wird für jede der z.B. 1024 Frequenzrampen und jedes der z.B. 200 Entfernungstore durchgeführt. Damit werden nur noch 1 .638.400Byte Speicher benötigt, was eine Reduktion um 75% darstellt. Nachdem über alle Frequenzrampen die erste FFT bestimmt und die Ergebnisse wie oben dargestellt in komprimierter Pseudo-Gleitkomma-Darstellung abgespeichert worden sind, werden nacheinander für jedes Entfernungstor die zweite und dritte DFT für die Relativgeschwindigkeiten und Azimutwinkel berechnet und die Leistungsspitzen über diese zwei Dimensionen bestimmt und abgespeichert.

Da diese Berechnungen wieder in 32Bit-Festkommaarithmetik in Zweierkomplementdarstellung durchgeführt werden, sind die nach der ersten DFT komprimierten Daten wieder zu„entpacken", also zu dekomprimieren, was im Folgenden beschrieben wird:

Für das jeweilige Entfernungstor werden die auf jeweils 64Bit komprimierten Daten der z.B. 1024 Frequenzrampen nacheinander ausgelesen. Diese 64Bit-Zahlen enthalten die 4 Real- und 4 Imaginärteile der 4 Empfangskanäle als 7Bit-Mantissen und mit einem gemeinsamen 8Bit-Blockshift. Um daraus 32Bit-Festkommawerte zu bilden, fügt man vor den Mantissen Blockshift-mal (also im Beispiel oben 4mal) deren oberstes Bit an und füllt hinter der Mantisse mit Nullen auf 32Bit auf; falls der Blockshift größer als 25 ist, entfallen die hinteren Bits der Mantisse (welche ohnehin dann Null sind). Im Beispiel oben bekommt man dann folgende 8 reellwertigen 32Bit- Zahlen (die Punkte visualisieren die Lage der Mantisse):

1 1 1 1 .1 1 10101 .000000000000000000000

1 1 1 1 .1 1 1 1 1 10.000000000000000000000

0000.0000101 .000000000000000000000

1 1 1 1 .101 1 100.000000000000000000000

0000.0101010.000000000000000000000

1 1 1 1 .1 1 1 1010.000000000000000000000

0000.0000100.000000000000000000000

1 1 1 1 .1 101010.000000000000000000000

Die ersten 1 1 Bits der Werte sind identisch zu den ursprünglichen Werten, die nachfolgenden 21 Bits sind zu Null gesetzt und damit unterschiedlich zu den ursprünglichen Werten.

Das beschriebene Verfahren bestimmt die Leistungsspitzen zuerst über die Dimensionen Relativgeschwindigkeit und Azimutwinkel, also pro Entfernungstor, und speichert diese ab. Nachdem so über alle Entfernungstore Leistungsspitzen gebildet und abgespeichert worden sind, werden in einem abschließenden Schritt noch über die dritte Dimension Entfernung die Leistungsspitzen final bestimmt. Der für das Zwischenspeichern der Leistungsspitzen pro Entfernungstor benötigte Speicher ist viel geringer als der für die Ergebnisse nach der ersten DFT benötigte Speicher, da es höchstens einige Hundert Reflektionspunkte gibt. Damit liegt die Hauptspeicherlast beim hier beschriebenen Radarverfahren auf den Daten nach der ersten DFT, deren Umfang durch den beschriebenen Kompensationsmechanismus um 75% reduziert werden konnte.

Bei der Komprimierung geht der Informationsgehalt der hinter der Mantisse abgeschnittenen Bits verloren. Durch diese Quantisierung macht man also einen Fehler. Beim oben beschriebenen Vorgehen wird einfach abgeschnitten, also nicht gerundet. Dadurch macht man im Mittel einen Fehler der Hälfte des niederwertigsten Bits (LSB = Least Significant Bit) der Mantisse.

Durch Runden statt Abscheiden lässt sich dieser mittlere Fehler vermeiden. Das Runden kann man dadurch realisieren, dass man einen Wert mit der Hälfte des Mantissen-LSBs vor Abschneiden addiert, also im Beispiel oben (die Punkte visualisieren die Lage der Mantisse):

0000.0000000.100000000000000000000

Auf jeweils ein Entfernungstor bezogen sind die Fehler, welche man durch die Quantisierung bei der Komprimierung macht, über alle Frequenzrampen gesehen typischerweise etwa gleich groß. Grund dafür ist, dass man in einem Entfernungstor ja über alle insgesamt 20.48ms dauernden Frequenzrampen dieselben Ziele detektiert (sofern deren Relativgeschwindigkeit nicht extrem hoch ist) und sich deren Pegel in dieser Zeit kaum ändert, so dass der Blockshift in einem Entfernungstor über alle Frequenzrampen etwa gleich groß ist. Sofern der Quantisierungsfehler über die Frequenzrampen zufällig, also unkorreliert ist, integriert er sich bei der zweiten DFT über die z.B. 1024 Frequenzrampen nicht kohärent auf; dadurch erhöht sich der Abstand der Signalleistung zur Quantisierungsrauschleistung nach der zweiten DFT um z.B. 10 logio(1024) = 30dB. Bei der dritten DFT über die vier Empfangskanäle gewinnt man z.B. weitere 10 logio(4) = 6dB, sofern der Quantisierungsfehler über die Empfangskanäle unkorreliert ist.

Damit erhöht sich der Dynamikbereich der Quantisierung der Komprimierung um 6Bit (1 Bit entspricht 6dB; insgesamt 36dB Integrationsgewinn), d.h., zu den 7 Bit der Mantisse kommen über den Integrationsgewinn der zweiten und dritten DFT nochmal 6Bit dazu. Dieser Dynamikbereich von grob 13Bit innerhalb eines Entfernungstor bezogen auf das dort stärkste Ziel ist mehr als ausreichend, da ein stark reflektierendes Ziel ohnehin im selben Entfernungstor durch nicht ideale Hardware-Eigenschaften (wie z.B. Phasenrauschen des Oszillators) und andere Signalverarbeitungsartefakte (wie Nebenkeulen der Spektren der Fensterfunktionen der DFT) den Dynamikbereich reduziert und so extrem schwach reflektierende Ziele unsichtbar machen kann.

Über alle Entfernungen bezogen braucht man natürlich einen größeren Dynamikbereich, insbesondere, da nahe Ziele viel größeren Pegel als ferne Ziele haben. Dem steht die Quantisierung der Komprimierung aber nicht entgegen, da sie nur innerhalb jeweils eines Entfernungstors den Dynamikbereich quasi adaptiv einschränkt.

Deshalb und wegen dem Integrationsgewinn der zweiten und dritten DFT kann man die Länge der Mantisse bei der Komprimierung viel kleiner halten als die bei der Berechnung der drei DFTs benutze Zahlenlänge (hier 32Bit) und so Speicherkapazität sparen.

Wie oben schon einschränkend erwähnt, hat man für das Quantisierungsrauschen der Komprimierung den Integrationsgewinn der zweiten und dritten DFT nur, wenn das Quantisierungsrauschen über die Frequenzrampen und Empfangskanäle hinweg unkorreliert ist (über die Entfernungstore hinweg braucht es das nicht zu sein). Wenn nun - wie im Falle großer Reflektionen gegeben - das Quantisierungsrauschen das Systemrauschen durch die Hardware (Rauschen der analogen Teile) übersteigt, dann ist diese Unkorreliertheit im Allgemeinen nicht gegeben, was z.B. zu nicht realen Leistungsspitzen nach der dreidimensionalen DFT führen könnte, also schlussendlich zu sogenannten Geisterdetektionen im Radarbild. Deshalb ist es vorteilhaft, vor dem Quantisieren (also Extrahieren der Mantisse) so viel Rauschen aufzuaddieren, dass Unkorreliertheit intrinsisch garantiert ist. Dazu wird jeweils eine zufällige Zahl, welche sich über die später abgeschnittenen Bits erstreckt, aufaddiert; sie nimmt also einen zufälligen Wert aus Intervall [0, Mantissen-LSB[ an. Über die Frequenzrampen und Empfangskanäle hinweg, ist diese Zufallszahl unkorreliert, über die Entfern ungstore hinweg kann sie gleich sein. Im Beispiel oben soll nun die erste der 8 reellwertigen Zahlen betrachtet werden, zu der vor Extrahieren der Mantisse eine entsprechende zufällige Zahl addiert wird (die die Punkte visualisieren die Lage der Mantisse): 1 1 1 1 .1 1 10101 .1 100000000100000101 1 1

+ 10101 1 1 10010001010000

1 1 1 1 .1 1 101 10.01 101 1 1 10100001 1001 1 1 Damit ändert sich die Mantisse von 1 1 10101 zu 1 1 101 10.

Durch dieses Addieren einer zufälligen Zahl (wie auch durch das weiter oben beschrieben Addieren eines halben Mantissen-LSBs für Runden statt Abschneiden) könnte es zu einem Überlaufen der Mantisse kommen (für Mantisse 01 1 1 1 1 1 ), also dass oberstes Bit der Mantisse nicht mehr gleich oberstes Bit der ursprünglichen Zahl ist, so dass sich der Blockshift erniedrigt. Dieser Fall ist entsprechend abzufangen, z.B. dadurch, dass man bei Vorhandensein einer ursprünglichen Mantisse 01 1 1 1 1 1 proaktiv den Blockshift um eins erniedrigt.

Es sei bemerkt, dass die Länge der aufaddierten zufälligen Zahl z.B. auf 8Bit reduziert werden kann, da die Quantisierungsfehler dann immer noch ausreichend unkorreliert sind.

Abschließend sei erwähnt, dass sich die oben erläuterte Datenkomprimierung natürlich auch auf andere Systemarchitekturen übertragen und/oder mit alternativen Ausprägungen implementieren lässt; hier seien noch einige Beispiele genannt:

• bisher wurde eine parallele Erfassung der Daten aller z.B. 4 Empfangskanäle betrachtet; zur Reduzierung der benötigten Hardware kann man nach den Mischern auch eine Multiplexer einfügen, so dass der niederfrequente Teil der Empfänger bis einschließlich des A/D-Wandlers statt vierfach nur noch einfach ausgeführt werden muss; dann werden pro Frequenzrampe alternierend nur noch die Daten jeweils eines Empfangskanals erfasst: bei Frequenzrampen 1 ,5,9,... für Empfangskanal 1 , bei Frequenzrampen 2,6,10,... für Empfangskanal 2, ...; pro Entfernungstor werden dann die Daten von jeweils vier aufeinanderfolgenden Frequenzrampen für die vier Empfangskanäle zusammenge- fasst, also Daten der Frequenzrampengruppen 1 -4, 5-9,

• die eben beschriebene serielle Datenerfassung von Empfangskanälen kann man auch auf ein Radarsystem mit einer Empfangsantenne und mehreren Sendeantennen analog übertragen; des weiteren kann man die Komprimierung auch auf parallel über mehrere Empfangsantennen und seriell über mehrere Sendeantennen erfasste Daten anwenden, • die Quantisierungsfehler der Komprimierung sind im Allgemeinen auch noch bei signifikant geringerer Mantissenlänge klein genug; z.B. kann bei einer 16Bit-Signalverarbeitung und bei 6 Empfangskanälen eine 64Bit- Komprimierung mit 4Bit-Blockshift und 5Bit-Mantissenlänge für die zusammen 12 Real- und Imaginärteile implementiert werden,

• auch wenn die Signalverarbeitung mit mehr als 16Bit arbeitet (z.B. mit 24Bit), kann man einen 4Bit-Blockshift verwenden, da die erste DFT normalerweise noch nicht die volle Dynamik der Signalverarbeitung benötigt (volle Dynamik wird erst durch den weiteren Signalverarbeitungsgewinn der zweiten und dritten DFT benötigt); der Blockshift ist dann eben auf maximal 15 zu begrenzen,

• insbesondere, um für den Blockshift und die Mantissen zusammen auf eine Bitanzahl gleich einer Zweierpotenz zu kommen (so sind Speicher üblicherweise ausgelegt), kann es Sinn machen, nicht alle Mantissen gleich lang zu machen; z.B. kann bei einer 16Bit-Signalverarbeitung und bei 4 Empfangskanälen eine 32Bit-Komprimierung mit 4Bit-Blockshift, 4Bit-Mantissenlänge für die 4 Realteile und 3Bit-Mantissenlänge für die 4 Imaginärteile erreicht werden,

• bisher wurde betrachtet, das die Daten der Empfangskanäle jeweils pro einem Entfernungstor gemeinsam komprimiert werden - also mit gleicher Skalierung; man könnte nun aber auch für mehrere, insbesondere zwei benachbarte Entfernungstore gleiche Skalierung benutzen, da deren Pegel im Allgemeinen nicht sehr stark unterschiedlich ist (wegen Verschleifung des Spektrums durch die Fensterfunktion) und weil für die weitere Prozessierung hauptsächlich wichtig ist, dass die Entfernungstore mit einer Leistungsspitze (also einem relativen Maximum) einen geringen relativen Quantisierungsfehler haben; bei vier Empfangskanälen und gemeinsamer Skalierung von zwei aufeinanderfolgenden Entfernungstor werden also 8 komplexe Werte zusammen komprimiert,

• auch für eine Ausführung der Signalverarbeitung (insb. der DFTs) in Gleitkommaarithmetik kann eine Datenkomprimierung der abgespeicherten Werte nach der ersten DFT angewendet werden. nhang sind noch Beispiele für die Komprimierung und Dekomprimierung anhand Matlab-Skripten gegeben (Matlab ist eine mathematisch-technische Program- mierhochsprache); in diesen Skripten sind Komprimierung und Dekomprimierung auch durch entsprechende Kommentare detailliert erläutert.

Die hier zuvor und im Anhang beschriebene Erfindung findet Anwendung in einem Prozessor für ein Radarsystem. Dazu wird z.B. die Komprimierung/Dekomrimierung entweder direkt in der Hardware umgesetzt (z.B. hart in Silizium gegossen) oder es wird ein Source Code mit dem erfindungsgemäßen Verfahren auf diesem Prozessor hinterlegt. Die Erfindung wird also als Verfahren und Vorrichtung für ein Radarsystem beansprucht.