Multiple Target Identification and Azimuth Angle Resolution based on an Automotive Radar

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Heutige in Kraftfahrzeugen eingesetzte Radarsysteme zeichnen sich durch eine hohe Messgenauigkeit der Entfernung und radialen Geschwindigkeit anderer Verkehrsteilnehmer aus. Auch die Winkelschätzung funktioniert im Wesentlichen zuverlässig, jedoch gibt es dabei weiterhin Optimierungsbedarf hinsichtlich der Identifikation und Azimutwinkelauflösung bisher nicht erkannter Mehrzielsituationen, wie sie z.B. in einer typischen Gassensituation oder aufgrund von Mehrwegeausbreitung auftreten. Dies kann zu erheblichen Winkelschätzfehlern führen, welche die Funktionsfähigkeit der auf den Sensordaten basierenden Fahrerassistenzsysteme einschränkt. Das Ausmaß der dadurch zu erwartenden Winkel- und Signalschätzfehler wird zunächst analysiert und damit die Notwendigkeit für das Erkennen von nicht aufgelösten Mehrzielsituationen mit anschließender Azimutwinkelauflösung motiviert. Die Untersuchungen basieren auf einem Modell des in dieser Arbeit für Experimentalzwecke real verwendeten Automobilradars mit einer Sende- und nur vier Empfangsantennen. Im Anschluss wird das Verfahren des "Multiple Target Indicators (MUTI)" zur Aufdeckung von nicht aufgelösten Mehrzielsituationen entwickelt und dessen Eigenschaften stochastisch ausgewertet. Die Schwellwerte zur Unterscheidung zwischen Ein- und Mehrzielsituationen werden durch die Anwendung des Neyman-Pearson Tests bestimmt. Der MUTI Algorithmus basiert auf einer einzigen Radarmessung und ermöglicht damit eine schnelle Situationsbewertung, welche insbesondere bei sicherheitskritischen Anwendungen im Straßenverkehr vorteilhaft ist. Wird eine Mehrzielsituation erkannt, ist diese in einem zweiten Schritt aufzulösen. In dieser Arbeit werden die Vor- und Nachteile bestehender Verfahren bewertet und anschließend drei Anforderungen für den Einsatz im Kraftfahrzeug abgeleitet: 1) feine Winkelauflösung, 2) Auswertung basierend auf einer einzigen Radarmessung, 3) hohe Recheneffizienz. Aufbauend auf den Erkenntnissen des MUTI-Verfahrens wird ein den Anforderungen entsprechender Algorithmus entwickelt, der speziell die Auflösung der am häufigsten auftretenden Zweizielsituation umsetzt und zusätzlich in der Lage ist, die Reflektionsstärken der beiden Radarsignale als auch die zugehörigen Phasen aufzulösen. Die stochastischen Eigenschaften der Zielparameterschätzung des neu entwickelten Verfahrens werden im Anschluss im Detail analysiert. Zum Abschluss der Arbeit werden das Experimentalsystem erläutert und Messungen von typischen Verkehrssituationen ausgewertet. Es wird gezeigt, dass die beiden entwickelten Verfahren einerseits Mehrzielsituationen als solche zuverlässig erkennen und andererseits die im Straßenverkehr häufig vorzufindende Gassensituation erfolgreich aufgelöst wird.