用于在具有多个传感器单元的雷达系统中分析处理雷达信号的方法以及雷达系统与流程

1.本发明涉及一种用于在具有多个传感器单元的雷达系统中分析处理雷达信号的方法，所述多个传感器单元分别能够探测雷达系统的周围环境中的对象，其中，传感器单元的探测区域至少相互重叠。
2.本发明尤其涉及用于机动车的雷达系统。这种雷达系统用于探测车辆的周围环境中的对象，并且为各种驾驶员辅助功能或安全功能(例如自动距离调节或者自动紧急制动功能)提供关于所述对象的定位数据。
3.每个传感器单元都具有带有一个或多个天线的模拟高频部分，所述模拟高频部分构造用于发送雷达信号和接收在对象处所反射的雷达回波。


背景技术：

4.在机动车中通常使用fmcw雷达系统(frequency modulated continuous wave，调频连续波)，其中，所发送的信号的频率是斜坡形地调制的。然后，将所接收到的信号与在相同时刻所发送的信号的部分进行混频，如此使得获得差拍信号(schwebungssignal)，其频率相应于所发送的与所接收到的信号之间的频率差。该频率差取决于信号从传感器单元到对象和返回到传感器单元的传播时间以及取决于对象的相对速度。将差拍信号在测量周期的持续时间内分别记录和数字化。
5.在传感器单元的低频部分中，对数字信号进行预分析处理。尤其通过快速傅里叶变换计算差拍信号的频谱。在该频谱中，每个经定位的对象呈现为确定频率处的峰。该峰的频率位置给出关于对象的距离和相对速度的情况。通过对由同一对象在不同频率斜坡斜率处所获得的峰进行分析处理，能够将距离信息和速度信息彼此分离。
6.另一经常使用的实现形式使用具有相同斜坡斜率的多个频率斜坡，所述频率斜坡在时间上以序列定向(也称为线性调频序列)。借助每个单个斜坡(“fast-time”，快时间)以及在序列的所有斜坡上(“slow-time”，慢时间)的频谱分析来得出二维频谱。
7.此外，替代于基于fmcw的经典调制形式，同样可以考虑数字调制波形。这种数字调制雷达系统在高频部分的结构方面自然有所不同，然而能够保留信号处理中的大部分。例如，在信号的相应解调后同样能够计算二维频谱。随后的信号分析处理因此能够以与在模拟线性调频序列的情况下相同的方式进行。
8.大多数情况下，每个传感器单元都具有多个接收通道，所述接收通道分析处理来自多个空间上彼此偏移的接收天线的信号。基于由不同天线所接收到的信号之间的幅度关系和相位关系，然后能够确定对象在方位角上和/或在仰角上的定位角。
9.由于不同传感器单元的探测区域相互重叠或相同，因此单个对象通常由多个传感器单元探测到，在理想情况下甚至由所有传感器单元探测到。
10.在常规的雷达系统中，每个传感器单元的高频部分或模拟部分和数字部分实现在分开的集成电路(ic)上。然而，最近的发展的目标在于实现具有集成的模拟和数字部分的
雷达芯片(j.singh、b.ginsburg、s.rao、和k.ramasubramanian的《awr1642 mm wave sensor:76-81ghz radar-on-chip for short-range radar applications》(白皮书spyy006，德州仪器公司，2017年5月)以及《awr1642 single-chip 77-and 79-ghz fmcw radar sensor》(数据手册swrs203a-a修订版，德州仪器公司，2018年4月))。
11.这种芯片也称为soc(system-on-chip，片上系统)。具有小结构尺寸(例如22nm)的rfcmos技术使得能够开发越来越复杂的soc用于雷达系统。该集成能够导致显著更低的功耗和更低的成本。
12.在理想情况下，该芯片使所有必要的电路(例如发送和接收路径、发送操控、模数转换和数字信号处理)集于一体。但是，实际上，每个芯片的发送/接收通道数量是有限的。其原因主要是芯片散热的问题、通道之间的串扰以及引脚数量和封装尺寸的限制。出于该原因，通常在芯片中实现不超过四个发送天线和接收天线。对于需要较大数量天线的系统，因此必须将分别通过soc所构成的多个传感器单元彼此联网。
13.在信号处理中通常考虑使用所有接收通道的频谱。这些原始数据频谱要么相干地要么非相干地进行集成，并且对所产生的频谱执行阈值探测(m.a.richards的《noncoherent integration gain,and its approximation》，佐治亚理工学院，技术报告，2010年6月)。
14.为了最佳的探测结果，应始终考虑使用来自系统的所有可用通道的信息，即使这些信息分布在多个soc上。然而，在此产生如下问题：必须将所有soc的数据发送至中央处理单元。对于现代雷达传感器，必须进行传输的数据量完全可以位于几百兆字节到几千兆字节每秒的数量级中。由于提高的损耗功率，由于对模拟性能的负面影响，并且由于用于附加所需的电路、连接部和数据线路的增加的成本，这种数据传输是有问题的。
15.为了减少待传输的数据量，在us2016018511a1中提出，仅基于在每个soc中可用的通道执行阈值探测。由于在该方法中仅在通道中的一部分上对探测频谱进行集成，因此，与在所有通道上进行分析处理相比，该频谱中所包含的目标具有较差的信噪比。
16.另一缺点在于，对不同通道中的不同强度的幅度仅可进行有缺陷的分析处理。因此，在最坏的情况下可能：目标在第一所考虑的soc中是几乎不可见的并且因此未被探测到，而对于另一soc，该目标具有非常强的信号幅度并且因此能够非常好地被探测到。
17.在所提及的美国文献中,因此提出分两个阶段执行该探测。在第一阶段中，在每个soc上以非常小的阈值执行探测，由此一方面降低漏看目标的概率，另一方面随着变低的阈值误报率(即错误地探测到的目标的数量)增加。每个soc发送其所探测到的目标至中央处理单元，该中央处理单元随后基于所有通道执行第二探测。现在，对于在所有soc上已探测为目标的所有目标，能够以更严格的阈值执行第二探测，以便获得最终的反射列表。


技术实现要素：

18.本发明的任务是，以系统不同部件之间通信的低的数据量(datenumfang)实现更可靠的对象探测。
19.根据本发明，通过一种用于在具有多个传感器单元的雷达系统中分析处理雷达信号的方法解决该任务，所述多个传感器单元分别能够探测所述雷达系统的周围环境中的对象，其中，所述传感器单元的探测区域至少相互重叠，其中：
20.每个传感器单元从其所接收到的雷达信号中计算短信息(kurznachricht)，该短信息的数据量小于完整的探测结果，但是该短信息至少包含如下数据：所述数据允许辨识潜在对象并且允许确定该潜在对象涉及真实对象的概率，和
21.至少一个分析处理机构接收所有传感器单元的所有短信息的全体，并且基于短信息和传感器单元的所选择的探测结果来计算经合并的(konsolidiertes)探测结果。
22.该方法的主要优点在于，第一探测步骤已经不是仅仅基于单个传感器单元的数据，而是已经基于所有传感器单元的数据，由此显著改善探测可靠性。通过如下方式实现数据量的减少：并非将所有传感器单元的完整频谱传递至分析处理单元，而是仅将探测结果的简短概要(所述概要指示潜在对象，并且隐含地或明确地说明每个潜在对象的存在概率)传递至分析处理单元。将所述存在概率(这些存在概率自然仅能基于相应传感器单元的数据)在分析处理单元中进行融合。这允许以提高的准确性仅去除如下那些潜在对象：在所有传感器单元中，这些潜在对象的存在一致地被评估为不可能的。对于经合并的探测结果的计算，然后仅需考虑使用在不同传感器单元中所构成的频谱的如下那些部分：所述部分代表具有高的存在概率的对象。以这种方式，能够将通信限于对实际包含有用信息的数据的传递，而频谱的仅包含噪声信号的部分完全不传递至分析处理机构。
23.根据本发明，还通过一种雷达系统解决该任务，所述雷达系统具有多个传感器单元，所述多个传感器单元分别配置用于发送和接收雷达信号并且对所接收到的信号进行数字预分析处理，并且所述雷达系统具有分析处理机构，所述分析处理机构与所述传感器单元通信，其中，所述传感器单元和所述分析处理机构配置用于实施上述方法。
24.本发明的有利构型和扩展方案在下文中进行说明。
25.在一种实施方式中，分析处理机构是中央分析处理单元，该中央分析处理单元接收所有传感器单元的短信息，并且该中央分析处理单元为了计算经合并的探测结果请求来自传感器单元的其他数据。
26.在另一实施方式中，其中，传感器单元中的一个同时构成分析处理机构。例如，该分析处理机构的功能可以由具有比其余传感器单元更少数量的接收通道的传感器单元接管，如此使得实现传感器单元(soc)的均匀负载。
27.在又一实施方式中，分析处理机构的功能也可以分布在构成传感器单元的不同soc上。
28.将雷达系统的不同部件彼此连接的通信网络并非强制性地需要具有星形的、其中每个传感器单元与中央分析处理单元连接的主/从架构，而是也可以通过各个部件之间的点到点连接构成。在一种有利的实施方式中，通信网络具有链形的或环形的架构，在该架构中，将数据从传感器单元到传感器单元地进一步传递。这使得不仅能够实现布线开销的减少，而且能够通过添加其他传感器单元实现雷达系统的缩放(skalierung)。
29.除了用于辨识对象的数据(例如距离和相对速度)以外，由传感器单元所计算的短信息还可以包含在相关传感器单元中的信号分析处理中所积聚的中间结果。这种中间结果的示例例如是在相关传感器单元的所有通道上集成的幅度、探测标志(detektionsflag)、探测计数器、本地信噪比等。为了进一步减少数据量，可以将中间结果或在必要时也将完整的短信息压缩。
附图说明
30.下面基于附图进一步阐述实施例。
31.附图示出：
32.图1示出雷达系统的方框图，在该雷达系统中能够应用根据本发明的方法；
33.图2示出处于该方法的后一步骤期间的状态的根据图1的雷达系统；
34.图3和图4示出根据另一实施例的雷达系统的方框图；和
35.图5示出在实施根据本发明的方法时短信息和探测结果的示例的表格式示图。
具体实施方式
36.在图1中，雷达系统10示为方框图，该雷达系统具有三个传感器单元12和一个中央分析处理单元14。每个传感器单元12由soc(片上系统)构成，在该soc上集成有具有多个接收通道的雷达传感器的高频部分的功能以及所接收到的信号的数字预分析处理的功能。中央分析处理单元14可以由处理器构成，该处理器接管对在传感器单元中所预分析处理的信号的进一步分析处理。
37.将雷达系统10的部件彼此连接的通信网络具有星形的主/从架构，该主/从架构以分析处理单元14作为主机。
38.作为示例应假设，传感器单元12涉及fmcw传感器单元。然而，在此所提出的方法同样也能够在使用线形调频序列或数字调制形式的情况下执行。
39.在每个测量周期内，每个传感器单元12为其接收通道中的每个接收通道计算二维频谱，在该二维频谱中，一个维度代表定位对象的距离，并且另一维度代表定位对象的相对速度。每个经定位的对象在该频谱中呈现为峰，该峰或多或少地明显凸出超过噪声背景，并且该峰在频谱中的位置说明相关对象的距离和相对速度。
40.在用于机动车的雷达系统中，传感器单元12可以安装在车辆中的不同位置处，或也可以共同地布置在共同的电路板上，优选地如此安装或布置，使得所有传感器单元的天线元件一起构成具有大孔径的一维或二维阵列，这使得能够实现在方位角上和/或在仰角上具有高角度分辨率的对象探测。探测区域(即车辆的周围环境中的能够探测到对象的区域)在该示例中应对于所有三个传感器单元12而言是相同的，如此使得处于该探测区域内的对象理论上必须由每个传感器单元12“看到”。在分析处理单元14中，然后可以基于针对所给定的对象在所有三个传感器单元12的所有接收通道中所接收到的信号的复振幅，以高分辨率计算对象的角度位置。
41.在仅产生相对较弱的雷达回波的对象的情况下，经常如此，即在频谱中分配给所述对象的峰从噪声背景中仅略微凸出或完全不凸出，如此使得所述对象不能由不同的传感器单元12以相同的清晰度探测到，并且可能根本仅能在传感器单元中的一个或两个中探测到。如果在单个传感器单元12中在频谱中的确定位置处确定一定的信号偏转(signalausschlag)，则因此不能可靠地判定，该偏转涉及噪声信号还是真实对象。即使在分析处理相关传感器单元的所有接收通道时，仍然存在一定的不确定性。仅当在分析处理单元14中将所有传感器单元12的探测结果相关联地(im zusammenhang)进行考虑时，才能够以更高的确定性从噪声背景中区分出真实对象。
42.然而，在此处所提出的方法中，传感器单元12并不将其完整的探测结果(即每个接
收通道的完整的二维频谱)传递至分析处理单元14，而是在第一方法步骤中，每个传感器单元12仅将短信息16发送至分析处理单元14，该短信息仅表示探测结果的极度缩短(压缩)的概要。特别地，即使传感器单元12具有多个接收通道，针对每个对象在短信息16中进行单个的登记也可能是足够的。例如，短信息16针对每个由传感器单元定位的或假定定位的对象而包括距离指数和速度指数以及标量的质量度量，所述距离指数和速度指数一起说明频谱中相关峰的位置，所述质量度量说明所探测到的峰涉及真实对象的概率。在质量度量的计算中，可以包括来自多个接收通道的信息。用于计算质量度量的方法是已知的。例如可以基于噪声背景之上峰的峰高(优选在所有接收通道上进行平均)和/或基于与噪声功率相比在峰上所集成的功率和/或基于峰的品质(宽度)来计算质量度量。仅当质量度量超过一定的阈值时，才将通过其距离指数及其速度指数所辨识的假定的或真实的对象作为探测到的对象记录到短信息16中。
43.分析处理单元14基于来自所有三个传感器单元的短信息16来为由传感器单元12中的至少一个探测到的每个对象计算存在概率。例如，这种存在概率可以与三个传感器单元所报告的质量度量的总和成比例。
44.在另一步骤中，分析处理单元14将每个真实或假定的对象的存在概率与如下阈值进行比较：该阈值大于在传感器单元12中用于判定到底是应该报告该对象还是不应该报告该对象的阈值的总和。如此，例如，在所有三个传感器单元12中仅恰好刚刚超过阈值的对象由分析处理单元14作为不存在的去除。
45.在该策略中，能够在单个传感器单元12中使用非常小的探测阈值，以便确保不漏看任何重要相关的对象。然后，通过分析处理单元14中的更高阈值，将视为真实的对象的数量减少到实际度量上。
46.然后，通过反馈通道18，分析处理单元14将如下请求发送至传感器单元12中的每个：针对已评估为真实的每个对象，传递二维频谱中的、包含属于该对象的峰的片段。基于频谱中的该片段，分析处理单元14然后能够针对每个对象进行更准确的角度估计，并且可选地也能够改善所测量的对象距离和相对速度的准确度，其方式为：通过在所有三个传感器单元的测量结果上进行平均来抑制统计波动。不将在各个传感器单元中所记录的频谱中的没有任何真实对象处于其中的那些部分传递至分析处理单元14，如此使得数据量以及因此通信网络的负载减少，而探测结果的准确度和可靠性不受影响。
47.图2示出实施第二步骤期间的雷达系统10，其方式为：传感器单元12应分析处理单元14的请求，针对每个经定位的和评估为真实的对象，将频谱中的片段20传递至分析处理单元14，并且该分析处理单元然后基于这些数据计算和输出经合并的探测结果22，该经合并的探测结果包含已评估为真实的那些对象的距离数据、相对速度数据和角度数据。
48.在一种经修改的实施方式中，可以以至少一个步骤补充该方法，其方式为：分析处理单元14指示尚未看到确定对象的传感器单元12在该位置处再次以更小的阈值重复频谱的分析处理，并且首先以修改后的短信息形式传递该结果。然后，在修改后的短信息的基础上针对该对象进行存在概率的计算。
49.图3示出另一示例，雷达系统24具有三个传感器单元12，所述三个传感器单元通过环形总线26彼此通信。在此，为了更好地进行区分，附加地以标签s1、s2和s3表示所述传感器单元。在雷达系统24中，传感器单元12的处理器也接管如下功能的至少一部分：在图1中，
分析处理单元14设置用于所述功能。图3示出分析处理方法的前三个步骤。在第一步骤中，传感器单元s1发送短信息16至传感器单元s2。该短信息具有内容k1。该内容包括由传感器单元s1所探测到的所有对象的距离指数和相对速度指数以及质量度量。在传感器单元s2中，可以将所述数据与传感器单元s2自己的探测结果进行比较。在比较期间，传感器单元s2补充至今未包含在短信息k1中的所有自己的探测。
50.此外，将不仅由s1而且由s2已探测到的所有探测的质量度量组合。
51.在下文中，以标记“&”表示多个短信息的比较。然后，传感器单元s2发送具有内容k1&k2的短信息至传感器单元s3。该内容包括已至少由传感器单元s1和s2中的一个探测到的所有对象的距离指数和角速度指数，以及所述传感器单元已分配给所述对象的累积质量度量。在以下描述中，借助未加权的加法将质量度量组合，然而，也可以考虑任意数学运算，例如经加权的总和、积或对数化的值的总和。
52.然后，传感器单元s3再次将内容k1&k2与其自己的探测结果进行比较，并且将具有内容k1&k2&k3的短信息发送回至传感器单元s1。该短信息k1&k2&k3包含已由三个传感器单元中的至少一个探测到的所有对象的距离指数和相对速度指数以及所述传感器单元已分配给所述对象的所有三个质度量的总和。就关于对象的存在概率的确定而言，具有内容k1&k2&k3的短信息已经代表经合并的探测结果。传感器单元s1使用该结果以用于将质量度量的总和与更高的阈值进行比较并且将总和低于该阈值的对象作为不存在的对象去除。
53.图4示出该方法的另外两个步骤，在所述另外两个步骤中，将探测结果k1和k2和k3从传感器单元s1进一步传递至传感器单元s2并且然后最终进一步传递至传感器单元s3，如此使得所有三个传感器单元在对象的存在概率方面具有相同的信息情况，并且然后能够分别基于其自己的频谱来进行进一步的信号分析处理。可选地，环形总线24然后也可以用于将频谱的片段从一个传感器单元传输至下一传感器单元，如此使得所述传感器单元中的至少一个能够进行在图1中通过分析处理单元14所进行的完整分析处理。然而，可选地，这些分析处理功能也可以分布到各个传感器单元s1、s2和s3的处理器上，例如通过如下方式：将应对其进行进一步分析处理的视为真实的对象如此在三个传感器单元之间进行划分，使得实现均匀负载。
54.然而，在另一未示出的实施方式中，也可以将一定的分析处理功能(例如角度估计)委派给中央分析处理单元。
55.在图5中以表格形式示出在雷达系统24中所交换的短信息的可能的内容。每个表格在第一列d中包含定位对象的距离指数，在第二列v中包含相对速度指数，并且在第三列中包含质量度量q。在该示例中，传感器单元s1已定位六个对象a至f，从而短信息k1由六行组成。
56.相反地，传感器单元s2仅探测到四个对象，从而短信息k2仅包括四行。在两行(即第二行和第四行)中，距离指数和相对速度指数与在短信息k1中的对象c和e的情况下相同。所述行或所属的对象因此能够以对象c和e辨识。相反地，对于其余两行中的距离指数和相对速度指数，在短信息k1中不存在对应数据(entsprechung)，如此使得在此涉及仅由传感器单元s2看到的“新”对象。
57.短信息k1&k2将短信息k1和k2合并。针对两个新对象g和h，已将两行附加至短信息k1。此外，在列q中，在由两个传感器单元所看到的对象c和e处，将质量度量相加。
58.传感器单元s3探测到也由传感器单元s1探测到的四个对象a、b、e和f以及未由其他两个传感器单元中的任一传感器单元探测到的另外三个对象i、j和k。
59.短信息k1&k2&k3将短信息k1、k2和k3的内容合并。因此，将用于对象i、j和k的另外三行附加至短信息k1和k2，并且在列q中，针对对象a、b、e和f，将来自k3和k1&k2的质量度量相加。
60.为了构成经合并的探测结果，在该示例中，在传感器单元s3中，将质量度量的阈值确定为值10。因此，在k1&k2&k3中未达到该阈值10的对象d、g、h、i和k作为伪对象(scheinobjekte)被去除。以这种方式获得经合并的短信息k0，该经合并的短信息仅包含视为真实的对象的数据，并且构成用于计算经合并的探测结果的基础。