DE102020134284A1 - Verfahren zur Kalibrierung mindestens eines Signal- und/oder System-Parameters eines wellenbasierten Messsystems - Google Patents

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Martin Vossiek
Johanna Geiß
Erik Sippel
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Abstract

Die Offenbarung betrifft ein Verfahren zur Kalibrierung mindestens eines Signal- und/oder System-Parameters eines wellenbasierten Messsystems, insbesondere Radar-Messsystems. Mindestens eine Empfangseinheit zum Empfangen von Signalen und eine Objektszene nehmen mehrere räumliche Positionen relativ zueinander einnehmen, wobei eine relative Positionierung der mehreren Positionen zueinander bekannt ist oder bestimmt wird, und an diesen mehreren

Description

  • GEBIET DER OFFENBARUNG
  • Die Offenbarung betrifft ein Verfahren zur Kalibrierung mindestens eines Signal- und/oder System-Parameters eines wellenbasierten Messsystems, insbesondere Radar-Messsystems, ein Kalibrierungs-System, ein wellenbasiertes Messsystem, vorzugsweise Radar-Messsystem, eine Anordnung umfassend eine Objektszene sowie ein Kalibrierungs-System sowie ein Fahrzeug.
  • HINTERGRUND
  • Verfahren zur Kalibrierung von Parametern bei wellenbasierten Messsystemen, insbesondere Radar-Messsystemen, sind grundsätzlich bekannt. Kalibriert werden können dabei (beliebige) Parameter von Signalen (Sende-Signalen) und/oder Komponenten des jeweiligen Messsystems, die einen Einfluss auf das Messergebnis bzw. die Messeigenschaften des Messsystems haben.
  • Übliche Kalibrierverfahren basieren auf Messungen, die wiederum auf einer kontrollierten und üblicherweise vorab bekannten Zielszenerie im Fernfeld des wellenbasierten Messsystems (Sensorsystems) basieren, also beispielsweise auf einer Messung von Zielen, die sich unter bekannten Winkeln im Fernfeld des zu kalibrierenden Messsystems befinden. Weiterhin sind Ansätze bekannt, die eine Information dahingehend ausnutzen, dass es sich bei der Zielszene um eine spärlich besetzte Zielszene handelt. Dabei kann der gesuchte Parameter und zugleich eine Zielverteilung geschätzt werden.
  • Ein Stand der Technik zur Kalibrierung einer Kopplungsmatrix (als zu kalibrierendem Parameter) basiert auf Referenzmessungen zu Zielen (beispielsweise Triple-Spiegeln) unter bekannten Winkeln, die sich im Fernfeld eines Radars befinden, wie beispielsweise in C. M. Schmid, C. Pfeffer, R. Feger, und A. Stelzer, „An FMCW MIMO radar calibration and mutual coupling compensation approach“ veröffentlicht 2013 auf der European Radar Conference.
  • Hier können jedoch verschiedene Probleme auftreten. Erstens muss eine Fernfeldnäherung gewährleistet sein bzw. möglich sind, was insbesondere bei großen Antennenaperturen Ziele in einer vergleichsweise großen Distanz voraussetzt (wobei die Fernfeldgrenze bei 2*L2/λ, mit der Antennenapertur L und der Wellenlänge λ, anzusehen ist). Zusätzlich muss die Entstehung von vergleichsweise stark ausgeprägten Mehrwegen bei der Kalibrierung verhindert werden, was eine entsprechend große reflexionsfreie Messumgebung (Messkammer) voraussetzt. Dies wird als vergleichsweise wenig praktikabel (und zwar für viele Anwendungen) empfunden. Zusätzlich kann bei jedem Referenzziel eine unbekannte Phase und Amplitude auftreten, so dass die einzelnen Referenzmessungen nicht kohärent verarbeitet werden können. Für eine Kalibrierung im Nahfeld müssten die Positionen der Referenzziele relativ zum Radar auf einen Bruchteil der Wellenlänge genau bekannt sein, um eine korrekte Phasenbeziehung zwischen den Antennen zu ermitteln. Dies wird als nicht (oder zumindest nur schwierig) umsetzbar angesehen.
  • Basierend auf sparsity bzw. compressed sensing bzw. compressive sensing existieren Ansätze zur gleichzeitigen Kalibrierung unterschiedlicher Parameter und Winkelschätzung bzw. Schätzung einer sparsen (spärlichen) Szene (Objektszene), siehe beispielsweise Ç. Bilen, G. Puy, R. Gribonval, und L. Daudet, „Convex Optimization Approaches for Blind Sensor Calibration Using Sparsity“, IEEE Trans. Signal Process., Bd. 62, Nr. 18, S. 4847-4856, Sep. 2014, doi: 10.1109/TSP.2014.2342651 und A. Elbir und E. Tuncer, „2-D DOA and mutual coupling coefficient estimation for arbitrary array structures with single and multiple snapshots“, Digit. Signal Process., Bd. 54, Apr. 2016, doi: 10.1016/j.dsp.2016.03.011. Dadurch müssen keine bekannten Winkel bzw. Zielpositionen vorgegeben sein. Dies wird üblicherweise als sogenannte Online-Kalibrierung vorgeschlagen, die es in der Messsituation ermöglichen soll, auch mit einem unkalibrierten System eine Winkelschätzung durchführen zu können. Es wird dabei jeweils nur eine Messung zum Schätzen der Kalibrierparameter verwendet. Damit steht nur wenig Information zur Verfügung. Mit diesem (theoretischen) Ansatz ist unter realistischen Bedingungen eine vergleichsweise gute Kalibrierung kaum möglich, da der Informationsgehalt nicht ausreicht. Weiterhin geht man in diesem Zusammenhang in der Regel von einer Zielverteilung aus, die nur durch Winkel beschrieben wird. Dies verringert die Komplexität, setzt aber (wiederum) mehrwegearme Fernfeldmessungen voraus.
  • ZUSAMMENFASSUNG DER OFFENBARUNG
  • Es ist insbesondere eine Aufgabe, ein Verfahren zur Kalibrierung eines wellenbasierten Messsystems (insbesondere Radar-Messsystems) vorzuschlagen, bei dem mindestens ein Signal- und/oder System-Parameter mit vergleichsweise geringem Aufwand und dennoch vergleichsweise präzise kalibriert werden kann. Weiterhin ist es Aufgabe, ein entsprechendes Kalibrierungs-System, ein entsprechendes wellenbasiertes Messsystem, eine entsprechende Anordnung, umfassend eine Objektszene sowie ein Kalibrierungs-System sowie ein entsprechendes Fahrzeug vorzuschlagen.
  • Diese Aufgabe wird insbesondere durch die Merkmale des Anspruchs 1 gelöst.
  • Insbesondere wird die Aufgabe gelöst durch ein Verfahren zur Kalibrierung mindestens eines zu kalibrierenden Parameters (insbesondere eines Signal- und/oder System-Parameters) eines wellenbasierten Messsystems, insbesondere Radar-Messsystems, das mindestens eine Empfangseinheit zum Empfangen von Signalen eines Wellenfeldes, insbesondere von Radarsignalen, umfasst, die vorzugsweise von einer spärlich besetzten Objektszene ausgehen (wobei zumindest bei Radarsignalen grundsätzlich davon ausgegangen werden kann, dass die jeweilige Objektszene spärlich besetzt ist), wobei die zumindest eine Empfangseinheit und die Objektszene mehrere räumliche Positionen relativ zueinander einnehmen (zu verschiedenen Zeitpunkten), wobei eine relative Positionierung der mehreren Positionen zueinander bekannt ist oder bestimmt wird (und damit bekannt wird), und an diesen mehreren Positionen die Signale kohärent von der zumindest einen Empfangseinheit (Sensor) erfasst werden (und damit eine synthetische Apertur ausgebildet wird), wobei ein Satz von mehreren kohärenten Messsignalen gebildet wird, wobei eine Kalibrierung von zumindest einem Signal- und/oder System-Parameter basierend auf dem zumindest einen Satz von kohärenten Messsignalen durchgeführt wird.
  • Ein Kerngedanke der Offenbarung liegt darin, Messwerte an mehreren Positionen aufzunehmen (wobei die Positionierung der mehreren Positionen zueinander bekannt ist bzw. vorher bestimmt wird). Insbesondere mit bzw. nach einer kohärenten Verarbeitung dieser Messwerte kann die entstehende Gesamtapertur auch als synthetische Apertur bzw. inverse synthetische Apertur bezeichnet werden. Grundsätzlich soll, soweit nicht anders angegeben, der Begriff „synthetische Apertur“ eine nicht-inverse und/oder inverse synthetische Apertur umfassen. In diesem Sinne werden diese Messwerte dann vorzugsweise (kohärent) verarbeitet und liefern Informationen für eine (vollwertige) Kalibrierung. Dabei wird insbesondere eine Information dahingehend ausgenutzt, dass es sich bei der Objektszene um eine spärlich besetzte Zielszene handelt (bzw. im konkreten Fall um eine Radar-Objektszene, die als spärlich angenommen werden kann). Insofern basiert die Offenbarung insbesondere auch auf der Annahme bzw. Voraussetzung, dass die (jeweilige) Objektszene spärlich besetzt ist.
  • Unter einer spärlich besetzten Objektszene ist vorzugsweise eine Objektszene zu verstehen, die weniger als 100 (von dem Messsystem trennbare) Objekte aufweist (oder zumindest weniger als 100 dominante Objekte in dem Sinne, dass für die Spärlichkeit stark reflektierende Objekte entscheidend sein sollen, wobei ggf. noch weitere schwach streuende Objekte vorhanden sein können, solange es wenige dominante Streuer bzw. Objekte gibt).
  • Grundsätzlich kann es sich bei den Objekten um vorbestimmte (von vornherein bekannte) Objekte, wie beispielsweise Referenzobjekte (z. B. Metallelemente, wie Metallkugeln) handeln, oder um grundsätzlich unbekannte Objekte (wie beispielsweise Objekte bzw. für das Messsystem messbare Strukturen einer Umgebung eines ggf. sich bewegenden Fahrzeuges).
  • Unter einem Signal- und/oder System-Parameter ist insbesondere ein Parameter eines Signals (insbesondere mindestens eines von mindestens einem Sender des Messsystems gesendeten Signals) und/oder ein Parameter mindestens einer Komponente des Messsystems (ggf. absolut und/oder in Relation zu einer weiteren Komponente, wie beispielsweise ein Abstand und/oder eine Orientierung) zu verstehen, die einen Einfluss auf das Messergebnis bzw. die Messeigenschaften des Messsystems haben.
  • Das wellenbasierte Messsystem kann konfiguriert sein, um mit elektromagnetischen, optischen und/oder akustischen Wellen zu arbeiten. Besonders bevorzugt handelt es sich um ein Radar-Messsystem, d. h. um ein Messsystem, das mit Radarwellen arbeitet. Ein solches Messsystem kann auch kurz als Radar bezeichnet werden. Die Empfangseinheit kann durch eine Antenne gebildet werden bzw. eine oder mehrere Antennen umfassen. Grundsätzlich kann die Empfangseinheit jedoch mit mindestens einer beliebigen Vorrichtung versehen sein, die den Empfang der jeweiligen Wellen ermöglicht (z. B. Antenne bei elektromagnetischen Wellen; Fotodetektoren oder elektrooptische Mischer bei optischen Wellen; Schallwandler bzw. Mikrofone bei akustischen Wellen).
  • Von dem Messsystem können ggf. Signale ausgesendet werden und an einer spärlich besetzten (aber ansonsten im Allgemeinen weitgehend beliebigen) Objektszene (Zielszene) reflektiert und wieder vom Messsystem empfangen werden. Beispielsweise bei einem klassischen Radarszenario kann standardmäßig von einer spärlich besetzten Objektszene (bzw. ausgedünnten, dünn besetzten oder sparsen Objektszene) ausgegangen werden, beispielsweise in dem in D. L. Donoho, „Compressed sensing“, IEEE Trans. Inf. Theory, Bd. 52, Nr. 4, S. 1289-1306, Apr. 2006, doi: 10.1109/TIT.2006.871582 beschriebenen Sinne.
  • Insgesamt wird durch das offenbarte Verfahren eine vergleichsweise präzise Kalibrierung von mindestens einem Signal- und/oder System-Parameter ermöglicht, und zwar mit vergleichsweise einfachen Mitteln (bezogen auf benötigte Hardware- und/oder Software-Komponenten und/oder eine benötigte Rechenleistung). Insbesondere werden durch die ausgenutzte synthetische Apertur ein Informationsgehalt von Messdaten (z. B. Messdatenvektor bzw. Messmatrix) im Vergleich zu einer Einzelmessung deutlich vergrößert. Beispielsweise kann ein Messvorgang (z.B. beschrieben durch eine Messmatrix) nun neben dem zu kalibrierenden Parameter auch von der Messposition abhängig sein, wobei diese aber als bekannt angenommen werden kann.
  • Insbesondere wird also vorgeschlagen, eine auf compressed sensing basierte (Online-)Kalibrierung auf eine vorzugsweise vollständige bzw. umfassendere Kalibrierung auszuweiten, indem mehrere Messungen zu einer spärlich besetzten Objektszene an unterschiedlichen Positionen aufgenommen und kohärent verarbeitete werden, also eine synthetische Apertur aufgebaut wird.
  • Die (jeweilige) Empfangseinheit weist vorzugsweise mindestens einen Empfänger (insbesondere mindestens eine Empfangsantenne) auf. Die (jeweilige) Empfangseinheit kann mindestens einen (oder genau einen) Sender (insbesondere eine Sendeantenne) aufweisen (also optional als Sende- und Empfangseinheit ausgebildet sein). Der (jeweilige) Empfänger bzw. die (jeweilige) Empfangsantenne kann auch optional (zugleich) eine Sendefunktion aufweisen (also als kombinierte Sender-Empfänger- bzw. Sende-Empfangs-Antenne ausgebildet sein).
  • Die Empfangseinheit kann ggf. mehrere Empfänger aufweisen (beispielsweise mindestens zwei oder mindestens vier oder mindestens acht und/oder höchstens 100). Weiterhin kann die Empfangseinheit ggf. auch mehrere Sender aufweisen (ggf. mindestens zwei oder mindestens vier oder mindestens acht und/oder höchstens 100).
  • Beispielsweise kann es sich bei der Empfangseinheit (bzw. Sende-Empfangseinheit) um ein TRX-Modul handeln.
  • Die Empfangseinheit kann optional auch ohne Sender ausgestattet sein.
  • Optional kann neben der (mindestens einen) Empfangseinheit noch mindestens eine Sendeeinheit zum Senden der jeweiligen Wellen vorhanden sein und/oder die Objektszene mindestens einen Sender aufweisen.
  • In besonders bevorzugten Ausführungsformen werden die Messsignale und/oder aus den Messsignalen abgeleitete Signale, beispielsweise Fourier-transformierte Signale und/oder aus den Messsignalen abgeleitete Parameter mit hypothetischen, von mindestens einem zu kalibrierenden Parameter und/oder einer hypothetischen Zielverteilung abhängigen Vergleichssignalen bzw. Vergleichsparametern verglichen. Vorzugsweise wird bei diesem Vergleich eine Lösung für den (zu kalibrierenden) Parameter gesucht und insbesondere bestimmt, bei der eine entsprechende hypothetische Zielverteilung vergleichsweise, insbesondere möglichst, dünn besetzt ist.
  • Vorzugsweise wird die Spärlichkeit als eines von (ggf. mehreren) Optimierungskriterien ausgenutzt, insbesondere derart, dass eine Lösung mit einer höheren Spärlichkeit (d.h. insbesondere weniger Ziele und/oder eine geringere Summe von Zielamplituden) (im Rahmen der Optimierung) gegenüber einer Lösung mit einer geringeren Spärlichkeit (d.h. insbesondere mehr Ziele bzw. eine höhere Summe von Zielamplituden) bevorzugt wird, weiter vorzugsweise eine Lösung mit maximaler Spärlichkeit unter mehreren hypothetischen Lösungen bevorzugt (und insbesondere ausgewählt) wird.
  • Unter einer Spärlichkeit ist insbesondere die Anzahl von detektierten (aktiven und/oder passiven, also insbesondere reflektierenden) Wellenfeld-Quellen (wobei hier ein reiner Reflektor vorzugsweise auch als Wellenfeldquelle verstanden werden soll) zu verstehen (oder die Anzahl von dominierenden Wellenfeldquellen, derart, dass für die Spärlichkeit stark strahlenden Quellen entscheidend sein sollen, wobei ggf. noch weitere schwach strahlende Quellen vorhanden sein können). Wenn also beispielsweise bei einer ersten hypothetischen Lösung fünf Wellenfeldquellen detektiert werden und bei einer zweiten Lösung 10 Wellenfeldquellen, soll die erste Lösung innerhalb des Verfahrens als bevorzugte Lösung (ggf. jedoch abhängig von weiteren Optimierungskriterien) ausgewählt werden. Sparse Lösungen können beispielsweise durch Minimierung der I0 Norm ‖ x → ‖ 0
    Figure DE102020134284A1_0001
    eines Zielvektors erreicht werden, welche die Anzahl der Bildpunkte bestimmt, die ungleich Null sind, oder durch Minimierung der I 1 − Norm ‖ x → ‖ 1 ,
    Figure DE102020134284A1_0002
    welche alle Bildamplituden aufsummiert. Die Verwendung anderer Normen unter der 2er Norm inkl. Kombinierter Normen sind ebenfalls denkbar.
  • Generell kann das Verfahren durchgeführt werden mit einer Objektszenerie, bei der davon ausgegangen werden kann (selbst wenn die exakte Spärlichkeit nicht bekannt ist), dass mindestens zwei, vorzugsweise mindestens vier, ggf. mindestens sechs Wellenfeldquellen (insbesondere Radarquellen, also Radarreflektoren und/oder aktiven Radarquellen) und/oder höchstens 200, vorzugsweise höchstens 100, noch weiter vorzugsweise höchstens 50 Wellenfeldquellen (insbesondere Radarquellen) vorhanden sind. Der Begriff Radarquelle soll als Abkürzung für Radarreflektor und/oder aktiver Radar-Sender, beispielsweise Radar-Sendeantenne) verstanden werden.
  • Die Ausformung und/oder Anzahl und/oder Anordnung der (jeweiligen) Wellenfeldquellen/Radarquellen kann bekannt sein oder nicht (beispielsweise im Falle einer im konkreten Fall vorliegenden Verkehrssituation aus Sicht eines mit dem Messsystem bzw. Radarsystem bestückten Fahrzeuges).
  • In Ausführungsformen umfasst der mindestens eine Parameter mindestens einen Parameter, der die Kalibrierung einer (jeweiligen) einzelnen Empfangseinheit betrifft. Alternativ oder zusätzlich kann der mindestens eine Parameter einen Parameter umfassen, der die Kalibrierung einer Zusammenwirkung (Kooperation) mehrerer Empfangseinheiten betrifft. Die Zusammenwirkung (Kooperation) kann beispielsweise eine Kommunikation und/oder kooperative Messung der Empfangseinheiten miteinander betreffen (also beispielsweise eine Laufzeit und/oder Form von Signalen, die die Empfangseinheiten miteinander austauschen).
  • Mindestens eine Empfangseinheit weist vorzugsweise mindestens eine Gruppe von vorzugsweise kohärent arbeitenden Empfängern (insbesondere Empfangsantennen) auf, beispielsweise mindestens zwei oder mindestens vier kohärent arbeitende Empfänger. In diesem Fall wird vorzugsweise mindestens ein Parameter dieser mindestens einen Empfangseinheit kalibriert.
  • Alternativ oder zusätzlich wird für mehrere Empfangseinheiten mit (jeweils) mindestens einem Empfänger mindestens ein Parameter kalibriert.
  • In Ausführungsformen wird für mindestens eine Empfangseinheit (ggf. mehrere oder alle Empfangseinheiten, wenn eine Vielzahl vorliegt) und/oder mindestens einen Empfänger (ggf. mehrere oder alle Empfänger, wenn eine Vielzahl von Empfängern vorliegt, wobei die Empfänger Bestandteile derselben Empfangseinheit sein können oder Bestanteile von mehreren verschiedenen Empfangseinheiten) folgendes kalibriert:
    • - eine Phasenlage (insbesondere ein Phasenversatz gegenüber mindestens einer weiteren Empfangseinheit bzw. einem weiteren Empfänger) und/oder
    • - eine Dämpfung bzw. Verstärkung (optional absolut und/oder relativ zu einem weiteren Empfänger/Empfängereinheit, wobei dies in einer Kopplungsmatrix einer Hauptdiagonalen entsprechen kann, ggf. in Kombination mit der Phasenlage) und/oder
    • - eine Orientierung, beispielsweise gegenüber einer globalen Bezugsorientierung und/oder gegenüber mindestens einer weiteren Empfangseinheit bzw. einem weiteren Empfänger (bzw. deren/dessen Orientierung) und/oder
    • - eine Positionierung, beispielsweise gegenüber einem globalen Bezugspunkt und/oder gegenüber mindestens einer weiteren Empfangseinheit bzw. mindestens einem weiteren Empfänger (bzw. deren/dessen Positionierung) und/oder
    • - ein Kopplungseinfluss (beispielsweise beschrieben durch eine Kopplungsmatrix) aufgrund einer weiteren Empfangseinheit bzw. eines weiteren Empfängers (insbesondere innerhalb derselben Empfangseinheit) und/oder
    • - ein Parameter, der einen Messzusammenhang, insbesondere eine Kopplung, zwischen der Empfangseinheit und einer weiteren Empfangseinheit beschreibt und/oder
    • - ein Parameter, der eine komplexe relative Amplitude zwischen der Empfangseinheit und einer weiteren Empfangseinheit beschreibt, und/oder
    • - ein Parameter, der eine komplexe relative Amplitude zwischen dem Empfänger und einem weiteren Empfänger beschreibt, und/oder
    • - ein Parameter, der einen Zeitversatz zu mindestens einer weiteren Empfangseinheit bzw. einem weiteren Empfänger, beschreibt.
  • In Ausführungsformen werden zur Kalibrierung verschiedene Objektszenen verwendet, gegenüber denen die (jeweilige) Empfangseinheit (jeweils) mehrere Positionen einnimmt. Auch hier müssen die Objektszenen bzw. deren Ausgestaltung im Einzelnen nicht bekannt sein (außer dass sie, zumindest mit gewisser oder überwiegender Wahrscheinlichkeit, verschieden sind). Während der Fahrt eines Fahrzeuges kann beispielsweise davon ausgegangen werden, dass zu verschiedenen Zeitpunkten betrachtete Objektszenen verschieden sind.
  • Vorzugsweise werden die Schritte des Verfahrens zur Kalibrierung (bis einschließlich der Bildung des Satzes von mehreren kohärenten Messsignalen) mindestens zweimal (für mindestens zwei verschiedene Objektszenen) durchgeführt, wobei die damit gewonnenen Sätze (von mehreren kohärenten Messsignalen) zur Kalibrierung des mindestens einen zu kalibrierenden Parameters herangezogen werden. Denkbar wäre es auch, die beiden Sätze (von mehreren kohärenten Messsignalen) gemeinsam zur Kalibrierung des Parameters heranzuziehen oder insofern separat zu dieser Kalibrierung heranzuziehen, so dass zunächst zwei separate Kalibrierungen erfolgen, die dann wiederum zusammengeführt werden (beispielsweise durch eine Mittelung eines durch Kalibrierung festgelegten bzw. bestimmten Parameters).
  • Bei den verschiedenen Objektszenen kann es sich beispielsweise um verschiedene Szenen handeln, die ein Fahrzeug (beispielsweise während der Fahrt) bzw. das entsprechende wellenbasierte Messsystem (Radar-Messsystem) erfasst oder um vorbekannte Objektszenen, die beispielsweise innerhalb einer stationären Kalibrier-Anordnung vorliegen oder sowohl das eine als auch das andere, insbesondere so dass eine der mehreren Objektszenen eine vorbestimmte stationäre Objektszene ist und eine weitere Objektszene in einer gegenwärtigen Gebrauchssituation des Messsystems (beispielsweise Fahrt eines Fahrzeuges) vorliegt.
  • Im Allgemeinen kann die Objektszene in sich (zumindest im Wesentlichen) stationär sein, so dass also insbesondere die einzelnen Objekte bzw. Wellenfeldquellen sich nicht relativ zueinander bewegen (während der Erfassung) oder (als zumindest im Wesentlichen) in sich stationär angenommen werden (bzw. so beschaffen sein und sich so während der Erfassung verhalten, dass von einer stationären Objektszene ausgegangen werden kann).
  • In Ausführungsformen kann die (jeweilige) Objektszene gegenüber einem globalen Bezugspunkt bewegt werden (insbesondere während die (jeweilige) Empfangseinheit gegenüber diesen globalen Bezugspunkten nicht bewegt wird). In weiteren alternativen Ausführungsformen kann die (jeweilige) Empfangseinheit gegenüber einem globalen Bezugspunkt bewegt werden (insbesondere während die Objektszene gegenüber diesem globalen Bezugspunkt nicht bewegt wird). In weiteren alternativen Ausführungsformen kann sowohl die (jeweilige) Objektszene als auch die (jeweilige) Empfangseinheit gegenüber einem globalen Bezugspunkt bewegt werden. Der globale Bezugspunkt soll vorzugsweise als sich nichtbewegend angesehen werden und kann beispielsweise durch einen feststehenden Punkt auf einem Untergrund definiert sein (oder zumindest eine unveränderliche Position gegenüber einem solchen Punkt auf dem Untergrund aufweisen).
  • In Ausführungsformen kann wenigstens eine künstlich erstellte Objektszene verwendet werden, beispielsweise umfassend eine Anordnung von mehreren, ein Signal (aktiv) aussendenden und/oder reflektierenden, separaten Strukturen (insbesondere Körpern), insbesondere Metallkörpern, beispielsweise (Metall-) Kugeln, vorzugsweise bekannter Größe und/oder Form und/oder Position und/oder Oberflächeneigenschaften und/oder Reflexionseigenschaften.
  • Alternativ oder zusätzlich kann die Kalibrierung online erfolgen, beispielsweise wenn ein Objekt (insbesondere ein Fahrzeug, vorzugsweise Kraftfahrzeug), das mit einem entsprechenden Kalibrierungs-System bzw. Messsystem ausgestattet ist, in Betrieb ist (beispielsweise fährt).
  • Vorzugsweise wird die Kalibrierung (online) während eines Bestimmens von Eigenschaften der Objektszene, beispielsweise während eines Verfahrens zur Rekonstruktion eines Bildes der Objektszene, durchgeführt. Insbesondere in diesem Zusammenhang kann die Objektszene zumindest grundsätzlich (auch hinsichtlich der Anordnung der Objekte bzw. Wellenfeldquellen) unbekannt sein, vorzugsweise jedoch als stationär angenommen werden.
  • In Ausführungsformen wird in einem vorgelagerten Schritt eine zumindest grobe Vorbestimmung oder Vorschätzung des (zu kalibrierenden) Parameters (ggf. mit einem abweichenden Verfahren) durchgeführt.
  • Der (zu kalibrierende) Parameter kann (zum Vergleich bzw. Abgleich) auf Messdaten angewendet werden, die auf Messsignalen beruhen.
  • Vorzugsweise wird die Kalibrierung mit einer Objektszene im Nahfeld einer durch die Messung an den mehreren Positionen gebildeten synthetischen Apertur durchgeführt und/oder im Nahfeld der Kombination mehrerer Empfangseinheiten durchgeführt wird und/oder im Nahfeld mindestens einer Empfangseinheit durchgeführt wird.
  • Eine Position und/oder Winkellage und/oder eine Entfernung von Objekten der Objektszene gegenüber der Empfangseinheit ist in Ausführungsformen bei der Durchführung der Kalibrierung nicht (zumindest nicht exakt) bekannt und/oder wird nicht zur Kalibrierung herangezogen. Dies kann jedoch (siehe oben) der Fall sein.
  • Bei alternativen Ausführungsformen werden (nur) Teile von Messdaten verwendet, die Informationen zu einem Teil einer Objektszene enthalten.
  • Bei weiteren alternativen Ausführungsformen werden (nur) Messdaten verwendet, die Informationen zu einem (vor-)bestimmten Entfernungsbereich enthalten.
  • Weiterhin können bei dem Verfahren zur Kalibrierung zusätzliche Einschränkungen (zu den obigen) für den Kalibrierparameter angewendet werden.
  • Insbesondere kann eine Signalleistung zur Einschränkung des Kalibrierparameters verwendet werden.
  • Konkret kann die (jeweilige) Empfangseinheit nach dem FMCW Radarprinzip und/oder dem OFDM Radarprinzip arbeiten.
  • Die obengenannte Aufgabe wird weiterhin gelöst durch ein Kalibrierungs-System für ein wellenbasiertes Messsystem, vorzugsweise Radar-Messsystem, insbesondere Fahrzeug-Radarsystem, vorzugsweise Automobil-Radarsystem (LKW- und/oder PKW-Radarsystem), vorzugsweise zur Durchführung des obigen Verfahrens zur Kalibrierung, wobei das Kalibrierungs-System konfiguriert ist zur Kalibrierung mindestens eines Signal- und/oder System-Parameters des Messsystems, wobei ein Satz von mehreren kohärenten Messsignalen gebildet wird, der erzeugbar ist, indem die zumindest eine Empfangseinheit und die Objektszene mehrere räumliche Positionen relativ zueinander einnehmen, wobei eine relative Positionierung der mehreren Positionen zueinander bekannt ist oder bestimmt wird, und an diesen mehreren Positionen die Signale (insbesondere kohärent) von der zumindest einen Empfangseinheit erfasst werden, wobei eine Kalibrierung von zumindest einem Signal- und/oder Systemparameter basierend auf dem zumindest einen Satz von kohärenten Messsignalen durchgeführt wird.
  • Die obengenannte Aufgabe wird weiterhin gelöst durch ein wellenbasiertes Messsystem, vorzugsweise Radar-Messsystem, insbesondere Fahrzeug-Radarsystem, vorzugsweise Automobil-Radarsystem, vorzugsweise zur Durchführung des obigen Verfahrens, umfassend
    • • mindestens eine Empfangseinheit zum Empfangen von Signalen eines Wellenfeldes, insbesondere von Radarsignalen, die von einer spärlich besetzten Objektszene ausgehen, sowie
    • • das obige Kalibrierungs-System.
  • Die obengenannte Aufgabe wird weiterhin gelöst durch eine Anordnung, umfassend eine Objektszene sowie das obige Kalibrierungs-System und/oder das obige Messsystem.
  • Die obige Aufgabe wird weiterhin gelöst durch ein Fahrzeug, insbesondere Automobil (z. B. PKW oder LKW), Motorrad, Wasserfahrzeug, Flugzeug oder Hubschrauber, umfassend das Kalibrierungs-System der obigen Art und/oder das obige Messsystem und/oder ein Kalibrierungs-System, das zur Durchführung des obigen Verfahrens zur Kalibrierung konfiguriert ist.
  • Insofern zur Durchführung der obigen und/oder nachfolgenden Verfahrensschritte Bestimmungen, Schätzungen und/oder Berechnungen durchgeführt werden, kann dazu mindestens eine entsprechende Auswerteeinheit (als Teil des Kalibrie-Systems bzw. Messsystems) vorgesehen sein. Diese kann teilweise oder vollständig Bestandteil einer Empfangseinheit sein (beispielsweise in einer gemeinsamen Baugruppe, beispielsweise in einem gemeinsamen Gehäuse mit dieser angeordnet sein) oder (zumindest teilweise ggf. vollständig) extern gegenüber der/den Empfangseinheit/en vorgesehen sein (z. B. in einem separaten Gehäuse). Die (jeweilige) Empfangseinheit und/oder die (jeweilige) Auswerteeinheit kann mindestens einen (Micro-)Prozessor und/oder mindestens einen (elektronischen) Speicher und/oder mindestens ein Eingabe- und/oder Ausgabemittel zur Kommunikation mit weiteren Einrichtungen aufweisen (z. B. über eine Drahtverbindung oder drahtlos).
  • Weitere Ausführungsformen ergeben sich aus den Unteransprüchen.
  • Figurenliste
  • Nachfolgend wird die Offenbarung auch anhand von Ausführungsbeispielen beschrieben, die anhand der Abbildungen näher erläutert werden. Hierbei zeigen:
    • 1 eine schematische Darstellung eines ausführungsgemäßen Verfahrens zur Kalibrierung;
    • 2 eine schematische Darstellung zur Durchführung eines ausführungsgemäßen Verfahrens; und
    • 3 eine schematische Darstellung eines Systems, umfassend ein autonomes Fahrzeug und ein Radar-Messsystem gemäß Ausführungsformen:
  • DETAILLIERTE BESCHREIBUNG
  • In der nachfolgenden Beschreibung werden für gleiche und gleich wirkende Teile dieselben Bezugsziffern verwendet.
  • Nachfolgend wird eine Messanordnung mit NM Messeinheiten (Radar-Einheiten bzw. Empfangs-Einheiten) betrachtet, die jeweils NRx Empfangs (RX) Antennen besitzen, wobei sich die nRx-te Antenne relativ zum Radarzentrum an der Position p → Rx , n Rx = ( x Rx , n Rx , y Rx , n Rx , z Rx , n Rx )
    Figure DE102020134284A1_0003
    befindet.
  • Zusätzlich sind vorzugsweise NTx Sende (TX) Antennen vorhanden, an den relativen Positionen p → Tx , n Tx = ( x Tx , n Tx , y Tx , n Tx , z Tx , n Tx ) .
    Figure DE102020134284A1_0004
  • Zur Übersichtlichkeit wird zunächst ein einzelnes Radar (bzw. eine einzelne Sende-Empfangseinheit) betrachtet. Zur Datenaufnahme befindet sich dessen Zentrum an der np-ten Messposition p → R , n p = ( x R , n p , y R , n p , z R , n p ) ,
    Figure DE102020134284A1_0005
    wobei 1 ≤ np ≤ Np.
  • Die Datenaufnahme erfolgt derart, dass die TX Antennen des Radars ein Signal s(t) emittieren. Dieses wird an einer Objektszene gestreut bzw. reflektiert und von den RX Antennen empfangen. Alternativ ist es auch denkbar, dass von einem aktiven Objekt, z.B. von einem Funktransmitter, ein Signal emittiert wird (wobei insbesondere in diesem Fall dann keine TX Antenne bei der Messeinheit bzw. der Empfangseinheit vorhanden sein muss). In diesem Fall sollte jedoch gewährleistet sein, dass bei mehreren Messungen nacheinander ein fester Phasenbezug zwischen den Sendesignalen besteht.
  • Für eine kompaktere Darstellung wird von folgenden Vereinfachungen ausgegangen:
    • - Alle reflektierenden Objekte befinden sich innerhalb eines Raumbereichs, der an allen Positionen Np vom Radar (bzw. der Empfangseinheit) erfasst werden kann.
    • - Das Richtverhalten der Antennen ist gleichförmig, konstant und richtungsunabhängig.
    • - Ein Übertragungskanal wird zunächst als idealer AWGN-Kanal (AWGN = additive white Gaussian noise) modelliert. D.h. das Empfangssignal ergibt sich als lineare Superposition von amplitudengewichteten und zeitverzögerten Versionen des Sendesignals, welche von Störungen n(t) überlagert werden, die als additives weißes gaußsches Rauschen angenommen werden.
  • Unter der Annahme von NK Zielen innerhalb der betrachteten Objektszene an den a priori nicht bekannten Positionen p → K , n K = ( x K , n K , y K , n K , z K , n K ) ,
    Figure DE102020134284A1_0006
    lässt sich ein (ideales) empfangenes Signal einer bestimmten TX-RX Kombination (nTx,nRx) an einer Position np beschreiben als s n p , n Tx , n Rx ( t ) = ∑ n K = 1 N K α n p , n Tx , n Rx , n K A n K s ( t − τ n p , n Tx , n Rx , n K ) + n ( t ) ,
    Figure DE102020134284A1_0007
    wobei anp,nTx,nRx,nK eine Dämpfung beschreibt, die sich aus dem Übertragungsweg ergibt, und AnK den Einfluss der Reflexion am Ziel beschreibt. τnp ,nTx,nRx,nK gibt die Signallaufzeit von TX über das Ziel zu RX an und berechnet sich zu τ n p , n Tx , n Rx , n K = r n p , n Tx , n Rx , n K c ,
    Figure DE102020134284A1_0008
    mit der Ausbreitungsgeschwindigkeit c der Welle und der Distanz r n p , n Tx , n Rx , n K = ‖ p → K , n K − ( p → R , n p + p → Tx , n Tx ) ‖ 2 + ‖ ( p → R , n p + p → Rx , n Rx ) − p → K , n K ‖ 2 .
    Figure DE102020134284A1_0009
    Transformiert man das Empfangssignal in den Frequenzbereich ergibt sich: S n p , n Tx , n Rx ( ω ) = ∑ n K = 1 N K α n p , n Tx , n Rx , n K A n K S ( ω ) e − j ω τ n p , n Tx , n Rx , n K + N ( ω ) .
    Figure DE102020134284A1_0010
  • In bildgebenden Systemen kann die Zielverteilung x →
    Figure DE102020134284A1_0011
    bestimmt werden, welche die komplexen Amplituden AnK an bestimmten Raumpunkten p → K , n K
    Figure DE102020134284A1_0012
    enthält. Die Datenaufnahme an einem Messpunkt np kann nun als linearer Operator Hnp betrachten werden, welcher die Zielverteilung auf die Messwerte abbildet, welche in einem Vektor y → n p
    Figure DE102020134284A1_0013
    gesammelt werden können, sodass gilt y → n p = H n p x → + n → n p .
    Figure DE102020134284A1_0014
  • Aufgrund der eingeschränkten Apertur klassischer Empfangseinheiten (Radarsensoren) ist die Auflösung der Bildgebung bei Einzelmessungen meist nicht ausreichend. Insbesondere die unterschiedliche Messgenauigkeit in Entfernungs- und Winkelauflösung kann eine zuverlässige Rekonstruktion verhindern. Daher werden - wie durch den Index np bereits angedeutet - mehrere Messungen an unterschiedlichen Positionen kohärent miteinander verarbeitet und somit eine Apertur aufgespannt. In der Radarbildgebung wird dies auch als synthetische Apertur bezeichnet. Die relativen Messpositionen des Radarsystems müssen dazu (vergleichsweise genau) bekannt sein, um eine kohärente Auswertung zu ermöglichen.
  • Die hier vorgeschlagene Vorgehensweise zu Kalibrierung stellt demgegenüber eine deutlich geringere Anforderung an ein Referenzsystem bzw. Verfahr-System dar, als eine (exakte) Ermittlung der Relativpositionen eines Ziels bezogen auf das Messsystem (bzw. die Empfangseinheit).
  • Erfolgt die Datenaufnahme wie beschrieben an mehreren Positionen np = 1... Np ergibt sich das Gesamtgleichungssystem zu y → = H x → + n → ,
    Figure DE102020134284A1_0015
    wobei sowohl der Gesamtmessvektor y → ,
    Figure DE102020134284A1_0016
    als auch die Gesamtmessmatrix H aus den Einzelmessungen einfach zusammengesetzt werden können y → = ( y → 1 ⋮ y → N p ) , H = ( H 1 ⋮ H N p ) .
    Figure DE102020134284A1_0017
  • Da das Gesamtgleichungssystem (in der Regel) auch bei Messungen an mehreren Positionen stark unterbestimmt ist, kann typischerweise anhand der Messung die gesuchte Zielverteilung x →
    Figure DE102020134284A1_0018
    nicht durch einfache Matrixinversion ermittelt werden.
  • Klassische Ansätze zur Bildrekonstruktion können auf Korrelation basieren, wie beispielsweise beim matched-filter Ansatz, bei dem mit einem komplex konjugierten Signal multipliziert wird. In diesem Fall ergibt sich das geschätzte Bild b →
    Figure DE102020134284A1_0019
    durch b → = H H y → ,
    Figure DE102020134284A1_0020
    wobei der Operator (-)H die transponiert-konjugierte Matrix beschreibt. Dies entspricht (im Prinzip) einem Vergleich der eigentlichen Messung mit einem hypothetischen Messsignal, das bei einem Ziel an der Position p → K , n K
    Figure DE102020134284A1_0021
    erzeugt werden würde. Auch hier kann die Unterbestimmtheit eine korrekte Rekonstruktion der Zielverteilung x verhindern.
  • In den letzten Jahren wurde außerdem ein weiterer Rekonstruktionsansatz erforscht, der auf den Grundlagen des sogenannten compressed sensing beruht. Hierbei wird davon ausgegangen, dass die Zielverteilung nur aus wenigen einzelnen Zielen besteht, die Szene also dünn besetzt („sparse“) ist. Der Vektor x →
    Figure DE102020134284A1_0022
    hat dementsprechend nur wenige Einträge ungleich null. Es wird also jene Lösung x →
    Figure DE102020134284A1_0023
    für das Gleichungssystem gesucht, welche die Fehlerleistung ‖ y → − H x → ‖ 2
    Figure DE102020134284A1_0024
    minimiert und zusätzlich eine möglichst sparse Lösung darstellt.
  • Wie oben beschrieben, werden sparse Lösungen typischerweise durch Minimierung der I0 Norm ‖ x → ‖ 0
    Figure DE102020134284A1_0025
    des Zielvektors erreicht, welche die Anzahl der Bildpunkte bestimmt, die ungleich Null sind, oder durch Minimierung der I1-Norm ‖ x → ‖ 1 ,
    Figure DE102020134284A1_0026
    welche alle Bildamplituden aufsummiert. Die Verwendung anderer Normen unter der 2er Norm inkl. Kombinierter Normen sind ebenfalls denkbar. Dies entspricht einer Optimierung mit mehreren Zielfunktionen, die sich als min x → ‖ x → ‖ 1 subject to ‖ y → − H x → ‖ 2 ≤ ε
    Figure DE102020134284A1_0027
    formulieren lässt, wobei ε als begrenzender Faktor für die Fehlerleistung dient und sich aus der empfangenen Rauschleistung der Sensoren abschätzen lässt. Bei geringem Rauschen, geht dies über in die Bedingung ‖ y → − H x → ‖ 2 = 0.
    Figure DE102020134284A1_0028
    Andere Formulierungen dieser Optimierung sind ebenfalls denkbar, wie beispielsweise min x → ‖ y → − H x → ‖ 2 subject to ‖ x → ‖ 1 ≤ β ,
    Figure DE102020134284A1_0029
     min x → ‖ y → − H x → ‖ 2 + λ ‖ x → ‖ 1 ,
    Figure DE102020134284A1_0030
     min x → ‖ x → ‖ 1 + λ ‖ y → − H x → ‖ 2 ,
    Figure DE102020134284A1_0031
     min x → ‖ x → ‖ 0 subject to ‖ y → − H x → ‖ 2 ≤ ε ,
    Figure DE102020134284A1_0032
     min x → ‖ y → − H x → ‖ 2 subject to ‖ x → ‖ 0 ≤ β ,
    Figure DE102020134284A1_0033
     min x → ‖ y → − H x → ‖ 2 + λ ‖ x → ‖ 0 ,
    Figure DE102020134284A1_0034
     min x → ‖ x → ‖ 0 + λ ‖ y → − H x → ‖ 2 ,
    Figure DE102020134284A1_0035
    wobei β die maximale kumulierte Bildamplitude angibt, welche bei bekannter Anzahl und Art von Zielen abgeschätzt werden kann, und λ einen Gewichtungsfaktor für die beiden Teilziele der Optimierung darstellt.
  • Bei ausreichender Vorinformation, wie bspw. die (ungefähren) Positionen und Anzahl der Ziele, ist es auch möglich die Zielpositionen p → K , n K
    Figure DE102020134284A1_0036
    direkt zu schätzen, anstatt Amplituden an hypothetischen Positionen. Damit würde sich die Optimierung ändern zu min p → K ,1 , … , p → K , N K y → − H ( p → K ,1, … , p → K , n K ) 2 ≤ ε
    Figure DE102020134284A1_0037
    oder vergleichbaren Formen.
  • In diesem Fall kann die I1 Norm entfallen, da beim direkten Schätzen von Zielpositionen implizit die Anzahl der Ziele vorgegeben ist. Insofern kann dies als Fehler-Minimierung verstanden werden.
  • Bei realen Messeinheiten kann die Messmatrix H von der idealen Messmatrix Hideal abweichen und von Parametern abhängen, die nicht vollständig bekannt sind. Bei Radarsensoren (Empfangseinheiten) mit mehreren RX Antennen (Empfängern) ist/sind dies beispielsweise eine unbekannte Verstärkung und/oder Phasenverschiebung je Kanal, und/oder Kopplungseffekte zwischen den einzelnen Antennen. Diese werden meist in einer Kopplungsmatrix C zusammengefasst, sodass H = CHideal. Aber auch andere Parameter γ → −
    Figure DE102020134284A1_0038
    wie beispielsweise eine Verkippung der jeweiligen Empfangseinheit und/oder des jeweiligen Empfängers - kann/können einen Einfluss auf die Messmatrix haben.
  • Im Allgemeinen gibt es einen unbekannten, zu kalibrierenden Parametersatz α → ,
    Figure DE102020134284A1_0039
    welcher die Messmatrix beeinflusst. Die Messgleichung ändert sich dann zu: y → = H ( α → ) x → + n → .
    Figure DE102020134284A1_0040
    Eine bekannte Technik zur Kalibrierung der Kopplungsmatrix basiert auf Referenzmessungen zu Zielen (z.B. Triplespiegel) unter bekannten Winkeln, wie weiter oben beschrieben.
  • Basierend auf compressed sensing (wie ebenfalls grundsätzlich schon weiter oben beschrieben) gibt es außerdem Ansätze zur gleichzeitigen Kalibrierung unterschiedlicher Parameter und Winkelschätzung bzw. Schätzung einer sparsen Szene. Dadurch müssen keine bekannten Winkel bzw. Zielpositionen vorgegeben sein. Der Ansatz zur Bildgebung mit compressed sensing wird dazu um eine weitere zu schätzende Variable ergänzt, und es ergibt sich beispielsweise min x → , α → ‖ x → ‖ 1 subject to ‖ y → n p − H n p ( α → ) x → ‖ 2 ≤ ε .
    Figure DE102020134284A1_0041
  • Andere Formulierungsformen entsprechend den oben eingeführten Formen sind ebenfalls möglich.
  • Allerdings wird dies bisher nur als sogenannte Online-Kalibrierung vorgeschlagen, die es in einer Messsituation ermöglicht auch mit einem unkalibriertem System eine Winkelschätzung durchzuführen. Es wird dabei jeweils nur eine Messung zum Schätzen der Kalibrierparameter verwendet, weshalb in der obigen Online-Kalibrier Gleichung der Messvektor und die Messmatrix wieder reduziert wurden auf den Messvektor y → n p
    Figure DE102020134284A1_0042
    und die Messmatrix Hnp an einer Einzelposition p → n p .
    Figure DE102020134284A1_0043
    Damit steht, wie zuvor beschrieben, wenig Information zur Verfügung.
  • Vorzugsweise wird nun insbesondere vorgeschlagen, die Idee der auf compressed sensing basierten (Online-)Kalibrierung auszuweiten, indem mehrere Messungen zu einer spärlich besetzten Szene an unterschiedlichen Positionen pos 1, ...., pos np (siehe 1) aufgenommen und (kohärent) verarbeitet werden, also eine synthetische Apertur aufgebaut wird.
  • Damit kann ein Messdatenvektor sowie eine Messmatrix im Vergleich zu einer Einzelmessung (deutlich) vergrößert werden und ein Informationsgehalt (deutlich) erhöht werden. Eine Messmatrix ist nun neben einem (jeweiligen) Kalibrierparameter auch von Messpositionen abhängig ( H ( p → R , n p , α → ) ) ,
    Figure DE102020134284A1_0044
    wobei diese aber als bekannt angenommen werden.
  • Der grundsätzliche Aufbau ist in 1 dargestellt. Das Radar befindet sich hier beispielhaft an Np unterschiedlichen Radarpositionen und misst zu einer spärlich besetzen Anordnung, die hier als Anordnung von Metallkugeln M dargestellt ist, allerdings durch beliebige Ziele gestaltet werden kann.
  • Die Positionen der Ziele können unbekannt sein und im Rahmen der Kalibrierung mitgeschätzt werden. Lediglich ihre relative Position zueinander muss während der Messung (zumindest im Wesentlichen) konstant bleiben, es sollte sich also um eine starre Szene handeln. Information über eine relative Bewegung des Radars bzw. der Empfangseinheit R und/oder der gesamten Objektszene O, ist (deutlich) einfacher zu bestimmen, als die gesamten absoluten Positionen des Radars R und aller Ziele M. Es kann also das Radar R bewegt werden bei statischer Szene, die Szene bei statischem Radar, oder beide relativ zueinander.
  • Solange diese relative Bewegung bekannt ist, kann ohne Einschränkung zur einfacheren Beschreibung im Folgenden von einer Radarbewegung bei statischer Szene ausgegangen werden, die beschrieben wird durch die Messpositionen p → R , n p
    Figure DE102020134284A1_0045
    relativ zu einem beliebigen Punkt.
  • Mit diesen Messwerten können dann mit min x → , α → ‖ x → ‖ 1 subject to ‖ y → − H ( α → ) x → ‖ 2 ≤ ε ,
    Figure DE102020134284A1_0046
    oder einem vergleichbaren Ansatz (s.o.), beliebige Kalibrierparameter α →
    Figure DE102020134284A1_0047
    bestimmt werden. Ggf. können dabei zusätzliche Einschränkungen gemacht werden, beispielsweise um zu verhindern, dass z.B. eine triviale Lösung auftritt, oder einer der gesuchten Parameter so gewählt wird, dass eines der (zwei) Optimierungsziele keine Beschränkung des Lösungsraums mehr darstellt.
  • Das gleichzeitig bestimmte Rekonstruktionsbild x →
    Figure DE102020134284A1_0048
    ist dabei (nur) ein Mittel zur Kalibrierung und muss nicht zwingend korrekt bestimmt sein. Wird für die Minimierung nur eine einzelne Messung genommen, wie bei der oben erläuterten Online-Kalibrierung, entstehen nun Abhängigkeiten zwischen dem Parametersatz α →
    Figure DE102020134284A1_0049
    und der Bildrekonstruktion x → ,
    Figure DE102020134284A1_0050
    welche die kalibrierbaren Parameter stark einschränkt.
  • Beispielsweise ist bei einer Messung an einer Position mit Zielen (an unbekannten Positionen) im Fernfeld keine Kalibrierung des Abstandes zweier zueinander nicht kohärenter Arrays möglich, da eine Bezugsgröße für die Entfernung fehlt. Auch für die Schätzung einer Kopplungsmatrix sind zu viele Parameter zu ermitteln. Selbst wenn eine Kalibrierung mit einer Messung theoretisch möglich wäre, wird diese praktisch nicht funktionieren, da diese von weiteren Messfehlern wie Rauschen oder fehlerbehafteten Antennenrichtcharakteristiken beeinflusst wird.
  • Auch hier ist es möglich, wie oben beschrieben, bei ausreichend guter Vorschätzung die Positionen der Ziele p → K ,1 , … , p → K , N K
    Figure DE102020134284A1_0051
    direkt zu schätzen. Vorteilhaft wäre dies beispielsweise, nachdem zuvor bereits eine gute Vorschätzung des Parametersatz α →
    Figure DE102020134284A1_0052
    und der Bildrekonstruktion x →
    Figure DE102020134284A1_0053
    auf Basis des ausführungsgemäßen Verfahrens erstellt wurde.
  • Der Vorteil des ausführungsgemäßen Verfahrens gegenüber der oben erläuterten Online-Kalibrierung mit compressed sensing besteht insbesondere darin, dass durch die Erzeugung einer größeren Apertur durch die Relativbewegung von Sensor und Objektszene deutlich mehr Information gesammelt wird als bei einer Einzelmessung zur Verfügung stünde. Diese ist darüber hinaus, anders als bei herkömmlichen Kalibriermethoden, kohärent verfügbar, wodurch die volle Information genutzt werden kann und eine hohe Sensitivität erreicht wird.
  • Somit kann nun die Objektszene ggf. bereits aus der kohärenten Verschiebung ermittelt werden, bevor die Kalibrierparameter bestimmt sind. Wenn beispielsweise ein fester Sender auf eine feste Szene emittiert, wobei ein Empfänger mit mehreren Antennen verschoben wird, genügt bereits eine einzelne Antenne für die Bildgebung der Szene, womit eine vollständige Kalibrierung aller relativen Parameter (automatisch) ermöglicht wird.
  • So kann beispielsweise auch eine Kopplungsmatrix eindeutig bestimmt werden, und es verbleibt insbesondere kein unbekannter Rotationsfaktor wie bei manchen Ansätzen zur compressed sensing Online-Kalibrierung.
  • Weiterhin ermöglicht dies insbesondere eine Kalibrierung im Nahfeld des Sensors, bzw. der Apertur, die durch die Relativbewegung aufgespannt wird. Mehrwegeausbreitung kann dann beispielsweise (einfach) reduziert werden, indem die Zielanordnung nah am Sensor platziert wird und dabei soweit von starken Mehrwege erzeugenden Reflektoren entfernt ist (bspw. der Boden), dass Mehrwege zu deutlich längeren Signalpfaden führen als die direkte Verbindung.
  • In diesem Fall können diese in einem Empfangssignal einfach von den direkten Pfaden getrennt werden. Dann können z.B. für die Kalibrierung nur die Messwerte verwendet werden, die mit Zielen in kurzen Distanzen in Zusammenhang stehen, und jene, die zu langen Distanzen und damit Multipfaden gehören, weggelassen werden. Es besteht also insbesondere nicht mehr die Notwendigkeit für eine reflexionsfreie Messkammer. Eventuell verbleibende Mehrwege verändern sich mit der variierenden Radarposition (Empfangseinheiten-Position) und werden dabei mit steigender synthetischer Apertur immer mehr zu einer Zufallsgröße, die dem Rauschen zugerechnet werden kann.
  • Unter kontrollierten Kalibrierbedingungen (Offline-Kalibrierung) kann es vorteilhaft sein, die Zielszene so zu wählen, dass das Reflexionsverhalten der Ziele (möglichst gut) beschrieben bzw. bekannt ist und die Messmatrix H eine (zumindest möglichst) korrekte Beschreibung der Messung darstellt. Bei Radaranwendungen kann beispielsweise standardmäßig von unendlich kleinen Punktzielen ausgegangen werden, die in alle Richtungen gleichmäßig streuen.
  • Werden nun bekannte Streukörper, wie bspw. Metallkugeln und/oder Metallstangen, mit ggf. bekannter Form und/oder Größe (z. B. Radius r), gewählt, wird vorzugsweise deren Reflexionsverhalten in die Matrix H integriert. Eventuelle ungewünschte Streukörper in der Szene zeigen dann ein entsprechend anderes Reflexionsverhalten als es in der Messgleichung erwartet wird und können (insbesondere bei vergleichsweise großen synthetischen Aperturen) als Rauschen betrachtet werden.
  • Weiterhin ist es vorteilhaft bei einem gezielten Aufbau vorab bekannte Information in die Kalibrierung mit einzubeziehen (wie z.B. die Anzahl an Zielen).
  • Als Ausführungsbeispiel für eine Kalibrierung mit einem gezielten Aufbau kann eine Kalibrierung einer Kopplungsmatrix C bei einer (Radar-)Empfangseinheit betrachtet werden. Bei der (Radar-)Empfangseinheit kann es sich um ein FMCW-Empfangseinheit mit einer Sendeantenne und NRx = 8 Empfangsantennen (oder einer anderen Anzahl von Empfangsantennen) handeln, welche als lineares Array angeordnet sein können (vgl. 1). Das Radar kann auf einem Verfahrstand positioniert werden, welcher präzise relative Bewegungen entlang der Achse ermöglicht, in der auch die Antennen angeordnet sind. Vor der Empfangseinheit R wird eine Anordnung mit NK = 6 Metallkugeln (mit identischem und bekannten Radius r) angebracht. Andere (Metall-)Körper sind in einer anderen Anzahl möglich.
  • Alle Metallkugeln befinden sich dabei optional (zumindest ungefähr) in derselben Ebene wie die Antennen, so dass ggf. eine 2D Auswertung ausreichen kann (zumindest wenn ein lineares Array vorliegt). Alternativ oder zusätzlich kann auch eine 3D-Auswertung erfolgen.
  • Die Empfangseinheit R kann nun an den Metallkugeln M vorbeibewegt werden und an mehreren Positionen Messdaten aufnehmen.
  • In diesem Fall ist die Anzahl der gesuchten Ziele bekannt, sowie zusätzlich eine Abschätzung des Rückstreuquerschnitts je Kugel und damit von AnK = AKugel möglich. Somit bietet sich hier zur gleichzeitigen Minimierung der Fehlerleistung und der Gesamtbildamplitude eine Optimierung der Form min x → , C ‖ y → − C H ideal x → ‖ 2 subject to ‖ x → ‖ 1 ≤ N K A Kugel
    Figure DE102020134284A1_0054
    an, bei der die Gesamtbildamplitude auf die zu erwartende Amplitude limitiert wird. In diesem Fall ist der Kalibrierparameter von der Messmatrix trennbar. Dies führt dazu, dass sich x →
    Figure DE102020134284A1_0055
    und C nur bis auf einen beliebigen Faktor v lösen lassen, da es für jede Lösung x →
    Figure DE102020134284A1_0056
    und C eine für die Fehlerleistung gleichwertige Lösung 1 v x →
    Figure DE102020134284A1_0057
    und vC existiert. Somit kann ‖ 1 v x → ‖ 1
    Figure DE102020134284A1_0058
    (beliebig) klein werden und die Bedingung, dass ‖ 1 v x → ‖ 1
    Figure DE102020134284A1_0059
    kleiner sein soll als NKAKugel stellt keine Einschränkung des Lösungsraums mehr dar.
  • Es kann daher eine zusätzliche Einschränkung für x →
    Figure DE102020134284A1_0060
    oder C eingeführt werden, wie z.B. dass C eine bestimmte Leistung auf der Hauptdiagonale nicht unterschreiten darf. Zur Lösung der resultierenden nichtkonvexen Optimierung kann ein iterativer Ansatz gewählt werden, bei dem pro Iteration im Wechsel x →
    Figure DE102020134284A1_0061
    und C geschätzt werden. Dann wird C beispielsweise so normiert, dass ihr erster Eintrag C(1,1) betragsmäßig 1 ergibt. Damit kann der Einfluss der oben beschriebenen Mehrdeutigkeiten bzw. trivialen Lösung umgekehrt werden. Weiterhin kann bei nicht genau bekannter Kugelamplitude AKugel, diese durch Skalierung der Kopplungsmatrix oder direkt von AKugel korrigiert werden, indem berücksichtigt wird, dass die Leistung des Messsignals Ey und die Leistung des hypothetischen Messsignals EHx identisch sein müssen.
  • In jeder Iteration i werden also ausführungsgemäß zwei konvexe Optimierungen zu je einer Variable durchgeführt, anschließend normiert und/oder bei Bedarf die Amplitude angepasst, vorzugsweise wie folgt:
    1. 1. Mit Vorschätzung von ci-1, x → i
      Figure DE102020134284A1_0062
      schätzen: min x → i ‖ y → − C i − 1 H ideal x → i ‖ 2 subject to ‖ x → i ‖ 1 ≤ N K A Kugel
      Figure DE102020134284A1_0063
    2. 2. Mit Vorschätzung von x → i , C ' i
      Figure DE102020134284A1_0064
      schätzen: min C i ‖ y → − C i ' H ideal x → i ‖ 2
      Figure DE102020134284A1_0065
    3. 3. Normiere C'i: Ci = C'i /|C'i (1,1)|
    4. 4. Passe AKugel an.
  • Aufgrund der Trennbarkeit des Kalibrierparameters von der Messmatrix ist es hier genauso gut möglich, statt der eigentlichen Kopplung eine Korrekturmatrix M = C-1 zu schätzen. Damit lässt sich die Messgleichung umschreiben zu ‖ M y → − H ideal x → ‖ 2 .
    Figure DE102020134284A1_0066
    Dies ist äquivalent zu dem zuvor beschriebenen Problem. In dieser Formulierung ist jedoch ein Minimum der Fehlerleistung dann erreicht, wenn sowohl M als auch x →
    Figure DE102020134284A1_0067
    gegen Null streben. Diese triviale Lösung kann daher ebenfalls durch zusätzliche Einschränkungen verhindert werden.
  • Bisher wurde zur Vereinfachung angenommen, dass die Anordnung aus einem einzelnen Radar bzw. einer einzelnen Empfangseinheit (NM = 1) besteht, innerhalb derer Daten (kohärent) verarbeitet werden können. Für weitere Anwendungen können aber auch mehrere Messeinheiten parallel ausgewertet werden. In diesem Fall können Parameter relevant sein, welche beschreiben, wie der Messzusammenhang zwischen diesen Empfangseinheiten (Messeinheiten) ist, wie z.B. die Position von einer Empfangseinheit relativ zu einer weiteren Empfangseinheit ist.
  • Solange alle Messeinheiten dieselbe (sparse) Objektszene betrachten, lässt sich dies auf ein identisches Problem zurückführen, wie es oben für eine einzelne Empfangseinheit (Messeinheit) beschrieben wurde, indem die Messdaten y → n M
    Figure DE102020134284A1_0068
    ( 1 ≤ n M ≤ N M
    Figure DE102020134284A1_0069
    und die Messmatrix HnM der einzelnen Sensoren zu einem Gesamtvektor bzw. einer Gesamtmatrix zusammengefasst werden, sodass sich z.B. min x → , α → ‖ x → ‖ 1 subject to ‖ ( y → 1 ⋮ y → N M ) − ( H 1 ( α → ) ⋮ H N M ( α → ) ) x → ‖ 2 ≤ ε
    Figure DE102020134284A1_0070
    als Optimierungsfunktion ergibt.
  • Um z. B. im Automobilbereich zwei räumlich getrennte Empfangseinheiten (Radarsensoren) R1 und R2 (siehe 2, wobei R2 gestrichelt gezeichnet ist) kohärent zu verarbeiten, wird unter anderem eine Entfernung d (insbesondere deutlich kleiner als die Wellenlänge) der Empfangseinheiten benötigt. Zur Kalibrierung werden die Empfangseinheiten R1, R2 (Radare) an einer sparsen Szene (wie gemäß 1) vorbei bewegt und nehmen an mehreren Positionen pos 1,..., pos np Messdaten auf. Dafür kann derselbe Aufbau wie in 1 verwendet werden, nur dass beide Empfangseinheiten (Radare) als starre Anordnung auf einem Verfahrstand bewegt werden. Das Optimierungsproblem ließe sich dann z.B. als min x → , d ‖ ( y → 1 y → 2 ) − ( H 1 H 2 ( d ) ) x → ‖ 2 subject to ‖ x → ‖ 1 ≤ N K A Kugel
    Figure DE102020134284A1_0071
    formulieren; wobei nur die Teilmessmatrix von R2 abhängig von der zu kalibrierenden Entfernung d ist, wenn R1 als Bezugspunkt gewählt wird. Dies ist abermals möglich, da keine absoluten Ziel- und Sensorpositionen bekannt sein müssen (sondern nur die relative Bewegung von Gesamtsensor und Zielverteilung relevant ist).
  • 3 zeigt ein System 100, umfassend ein autonomes Fahrzeug 110 und ein Radar-Messsystem 10 gemäß Ausführungsformen. Das Radar-Messsystem 10 umfasst eine erste Radareinheit 11 mit mindestens einer ersten Radar-Antenne 111 (um entsprechende Radarsignale zu senden und/oder zu empfangen), eine zweite Radareinheit 12 mit mindestens einer zweiten Radar-Antenne 121 (um entsprechende Radarsignale zu senden und/oder zu empfangen) sowie eine Kalibrierungs-Berechnungseinheit 13.
  • Das System 100 kann ein Passagier-Eingabeeinrichtung und/oder - Ausgabeeinrichtung 120 (passenger interface), einen Fahrzeugkoordinator 130 und/oder eine externe Ein- und/oder Ausgabeeinrichtung 140 (remote expert interface; beispielsweise für eine Leitstelle) aufweisen. In Ausführungsformen kann die externe Ein- und/oder Ausgabeeinrichtung 140 einer (gegenüber dem Fahrzeug) externen Person und/oder Einrichtung erlauben, Einstellungen am oder im autonomen Fahrzeug 110 vorzunehmen und/oder zu modifizieren. Diese externe Person/Einrichtung kann sich von dem Fahrzeugkoordinator 130 unterscheiden. Der Fahrzeugkoordinator 130 kann ein Server sein.
  • Das System 100 ermöglicht dem autonomen Fahrzeug 110 ein von Parametern abhängiges Fahrverhalten, die von einem Fahrzeugpassagier (beispielsweise mittels der Passagier-Eingabeeinrichtung und/oder -Ausgabeeinrichtung 120) und/oder anderen beteiligten Personen und/oder Einrichtungen (beispielsweise über den Fahrzeugkoordinator 130 und/oder die externe Ein- und/oder Ausgabeeinrichtung 140) zu modifizieren und/oder einzustellen. Das Fahrverhalten eines autonomen Fahrzeugs kann durch (expliziten) Input oder Feedback (beispielsweise durch einen Passagier, der eine maximale Geschwindigkeit oder ein relatives Komfort-Level vorgibt), durch impliziten Input oder Feedback (beispielsweise einen Puls eines Passagiers), und/oder durch andere geeignete Daten und/oder Kommunikationsweisen für ein Fahrverhalten bzw. Präferenzen vorgegeben oder modifiziert werden.
  • Das autonome Fahrzeug 110 ist vorzugsweise ein voll-autonomes Kraftfahrzeug (z. B. Pkw und/oder Lkw), kann aber alternativ oder zusätzlich ein halbautonomes oder (sonstiges) voll-autonomes Fahrzeug sein, beispielsweise ein Wasserfahrzeug (Boot und/oder Schiff), ein (insbesondere unbemanntes) Luftfahrzeug (Flugzeug und/oder Hubschrauber), einer fahrerloses Kraftfahrzeug (z. B. Pkw und/oder Lkw) et cetera. Zusätzlich oder alternativ kann das autonome Fahrzeug so konfiguriert sein, dass es zwischen einem halb-automatischen Zustand und einem voll-automatischen Zustand wechseln kann, wobei das autonome Fahrzeug Eigenschaften aufweisen kann, die sowohl einem halb-automatischen Fahrzeug als auch einem voll-automatischen Fahrzeug zugeordnet werden können (abhängig vom Zustand des Fahrzeugs).
  • Das autonome Fahrzeug 110 umfasst vorzugsweise einen Bord-Computer 145.
  • Die Kalibrierungs-Berechnungseinheit 13 kann zumindest teilweise in und/oder an dem Fahrzeug 110 angeordnet sein, insbesondere (zumindest teilweise) in den Bord-Computer 145 integriert sein, und/oder (zumindest teilweise) in eine Berechnungseinheit zusätzlich zu dem Bord-Computer 145 integriert sein. Alternativ oder zusätzlich kann die Kalibrierungs-Berechnungseinheit 13 (zumindest teilweise) in der ersten und/oder zweiten Radareinheit 11, 12 integriert sein. Falls die Kalibrierungs-Berechnungseinheit 13 (zumindest teilweise) zusätzlich zum Bord-Computer 145 vorgesehen ist, kann die Kalibrierungs-Berechnungseinheit 13 in Kommunikation mit dem Bord-Computer 145 sein, so dass Daten von der Kalibrierungs-Berechnungseinheit 13 zu dem Bord-Computer 145 übermittelt werden können und/oder umgekehrt.
  • Zusätzlich oder alternativ kann die Kalibrierungs-Berechnungseinheit 13 (zumindest teilweise) in die Passagier-Eingabeeinrichtung und/oder - Ausgabeeinrichtung 120, in den Fahrzeugkoordinator 130, und/oder die externe Ein- und/oder Ausgabeeinrichtung 140 integriert sein. Insbesondere in einem solchen Fall kann das Radar-Messsystem eine Passagier-Eingabeeinrichtung und/oder -Ausgabeeinrichtung 120, einen Fahrzeugkoordinator 130 und/oder eine externe Ein- und/oder Ausgabeeinrichtung 140 aufweisen.
  • Zusätzlich zu der mindestens einen Radareinheit 11, 12, kann das autonome Fahrzeug 110 mindestens eine weitere Sensoreinrichtung 150, umfassen (beispielsweise mindestens ein Computer-Vision-System, mindestens ein LIDAR, mindestens einen Geschwindigkeitssensor, mindestens ein GPS, mindestens eine Kamera, etc.)
  • Der Bord-Computer 145 kann konfiguriert sein, um das autonome Fahrzeug 110 zu steuern. Der Bord-Computer 145 kann Daten von der mindestens einen Sensoreinrichtung 150 und/oder mindestens einem anderen Sensor, insbesondere einem Sensor, der durch mindestens eine Radareinheit 11, 12 bereitgestellt bzw. ausgebildet wird, und/oder Daten von der Kalibrierungs-Berechnungseinheit 13 weiterverarbeiten, um den Status des autonomen Fahrzeugs 110 zu bestimmen.
  • Basierend auf dem Zustand des Fahrzeugs und/oder programmierten Instruktionen, kann der Bord-Computer 145 vorzugsweise das Fahrverhalten des autonomen Fahrzeugs 110 modifizieren oder kontrollieren. Die Kalibrierungs-Berechnungseinheit 13 und/oder der Bord-Computer 145 ist (sind) vorzugsweise eine (allgemeine) Berechnungseinheit, die angepasst ist, für eine I/O-Kommunikation mit einem Fahrzeug-Steuersystem und mindestens einem Sensorsystem, kann jedoch zusätzlich oder alternativ durch jegliche geeignete Berechnungseinheit (Computer) gebildet werden. Der Bord-Computer 145 und/oder die Kalibrierungs-Berechnungseinheit 13 kann mit dem Internet über Drahtlos-Verbindung verbunden werden. Alternativ oder zusätzlich kann der Bord-Computer 145 und/oder die Kalibrierungs-Berechnungseinheit 13 mit jeglicher Anzahl von Drahtlos- oder drahtgebundenen Kommunikationssystemen verbunden sein.
  • Beispielsweise kann jegliche Anzahl von elektrischen Schaltkreisen, insbesondere als Teil der Kalibrierungs-Berechnungseinheit 13 und/oder des Bord-Computers 145, der Passagier-Eingabeeinrichtung und/oder -Ausgabeeinrichtung 120, dem Fahrzeugkoordinator 130 und/oder der externen Ein- und/oder Ausgabeeinrichtung 140 auf einer Platine eines entsprechenden elektronischen Gerätes implementiert sein. Die Platine kann eine allgemeine Schaltplatine („circuit board“) sein, die verschiedene Komponenten eines (internen) elektronischen Systems, einer elektronischen Einrichtung und Verbindungenen für andere (periphere) Einrichtungen aufweisen kann. Konkret kann die Platine elektrische Verbindungen aufweisen, über die andere Komponenten des Systems elektrisch (elektronisch) kommunizieren können. Jegliche geeignete Prozessoren (beispielsweise digitaler Signalprozessoren, Mikroprozessoren, unterstützende Chipsätze, computerlesbare (nicht-flüchtige) Speicherelemente usw.) können mit der Platine gekoppelt sein (abhängig von entsprechenden Prozessierungs-Anforderungen, Computer-Designs etc.). Andere Komponenten, wie beispielsweise ein externer Speicher, zusätzliche Sensoren, Controller für eine Audio-Video-Wiedergabe und periphere Einrichtungen können mit der Platine verbunden sein, wie beispielsweise als Einsteck-Karten, via Kabel, oder in die Platine selbst integriert.
  • In verschiedenen Ausführungsformen können Funktionalitäten, die hier beschrieben sind, in emulgierter Form (als Software oder Firmware) implementiert sein, mit ein oder mehreren konfigurierbaren (beispielsweise programmierbaren) Elementen, die in einer Struktur angeordnet sind, die diese Funktion ermöglicht. Die Software oder Firmware, die die Emulation bereitstellt, kann bereitgestellt werden auf einem (nicht-flüchtigen) computerlesbaren Speichermedium, umfassend Instruktionen, die es erlauben, ein oder mehrere Prozessoren die entsprechende Funktion (das entsprechende Verfahren) auszuführen.
  • Die obige Beschreibung der dargestellten Ausführungsformen erhebt keinen Anspruch auf Vollständigkeit oder Einschränkung hinsichtlich der genauen Ausgestaltungen, wie beschrieben. Während spezifische Implementierungen von und Beispiele für verschiedene(n) Ausführungsformen oder Konzepten hier zur Veranschaulichung beschrieben wurden, sind abweichende (äquivalente) Modifikationen möglich, wie für Fachleute auf dem vorliegenden Gebiet erkennbar. Diese Modifikationen können unter Berücksichtigung der obigen detaillierten Beschreibung oder der Figuren vorgenommen werden.
  • Verschiedene Ausführungsformen können jede geeignete Kombination der oben beschriebenen Ausführungsformen umfassen, einschließlich alternative Ausführungsformen von Ausführungsformen, die oben in konjunktiver Form beschrieben sind (z. B. kann das entsprechende „und“ ein „und/oder“ sein).
  • Darüber hinaus können einige Ausführungsformen ein oder mehrere Gegenstände umfassen (z. B. insbesondere nicht-flüchtige computerlesbare Medien), mit darauf abgespeicherten Anweisungen, die bei ihrer Ausführung zu einer Aktion (einem Verfahren) gemäß einer der oben beschriebenen Ausführungsform führen. Darüber hinaus können einige Ausführungsformen Vorrichtungen oder Systeme mit allen geeigneten Mitteln zur Ausführung der verschiedenen Vorgänge der oben beschrieben Ausführungsformen umfassen.
  • In bestimmten Zusammenhängen können die hier besprochenen Ausführungsformen auf Automobilsysteme, insbesondere auf autonome Fahrzeuge (vorzugsweise autonome Automobile), (sicherheitskritische) industrielle Anwendungen und/oder industrielle Prozesssteuerungen anwendbar sein.
  • Darüber hinaus können Teile des beschriebenen Kalibrierungssystems und/oder des beschriebenen Radar-Messsystems (bzw. allgemein: wellenbasierten Messsystems) elektronische Schaltungen aufweisen, um die hier beschriebenen Funktionen sowie Verfahren auszuführen. In einigen Fällen können ein oder mehrere Teile des jeweiligen Systems durch einen Prozessor bereitgestellt werden, der speziell für die Ausführung der hier beschriebenen Funktionen sowie Verfahrensschritte konfiguriert ist. Beispielsweise kann der Prozessor ein oder mehrere anwendungsspezifische Komponenten enthalten, oder er kann programmierbare Logikgatter enthalten, die so konfiguriert sind, dass sie die hier beschriebenen Funktionen ausführen.
  • An dieser Stelle sei darauf hingewiesen, dass alle oben beschriebenen Teile für sich alleine gesehen und in jeder Kombination, insbesondere die in den Zeichnungen dargestellten Details, als offenbarungswesentlich beansprucht werden. Abänderungen hiervon sind dem Fachmann geläufig.
  • Weiterhin wird darauf hingewiesen, dass ein möglichst breiter Schutzumfang angestrebt wird. Insofern kann die in den Ansprüchen enthaltene Offenbarung auch durch Merkmale präzisiert werden, die mit weiteren Merkmalen beschrieben (auch ohne dass diese weiteren Merkmale zwingend aufgenommen werden sollen). Explizit wird darauf hingewiesen, dass runde Klammern und der Begriff „insbesondere“ im jeweiligen Kontext die Optionalität von Merkmalen hervorheben soll (was nicht im Umkehrschluss bedeuten soll, dass ohne derartige Kenntlichmachung ein Merkmal als im entsprechenden Zusammenhang zwingend zu betrachten ist).
  • Bezugszeichenliste
    • R, R1, R2
    Empfangseinheit (Radareinheit);
    M
    Metallkugel;
    10
    Radar-Messsystem;
    11
    erste Empfangseinheit (Radareinheit);
    111
    erste Radar-Antenne;
    12
    zweite Empfangseinheit (Radareinheit);
    121
    zweite Radar-Antenne;
    13
    Kalibrierungs-Berechnungseinheit
    100
    System
    110
    Fahrzeug
    120
    passenger interface
    130
    Fahrzeug-Koordinator
    140
    remote expert interface
    145
    Board-Computer
    150
    Sensoreinrichtung

Claims (19)

  1. Verfahren zur Kalibrierung mindestens eines Signal- und/oder System-Parameters eines wellenbasierten Messsystems, insbesondere Radar-Messsystems, das mindestens eine Empfangseinheit zum Empfangen von Signalen eines Wellenfeldes, insbesondere von Radarsignalen, umfasst, die von einer spärlich besetzten Objektszene ausgehen, wobei die zumindest eine Empfangseinheit und die Objektszene mehrere räumliche Positionen relativ zueinander einnehmen, wobei eine relative Positionierung der mehreren Positionen zueinander bekannt ist oder bestimmt wird, und an diesen mehreren Positionen die Signale kohärent von der zumindest einen Empfangseinheit erfasst werden, wobei ein Satz von mehreren kohärenten Messsignalen gebildet wird, wobei eine Kalibrierung von zumindest einem Signal- und/oder System-Parameter basierend auf dem zumindest einen Satz von kohärenten Messsignalen durchgeführt wird.
  2. Verfahren nach Anspruch 1, wobei die Empfangseinheit mindestens einen Empfänger aufweist und, optional, mindestens einen Sender aufweist, welcher, optional, mit dem Empfänger übereinstimmen kann.
  3. Verfahren nach Anspruch 1 oder 2, wobei die Messsignale und/oder aus den Messsignalen abgeleitete Signale, beispielsweise Fourier transformierte Signale, und/oder aus den Messsignalen abgeleitete Parameter mit hypothetischen, von mindestens einem zu kalibrierenden Parameter und/oder einer hypothetischen Zielverteilung abhängigen Vergleichssignalen und/oder Vergleichsparametern verglichen werden, wobei vorzugsweise eine Lösung für den Parameter bestimmt wird, bei der die entsprechende hypothetische Zielverteilung vergleichsweise, insbesondere möglichst, dünn besetzt ist.
  4. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei der mindestens eine Parameter mindestens einen Parameter umfasst, der die Kalibrierung einer einzelnen Empfangseinheit betrifft und/oder einen Parameter umfasst, der die Kalibrierung einer Zusammenwirkung mehrerer Empfangseinheiten betrifft.
  5. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei mindestens ein Parameter mindestens einer Empfangseinheit kalibriert wird, die mindestens eine Gruppe von kohärent arbeitenden Empfängern aufweist und/oder wobei für mehrere Empfangseinheiten mit jeweils mindestens einem Empfänger mindestens ein Parameter kalibriert wird.
  6. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei von mindestens einer Empfangseinheit und/oder mindestens einem Empfänger, eine Phasenlage, insbesondere ein Phasenversatz gegenüber mindestens einer weiteren Empfangseinheit bzw. mindestens einem weiteren Empfänger, und/oder eine Dämpfung oder Verstärkung und/oder eine Orientierung, beispielsweise gegenüber einer globalen Bezugsorientierung und/oder gegenüber mindestens einer weiteren Empfangseinheit bzw. mindestens einem weiteren Empfänger, und/oder eine Positionierung, beispielsweise gegenüber einem globalen Bezugspunkt und/oder gegenüber mindestens einer weiteren Empfangseinheit bzw. mindestens einem weiteren Empfänger, und/oder ein Kopplungseinfluss aufgrund einer weiteren Empfangseinheit bzw. eines weiteren Empfängers, insbesondere innerhalb derselben Empfangseinheit, beispielsweise eine Kopplungsmatrix, und/oder ein Parameter, der einen Messzusammenhang, insbesondere eine Kopplung, zwischen der Empfangseinheit und einer weiteren Empfangseinheit beschreibt, und/oder ein Parameter, der eine komplexe relative Amplitude zwischen der Empfangseinheit und einer weiteren Empfangseinheit beschreibt, und/oder ein Parameter, der einen Zeitversatz zu mindestens einer weiteren Empfangseinheit bzw. mindestens einem weiteren Empfänger beschreibt, kalibriert wird/werden.
  7. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei zur Kalibrierung verschiedene Objektszenen verwendet werden, gegenüber denen die Empfangseinheit mehrere Positionen einnimmt.
  8. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei die Objektszene in sich zumindest im Wesentlichen stationär ist oder als zumindest im Wesentlichen in sich stationär angenommen wird bzw. werden kann.
  9. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei zum Einnehmen der mehreren Positionen die Objektszene gegenüber einem globalen Bezugspunkt bewegt wird oder die Empfangseinheit gegenüber einem globalen Bezugspunkt bewegt wird oder sowohl die Objektszene als auch die Empfangseinheit gegenüber einem globalen Bezugspunkt bewegt werden.
  10. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei wenigstens eine künstlich erstellte Objektszene verwendet wird, beispielsweise umfassend eine Anordnung von mehreren, ein Signal aussendenden und/oder reflektierenden, Körpern, insbesondere Metallkörpern, z. B. Kugeln, vorzugsweise bekannter Größe und/oder Form und/oder Position und/oder Oberflächeneigenschaft und/oder Reflexionseigenschaft.
  11. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei die Kalibrierung während eines Bestimmens von Eigenschaften der Objektszene, beispielsweise während eines Verfahrens zur Rekonstruktion eines Bildes der Objektszene, erfolgt.
  12. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei in einem vorgelagerten Schritt eine zumindest grobe Vorbestimmung oder Vorschätzung des Parameters erfolgt.
  13. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei der Parameter auf Messdaten angewendet wird, die auf Messsignalen beruhen.
  14. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei die Kalibrierung mit einer Objektszene im Nahfeld einer durch die Messung an den mehreren Positionen gebildeten synthetischen Apertur durchgeführt und/oder im Nahfeld der Kombination mehrerer Empfangseinheiten durchgeführt wird und/oder im Nahfeld mindestens einer Empfangseinheit durchgeführt wird.
  15. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei eine Position und/oder Winkellage und/oder eine Entfernung von Objekten der Objektszene gegenüber der Empfangseinheit bei der Durchführung der Kalibrierung zumindest nicht exakt bekannt ist und/oder nicht zur Kalibrierung herangezogen wird.
  16. Kalibrierungs-System für ein wellenbasiertes Messsystem, vorzugsweise Radar-Messsystem, insbesondere Fahrzeugradarsystem, vorzugsweise Automobilradarsystem, vorzugsweise zur Durchführung des Verfahrens nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei das Kalibrierungs-System konfiguriert ist zur Kalibrierung mindestens eines Signal- und/oder System-Parameters des Messsystems, wobei ein Satz von mehreren kohärenten Messsignalen gebildet wird, der erzeugbar ist, indem die zumindest eine Empfangseinheit und die Objektszene mehrere räumliche Positionen relativ zueinander einnehmen, wobei die relative Positionierung der mehreren Positionen zueinander bekannt ist oder bestimmt wird, und an diesen mehreren Positionen die Signale kohärent von der zumindest einen Empfangseinheit erfasst werden, wobei eine Kalibrierung von zumindest einem Signal- und/oder System-Parameter basierend auf dem zumindest einen Satz von kohärenten Messsignalen durchgeführt wird.
  17. Wellenbasiertes Messsystem, vorzugsweise Radar-Messsystem, insbesondere Fahrzeugradarsystem, vorzugsweise Automobilradarsystem, vorzugsweise zur Durchführung des Verfahrens nach einem der Ansprüche 1 bis 15, umfassend mindestens eine Empfangseinheit zum Empfangen von Signalen eines Wellenfeldes, insbesondere von Radarsignalen, die von einer spärlich besetzten Objektsszene ausgehen, sowie das Kalibrierungs-System nach Anspruch 16.
  18. Anordnung, umfassend eine Objektszene sowie das Kalibrierungs-System nach Anspruch 16 und/oder das Messsystem nach Anspruch 17.
  19. Fahrzeug, insbesondere Automobil, umfassend das Kalibrierungs-System nach Anspruch 16 und/oder das Messsystem nach Anspruch 17 und/oder konfiguriert zur Durchführung des Verfahrens nach einem der Ansprüche 1 bis 15.
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JP2023537390A JP2023554479A (ja) 2020-12-18 2021-12-02 波動ベースの測定システムの少なくとも１つの信号および／またはシステムパラメータを較正するための方法
US18/268,092 US20240061078A1 (en) 2020-12-18 2021-12-02 Method for calibrating at least one signal and/or system parameter of a wave-based measuring system
PCT/EP2021/083919 WO2022128501A1 (de) 2020-12-18 2021-12-02 Verfahren zur kalibrierung mindestens eines signal- und/oder system-parameters eines wellenbasierten messsystems

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Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE102014104273A1 (de) 2014-03-26 2015-10-01 Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg Verfahren in einem Radarsystem, Radarsystem bzw. Vorrichtung eines Radarsystems
DE102019111248A1 (de) 2018-05-15 2019-11-21 GM Global Technology Operations LLC Fahrzeug-radarsystem und verfahren zur kalibrierung desselben
DE102018207718A1 (de) 2018-05-17 2019-11-21 Robert Bosch Gmbh Verfahren zur Phasenkalibrierung von Hochfrequenzbausteinen eines Radarsensors
DE102018210070A1 (de) 2018-06-21 2019-12-24 Robert Bosch Gmbh Verfahren zur Kalibrierung eines MIMO-Radarsensors für Kraftfahrzeuge
DE102020130829A1 (de) 2019-12-27 2021-07-01 Intel Corporation Online-radarphasenkalibrierung durch messungen der statischen umgebung

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103439693B (zh) * 2013-08-16 2015-10-28 电子科技大学 一种线阵sar稀疏重构成像与相位误差校正方法

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE102014104273A1 (de) 2014-03-26 2015-10-01 Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg Verfahren in einem Radarsystem, Radarsystem bzw. Vorrichtung eines Radarsystems
DE102019111248A1 (de) 2018-05-15 2019-11-21 GM Global Technology Operations LLC Fahrzeug-radarsystem und verfahren zur kalibrierung desselben
DE102018207718A1 (de) 2018-05-17 2019-11-21 Robert Bosch Gmbh Verfahren zur Phasenkalibrierung von Hochfrequenzbausteinen eines Radarsensors
DE102018210070A1 (de) 2018-06-21 2019-12-24 Robert Bosch Gmbh Verfahren zur Kalibrierung eines MIMO-Radarsensors für Kraftfahrzeuge
DE102020130829A1 (de) 2019-12-27 2021-07-01 Intel Corporation Online-radarphasenkalibrierung durch messungen der statischen umgebung

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