Optimierte Signalverarbeitung für Chirp-Sequence-modulierte Kfz-Radarsensoren

Immer komplexere und leistungsfähigere Fahrerassistenzsysteme in Fahrzeugen sind auf eine möglichst genaue Erfassung der Umgebung angewiesen. Eine wichtige Sensorklasse stellen dabei die Radarsensoren dar, da diese durch den Dopplereffekt direkt die radiale Geschwindigkeit von Zielobjekten erfassen können. Zukünftige Radare müssen über eine immer bessere Auflösung für die Bestimmung der Entfernungen, der Geschwindigkeiten und der Winkel, unter der Ziele erfasst werden, verfügen. Dies ermöglicht eine Klassifikation von Zielobjekten, beispielsweise die Unterscheidung zwischen Fußgängern und Fahrzeugen. Diese Arbeit stellt optimierte Ansätze der Signalverarbeitung vor, um unter anderem die Geschwindigkeitsauflösung durch eine geschickte Messauswertung zu verbessern, ohne die Messdauer zu verlängern. Weiterhin werden zwei Verfahren betrachtet und verglichen, die den Eindeutigkeitsbereich der Geschwindigkeit bei der Verwendung mehrerer Sendeantennen vergrößern. Eine verbesserte Winkelauflösung wird durch eine gezielte Unterabtastung und anschließende Rekonstruktion erreicht, sodass in der gleichen Entfernung und Geschwindigkeit unterschiedlich starke Ziele getrennt werden können. Zum Schluss werden zwei verschiedene Ansätze zur Unterabtastung in allen Messdimensionen und der anschließenden Rekonstruktion verglichen