接收并分析雷达信号的雷达系统和方法技术方案

接收并分析雷达信号的雷达系统和方法。适用于自动化车辆的雷达系统包括至少一个接收元件，所述至少一个接收元件被配置成对由所述雷达系统的视场中的对象反射的反射雷达信号进行检测。所述接收元件还被配置成生成检测信号，所述检测信号表示被所述接收元件检测到的所述反射雷达信号。此外，对所述检测信号执行自动编码操作的自动编码装置被嵌入所述接收元件中，以使所述接收元件输出编码形式的检测信号。

Radar system and method of receiving and analyzing radar signal

Radar system and method of receiving and analyzing radar signal. A radar system for an automated vehicle includes at least one receiving element configured to detect reflected radar signals reflected by objects in the field of view of the radar system. The receiving element is also configured to generate a detection signal representing the reflected radar signal detected by the receiving element. In addition, an automatic encoding device that performs an automatic encoding operation on the detection signal is embedded in the receiving element so that the receiving element outputs a detection signal in the encoded form.

【技术实现步骤摘要】
接收并分析雷达信号的雷达系统和方法
本专利技术涉及适用于自动化车辆的雷达系统并且涉及用于接收并分析雷达信号的方法。
技术介绍
现今，雷达系统被用于许多汽车应用，例如，用于包括自动巡航控制(ACC)和/或自动紧急制动(AEB)的高级驾驶员辅助系统(ADAS)。这种系统的常见雷达传感器(像前向或侧向雷达传感器)按照所谓的检测结果列表提供传感器信息。这些列表包括对雷达传感器的数据信号执行的物理检测的特性。通常，检测结果列表包括约64至128个物理检测的特性。单个检测结果包括反射由雷达系统发送的雷达信号的目标的距离、角度、幅度以及速度信息。尽管检测结果列表足以用于传统的驾驶员辅助系统，但更复杂的应用(像对行人、自行车或地标进行分类)需要已经存在于雷达传感器的原始信号中的更详细的信息。因此，需要将更大量的数据传送至数据处理单元，以用于这些复杂的应用。针对适用于此类应用的数据传送，使用被称作压缩数据立方体(CDC)的另一数据格式，而不使用检测结果列表。针对CDC，通过应用与雷达信号的噪声电平相对应的阈值，对目标的雷达传感器的三维原始数据进行压缩。由于雷达原始信号的稀疏性，因此，压缩数据立方体实现了这些数据的强压缩。这种压缩是必要的，因为不可能通过当前在汽车系统中可用的数据传输协议来传送未压缩的数据立方体。因此，压缩数据立方体内的数据压缩基于以下假设：低于被任意定义的噪声电平的信号不包含任何相关信息。这种假设不一定正确，因为有些算法能够降低噪声的影响并揭示低于噪声电平的信息。另外，基于学习或训练过程的对象分类算法可以更有效地应用于未修改的原始信号。此外，基于与噪声电平相对应的阈值的压缩可能将有害的人为现象(artefact)引入到传输的信号中。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供接收并分析雷达数据的雷达系统和方法，所述雷达系统和方法为包含在雷达原始信号中并且是特定应用所需的所有相关信息提供足够高的传送速率。所述目的通过一种雷达系统来实现。根据本专利技术，所述雷达系统包括至少一个接收元件，所述至少一个接收元件被配置成对由所述雷达系统的视场中的对象反射的反射雷达信号进行检测。所述接收元件还被配置成生成表示被所述接收元件检测到的所述反射雷达信号的检测信号。此外，自动编码装置对所述检测信号执行自动编码操作，并且所述自动编码装置被嵌入所述接收元件中。因此，所述接收元件输出编码形式的检测信号。所述检测信号的编码形式优选为有损编码形式。这意味着根据编码检测信号重构的数据可能不同于最初检测信号。然而，因对所述检测信号进行编码和重构而造成的数据丢失将例如通过训练过程达到最小。由于所述自动编码装置被嵌入所述接收元件中，因此，实现了对所述反射雷达信号或原始雷达信号进行接收和编码的紧凑单元。可以容易地在汽车应用中实现这种紧凑的接收和编码单元，并且在无需附加的编码装置的情况下，该接收和编码单元已经提供了编码数据。所述接收元件的输出也可以表示为所述检测信号的“中间表示”。由于对数据进行了编码，因此待传送数据的量通常会减少。因此，与不输出编码数据的接收元件相比，由所述反射雷达信号提供的信息可以在接收装置的输出部以更高的传送速率进行传送。所述中间表示的“维数”(即，最大数据量或样本数)因此可以根据要被用于传送编码信号的相应接口的可用传输带宽来指定。另外，在对所述检测信号进行编码和传送时，不会引入因任意定义的阈值而造成的人为现象。由于对所述最初检测信号进行了编码，因此，在所述接收元件输出所述检测信号时，所述检测信号是压缩的。压缩因子可以被定义为所述最初检测信号的样本与所述编码检测信号的样本数或对应数据集的比率。因此，所述压缩因子是用于减少待传送数据的量的一种量度，或反过来说，是用于增强所述接收元件的输出部的数据传送速率的量度。应注意到，所述最初检测信号是例如通过所述接收元件的天线直接生成的信号。也就是说，这些数据被视为尚未暴露于进一步的处理步骤(像通常被用于创建例如距离多普勒图的一个或更多个傅立叶变换)的原始数据。所附权利要求书、说明书以及附图对本专利技术的有利实施方式进行了描述。根据有利实施方式，所述系统还包括与所述接收元件进行通信的传送装置和与所述传送装置进行通信的控制器。所述传送装置将所述编码检测信号从所述接收元件传送至所述控制器，而所述控制器包括解码装置，该解码装置执行解码操作，以便对所述编码检测信号进行解码。由于所述接收元件输出的数据的量因编码而减少，可以将标准传送装置(例如，CAN总线)用于数据传送。这种传送装置通常可用于汽车应用或自动化车辆。因此，关于传送装置的要求(例如，关于数据传送速率)因所述编码而减少。由所述控制器包括的所述解码装置优选为所述自动编码装置的对等装置，因为所述解码装置必须以相对于所述最初检测信号的最小偏差重构所述检测信号。具体地，所述自动编码装置将第一非线性函数应用至所述检测雷达信号，以便对所述检测雷达信号进行编码，而所述解码装置应用第二非线性函数，以对编码检测雷达信号进行解码。由于所述解码装置的关于所述检测信号的重构要求，所述第一非线性函数和所述第二非线性函数彼此依赖。因此，可以通过所述非线性函数的特性来评估和/或控制数据传送的特性(例如，关于不可避免的数据丢失)。例如，这可以通过对所述非线性函数所依赖于的参数进行控制来执行。优选地，所述第一非线性函数不同于所述第二非线性函数。根据另一实施方式，第一神经网络获得在所述自动编码操作中应用的所述第一非线性函数的参数，而第二神经网络获得在所述解码操作中应用的所述第二非线性函数的参数。可以在开发系统上实现所述第一神经网络和所述第二神经网络，该开发系统是在将所述雷达系统例如安装在自动化车辆上之前使用的。另选地，可以在作为所述雷达系统的一部分的所述控制器上实现所述第一神经网络和所述第二神经网络。由于所述第一非线性函数和所述第二非线性函数彼此依赖，因此，由于重构要求，所述第一神经网络和所述第二神经网络可以彼此联合。具体地，卷积神经网络非常适合处理雷达原始数据。因此，所述第一非线性函数和所述第二非线性函数的参数集可以被视为由所述第一神经网络和所述第二神经网络规定的参数集。优选地，所述控制器包括鉴别器，作为所述自动编码装置和所述解码装置的训练过程的一部分，所述鉴别器对所述第一非线性函数和所述第二非线性函数的参数进行评估。因此，所述鉴别器的任务是以这样的方式对所述第一非线性函数和所述第二非线性函数的参数进行评估：使得所述最初检测信号与所述重构信号之间的差异最小。在测试环境中(即，在车辆上实现所述雷达系统之前)，所述鉴别器在训练过程期间从所述接收元件接收未经编码的所述最初检测信号或原始信号以及所述编码检测信号和解码(即，重构)检测信号。在所述训练过程期间，所述第一非线性函数和所述第二非线性函数的参数由所述第一神经网络和所述第二神经网络改变，直到所述最初信号和所述重构信号彼此足够一致。可以规定所述最初信号与所述重构信号之间的残差(residualdeviation)，以便终止所述训练过程。另外，可以以这本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种适用于自动化车辆的雷达系统(10)，所述雷达系统(10)包括：/n至少一个接收元件(14)，所述至少一个接收元件被配置成对由所述雷达系统(10)的视场中的对象(19A、19B)反射的反射雷达信号(20)进行检测，/n其中，所述接收元件(14)被配置成生成检测信号(21)，所述检测信号表示被所述接收元件(14)检测到的所述反射雷达信号(20)；/n自动编码装置(22)，所述自动编码装置对所述检测信号(21)执行自动编码操作，并且所述自动编码装置被嵌入所述接收元件(14)中，使得所述接收元件(14)输出编码形式(30)的检测信号(21)，所述编码形式优选是有损编码形式(30)。/n

【技术特征摘要】
20180518 EP 18173197.71.一种适用于自动化车辆的雷达系统(10)，所述雷达系统(10)包括：
至少一个接收元件(14)，所述至少一个接收元件被配置成对由所述雷达系统(10)的视场中的对象(19A、19B)反射的反射雷达信号(20)进行检测，
其中，所述接收元件(14)被配置成生成检测信号(21)，所述检测信号表示被所述接收元件(14)检测到的所述反射雷达信号(20)；
自动编码装置(22)，所述自动编码装置对所述检测信号(21)执行自动编码操作，并且所述自动编码装置被嵌入所述接收元件(14)中，使得所述接收元件(14)输出编码形式(30)的检测信号(21)，所述编码形式优选是有损编码形式(30)。


2.根据权利要求1所述的雷达系统(10)，其特征在于，所述雷达系统包括：
传送装置(25)，所述传送装置与所述接收元件(14)进行通信；以及
控制器(26)，所述控制器与所述传送装置(25)进行通信，
其中，所述传送装置(25)将编码检测信号(30)从所述接收元件(14)传送至所述控制器(26)，并且
其中，所述控制器(26)包括解码装置(27)，所述解码装置执行解码操作，以便对所述编码检测信号(30)进行解码。


3.根据权利要求2所述的雷达系统(10)，其特征在于，
所述自动编码装置(22)将第一非线性函数(103)应用至所述检测雷达信号(21)，以便对所述检测雷达信号(21)进行编码，并且
所述解码装置(27)应用第二非线性函数(203)，以对所述编码检测雷达信号(30)进行解码。


4.根据权利要求3所述的雷达系统(10)，其特征在于，
所述第一非线性函数(103)不同于所述第二非线性函数(203)。


5.根据权利要求3或4所述的雷达系统(10)，其特征在于，
第一神经网络(101)获得在所述自动编码操作中应用的所述第一非线性函数(103)的参数，并且
第二神经网络(201)获得在所述解码操作中应用的所述第二非线性函数(203)的参数。


6.根据权利要求5所述的雷达系统(10)，其特征在于，
所述控制器(26)包括鉴别器(29)，作为所述自动编码装置(22)和所述解码装置(27)的训练过程的一部分，所述鉴别器对所述第一非线性函数(103)的参数和所述第二非线性函数(203)的参数进行评估。


7.根据权利要求6所述的雷达系统(10)，其特征在于，
所述控制器(26)包括对所述检测雷达信号(21)进行分析的至少一个应用算法(31)，
其中，所述鉴别器(29...

【专利技术属性】
技术研发人员：P·格布哈特，
申请(专利权)人：APTIV技术有限公司，
类型：发明
国别省市：巴巴多斯;BB