本发明涉及一种用于校准多输入多输出(mimo)雷达传感器的设备、和一种对应方法以及一种具有mimo雷达传感器和设备的系统。
当代车辆(汽车、运输车、载重汽车、摩托车等)包括若干传感器，这些传感器向驾驶员提供信息并且半自动化地或全自动化地控制车辆的各个功能。在此，重要的前提条件在于检测、识别车辆自身的周围环境并且对其进行建模。借助于周围环境传感器(例如雷达传感器、激光雷达传感器、超声传感器以及相机传感器)来检测具有有关周围环境的信息的传感器数据。然后，可以根据所检测到的数据以及必要时额外考虑的可在车辆中获得的数据，来对车辆的周围环境中的对象进行标识和分类。基于此，例如可以使自主或半自主的车辆的行为与当前状况相适配或者可以向驾驶员提供额外的信息。
在此，广泛使用的传感器原理是雷达技术。用于车辆的雷达传感器通常包括多个发送元件和多个接收元件并且作为多输入多输出雷达(mimo雷达)运行。这些发送元件和接收元件在此形成雷达传感器的虚拟信道(rx/tx天线对)，其中每个信道代表一个不同的位置。通过评定不同信道处的雷达信号的相位和幅值(信道响应)可以探测目标(以方位角和仰角表示的角度位置、多普勒或相对速度以及距离)。
在雷达传感器的生产与加工中，存在与生产有关的差异和偏差。因此，为了改进信号质量而常见的是，在生产后测量每个单独的雷达传感器以实现对信道响应的校准。通常仅在雷达传感器已经安装在车辆中时才进行校准。为此，通常在测量室中生成位于零度方位角和仰角的角度下的目标并且测量信道响应。信道响应由n个可用的信道的n个复数值构成，在已知相应目标的位置的情况下根据距离/多普勒图中来提取这些复数值。理想情况下，处于零度的目标应在所有信道处产生幅值和相位上相同的响应。因此，所测量的值直接反映了对应传感器的偏差并且能够用于进行归一化。根据这个方案得到用于信道的(复数)校准系数。随后，通过在计算距离/多普勒图之后除以校准系数来应用这些校准系数。
挑战在于，雷达传感器的特性可能在其使用寿命期间发生变化。尤其在汽车领域中，由于诸如温度变化、湿度、振动等因素的影响可能导致雷达传感器的高负载和退化。校准一经执行就可能显著变差并且在一段时间后仅还具有有限的精确度。在此，雷达传感器内部的变化可能是长期的(例如几年)，也可能是短期的(例如几分钟)。因此，通常需要进行再次(高耗费的)校准或还需要进行雷达传感器的(昂贵的)更换。
鉴于此，本发明的目的在于，改进使用雷达传感器时的可靠性和精确度。尤其应减少用于再次校准的耗费和成本。应实现针对雷达传感器的退化的鲁棒性。
为了实现这个目的，在第一方面中，本发明涉及一种用于校准mimo雷达传感器的设备，所述设备具有：
输入接口，所述输入接口用于接收所述mimo雷达传感器的目标列表，所述目标列表具有车辆的周围环境中的多个目标的角度数据和信道数据，其中，所述角度数据包括有关目标所处的目标角度的信息，并且所述信道数据包括有关所述mimo雷达传感器的各个信道中所接收的该目标的反射信号的信息；
建模单元，所述建模单元用于基于所述角度数据为所述多个目标中的每个目标生成模型数据，所述模型数据具有有关假定探测单目标所预期的反射信号的信息，所述单目标在所述mimo雷达传感器的远场中位于所述目标角度下；
处理器单元，所述处理器单元用于针对所述多个目标中的每个目标获取模型误差，所述模型误差具有有关该目标的信道数据与模型数据之间的偏差的信息；
选择单元，所述选择单元用于基于所获取的模型误差从所述多个目标中选择目标，其中，所选择的目标的模型误差比其他目标的模型误差要小；以及
适配单元，所述适配单元用于基于所述模型数据和所述信道数据来获取校准系数，所述校准系数具有有关适配所述mimo雷达传感器的信道的信道输出的信息，来其中，所述校准系数补偿所述信道数据与所述模型数据的偏差。
在另一方面中，本发明涉及一种具有mimo雷达传感器和如前所述的设备的系统。
本发明的其他方面涉及：一种对应于该设备设计的方法；以及一种具有程序代码的计算机程序产品，所述程序代码在计算机上运行时，用于执行所述方法的步骤；以及一种存储介质，在所述存储介质上存储有计算机程序，计算机程序在计算机上运行时，促使实施本文中所描述的方法。
本发明的优选的设计方案在从属权利要求中描述。不言而喻，提到的这些特征以及仍将在以下说明的特征不仅能够以分别给出的组合方式使用，而且还能够以其他组合方式或者单独使用，而不脱离本发明的范围。尤其地，设备、系统、方法以及计算机程序产品是按照与在从属权利要求中针对设备和系统描述的设计方案相对应的方式实施的。
根据本发明，mimo雷达传感器的传感器数据被接收。所接收的目标列表尤其包括车辆的周围环境中的目标的方位角和仰角(角度数据)以及mimo雷达传感器的不同信道的信道响应(信道数据)。传感器数据优选在由雷达传感器进行预处理之后被接收。基于所接收的数据首先生成假定的单目标的模型(单目标模型)，该假定的单目标在雷达传感器的远场中在真实目标的目标角度下被感知。因此生成包括与信道数据对应的模型数据的模型。换言之，针对位于(真实)目标角度下的假定目标生成模拟的理想信道响应，来作为模型数据。针对这个假设的单目标来计算模型误差。该模型误差表示真实目标或真实数据(信道数据)与所模拟的单目标或理想的数据(模型数据)之间的偏差。在下一步骤中，基于所获取的模型误差来选择至少一个目标。尤其选择模型误差比其他目标要小的目标。在该这样选择的目标的情况下，假设真实目标实际上是单目标。这个假设意味着，信道数据与模型数据之间的偏差对应于不准确的校准。获取校准系数，以在将来的测量中调整信道的输出，使得这种偏差得到补偿。换言之，因此如下地对雷达传感器进行校准，使得对mimo雷达传感器的信道的信道响应或信道输出进行修改，从而使真实数据更好地对应于所选择的目标的模型。
本发明设备由此能够实现在雷达传感器运行期间对雷达传感器的校准。尤其可能的是，持续地执行校准并不断地更新校准。在每次测量之后适配用于信道的校准系数。于是，在接下来的时间步长中获取的信道数据基于新的校准系数来获取或进行预处理。由此可以直接识别出并且补偿传感器中的变化。在此，校准系数对应于在生产中获取的初始校准系数并且除此之外优选应用于信道输出。就此而言，实现了在信道的精细校准意义上的额外校准。这既能够补偿短期效应，也能够补偿长期效应。这实现了改进的探测并且更准确地为目标指派方位角和仰角。更高的精确度得以实现。
在一个优选的设计方案中，建模单元被设计成基于所述信道数据获取缩放矢量，所述缩放矢量具有用于所述mimo雷达传感器的各个信道的平均缩放因子。此外，所述建模单元被设计成基于所述mimo雷达传感器的信道的布置以及所述角度数据来获取控制矩阵。此外，所述建模单元被设计成基于所述控制矩阵与所述缩放矢量的乘积来生成所述模型数据。首先尤其基于信道数据来估计平均相位和幅值并且获取对应的缩放矢量。然后计算控制矩阵(也可被称为导向矢量(steeringvector))，该控制矩阵反映出(虚拟)信道的布置以及感知到目标所处的角度。控制矩阵与缩放矢量相乘，以获取模型数据。传感器拓扑以及当前测量值的适当映射被生成。此外，实现了这样的一种可高效计算的方案，该方案即使在有限的计算功率下也能够以较高的更新频率来实施。
在一个优选的设计方案中，所述处理器单元被设计成用于获取所述mimo雷达传感器的信道的均方误差。将模型误差计算为均方误差。针对每个信道获取误差并且对其求平方。平均值的平方根于是对应于均方根。这个均方根用作对目标的信道数据与模型数据之间的偏差的度量。这实现了针对模型误差获取的可高效计算的可能性。实现了简单地评估模型与现实之间的偏差。
在一个有利的设计方案中，所述选择单元被设计成选择均方误差低于阈值的目标。该阈值优选是预定义的。与阈值进行比较是一种有效的评估可能性。仅进一步考虑均方误差低于阈值的目标。实现了简单的可计算性。
在一个有利的设计方案中，所述选择单元被设计成基于所接收的反射信号的信噪比来选择目标。优选选择信噪比高于阈值的目标。可能的是，在选择目标时额外考虑信噪比。于是仅强信号或相对较强的信号才在进一步处理中被考虑。实现了精确度改进的方法，这是因为强目标(即具有高信噪比的目标)的感知得以改进或者更准确。
在一个有利的设计方案中，所述适配单元被设计成基于移动平均值来获取所述校准系数。通过使用移动平均值可以实现随时间的平滑处理。以小步长持续地对雷达传感器的信道响应变化做出响应。通过使用移动平均值来避免由于一过效应引起的误差或错误校准。
在一个有利的设计方案中，所述设备包括位移补偿单元，所述位移补偿单元用于基于所述校准系数来确定角位移并且用于在所述角位移高于阈值时计算补偿因子并且该将补偿因子应用到所述校准系数。该阈值再次优选是预定义的。换言之，位移补偿单元被设计成用来补偿应用校准系数时可能出现的漂移(drift)。根据本发明的方法可以导致雷达传感器的零点随时间推移而移位。只要识别出这种移位，就执行补偿。系统再次朝向最初设定的零点的方向定向。这具有确保长期精确度的优点。
所述位移补偿单元优选在此被设计成：基于所述校准系数，针对零点和在所述零点附近的点执行波束成形。在所述零点附近的所有点优选具有距所述零点相同的角距离。此外，所述位移补偿单元被设计成用于：当针对所述零点附近的点的波束成形响应在数值上大于针对所述零点的波束成形响应时，计算并且应用所述补偿因子。例如可以通过在方位角和/或仰角上相距0.02度来定义紧邻关系。只要确认在零点附近的这些位置中的一个位置处的波束成形响应在数值上大于零点本身提供的，就执行校准。尤其可能的是，所确认的具有数值上最大的信道响应的方向的值被用作计算用于应用于校准系数的商的基础。长期精确度得到保证。避免了在偏置意义上的偏差。
在另一个有利的设计方案中，所述位移补偿单元被设计成基于所述零点与所述零点附近的下述点之间的角度的一半来计算补偿因子：该点处的波束成形响应在数值上是最高的。优选地，零点与所获取的具有数值上最高响应的点之间的中点可以作为新调节或精细校准的基础。长期精确度得以维持。
在另一个有利的设计方案中，所述适配单元被设计成：当基于所述目标列表确认了所述车辆没有移动时，获取前一个时间步长的校准系数。如果总是考虑相同的目标，则可能导致错误。因此可能的是，如果在车辆静止的很长一段时间内总是探测到相同的目标，暂时去激活根据本发明的精细校准。由此确保在获取校准系数时不会传播恒定误差。长期精确度以及有针对性的校准得以确保。
在另一个有利的设计方案中，所述建模单元被设计成：基于所述各个信道对彼此的影响来生成所述模型数据。可能的是，在建模期间不使用信道响应与单个校准系数之间的唯一关系，而是建立了更普适的建模。尤其可以考虑相邻的信道对彼此的影响。这促使在生成模型数据(建模)时进一步改进精确度。
在系统的一个有利的设计方案中，所述mimo雷达传感器被设计成发送和接收处于70ghz至80ghz的频率范围内、优选77ghz的雷达信号。这些频率被证实对在汽车领域中的应用是特别有利的。
雷达传感器发出雷达信号并且接收雷达信号在雷达传感器的可视范围内的对象上的反射。可视范围在此表示能够检测到对象的区域。车辆的周围环境尤其包括从安装在车辆上的雷达传感器可见的车辆附近的区域。雷达传感器也可以包括多个单独传感器，这些单独传感器例如使得能够实现360度全方位视野，并且因此可以记录车辆的周围环境的完整图像。雷达信号的传感器数据尤其包括距离、对应于微多普勒信息的点速度、针对雷达传感器的不同探测的仰角和方位角。扫描点可以理解为单个点，即具有上述信息的单个探测。通常在雷达传感器的测量周期内会生成大量的扫描点。测量周期被理解为一过性通过可视范围。在测量周期中检测到的扫描点可被称为目标列表(雷达目标列表)。在此所提到的值以及系数可以分别是包括多个值的矢量值。系数和值在此可以是复数值。
下面，借助所选的若干实施例结合附图来详细地描述和阐述本发明。在附图中：
图1示意性示出了处于周围环境中的车辆中的根据本发明的系统；
图2示意性示出了根据本发明的设备；
图3a、图3b示意性示出了根据本发明的数据处理；
图4示意性示出了根据本发明的位移补偿；并且
图5示意性示出了根据本发明的方法。
在图1中示意性地示出了根据本发明的系统10，该系统具有mimo雷达传感器12以及用于校准mimo雷达传感器12的设备14。系统10在所示出的实施例中被集成到车辆16中。借助于mimo雷达传感器12来探测车辆16的周围环境中的对象18。mimo雷达传感器12为此包括多个发送元件以及多个接收元件。发送元件将雷达信号发送到车辆16的周围环境中。经由接收元件来接收车辆16的周围环境中的对象18对雷达信号的反射。由此，发送元件与接收元件的组合实现多个虚拟接收信道，其中，每个接收信道对应于发送元件与接收元件的一个组合。针对每个信道，接收具有幅值和相位的信道响应。
在启用这种mimo雷达传感器12时，通常执行对各个信道的校准，以便能够实现准确的测量。为此，大多数情况下在消音室中使用雷达目标(例如角反射器)。在目标位置位于零度的情况下，应在所有信道上生成相同的信道响应。在车辆运行期间，这种校准会随着时间的推移而变差，从而必须重新进行校准。根据本发明，现在提出一种用于校准mimo雷达传感器的设备，该设备能够基于当前测量数据实现持续(线上)校准。
在图2中示意性地示出了根据本发明的设备14。设备14例如可以被集成到车辆的车辆控制装置中。还可能的是，将设备14与mimo雷达传感器12一起集成。同样可能的是，设备14作为软件产品在车辆控制器或雷达传感器的处理器中运行。
设备14包括输入接口20，经由该输入接口来接收mimo雷达传感器的目标列表。目标列表在此是雷达目标列表，该雷达目标列表针对多个目标至少包括角度数据(尤其仰角和方位角)、以及与mimo雷达传感器12的虚拟信道的各个信道响应对应的信道数据。输入接口20例如可以连接至车辆总线系统。
此外，根据本发明的设备14包括建模单元22，在该建模单元中针对目标列表中的每个目标确定单目标模型或者生成模型数据。尤其地，将下述信道响应计算为模型数据：在对雷达传感器的远场(例如20米的距离)内位于真实角度的单目标的探测进行最佳校准的情况下所期望的信道响应。为了生成模型数据，使用被探测目标的角度数据(方位角和仰角)，以便确定针对单个目标的期望信道响应(单目标模型)。
设备14还包括处理器单元24。在处理器单元24中获取模型误差。尤其计算真实数据(即信道数据)与之前生成的模型数据(即针对假设的单目标建模的数据)之间的偏差。优选地，为此基于所测量的信号与单目标模型之间的均方误差(mse)来确定误差度量(fehlermetrik)。在此，mse与信号功率的比值表示该信号与具有相同信号强度的理想单目标之间的偏差的程度(maβ)。
在此假设，对mse的求导得到针对目标的信号-信道响应的矢量x：
x＝anm(δ)s+σ
在此，anm是由立体角δ创建的控制矩阵(导向矩阵)。在此，维度n对应于信道的数量，维度m对应于对信号有影响的(点)目标的数量。含有复数缩放因子的未知矢量s(缩放矢量)具有长度m。各个缩放因子对应于m个点目标的幅移和相移。还得到了噪声分量δ。针对校准所考虑的模型误差(单目标误差)与所对应的模型(单目标模型)由等式m＝1给出。
可将缩放矢量s作为平均缩放
在此，a+表示控制矩阵a的伪逆。由此出发，在按输入信号(信道数据)进行归一化的情况下将得到以下项来作为单目标的模型信号(模型数据)：
于是，模型误差可以作为信道数据与模型数据之间的均方误差根据mse＝||x-x′||2＝||x-aa+x||2
来获取。
在图3a和图3b中示意性地示出了该方案。对于假设的线性天线组件26，例如在理想情况下针对在某一角度下感知到的目标得到图3a所示的幅值(上曲线)与相位(下曲线)的组合。在此，假设幅值的数值为1。假设相位从零开始。图示在此对应于在立体角δ下感知的单目标的控制矩阵。就此而言，在图3a中示出了用于建模的方案。
在图3b中实线示意性地示出了示例性的真实测量值或信道数据。为了获取目标的模型误差，于是首先将所估计的复数缩放矢量
回到图2，设备14还包括选择单元28。在选择单元28中，基于之前针对多个目标所获取的模型误差来选择至少一个目标。尤其选择仅具有较小模型误差的目标。换言之，因此只考虑与单目标模型偏差较小的探测。这些目标被认为实际上是在所有雷达维度上真实单独的或良好分离的目标。
在选择单元28中选择目标时可能的是，考虑诸如高信噪比和/或大信号功率之类的附加判据，以便针对校准进一步限制适合目标的选择并且因此实现更高效的校准。
现在在设备14的适配单元30中获取校准系数，以便能够在这些校准系数的基础上执行对mimo雷达传感器的信道的信道输出的校准。基于下述假设，即，所选择的目标实际上是在所有雷达维度上的单独目标或良好分离的目标，来获取复数信号(信道数据)与单目标模型(模型数据)之间的比值并且假设该比值对应于所考虑的目标的校准误差。因此换言之，获取到了随后可以通过校准系数进行补偿的校准误差。
由于对单个目标所做的假设可能只在有限的范围内被满足(例如真实目标由于其延伸范围仅在特殊情况下表示理想的单目标)，因此适配单元30优选被设计成用于执行长期观察。为此观察多个不同的目标。为了估计精细校准或获取校准系数，为每个信道应用移动均值滤波器。因此，对于每个信号处理循环，在获取校准系数时仅部分地考虑在该时间步长中所获取的误差。在mimo雷达传感器中进行信号处理时，可以通过将下述两项一起应用来实现改进：校准系数、以及基于在生产校准期间执行的校准进行的补偿。经过一段过渡状态持续时间之后，雷达信号在角度维度方面的质量显著提高。
根据本发明的设备14可选地还包括位移补偿单元32。由于各个信道单独进行滤波，在确定目标的角度时可能会导致信号处理中的误差。由此，已在生产或最初校准时所设定的角度零点可被移位。为了避免该误差，有利的是，对由于将校准系数应用于mimo雷达传感器的信道的信道输出而产生的校准效果进行持续监测。如果在所有信道上都出现角度相关的位移，则可以对此进行补偿。为此优选提出的是：当角位移超出阈值时，计算并且应用补偿因子。
在图4中示意性地示出了用于计算补偿因子的方案。在该图示中，水平轴代表方位角。竖直轴代表仰角。利用复数的精细校准值(校准系数)，对在零度方位角和零度仰角下的零点n执行波束成形。此外，对紧邻零点n的点p执行波束成形。例如，可以通过分别在两个方向上偏差0.02度来定义紧邻关系。在该图示中，零点n附近因此包括九个点p。针对零点和点p来获取数值上的波束成形响应。如果零度处的响应数值上最大，则没有发生相关的角位移。只要确认了波束成形的响应在数值上在零点n之外的角度组合处终止(即，在零点n附近的点p的响应在数值上较大)，就获取补偿因子。尤其地，对应的控制矢量(控制矩阵)可以与在点p(其在数值上具有最大的波束成形响应)的方向上的一半角度以复数方式相除。在所示出的示例中，得到了在零点n与零点n附近的点p之间的、用叉标记的位置s。通过应用所获取的补偿因子可以持续地主动式补偿较连续的角度漂移。
适配单元30可以被适配成：如果在车辆静止的较长时间内总是探测到相同的目标时，重新输出在之前时间步长中获取的校准系数。换言之，暂时去激活精细校准并且并不计算新的校准系数。由此可以提高可靠性，这是因为对相同目标的多次观察可能引起移位或偏置。
可选地，可以估计天线位置。如果校准误差仅通过复数因子来补偿，则可以用相应的幅值和相位来补偿管路(zuleitung)的偏差(衰减和长度)。同样可以直接估计虚拟天线阵列的移位。例如，可将入射的单目标波前与天线平面的剖面视为变型。于是剩余的精细校准误差可以通过进行垂直于剖面的移位来补偿。在此应注意的是，这些方案需要不同方向上的目标，以便实现在所有方向上补偿天线结构。
可选地还可以包括对相邻管路的影响的估计。替代建立相应的信道响应与校准系数之间的唯一关系，还可以建立更普适的信道建模。尤其可以在建模时考虑信道对相邻的信道(管路)的影响。为此则需要进行多次测量，以对具有信道之间的多个未知(复数)缩放因子的方程组进行求解。然而，之前描述的方案原则上保持不变。
在图5中示意性地示出了根据本发明的方法。该方法包括下述步骤：接收s10目标列表、生成s12模型数据、获取s14模型误差、选择s16目标并且获取s18校准系数。该方法例如可以是作为在雷达传感器的处理器或车辆控制器上运行的软件来实现。优选在雷达传感器的正常运行期间应用本发明方法。因而持续检查当前行驶状况是否适于进行精细校准。
借助附图和说明书概括地描述并阐述本发明。描述和阐述应理解为示例而非限制性的。本发明不限于所公开的实施方式。本领域技术人员在使用本发明以及在准确地分析附图、公开内容和所附的专利权利要求时得出其他实施方式或变体。
在专利权利要求中，单词“包括”和“具有”不排除其他元素或步骤的存在性。不定冠词“一个”或“一”不排除多数的存在性。单个元素或单个单元可以执行在专利权利要求中提到的多个单元的功能。元素、单元、接口、设备以及系统可以是部分地或完全地以硬件和/或软件实现的。在多个不同的从属专利权利要求中提到的若干措施不应理解为这些措施的组合不能同样以有利的方式使用。计算机程序可以在非易失性的数据载体上存储/运行，例如在光学存储器或半导体驱动器(ssd)上存储/运行。计算机程序可以与硬件一起并且/或者作为软件的一部分来运行，例如借助于因特网或者借助于有线或无线的通信系统来运行。专利权利要求中的附图标记不应理解为限制。
附图标记清单
10系统
12mimo雷达传感器
14设备
16车辆
18对象
20输入接口
22建模单元
24处理器单元
26天线组件
28选择单元
30适配单元
32位移补偿单元