Statistische Analyse der Performance-Minderung von Kfz-Radaren bei gegenseitiger Interferenz

Radargeräte gelten als robuste Sensoren zur Umgebungserfassung bei Fahrassistenzsystemen.
Mit der zunehmenden Etablierung von aktiven Sicherheitssystemen wächst auch die Marktdurchdringung von Radargeräten. Hierdurch werden gegenseitige Störungen und damit verbundene Performanzeinbußen wahrscheinlicher. Gleichzeitig wachsen die Ansprüche an die Zuverlässigkeit der Radarsensoren infolge hochautomatisierter Fahrfunktionen.
Existierende Methoden zur Modellierung von Interferenz werden der Komplexität und Vielfältigkeit moderner Kfz-Radargeräte häufig nicht mehr gerecht, da die konkreten Übertragungsmuster beteiligter Radargeräte nicht ausreichend in Berechnungen mit eingebunden werden und statistisch zufällige Randbedingungen außer Acht gelassen werden. ... mehr
In dieser Arbeit wird erstmals ein Modell vorgestellt, das statistische Analysen der Interferenz zwischen Kfz-Radarsensoren unter Beachtung statistisch zufälliger Übertragungszeiträume erlaubt. Der Einfluss der Übertagungsmuster der beteiligten Radargeräte auf die Anzahl und Eigenschaften der Einzelstörungen wird ebenso miteinbezogen wie deren Auswirkung auf die analoge und digitale Signalverarbeitung.
Mithilfe dieses Modells werden die Auswirkungen konkreter Sendemuster-Parameter auf die Interferenz isoliert untersucht. In Schlüsselszenarien des automatisierten Fahrens werden in Abhängigkeit von Position und Anzahl der Störer statistische Untersuchungen bezüglich der Interferenz-bedingten Performanzeinbußen angestellt.

Radar sensors are considered robust sensors for environment perception of driver assistance systems. However, the risk of mutual interference between radar sensors grows with their market penetration while higher demands have to be met in order to enable safe highly automated driving.
Existing modelling approaches to mutual interference fall short of the complexity and variety of modern automotive radar sensors since transmission patterns are not sufficiently taken into account and statistically random boundary conditions are widely ignored.
In this thesis, a simulation model will be introduced that enables the statistical analysis of mutual interference between automotive radar sensors, taking into account statistically random transmission periods of all radar sensors involved.
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The impact of transmission patterns on the number and properties of all single interference incidents will also be taken into consideration, as well as the effects of analogue and digital signal processing in interference.
This model will then be applied to identify the effects of specific parameters of transmission pattern on the level of interference. Furthermore, the distribution of the interference related reduction of detection range will be evaluated in key scenarios of today's automated driving systems.
In these scenarios, numbers and positions of interfering radars will be systematically varied.