Kodierte Wellenformen für ein kollokiertes MIMO-Radar mit spärlicher Modellierung

Abstract

Advanced Driver Assistance Systems (ADAS) for autonomous driving depend on precise environmental sensing to enable safe navigation, prevent collisions, and support reliable decision making. In real world scenarios, no single sensor can overcome all challenges. To address this, modern ADAS systems incorporate a combination of sensors, including cameras, LiDAR, ultrasound, and radar, each contributing unique strengths. Among these, radar is particularly valued for its robustness in adverse weather conditions, making it indispensable for reliable system performance. Specifically, collocatedMultiple InputMultiple Output (MIMO) radar systems are the most suitable choice for ADAS applications, offering a compact size, cost efficiency, and the ability to simultaneously provide spatial information, range, and velocity estimation. However, conventional automotive radars face significant challenges stemming from low resolution, which complicates the detection of closely spaced objects or targets. These limitations hinder the fusion of multisensor data for reliable ADAS functionality and restrict the development of fully autonomous capabilities. Traditional radar designs rely on uniformly spaced array configurations, inherently tying spatial resolution to aperture size and to the number of physical antenna elements. Additionally, existing waveform candidates often suffer from interference or elevated sidelobes, leading to scenarios with masking effects. Efforts to achieve higher resolution without sidelobe artifacts typically result in increased costs, greater data storage requirements, and higher computational complexity, reducing their practicality in real world applications. One notable aspect of MIMO radars is that the measured scene is inherently sparse. Sparsity refers to a property of signals or datasets where only a small number of elements (or features) carry significant information, while the rest are zero or near zero. This characteristic is fundamental to advanced signal processing methods like compressed sensing (CS), which enables high dimensional data to be represented and recovered using far fewermeasurements than traditionally required. While most studies emphasize exploiting sparsity in the scene domain, focusing on reconstructing relevant features in 2DMIMO scenes such as Range-Angle (RA) or Doppler-Angle (DA), sparsity in the signal domain often remains under explored. Signal domain sparsity leverages inherent redundancies in raw radar signals, enablingmore efficient data acquisition and reconstruction. By reducing these redundancies in signal acquisition, CSmethods can be appliedmore effectively. This approach opens the door to replacing conventional reconstruction blocks with CS based architectures, enabling the development of efficient CS-MIMO radars that optimize both sensing and computational efficiency. CS holds great promise for MIMO radar systems, enabling high resolution sensing with fewer measurements. However, its practical implementation faces key challenges, including reconstruction errors and computational load. Central to these issues is the sensing matrix, which links the radar system to the scene. High resolution requirements often necessitate large sensing matrices, increasing storage demands and computational complexity. Additionally, gridding errors caused by mismatches between the assumed model and real world scenes lead to reconstruction artifacts, false alarms, and reduced efficiency, further limiting reliability. Most studies address these challenges by designing algorithms that incorporate random projections into existing system models, providing incremental improvements in CS based reconstruction. While these methods enhance certain aspects of performance, they often rely on adapting conventional system designs rather than fundamentally rethinking the system architecture. In this study, we take a different approach by exploring a strategy that optimizes the radar system itself for improved CS performance. This involves replacing conventional signal processing frameworks with CS specific sensing matrices, designed to minimize gridding errors and computational demands. By treating system level parameters such as array geometry and waveform configurations as variables for optimization, we aimto create a radar architecture inherently suited for CS based processing, enhancing both reconstruction accuracy and systemefficiency. We propose a mutual coherence minimization approach by treating waveformand array configurations as key parameters for optimization. Two algorithms are introduced: one to independently optimize themodulating phase components of the coding sequences of the waveform configuration, and another to optimize the positional placement of array elements. Unlike conventional studies, which rely on the Frobenius norm ∥G−I∥F of the Gramian G of the sensing matrix and random sub sampling, we adopt a more aggressive strategy using the infinity norm|G−I∥∞. This approach, combined with a Temperature Guided Perturbationmethod termed Annealed Projections, effectively optimizes both waveformand array configurations. The resultant waveforms exhibit superior auto and cross correlation properties, achieving lower sidelobe levels compared to state of the art techniques. Similarly, the optimized array offers enhanced resolution and reconstruction performance, particularly within the CS formulation. Building on this, we further improve computational efficiency with a novel strategy called Sparse Annealed Projections (SAP). This weighted optimization technique imposes signal sparsity by exploiting redundancies in the system configuration. Using a priori information, SAP identifies the optimal number of spatial samples, reducing storage requirements associated with the sensing matrix size. This proposed methodology ensures seamless incorporation of CS into MIMO architectures, achieving reduced computational loads, compact storage requirements, and improved overall performance. To validate the proposedmethodology, we conducted experiments on synthetic data usingMonte Carlo simulations. The results demonstrate significant improvements in scene reconstruction performance, providing a proof of concept for designing sub Nyquist CDMA MIMO radar architectures for automotive imaging radar systems. This study establishes a robust framework for designing radar systems that balance high performance with computational efficiency, paving the way for advancements in ADAS and autonomous driving technologies.Fortschrittliche Fahrerassistenzsysteme (ADAS) für das autonome Fahren sind auf eine präzise Erfassung der Umgebung angewiesen, um eine sichere Navigation zu ermöglichen, Kollisionen zu vermeiden und eine zuverlässige Entscheidungsfindung zu unterstützen. In realen Szenarien kann kein einzelner Sensor alle Herausforderungen meistern. Deshalb setzen moderne ADAS-Systeme eine Kombination von Sensoren ein, darunter Kameras, LiDAR, Ultraschall und Radar, die alle ihre eigenen Stärken haben. Unter diesen wird das Radar besonders wegen seiner Robustheit bei ungünstigenWetterbedingungen geschätzt, was es für eine zuverlässige Systemleistung unverzichtbar macht. Insbesondere kollokierteMultiple-Input-Multiple-Output (MIMO)-Radarsysteme sind die besteWahl für ADAS-Anwendungen, da sie eine kompakte Größe, Kosteneffizienz und die Fähigkeit bieten, gleichzeitig räumliche Informationen, Reichweite und Geschwindigkeitsschätzung zu liefern. Herkömmliche Kfz-Radare stehen jedoch vor erheblichen Herausforderungen, die sich aus der geringen Auflösung ergeben, die die Erkennung von eng beieinander liegenden Objekten oder Zielen erschwert. Diese Einschränkungen behindern die Zusammenführung vonMultisensordaten für zuverlässige ADAS-Funktionen und schränken die Entwicklung vollständig autonomer Funktionen ein. Herkömmliche Radarkonzepte beruhen auf Array-Konfigurationen mit gleichmäßigen Abständen, bei denen die räumliche Auflösung an die Größe der Apertur und die Anzahl der physischen Antennenelemente gebunden ist. Darüber hinaus leiden bestehende Wellenformkandidaten oft unter Interferenzen oder erhöhten Nebenkeulen, was zu Szenarien mit Maskierungseffekten führt. Bemühungen, eine höhere Auflösung ohne Nebenkeulenartefakte zu erreichen, führen in der Regel zu höheren Kosten, größerem Datenspeicherbedarf und höherer Rechenkomplexität, was ihre Praxistauglichkeit in realen Anwendungen einschränkt. Ein bemerkenswerter Aspekt von MIMO-Radaren ist, dass die gemessene Szene von Natur aus spärlich ist. Spärlichkeit bezieht sich auf eine Eigenschaft von Signalen oder Datensätzen, bei denen nur eine kleine Anzahl von Elementen (oderMerkmalen) signifikante Informationen tragen, während der Rest null oder nahezu null ist. Diese Eigenschaft ist von grundlegender Bedeutung für fortschrittliche Signalverarbeitungsmethoden wie das Compressed Sensing (CS), das die Darstellung und Wiederherstellung hochdimensionaler Daten mit weitaus weniger Messungen als traditionell erforderlich ermöglicht. Während die meisten Studien die Ausnutzung der Sparsamkeit imSzenenbereich betonen und sich auf die Rekonstruktion relevanterMerkmale in 2D-MIMO-Szenen wie Range-Angle (RA) oder Doppler-Angle (DA) konzentrieren, bleibt die Sparsamkeit im Signalbereich oft unerforscht. Die Sparsamkeit im Signalbereich nutzt inhärente Redundanzen in Radar-Rohsignalen und ermöglicht eine effizientere Datenerfassung und -rekonstruktion. Durch die Reduzierung dieser Redundanzen bei der Signalerfassung können CS-Methoden effektiver eingesetzt werden. Dieser Ansatz eröffnet dieMöglichkeit, herkömmliche Rekonstruktionsblöcke durch CS-basierte Architekturen zu ersetzen und damit die Entwicklung effizienter CS-MIMO-Radare zu ermöglichen, die sowohl die Erfassungs- als auch die Berechnungseffizienz optimieren. CS ist ein vielversprechender Ansatz für MIMO-Radarsysteme, der eine hochauflösende Erfassung mit weniger Messungen ermöglicht. Die praktische Umsetzung steht jedoch vor großen Herausforderungen, darunter Rekonstruktionsfehler und Rechenaufwand. ImMittelpunkt dieser Probleme steht die Erfassungsmatrix, die das Radarsystem mit der Szene verbindet. Hohe Auflösungsanforderungen erfordern oft große Erfassungsmatrizen, was den Speicherbedarf und die Rechenkomplexität erhöht. Darüber hinaus führen Rasterfehler, die durch Unstimmigkeiten zwischen dem angenommenenModell und den realen Szenen verursacht werden, zu Rekonstruktionsartefakten, Fehlalarmen und verminderter Effizienz, was die Zuverlässigkeit weiter einschränkt. Die meisten Studien befassen sich mit diesen Herausforderungen, indem sie Algorithmen entwickeln, die zufällige Projektionen in bestehende Systemmodelle einbeziehen und so schrittweise Verbesserungen bei der CS-basierten Rekonstruktion ermöglichen. Diese Methoden verbessern zwar bestimmte Leistungsaspekte, beruhen aber oft auf der Anpassung konventioneller Systemdesigns, anstatt die Systemarchitektur grundlegend zu überdenken. In dieser Studie verfolgen wir einen anderen Ansatz, indem wir eine Strategie erforschen, die das Radarsystem selbst für eine verbesserte CS-Leistung optimiert. Dabei werden herkömmliche Signalverarbeitungssysteme durch CS-spezifische Abtastmatrizen ersetzt, die darauf ausgelegt sind, Gitterfehler und Rechenaufwand zu minimieren. Indem wir Parameter auf Systemebene wie Array-Geometrie und Wellenformkonfigurationen als Variablen für die Optimierung behandeln, wollen wir eine Radararchitektur schaffen, die von Natur aus für CS-basierte Verarbeitung geeignet ist und sowohl die Rekonstruktionsgenauigkeit als auch die Systemeffizienz verbessert. Wir schlagen einen Ansatz zur Minimierung der gegenseitigen Kohärenz vor, indem wir Wellenform- und Array-Konfigurationen als Schlüsselparameter für die Optimierung behandeln. Es werden zwei Algorithmen eingeführt: einer zur unabhängigen Optimierung der modulierenden Phasenkomponenten der Kodiersequenzen derWellenformkonfiguration und ein weiterer zur Optimierung der Positionsplatzierung der Array-Elemente. Im Gegensatz zu konventionellen Studien, die sich auf die Frobenius-Norm ∥G−I∥F der Gramian G der Abtastmatrix und zufällige Unterabtastung stützen, verfolgen wir eine aggressivere Strategie unter Verwendung der Unendlichkeitsnorm|G−I∥∞. Dieser Ansatz, kombiniert mit einer temperaturgeführten Störungsmethode, die als geglühte Projektionen bezeichnet wird, optimiert effektiv sowohl die Wellenform als auch die Array-Konfigurationen. Die resultierendenWellenformen weisen hervorragende Auto- und Kreuzkorrelationseigenschaften auf und erreichen im Vergleich zumStand der Technik geringereNebenkeulenwerte. In ähnlicher Weise bietet das optimierte Array eine verbesserte Auflösung und Rekonstruktionsleistung, insbesondere innerhalb der CS-Formulierung. Darauf aufbauend verbessern wir die Berechnungseffizienz mit einer neuen Strategie namens Sparse Annealed Projections (SAP). Dieses gewichtete Optimierungsverfahren sorgt für eine spärliche Signalverteilung, indem es Redundanzen in der Systemkonfiguration ausnutzt. Unter Verwendung von a priori Informationen identifiziert SAP die optimale Anzahl räumlicher Abtastungen, wodurch die mit der Größe der Abtastmatrix verbundenen Speicheranforderungen reduziert werden. Die vorgeschlageneMethodik gewährleistet die nahtlose Integration von CS inMIMO-Architekturen, wodurch eine geringere Rechenlast, kompaktere Speicheranforderungen und eine verbesserte Gesamtleistung erreicht werden. Zur Validierung der vorgeschlagenen Methodik haben wir Experimente mit synthetischen Daten unter Verwendung vonMonte-Carlo-Simulationen durchgeführt. Die Ergebnisse zeigen signifikante Verbesserungen in der Leistung der Szenenrekonstruktion und liefern einen Konzeptnachweis für die Entwicklung von CDMA-MIMORadararchitekturen mit Sub-Nyquist-Verfahren für bildgebende Radarsysteme in Fahrzeugen. Diese Studie schafft einen robusten Rahmen für die Entwicklung von Radarsystemen, die hohe Leistung und Recheneffizienz in Einklang bringen, und ebnet so denWeg für Fortschritte bei ADAS und autonomen Fahrtechnologien