Retroreflector and Multibeam Antenna for a Millimeter Wave Collision Avoidance System

RÉSUMÉ La section efficace du radar (SER) pour des cibles automobiles a une réponse angulaire étroite. Une variation de plusieurs décibels par mètre carré (dBsm) peut également être observée avec un léger changement de l’orientation de la cible. La localisation de telles cibles est difficile pour un radar automobile. En outre, un matériel complexe est généralement nécessaire pour mettre en oeuvre un radar efficace, ce qui se traduit par des systèmes coûteux qui ne sont abordables que dans les véhicules haut de gamme. Cela défie l’objet d’un système de sécurité pour éviter les accidents de la route à grande échelle. Cette thèse présente une nouvelle balise d’amélioration de SER et une antenne multifaisceaux pour des applications de radar automobile. Ces composants peuvent éventuellement améliorer les performances d’un algorithme de super-résolution, et permettre le développement d’un radar d’évitement de collision automobile simple et peu coûteux. Une architecture de système simple et rentable est particulièrement importante dans la gamme de fréquences d’ondes millimétriques, allouée pour cette application, où les atténuations du signal et les coûts de dispositif sont significativement élevés. Les structures proposées dans cette thèse peuvent également trouver des applications dans d’autres applications en ondes millimétriques. Un système radar est analysé en étudiant les propriétés de l’algorithme de super-résolution bien connu ESPRIT. Sur la base d’une simulation numérique MATLAB de cet algorithme, il est établi qu’une SER stable est importante pour l’utilisation de cet algorithme dans des applications automobiles. Ceci peut être réalisé en équipant la cible d’un marqueur d’amélioration de la SER. Deuxièmement, dans cet algorithme, la taille du réseau de récepteurs détermine le nombre de cibles détectables. En sectorisant le CdV du radar en utilisant une antenne multifaisceaux, l’erreur de localisation angulaire peut être réduite pour un plus grand nombre de cibles. La balise proposée est conçue à 77 GHz, fonctionnant dans la bande attribuée au radar automobile (76 GHz à 81 GHz). Les caractéristiques des radars automobiles dans la littérature suggèrent un CdV en forme de faisceau en éventail pour la balise avec un CdV plus large dans le plan azimutal. De CdV de 120o et 9o dans les plans d’azimut et d’élévation sont respectivement choisis comme critères de conception pour la balise proposée. La propriété de rétroréflexion dans le plan d’azimut aide à améliorer la SER de la balise. La balise proposée reflète le signal incident avec une rotation de polarisation linéaire de 90o. Cette modulation de polarisation permet d’améliorer la visibilité de la cible par rapport au bruit de fond. De plus, une modulation d’amplitude est également implémentée dans la balise.----------Rear radar cross section (RCS) of automotive targets has a narrow angular response. A variation of several decibel per square meter (dBsm) can also be observed with slight change in the target orientation. Localization of such targets is challenging for an automotive radar. Furthermore, complex hardware is typically required to implement an effective radar resulting in high-cost systems that are affordable only in high-end vehicles. This defies the object of a safety system to avoid roadside accidents at large scale. This dissertation présents novel RCS enhancing tag and multibeam antenna for automotive radar applications. These components can possibly improve the performance of a super-resolution algorithm, and enable the development of a simple, low-cost automotive collision avoidance radar. Simple and costeffective system architecture is particularly important in millimeter wave frequency range, allocated for this application, where the material losses and device costs are significantly high. The proposed structures in this thesis can also find applications in other millimeter wave applications. A radar system is analyzed by studying the properties of Estimation of Signal Parameters via Rotational Invariance Technique (ESPRIT), a well know super-resolution algorithm. Based on a MATLAB numerical simulation of this algorithm, it is established that a stable target RCS is important for employing this algorithm in automotive applications. This can be achieved by equipping the target with a RCS enhancing tag. Secondly, in this algorithm, the size of the receiver array determines the number of detectable targets. By sectoring the radar field of view (FoV) using a multibeam antenna, the localization error can be reduced for higher number of targets. The proposed tag is designed at 77 GHz, operating in the band allocated for automotive radar (76 GHz to 81 GHz). Automotive radar characteristics in the literature suggest a fan-beam shaped FoV for the tag with wider FoV in azimuth plane. Azimuth and elevation plane FoV of 120o and 9o are selected as design criteria for the proposed tag. Retroreflection property in the azimuth plane helps to improve the tag RCS. The proposed tag reflects the incident signal with 90o linear polarization rotation. This polarization modulation can enhance the target visibility against the background clutter. Additionally, an amplitude modulation is also implemented in the tag. This modulation can help to communicate additional information. It can also facilitate the target detection by improving the signal to noise ratio of the processed received signal

FMCW Radar with Enhanced Resolution and Processing Time by Beam Switching

We present the design of a novel K-band radar architecture for short-range target detection. Applications include direction finding systems and automotive radar. The developed system is compact and low cost and employs substrate-integrated-waveguide (SIW) antenna arrays and a $4\times 4$ Butler matrix (BM) beamformer. In particular, the proposed radar transmits a frequency modulated continuous-wave (FMCW) signal at 24 GHz, scanning the horizontal plane by switching the four input ports of the BM in time. Also, in conjunction with a new processing method for the received radar signals, the architecture is able to provide enhanced resolution at reduced computational burden and when compared to more standard single-input multiple-output (SIMO) and multiple-input multiple-output (MIMO) systems. The radar performance has also been measured in an anechoic chamber and results have been analyzed by illuminating and identifying test targets which are 2° apart, while also making comparisons to SIMO and MIMO FMCW radars. Moreover, the proposed radar architecture, by appropriate design, can also be scaled to operate at other microwave and millimeter-wave frequencies, while also providing a computationally efficient multi-channel radar signal processing platform

Polarimetric Radar for Automotive Applications

Current automotive radar sensors prove to be a weather robust and low-cost solution, but are suffering from low resolution and are not capable of classifying detected targets. However, for future applications like autonomous driving, such features are becoming ever increasingly important. On the basis of successful state-of-the-art applications, this work presents the first in-depth analysis and ground-breaking, novel results of polarimetric millimeter wave radars for automotive applications

Compressive Sensing and Its Applications in Automotive Radar Systems

Die Entwicklung in Richtung zu autonomem Fahren verspricht, künftig einen sicheren Verkehr ohne tödliche Unfälle zu ermöglichen, indem menschliche Fahrer vollständig ersetzt werden. Dadurch entfällt der Faktor des menschlichen Fehlers, der aus Müdigkeit, Unachtsamkeit oder Alkoholeinfluss resultiert. Um jedoch eine breite Akzeptanz für autonome Fahrzeuge zu erreichen und es somit eines Tages vollständig umzusetzen, sind noch eine Vielzahl von Herausforderungen zu lösen. Da in einem autonomen Fahrzeug kein menschlicher Fahrer mehr in Notfällen eingreifen kann, müssen sich autonome Fahrzeuge auf leistungsfähige und robuste Sensorsysteme verlassen können, um in kritischen Situationen auch unter widrigen Bedingungen angemessen reagieren zu können. Daher ist die Entwicklung von Sensorsystemen erforderlich, die für Funktionalitäten jenseits der aktuellen advanced driver assistance systems eingesetzt werden können. Dies resultiert in neuen Anforderungen, die erfüllt werden müssen, um sichere und zuverlässige autonome Fahrzeuge zu realisieren, die weder Fahrzeuginsassen noch Passanten gefährden. Radarsysteme gehören zu den Schlüsselkomponenten unter der Vielzahl der verfügbaren Sensorsysteme, da sie im Gegensatz zu visuellen Sensoren von widrigen Wetter- und Umgebungsbedingungen kaum beeinträchtigt werden. Darüber hinaus liefern Radarsysteme zusätzliche Umgebungsinformationen wie Abstand, Winkel und relative Geschwindigkeit zwischen Sensor und reflektierenden Zielen. Die vorliegende Dissertation deckt im Wesentlichen zwei Hauptaspekte der Forschung und Entwicklung auf dem Gebiet der Radarsysteme im Automobilbereich ab. Ein Aspekt ist die Steigerung der Effizienz und Robustheit der Signalerfassung und -verarbeitung für die Radarperzeption. Der andere Aspekt ist die Beschleunigung der Validierung und Verifizierung von automated cyber-physical systems, die parallel zum Automatisierungsgrad auch eine höhere Komplexität aufweisen. Nach der Analyse zahlreicher möglicher Compressive Sensing Methoden, die im Bereich Fahrzeugradarsysteme angewendet werden können, wird ein rauschmoduliertes gepulstes Radarsystem vorgestellt, das kommerzielle Fahrzeugradarsysteme in seiner Robustheit gegenüber Rauschen übertrifft. Die Nachteile anderer gepulster Radarsysteme hinsichtlich des Signalerfassungsaufwands und der Laufzeit werden durch die Verwendung eines Compressive Sensing-Signalerfassungs- und Rekonstruktionsverfahrens in Kombination mit einer Rauschmodulation deutlich verringert. Mit Compressive Sensing konnte der Aufwand für die Signalerfassung um 70% reduziert werden, während gleichzeitig die Robustheit der Radarwahrnehmung auch für signal-to-noise-ratio-Pegel nahe oder unter Null erreicht wird. Mit einem validierten Radarsensormodell wurde das Rauschradarsystem emuliert und mit einem kommerziellen Fahrzeugradarsystem verglichen. Datengetriebene Wettermodelle wurden entwickelt und während der Simulation angewendet, um die Radarleistung unter widrigen Bedingungen zu bewerten. Während eine Besprühung mit Wasser die Radomdämpfung um 10 dB erhöht und Spritzwasser sogar um 20 dB, ergibt sich die eigentliche Begrenzung aus der Rauschzahl und Empfindlichkeit des Empfängers. Es konnte bewiesen werden, dass das vorgeschlagene Compressive Sensing Rauschradarsystem mit einer zusätzlichen Signaldämpfung von bis zu 60 dB umgehen kann und damit eine hohe Robustheit in ungünstigen Umwelt- und Wetterbedingungen aufweist. Neben der Robustheit wird auch die Interferenz berücksichtigt. Zum einen wird die erhöhte Störfestigkeit des Störradarsystems nachgewiesen. Auf der anderen Seite werden die Auswirkungen auf bestehende Fahrzeugradarsysteme bewertet und Strategien zur Minderung der Auswirkungen vorgestellt. Die Struktur der Arbeit ist folgende. Nach der Einführung der Grundlagen und Methoden für Fahrzeugradarsysteme werden die Theorie und Metriken hinter Compressive Sensing gezeigt. Darüber hinaus werden weitere Aspekte wie Umgebungsbedingungen, unterschiedliche Radararchitekturen und Interferenz erläutert. Der Stand der Technik gibt einen Überblick über Compressive Sensing-Ansätze und Implementierungen mit einem Fokus auf Radar. Darüber hinaus werden Aspekte von Fahrzeug- und Rauschradarsystemen behandelt. Der Hauptteil beginnt mit der Vorstellung verschiedener Ansätze zur Nutzung von Compressive Sensing für Fahrzeugradarsysteme, die in der Lage sind, die Erfassung und Wahrnehmung von Radarsignalen zu verbessern oder zu erweitern. Anschließend wird der Fokus auf ein Rauschradarsystem gelegt, das mit Compressive Sensing eine effiziente Signalerfassung und -rekonstruktion ermöglicht. Es wurde mit verschiedenen Compressive Sensing-Metriken analysiert und in einer Proof-of-Concept-Simulation bewertet. Mit einer Emulation des Rauschradarsystems wurde das Potential der Compressive Sensing Signalerfassung und -verarbeitung in einem realistischeren Szenario demonstriert. Die Entwicklung und Validierung des zugrunde liegenden Sensormodells wird ebenso dokumentiert wie die Entwicklung der datengetriebenen Wettermodelle. Nach der Betrachtung von Interferenz und der Koexistenz des Rauschradars mit kommerziellen Radarsystemen schließt ein letztes Kapitel mit Schlussfolgerungen und einem Ausblick die Arbeit ab.Developments towards autonomous driving promise to lead to safer traffic, where fatal accidents can be avoided after making human drivers obsolete and hence removing the factor of human error. However, to ensure the acceptance of automated driving and make it a reality one day, still a huge amount of challenges need to be solved. With having no human supervisors, automated vehicles have to rely on capable and robust sensor systems to ensure adequate reactions in critical situations, even during adverse conditions. Therefore, the development of sensor systems is required that can be applied for functionalities beyond current advanced driver assistance systems. New requirements need to be met in order to realize safe and reliable automated vehicles that do not harm passersby. Radar systems belong to the key components among the variety of sensor systems. Other than visual sensors, radar is less vulnerable towards adverse weather and environment conditions. In addition, radar provides complementary environment information such as target distance, angular position or relative velocity, too. The thesis ad hand covers basically two main aspects of research and development in the field of automotive radar systems. One aspect is to increase efficiency and robustness in signal acquisition and processing for radar perception. The other aspect is to accelerate validation and verification of automated cyber-physical systems that feature more complexity along with the level of automation. After analyzing a variety of possible Compressive Sensing methods for automotive radar systems, a noise modulated pulsed radar system is suggested in the thesis at hand, which outperforms commercial automotive radar systems in its robustness towards noise. Compared to other pulsed radar systems, their drawbacks regarding signal acquisition effort and computation run time are resolved by using noise modulation for implementing a Compressive Sensing signal acquisition and reconstruction method. Using Compressive Sensing, the effort in signal acquisition was reduced by 70%, while obtaining a radar perception robustness even for signal-to-noise-ratio levels close to or below zero. With a validated radar sensor model the noise radar was emulated and compared to a commercial automotive radar system. Data-driven weather models were developed and applied during simulation to evaluate radar performance in adverse conditions. While water sprinkles increase radome attenuation by 10 dB and splash water even by 20 dB, the actual limitation comes from noise figure and sensitivity of the receiver. The additional signal attenuation that can be handled by the proposed compressive sensing noise radar system proved to be even up to 60 dB, which ensures a high robustness of the receiver during adverse weather and environment conditions. Besides robustness, interference is also considered. On the one hand the increased robustness towards interference of the noise radar system is demonstrated. On the other hand, the impact on existing automotive radar systems is evaluated and strategies to mitigate the impact are presented. The structure of the thesis is the following. After introducing basic principles and methods for automotive radar systems, the theory and metrics of Compressive Sensing is presented. Furthermore some particular aspects are highlighted such as environmental conditions, different radar architectures and interference. The state of the art provides an overview on Compressive Sensing approaches and implementations with focus on radar. In addition, it covers automotive radar and noise radar related aspects. The main part starts with presenting different approaches on making use of Compressive Sensing for automotive radar systems, that are capable of either improving or extending radar signal acquisition and perception. Afterwards the focus is put on a noise radar system that uses Compressive Sensing for an efficient signal acquisition and reconstruction. It was analyzed using different Compressive Sensing metrics and evaluated in a proof-of-concept simulation. With an emulation of the noise radar system the feasibility of the Compressive Sensing signal acquisition and processing was demonstrated in a more realistic scenario. The development and validation of the underlying sensor model is documented as well as the development of the data-driven weather models. After considering interference and co-existence with commercial radar systems, a final chapter with conclusions and an outlook completes the work

Motion Compensation for Near-Range Synthetic Aperture Radar Applications

The work focuses on the analysis of influences of motion errors on near-range SAR applications and design of specific motion measuring and compensation algorithms. First, a novel metric to determine the optimum antenna beamwidth is proposed. Then, a comprehensive investigation of influences of motion errors on the SAR image is provided. On this ground, new algorithms for motion measuring and compensation using low cost inertial measurement units (IMU) are developed and successfully demonstrated

Abstracts on Radio Direction Finding (1899 - 1995)

The files on this record represent the various databases that originally composed the CD-ROM issue of "Abstracts on Radio Direction Finding" database, which is now part of the Dudley Knox Library's Abstracts and Selected Full Text Documents on Radio Direction Finding (1899 - 1995) Collection. (See Calhoun record https://calhoun.nps.edu/handle/10945/57364 for further information on this collection and the bibliography). Due to issues of technological obsolescence preventing current and future audiences from accessing the bibliography, DKL exported and converted into the three files on this record the various databases contained in the CD-ROM. The contents of these files are: 1) RDFA_CompleteBibliography_xls.zip [RDFA_CompleteBibliography.xls: Metadata for the complete bibliography, in Excel 97-2003 Workbook format; RDFA_Glossary.xls: Glossary of terms, in Excel 97-2003 Workbookformat; RDFA_Biographies.xls: Biographies of leading figures, in Excel 97-2003 Workbook format]; 2) RDFA_CompleteBibliography_csv.zip [RDFA_CompleteBibliography.TXT: Metadata for the complete bibliography, in CSV format; RDFA_Glossary.TXT: Glossary of terms, in CSV format; RDFA_Biographies.TXT: Biographies of leading figures, in CSV format]; 3) RDFA_CompleteBibliography.pdf: A human readable display of the bibliographic data, as a means of double-checking any possible deviations due to conversion