Lane and Road Marking Detection with a High Resolution Automotive Radar for Automated Driving

Die Automobilindustrie erlebt gerade einen beispiellosen Wandel, und die Fahrerassistenz und das automatisierte Fahren spielen dabei eine entscheidende Rolle. Automatisiertes Fahren System umfasst haupts\"achlich drei Schritte: Wahrnehmung und Modellierung der Umgebung, Fahrtrichtungsplanung, und Fahrzeugsteuerung. Mit einer guten Wahrnehmung und Modellierung der Umgebung kann ein Fahrzeug Funktionen wie intelligenter Tempomat, Notbremsassistent, Spurwechselassistent, usw. erfolgreich durchf\"uhren. F\"ur Fahrfunktionen, die die Fahrpuren erkennen m\"ussen, werden gegenw\"artig ausnahmslos Kamerasensoren eingesetzt. Bei wechselnden Lichtverh\"altnissen, unzureichender Beleuchtung oder bei Sichtbehinderungen z.B. durch Nebel k\"onnen Videokameras aber empfindlich gest\"ort werden. Um diese Nachteile auszugleichen, wird in dieser Doktorarbeit eine \glqq Radar\textendash taugliche\grqq{} Fahrbahnmakierungerkennung entwickelt, mit der das Fahrzeug die Fahrspuren bei allen Lichtverh\"altnissen erkennen kann. Dazu k\"onnen bereits im Fahrzeug verbaute Radare eingesetzt werden. Die heutigen Fahrbahnmarkierungen k\"onnen mit Kamerasensoren sehr gut erfasst werden. Wegen unzureichender R\"uckstreueigenschaften der existierenden Fahrbahnmarkierungen f\"ur Radarwellen werden diese vom Radar nicht erkannt. Um dies zu bewerkstelligen, werden in dieser Arbeit die R\"uckstreueigenschaften von verschiedenen Reflektortypen, sowohl durch Simulationen als auch mit praktischen Messungen, untersucht und ein Reflektortyp vorgeschlagen, der zur Verarbeitung in heutige Fahrbahnmakierungen oder sogar f\"ur direkten Verbau in der Fahrbahn geeignet ist. Ein weiterer Schwerpunkt dieser Doktorarbeit ist der Einsatz von K\"unstliche Intelligenz (KI), um die Fahrspuren auch mit Radar zu detektieren und zu klassifizieren. Die aufgenommenen Radardaten werden mittels semantischer Segmentierung analysiert und Fahrspurverl\"aufe sowie Freifl\"achenerkennung detektiert. Gleichzeitig wird das Potential von KI\textendash tauglichen Umgebungverstehen mit bildgebenden Radardaten aufgezeigt

Radar-based Application of Pedestrian and Cyclist Micro-Doppler Signatures for Automotive Safety Systems

Die sensorbasierte Erfassung des Nahfeldes im Kontext des hochautomatisierten Fahrens erfährt einen spürbaren Trend bei der Integration von Radarsensorik. Fortschritte in der Mikroelektronik erlauben den Einsatz von hochauflösenden Radarsensoren, die durch effiziente Verfahren sowohl im Winkel als auch in der Entfernung und im Doppler die Messgenauigkeit kontinuierlich ansteigen lassen. Dadurch ergeben sich neuartige Möglichkeiten bei der Bestimmung der geometrischen und kinematischen Beschaffenheit ausgedehnter Ziele im Fahrzeugumfeld, die zur gezielten Entwicklung von automotiven Sicherheitssystemen herangezogen werden können. Im Rahmen dieser Arbeit werden ungeschützte Verkehrsteilnehmer wie Fußgänger und Radfahrer mittels eines hochauflösenden Automotive-Radars analysiert. Dabei steht die Erscheinung des Mikro-Doppler-Effekts, hervorgerufen durch das hohe Maß an kinematischen Freiheitsgraden der Objekte, im Vordergrund der Betrachtung. Die durch den Mikro-Doppler-Effekt entstehenden charakteristischen Radar-Signaturen erlauben eine detailliertere Perzeption der Objekte und können in direkten Zusammenhang zu ihren aktuellen Bewegungszuständen gesetzt werden. Es werden neuartige Methoden vorgestellt, die die geometrischen und kinematischen Ausdehnungen der Objekte berücksichtigen und echtzeitfähige Ansätze zur Klassifikation und Verhaltensindikation realisieren. Wird ein ausgedehntes Ziel (z.B. Radfahrer) von einem Radarsensor detektiert, können aus dessen Mikro-Doppler-Signatur wesentliche Eigenschaften bezüglich seines Bewegungszustandes innerhalb eines Messzyklus erfasst werden. Die Geschwindigkeitsverteilungen der sich drehenden Räder erlauben eine adaptive Eingrenzung der Tretbewegung, deren Verhalten essentielle Merkmale im Hinblick auf eine vorausschauende Unfallprädiktion aufweist. Ferner unterliegen ausgedehnte Radarziele einer Orientierungsabhängigkeit, die deren geometrischen und kinematischen Profile direkt beeinflusst. Dies kann sich sowohl negativ auf die Klassifikations-Performance als auch auf die Verwertbarkeit von Parametern auswirken, die eine Absichtsbekundung des Radarziels konstituieren. Am Beispiel des Radfahrers wird hierzu ein Verfahren vorgestellt, das die orientierungsabhängigen Parameter in Entfernung und Doppler normalisiert und die gemessenen Mehrdeutigkeiten kompensiert. Ferner wird in dieser Arbeit eine Methodik vorgestellt, die auf Grundlage des Mikro- Doppler-Profils eines Fußgängers dessen Beinbewegungen über die Zeit schätzt (Tracking) und wertvolle Objektinformationen hinsichtlich seines Bewegungsverhaltens offenbart. Dazu wird ein Bewegungsmodell entwickelt, das die nichtlineare Fortbewegung des Beins approximiert und dessen hohes Maß an biomechanischer Variabilität abbildet. Durch die Einbeziehung einer wahrscheinlichkeitsbasierten Datenassoziation werden die Radar-Detektionen ihren jeweils hervorrufenden Quellen (linkes und rechtes Bein) zugeordnet und eine Trennung der Gliedmaßen realisiert. Im Gegensatz zu bisherigen Tracking-Verfahren weist die vorgestellte Methodik eine Steigerung in der Genauigkeit der Objektinformationen auf und stellt damit einen entscheidenden Vorteil für zukünftige Fahrerassistenzsysteme dar, um deutlich schneller auf kritische Verkehrssituationen reagieren zu können.:1 Introduction 1 1.1 Automotive environmental perception 2 1.2 Contributions of this work 4 1.3 Thesis overview 6 2 Automotive radar 9 2.1 Physical fundamentals 9 2.1.1 Radar cross section 9 2.1.2 Radar equation 10 2.1.3 Micro-Doppler effect 11 2.2 Radar measurement model 15 2.2.1 FMCW radar 15 2.2.2 Chirp sequence modulation 17 2.2.3 Direction-of-arrival estimation 22 2.3 Signal processing 25 2.3.1 Target properties 26 2.3.2 Target extraction 28 Power detection 28 Clustering 30 2.3.3 Real radar data example 31 2.4 Conclusion 33 3 Micro-Doppler applications of a cyclist 35 3.1 Physical fundamentals 35 3.1.1 Micro-Doppler signatures of a cyclist 35 3.1.2 Orientation dependence 36 3.2 Cyclist feature extraction 38 3.2.1 Adaptive pedaling extraction 38 Ellipticity constraints 38 Ellipse fitting algorithm 39 3.2.2 Experimental results 42 3.3 Normalization of the orientation dependence 44 3.3.1 Geometric correction 44 3.3.2 Kinematic correction 45 3.3.3 Experimental results 45 3.4 Conclusion 47 3.5 Discussion and outlook 47 4 Micro-Doppler applications of a pedestrian 49 4.1 Pedestrian detection 49 4.1.1 Human kinematics 49 4.1.2 Micro-Doppler signatures of a pedestrian 51 4.1.3 Experimental results 52 Radially moving pedestrian 52 Crossing pedestrian 54 4.2 Pedestrian feature extraction 57 4.2.1 Frequency-based limb separation 58 4.2.2 Extraction of body parts 60 4.2.3 Experimental results 62 4.3 Pedestrian tracking 64 4.3.1 Probabilistic state estimation 65 4.3.2 Gaussian filters 67 4.3.3 The Kalman filter 67 4.3.4 The extended Kalman filter 69 4.3.5 Multiple-object tracking 71 4.3.6 Data association 74 4.3.7 Joint probabilistic data association 80 4.4 Kinematic-based pedestrian tracking 84 4.4.1 Kinematic modeling 84 4.4.2 Tracking motion model 87 4.4.3 4-D radar point cloud 91 4.4.4 Tracking implementation 92 4.4.5 Experimental results 96 Longitudinal trajectory 96 Crossing trajectory with sudden turn 98 4.5 Conclusion 102 4.6 Discussion and outlook 103 5 Summary and outlook 105 5.1 Developed algorithms 105 5.1.1 Adaptive pedaling extraction 105 5.1.2 Normalization of the orientation dependence 105 5.1.3 Model-based pedestrian tracking 106 5.2 Outlook 106 Bibliography 109 List of Acronyms 119 List of Figures 124 List of Tables 125 Appendix 127 A Derivation of the rotation matrix 2.26 127 B Derivation of the mixed radar signal 2.52 129 C Calculation of the marginal association probabilities 4.51 131 Curriculum Vitae 135Sensor-based detection of the near field in the context of highly automated driving is experiencing a noticeable trend in the integration of radar sensor technology. Advances in microelectronics allow the use of high-resolution radar sensors that continuously increase measurement accuracy through efficient processes in angle as well as distance and Doppler. This opens up novel possibilities in determining the geometric and kinematic nature of extended targets in the vehicle environment, which can be used for the specific development of automotive safety systems. In this work, vulnerable road users such as pedestrians and cyclists are analyzed using a high-resolution automotive radar. The focus is on the appearance of the micro-Doppler effect, caused by the objects’ high kinematic degree of freedom. The characteristic radar signatures produced by the micro-Doppler effect allow a clearer perception of the objects and can be directly related to their current state of motion. Novel methods are presented that consider the geometric and kinematic extents of the objects and realize real-time approaches to classification and behavioral indication. When a radar sensor detects an extended target (e.g., bicyclist), its motion state’s fundamental properties can be captured from its micro-Doppler signature within a measurement cycle. The spinning wheels’ velocity distributions allow an adaptive containment of the pedaling motion, whose behavior exhibits essential characteristics concerning predictive accident prediction. Furthermore, extended radar targets are subject to orientation dependence, directly affecting their geometric and kinematic profiles. This can negatively affect both the classification performance and the usability of parameters constituting the radar target’s intention statement. For this purpose, using the cyclist as an example, a method is presented that normalizes the orientation-dependent parameters in range and Doppler and compensates for the measured ambiguities. Furthermore, this paper presents a methodology that estimates a pedestrian’s leg motion over time (tracking) based on the pedestrian’s micro-Doppler profile and reveals valuable object information regarding his motion behavior. To this end, a motion model is developed that approximates the leg’s nonlinear locomotion and represents its high degree of biomechanical variability. By incorporating likelihood-based data association, radar detections are assigned to their respective evoking sources (left and right leg), and limb separation is realized. In contrast to previous tracking methods, the presented methodology shows an increase in the object information’s accuracy. It thus represents a decisive advantage for future driver assistance systems in order to be able to react significantly faster to critical traffic situations.:1 Introduction 1 1.1 Automotive environmental perception 2 1.2 Contributions of this work 4 1.3 Thesis overview 6 2 Automotive radar 9 2.1 Physical fundamentals 9 2.1.1 Radar cross section 9 2.1.2 Radar equation 10 2.1.3 Micro-Doppler effect 11 2.2 Radar measurement model 15 2.2.1 FMCW radar 15 2.2.2 Chirp sequence modulation 17 2.2.3 Direction-of-arrival estimation 22 2.3 Signal processing 25 2.3.1 Target properties 26 2.3.2 Target extraction 28 Power detection 28 Clustering 30 2.3.3 Real radar data example 31 2.4 Conclusion 33 3 Micro-Doppler applications of a cyclist 35 3.1 Physical fundamentals 35 3.1.1 Micro-Doppler signatures of a cyclist 35 3.1.2 Orientation dependence 36 3.2 Cyclist feature extraction 38 3.2.1 Adaptive pedaling extraction 38 Ellipticity constraints 38 Ellipse fitting algorithm 39 3.2.2 Experimental results 42 3.3 Normalization of the orientation dependence 44 3.3.1 Geometric correction 44 3.3.2 Kinematic correction 45 3.3.3 Experimental results 45 3.4 Conclusion 47 3.5 Discussion and outlook 47 4 Micro-Doppler applications of a pedestrian 49 4.1 Pedestrian detection 49 4.1.1 Human kinematics 49 4.1.2 Micro-Doppler signatures of a pedestrian 51 4.1.3 Experimental results 52 Radially moving pedestrian 52 Crossing pedestrian 54 4.2 Pedestrian feature extraction 57 4.2.1 Frequency-based limb separation 58 4.2.2 Extraction of body parts 60 4.2.3 Experimental results 62 4.3 Pedestrian tracking 64 4.3.1 Probabilistic state estimation 65 4.3.2 Gaussian filters 67 4.3.3 The Kalman filter 67 4.3.4 The extended Kalman filter 69 4.3.5 Multiple-object tracking 71 4.3.6 Data association 74 4.3.7 Joint probabilistic data association 80 4.4 Kinematic-based pedestrian tracking 84 4.4.1 Kinematic modeling 84 4.4.2 Tracking motion model 87 4.4.3 4-D radar point cloud 91 4.4.4 Tracking implementation 92 4.4.5 Experimental results 96 Longitudinal trajectory 96 Crossing trajectory with sudden turn 98 4.5 Conclusion 102 4.6 Discussion and outlook 103 5 Summary and outlook 105 5.1 Developed algorithms 105 5.1.1 Adaptive pedaling extraction 105 5.1.2 Normalization of the orientation dependence 105 5.1.3 Model-based pedestrian tracking 106 5.2 Outlook 106 Bibliography 109 List of Acronyms 119 List of Figures 124 List of Tables 125 Appendix 127 A Derivation of the rotation matrix 2.26 127 B Derivation of the mixed radar signal 2.52 129 C Calculation of the marginal association probabilities 4.51 131 Curriculum Vitae 13

Autonomous Vehicles: MMW Radar Backscattering Modeling of Traffic Environment, Vehicular Communication Modeling, and Antenna Designs

77 GHz Millimeter-wave (mmWave) radar serves as an essential component among many sensors required for autonomous navigation. High-fidelity simulation is indispensable for nowadays’ development of advanced automotive radar systems because radar simulation can accelerate the design and testing process and help people to better understand and process the radar data. The main challenge in automotive radar simulation is to simulate the complex scattering behavior of various targets in real time, which is required for sensor fusion with other sensory simulation, e.g. optical image simulation. In this thesis, an asymptotic method based on a fast-wideband physical optics (PO) calculation is developed and applied to get high fidelity radar response of traffic scenes and generate the corresponding radar images from traffic targets. The targets include pedestrians, vehicles, and other stationary targets. To further accelerate the simulation into real time, a physics-based statistical approach is developed. The RCS of targets are fit into statistical distributions, and then the statistical parameters are summarized as functions of range and aspect angles, and other attributes of the targets. For advanced radar with multiple transmitters and receivers, pixelated-scatterer statistical RCS models are developed to represent objects as extend targets and relax the requirement for far-field condition. A real-time radar scene simulation software, which will be referred to as Michigan Automotive Radar Scene Simulator (MARSS), based on the statistical models are developed and integrated with a physical 3D scene generation software (Unreal Engine 4). One of the major challenges in radar signal processing is to detect the angle of arrival (AOA) of multiple targets. A new analytic multiple-sources AOA estimation algorithm that outperforms many well-known AOA estimation algorithms is developed and verified by experiments. Moreover, the statistical parameters of RCS from targets and radar images are used in target classification approaches based on machine learning methods. In realistic road traffic environment, foliage is commonly encountered that can potentially block the line-of-sight link. In the second part of the thesis, a non-line-of-sight (NLoS) vehicular propagation channel model for tree trunks at two vehicular communication bands (5.9 GHz and 60 GHz) is proposed. Both near-field and far-field scattering models from tree trunk are developed based on modal expansion and surface current integral method. To make the results fast accessible and retractable, a macro model based on artificial neural network (ANN) is proposed to fit the path loss calculated from the complex electromagnetic (EM) based methods. In the third part of the thesis, two broadband (bandwidth > 50%) omnidirectional antenna designs are discussed to enable polarization diversity for next-generation communication systems. The first design is a compact horizontally polarized (HP) antenna, which contains four folded dipole radiators and utilizing their mutual coupling to enhance the bandwidth. The second one is a circularly polarized (CP) antenna. It is composed of one ultra-wide-band (UWB) monopole, the compact HP antenna, and a dedicatedly designed asymmetric power divider based feeding network. It has about 53% overlapping bandwidth for both impedance and axial ratio with peak RHCP gain of 0.9 dBi.PHDElectrical EngineeringUniversity of Michigan, Horace H. Rackham School of Graduate Studieshttp://deepblue.lib.umich.edu/bitstream/2027.42/163001/1/caixz_1.pd

Design and application of microstrip leaky wave antennas for radar sensing

textThis dissertation investigates the application of the frequency-scanned beam of a microstrip leaky wave antenna (LWA) to track humans in the two-dimensional (2-D) range-azimuth plane. The history, operating principles and frequency-scanned properties of a microstrip LWA are first reviewed. The basic concept of using a microstrip LWA to track humans is verified by designing, building and testing a broadband microstrip LWA, developing the necessary processing algorithm, and collecting data using a vector network analyzer. A number of topics are then investigated to further advance the concept. First, the idea of combining the frequency-scanned antenna with a short-pulse ultra-wideband (UWB) radar is developed to realize a portable, real-time system for human tracking. The radar concept and the components of the system are discussed in detail. Line-of-sight and through-wall measurements of a human subject are carried out to demonstrate the performance. Second, a new LWA structure is proposed to achieve a narrower azimuth beam, which requires both a small leaky-wave attenuation constant and a long aperture. The transverse resonance method (TRM) is applied to analyze the proposed structure and the results are verified with measurements of a built prototype. Third, a new signal processing technique, compressive sensing, is applied to further improve the resolution in both the azimuth and down range dimensions. The technique is tested with simulation and measurement data and is shown to produce sharper target responses in both the down range and azimuth dimensions. Lastly, the radar cross-section (RCS) of a microstrip LWA is studied. The antenna mode scattering and structural mode scattering are modeled separately. A ray picture is provided to explain the observed time-domain features using the group delay of the leaky wave.Electrical and Computer Engineerin

Study of electromagnetic wave propagation and scattering in Low-THz automotive radar

The development of a new generation of sensors for autonomous vehicles requires the increase of the number of automotive radars on the roads, leading to an inevitable problem of overcrowding of the electromagnetic spectrum in the allocated 77 GHz band. The solution proposed in this research is the migration of the automotive radar operation frequency towards the low-THz band. This thesis reports, firstly, an experimental study on the feasibility of deploying automotive radars working at frequencies above 100 GHz. The study analyses the possible additional attenuation of the electromagnetic waves in adverse weather conditions and the differences in targets reflectivities, in comparison to the performances of current automotive radars. A comprehensive library of reflectivity signatures of a number of road actors is established, to provide a basis for the development of low-THz automotive radars. Secondarily, the thesis discusses and demonstrates the advantages of the employment of low-THz signals to improve the imaging capability of automotive radars, to allow identification and classification of road targets based on high resolution images and micro-Doppler signatures

Radar Technology

In this book “Radar Technology”, the chapters are divided into four main topic areas: Topic area 1: “Radar Systems” consists of chapters which treat whole radar systems, environment and target functional chain. Topic area 2: “Radar Applications” shows various applications of radar systems, including meteorological radars, ground penetrating radars and glaciology. Topic area 3: “Radar Functional Chain and Signal Processing” describes several aspects of the radar signal processing. From parameter extraction, target detection over tracking and classification technologies. Topic area 4: “Radar Subsystems and Components” consists of design technology of radar subsystem components like antenna design or waveform design

RADAR Based Collision Avoidance for Unmanned Aircraft Systems

Unmanned Aircraft Systems (UAS) have become increasingly prevalent and will represent an increasing percentage of all aviation. These unmanned aircraft are available in a wide range of sizes and capabilities and can be used for a multitude of civilian and military applications. However, as the number of UAS increases so does the risk of mid-air collisions involving unmanned aircraft. This dissertation aims present one possible solution for addressing the mid-air collision problem in addition to increasing the levels of autonomy of UAS beyond waypoint navigation to include preemptive sensor-based collision avoidance. The presented research goes beyond the current state of the art by demonstrating the feasibility and providing an example of a scalable, self-contained, RADAR-based, collision avoidance system. The technology described herein can be made suitable for use on a miniature (Maximum Takeoff Weight \u3c 10kg) UAS platform. This is of paramount importance as the miniature UAS field has the lowest barriers to entry (acquisition and operating costs) and consequently represents the most rapidly increasing class of UAS

Fusion of Data from Heterogeneous Sensors with Distributed Fields of View and Situation Evaluation for Advanced Driver Assistance Systems

In order to develop a driver assistance system for pedestrian protection, pedestrians in the environment of a truck are detected by radars and a camera and are tracked across distributed fields of view using a Joint Integrated Probabilistic Data Association filter. A robust approach for prediction of the system vehicles trajectory is presented. It serves the computation of a probabilistic collision risk based on reachable sets where different sources of uncertainty are taken into account

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