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Robust Design of Transmit Waveform and Receive Filter For Colocated MIMO Radar
We consider the problem of angle-robust joint transmit waveform and receive
filter design for colocated Multiple-Input Multiple-Output (MIMO) radar, in the
presence of signal-dependent interferences. The design problem is cast as a
max-min optimization problem to maximize the worst-case output
signal-to-interference-plus-noise-ratio (SINR) with respect to the unknown
angle of the target of interest. Based on rank-one relaxation and semi-definite
programming (SDP) representation of a nonnegative trigonometric polynomial, a
cyclic optimization algorithm is proposed to tackle this problem. The
effectiveness of the proposed method is illustrated via numerical examples.Comment: 6 pages, 13 figures, part of this work was submitted to IEEE Signal
Processing Letters; (short introduction; typos corrected; revised statement
in section III-B and IV; revised figure labels
Space-Time Transmit-Receive Design for Colocated MIMO Radar
This chapter deals with the design of multiple input multiple-output (MIMO) radar space-time transmit code (STTC) and space-time receive filter (STRF) to enhance moving targets detection in the presence of signal-dependent interferences, where we assume that some knowledge of target and clutter statistics are available for MIMO radar system according to a cognitive paradigm by using a site-specific (possible dynamic) environment database. Thus, an iterative sequential optimization algorithm with ensuring the convergence is proposed to maximize the signal to interference plus noise ratio (SINR) under the similarity and constant modulus constraints on the probing waveform. In particular, each iteration of the proposed algorithm requires to solve the hidden convex problems. The computational complexity is linear with the number of iterations and polynomial with the sizes of the STTW and the STRF. Finally, the gain and the computation time of the proposed algorithm also compared with the available methods are evaluated
Coherent FDA Receiver and Joint Range-Space-Time Processing
When a target is masked by mainlobe clutter with the same Doppler frequency,
it is difficult for conventional airborne radars to determine whether a target
is present in a given observation using regular space-time adaptive processing
techniques. Different from phased-array and multiple-input multiple-output
(MIMO) arrays, frequency diverse arrays (FDAs) employ frequency offsets across
the array elements, delivering additional range-controllable degrees of
freedom, potentially enabling suppression for this kind of clutter. However,
the reception of coherent FDA systems employing small frequency offsets and
achieving high transmit gain can be further improved. To this end, this work
proposes an coherent airborne FDA radar receiver that explores the
orthogonality of echo signals in the Doppler domain, allowing a joint
space-time processing module to be deployed to separate the aliased returns.
The resulting range-space-time adaptive processing allows for a preferable
detection performance for coherent airborne FDA radars as compared to current
alternative techniques.Comment: 11 pages, 9 figure
Compressive Sensing and Its Applications in Automotive Radar Systems
Die Entwicklung in Richtung zu autonomem Fahren verspricht, kĂŒnftig einen sicheren
Verkehr ohne tödliche UnfÀlle zu ermöglichen, indem menschliche Fahrer vollstÀndig
ersetzt werden. Dadurch entfÀllt der Faktor des menschlichen Fehlers, der aus
MĂŒdigkeit, Unachtsamkeit oder Alkoholeinfluss resultiert. Um jedoch eine breite
Akzeptanz fĂŒr autonome Fahrzeuge zu erreichen und es somit eines Tages vollstĂ€ndig
umzusetzen, sind noch eine Vielzahl von Herausforderungen zu lösen. Da in einem
autonomen Fahrzeug kein menschlicher Fahrer mehr in NotfÀllen eingreifen kann,
mĂŒssen sich autonome Fahrzeuge auf leistungsfĂ€hige 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 fĂŒr FunktionalitĂ€ten jenseits der aktuellen advanced driver assistance
systems eingesetzt werden können. Dies resultiert in neuen Anforderungen, die erfĂŒllt
werden mĂŒssen, um sichere und zuverlĂ€ssige autonome Fahrzeuge zu realisieren, die
weder Fahrzeuginsassen noch Passanten gefÀhrden. Radarsysteme gehören zu den
SchlĂŒsselkomponenten unter der Vielzahl der verfĂŒgbaren Sensorsysteme, da sie im
Gegensatz zu visuellen Sensoren von widrigen Wetter- und Umgebungsbedingungen
kaum beeintrĂ€chtigt werden. DarĂŒber hinaus liefern Radarsysteme zusĂ€tzliche
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 fĂŒr die Radarperzeption. Der andere Aspekt ist
die Beschleunigung der Validierung und Verifizierung von automated cyber-physical
systems, die parallel zum Automatisierungsgrad auch eine höhere KomplexitÀt
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 gegenĂŒber Rauschen ĂŒbertrifft. 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 fĂŒr die Signalerfassung um 70% reduziert
werden, wĂ€hrend gleichzeitig die Robustheit der Radarwahrnehmung auch fĂŒr 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 wÀhrend der Simulation angewendet, um die Radarleistung
unter widrigen Bedingungen zu bewerten. WĂ€hrend eine BesprĂŒhung mit Wasser die
RadomdÀmpfung um 10 dB erhöht und Spritzwasser sogar um 20 dB, ergibt sich die
eigentliche Begrenzung aus der Rauschzahl und Empfindlichkeit des EmpfÀngers. Es
konnte bewiesen werden, dass das vorgeschlagene Compressive Sensing Rauschradarsystem
mit einer zusÀtzlichen SignaldÀmpfung von bis zu 60 dB umgehen kann
und damit eine hohe Robustheit in ungĂŒnstigen Umwelt- und Wetterbedingungen
aufweist.
Neben der Robustheit wird auch die Interferenz berĂŒcksichtigt. 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 EinfĂŒhrung der Grundlagen
und Methoden fĂŒr Fahrzeugradarsysteme werden die Theorie und Metriken hinter
Compressive Sensing gezeigt. DarĂŒber hinaus werden weitere Aspekte wie Umgebungsbedingungen,
unterschiedliche Radararchitekturen und Interferenz erlÀutert.
Der Stand der Technik gibt einen Ăberblick ĂŒber Compressive Sensing-AnsĂ€tze und
Implementierungen mit einem Fokus auf Radar. DarĂŒber hinaus werden Aspekte
von Fahrzeug- und Rauschradarsystemen behandelt. Der Hauptteil beginnt mit
der Vorstellung verschiedener AnsĂ€tze zur Nutzung von Compressive Sensing fĂŒr
Fahrzeugradarsysteme, die in der Lage sind, die Erfassung und Wahrnehmung von
Radarsignalen zu verbessern oder zu erweitern. AnschlieĂend 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 schlieĂt 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
An investigation of a frequency diverse array
This thesis presents a novel concept for focusing an antenna beam pattern as a function
of range, time, and angle. In conventional phased arrays, beam steering is achieved by
applying a linear phase progression across the aperture. This thesis shows that by
applying an additional linear frequency shift across the elements, a new term is
generated which results in a scan angle that varies with range in the far-field.
Moreover, the antenna pattern is shown to scan in range and angle as a function of time.
These properties result in more flexible beam scan options for phased array antennas
than traditional phase shifter implementations. The thesis subsequently goes on to
investigate this phenomenon via full scale experimentation, and explores a number of
aspects of applying frequency diversity spatially across array antennas. This new form
of frequency diverse array may have applications to multipath mitigation, where a radio
signal takes two or more routes between the transmitter and receiver due to scattering
from natural and man-made objects. Since the interfering signals arrive from more than
one direction, the range-dependent and auto-scanning properties of the frequency
diverse array beam may be useful to isolate and suppress the interference. The
frequency diverse array may also have applications to wideband array steering, in lieu
of true time delay solutions which are often used to compensate for linear phase
progression with frequency across an array, and to sonar, where the speed of
propagation results in large percentage bandwidth, creating similar wideband array
effects. The frequency diverse array is also a stepping stone to more sophisticated joint
antenna and waveform design for the creation of new radar modes, such as simultaneous
multi-mode operation, for example, enabling joint synthetic aperture radar and ground
moving target indication
- âŠ