Direction of arrival estimation using a multiple-input-multiple-output radar with applications to automobiles

The thesis at hand investigates the direction of arrival (DOA) estimation using a Multiple-Input-Multiple-Output (MIMO) radar system. The application of MIMO radars in automobiles is studied. A MIMO radar consists of several transmitting (Tx) and receiving (Rx) antennas. We focus on a time division multiplexed (TDM) MIMO radar with colocated Tx and Rx antennas. The motivation is the use of a radar as a security system in automotive applications, e.g. to identify a dangerous situation and react automatically. Security systems must be very reliable. Hence, besides a good estimation of the distance and velocity, a high performance in DOA estimation is necessary. This is a demanding task, since only a small number of antennas is used and the radar is limited to a small geometrical size. Compared to the corresponding Single-Input-Multiple-Output (SIMO) radar, a MIMO radar with colocated antennas can achieve a higher accuracy in DOA estimation due to its larger virtual aperture. Therefore it is a promising technique for the use in automobiles. The obtained results of this thesis enable us to find optimal TDM schemes which yield a very high DOA accuracy for targets which are stationary as well as for targets which are moving relative to the radar system. The results are not confined to MIMO radars in automobiles, but can be used in other applications as well.In der vorliegenden Arbeit wird die Winkelschätzung (auch Einfallsrichtung genannt, engl. Direction of Arrival (DOA)) mit Hilfe eines Multiple-Input-Multiple-Output (MIMO) Radars untersucht. Darüber hinaus wird die Verwendung eines MIMO Radars in automobilien Anwendungen betrachtet. Ein MIMO Radar besteht aus mehreren Sende- (Tx) und Empfangsantennen (Rx). Wir betrachten insbesondere MIMO Radare die im Zeitmultiplexverfahren (engl. time division multiplex (TDM)) betrieben werden und geometrisch nahe beieinander liegende Antennen (engl. colocated) besitzen. Die Motivation dieser Untersuchungen ist die Verwendung von Radarsystemen als Sicherheitssysteme in Fahrzeugen, z.B. um eine gefährliche Situation zu detektieren und darauf automatisch zu reagieren. Sicherheitssysteme müssen sehr zuverlässig sein. Daher ist neben einer genauen Abstands- und Geschwindigkeitsschätzung auch eine hohe Performance in der Winkelschätzung nötig. Dies ist eine anspruchsvolle Aufgabe, da nur eine geringe Anzahl an Antennen zur Verfügung steht und das Radarsystem nur eine kleine geometrische Größe aufweisen darf. Im Vergleich zu einem entsprechenden Single-Input-Multiple-Output (SIMO) Radar kann ein colocated MIMO Radar aufgrund seiner größeren virtuellen Apertur eine höhere Winkelgenauigkeit erreichen. Daher ist es eine vielversprechende Technik für die Anwendung in Fahrzeugen. Die Ergebnisse dieser Arbeit ermöglichen uns optimale Zeitmultiplexverfahren zu finden, welche sowohl für stationäre Objekte als auch für Objekte die sich relativ zum Radar bewegen, eine hohe Winkelgenauigkeit erreichen. Die Ergebnisse beschränken sich nicht nur auf Radare in Fahrzeugen, sondern können auch in anderen Anwendungen verwendet werden

Deep Learning-based Object Classification on Automotive Radar Spectra

Scene understanding for automated driving requires accurate detection and classification of objects and other traffic participants. Automotive radar has shown great potential as a sensor for driver assistance systems due to its robustness to weather and light conditions, but reliable classification of object types in real time has proved to be very challenging. Here we propose a novel concept for radar-based classification, which utilizes the power of modern Deep Learning methods to learn favorable data representations and thereby replaces large parts of the traditional radar signal processing chain. We propose to apply deep Convolutional Neural Networks (CNNs) directly to regions-of-interest (ROI) in the radar spectrum and thereby achieve an accurate classification of different objects in a scene. Experiments on a real-world dataset demonstrate the ability to distinguish relevant objects from different viewpoints. We identify deep learning challenges that are specific to radar classification and introduce a set of novel mechanisms that lead to significant improvements in object classification performance compared to simpler classifiers. Our results demonstrate that Deep Learning methods can greatly augment the classification capabilities of automotive radar sensors