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Large Aperture Array Radar Systems for Automotive Applications

Printausgabe
EUR 51,48

E-Book
EUR 36,60

Large Aperture Array Radar Systems for Automotive Applications

Fabian Schwartau (Autor)

Vorschau

Leseprobe, PDF (420 KB)
Inhaltsverzeichnis, PDF (140 KB)

ISBN-13 (Printausgabe) 9783736975071
ISBN-13 (E-Book) 9783736965072
Sprache Englisch
Seitenanzahl 144
Umschlagkaschierung matt
Auflage 1.
Erscheinungsort Göttingen
Promotionsort Braunschweig
Erscheinungsdatum 18.10.2021
Allgemeine Einordnung Dissertation
Fachbereiche Elektrotechnik
Allgemeine Elektrotechnik
Schlagwörter large aperture, array, radar, automotive radar, autonomous driving, automotive sensor, synthetic aperture radar, FMCW radar, chirp sequence radar, MIMO, multiple-input multiple-output, far-field, near-field, resolution, beamforming, movement compensation, array factor, radiation pattern, virtual aperture, mono-static virtual aperture, array design, optimization algorithm, genetic algorithm, link-budget, signal processing, synchronization, modular radar, calibration, synthetic virtual aperture, imaging radar, position compensation, simulation, demonstrator, angular resolution, range resolution, high-resolution, side lobe level, große Apertur, Array, Radar, Automobil-Radar, autonomes Fahren, Automobil-Sensor, synthetisches Apertur-Radar, FMCW Radar, Chirp Sequence Radar, MIMO, multiple-input multiple-output, Fernfeld, Nahfeld, Auflösung, Strahlformung, Bewegungs-Kompensation, Array-Faktor, Strahlungsdiagramm, virtuelle Apertur, mono-statische virtuelle Apertur, Array-Design, Optimierungs-Algorithmus, genetischer Algorithmus, Leistungsübertragungsbilanz, Signalverarbeitung, Synchronisation, modulares Radar, Kalibrierung, synthetische virtuelle Apertur, bildgebendes Radar, Positions-Kompensation, Simulation, Demonstrator, Winkelauflösung, Entfernungsauflösung, hochauflösend, Nebenkeulen-Niveau
Beschreibung

The radar, besides camera and Lidar systems, is a core sensor to enable autonomous driving. The relatively limited angular resolution is the major drawback of the radar. This thesis shows the development of a conceptual future radar system for automotive applications. The focus is on providing a large antenna aperture to achieve the required high angular resolution. Two genetic algorithms are developed to optimize the antenna array for a good side lobe level while providing high angular resolution.
Two demonstrators are built to implement certain aspects of the proposed radar system and prove the general concept viable. The first demonstrator features a large aperture with a limited side lobe level and is using a modular approach. The modules are synchronized with a radio over fiber system. The second demonstrator uses the previously proposed antenna array, which is implemented with a synthetic aperture radar approach. The system’s capabilities in a real scenario are demonstrated, and the reconstruction of a high-resolution three-dimensional image from the captured data is shown.

Das Radar stellt, neben Kamera- und Lidar-Systemen, einen zentralen Sensor für das autonome Fahren dar. Dabei ist die relativ geringe Winelauflösung der primäre Nachteil des Radars. Diese Arbeit zeigt die Entwicklung eines konzeptionellen zukünftigen Radarsystems für automobile Anwendungen. Der Schwerpunkt liegt auf der Umsetzung einer großen Antennenapertur, um die erforderliche hohe Winkelauflösung zu erreichen. Zwei evolutionäre Algorithmen werden vorgestellt, um das Antennen-Array auf einen guten Nebenkeulen-Pegel zu optimieren und gleichzeitig eine hohe Winkelauflösung zu erreichen.
Zwei Demonstratoren werden gebaut, um bestimmte Aspekte des vorgeschlagenen Radarsystems zu implementieren und die Durchführbarkeit des allgemeinen Konzepts zu zeigen. Der erste Demonstrator weist eine große Apertur mit einem begrenzten Nebenkeulen-Niveau auf und verwendet einen modularen Ansatz. Die Module sind mit einem Radio-over-Fiber-System synchronisiert. Der zweite Demonstrator verwendet die zuvor entworfene Antennenanordnung, die mit einem Radar mit synthetischer Apertur realisiert wird. Die Fähigkeiten des Systems werden in einem realen Szenario demonstriert und die Rekonstruktion eines hochauflösenden dreidimensionalen Bildes aus den erfassten Daten gezeigt.