Die vorgestellte Arbeit präsentiert eine Postprocessing Architektur für ein Multi-Sensor Radarnetzwerk. Diese extrahiert die von der Applikation benötigte Information aus den Radarmessdaten, d.h. Fehldetektionen werden aussortiert, relevante Informationen stabilisiert und zusätzliche Informationen mit Hilfe der eigenen Fahrzeugdaten generiert. Einleitend werden die Messrandbedingungen der Radarsensorik im Straßenverkehr erläutert und verschiedene 24 GHz Radarnetzwerkkonzepte untersucht sowie bewertet. Anschließend werden verschiedene Schätzalgorithmen zur Bestimmung der Position und Geschwindigkeit der detektierten Ziele sowie verschiedene Trackingfilter zu deren zeitlichen Verfolgung hergeleitet und evaluiert. Aus den gewonnenen Erkenntnissen der Untersuchung dieser Schätz- und Trackingverfahren wird eine mehrzielfähige Postprocessing Architektur für ein Radarnetzwerk bestehend aus zwei 24 GHz Monopulsradarsensoren hergeleitet. Die für ein mehrzielfähiges System benötigte Datenzuordnung wird anhand der Detektionseigenschaften der verwendeten Sensorik erläutert. Speziell die Trennung der großen Anzahl von detektierten Ziele in bewegte und unbewegte Ziele unter Einbeziehung der eigenen Fahrzeuginformation stellt für diese Datenzuordnung eine wichtige Grundlage dar. Au\ss erdem wird der Tatsache Rechnung getragen, dass die beobachteten Objekte als ausgedehnt betrachtet werden müssen und somit mehrere Detektion in einem Messzyklus erzeugen können. Neben den analytischer Untersuchungen der verschiedenen Postprocessing Algorithmik, stellt die empirische Evaluation der hergeleiteten Postprocessing Architektur in einem Erprobungsfahrzeug einen Schwerpunkt dieser Arbeit dar.
Postprocessing architecture for an automotive radar network
Nachbearbeitungsarchitektur für ein Fahrzeugradarnetz
2005
164 Seiten, Bilder, Tabellen, Quellen
Theses
English
Postprocessing architecture for an automotive radar network
TIBKAT | 2005
|Postprocessing architecture for an automotive radar network
GWLB - Gottfried Wilhelm Leibniz Bibliothek | 2005
|Postprocessing classification images
NTRS | 1979
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