Streaming Radar Processing

Im Bereich Fahrerassistenzsysteme und autonomes Fahren werden immer häufiger Radarsysteme eingesetzt. Die Einsatzgebiete sind dabei sehr unterschiedlich und somit auch die Anforderungen an die Radare. Üblicherweise werden für die verschiedenen Aufgaben (z.B. Einparkhilfe, ACC,...) verschiedene Radare eingesetzt, die auf ihre Aufgabe optimiert sind. Da diese Radare wenig flexibel sind, sind sie für andere Einsatzgebiete meist nicht geeignet.

Neue Radarekonzepte wie OFDM-Radare bieten ein hohes Maß an Flexibilität hinsichtlich Signalgenerierung und Auswertung. OFDM-Radar erlauben während des Betriebs Signalparameter zu ändern und somit sich an verschiedenen Verkehrssituationen optimal anzupassen.

In dieser Arbeit soll die bestehende Signalverarbeitungsketter um eine adaptive Signalrekonstruktion und -auswertung erweitert werden. Ziel hierbei soll es sein, Wissen aus der vorherigen Auswertung zu nutzen um die nächste Auswertung zu beschleunigen und zu verbessern. Es sollen dazu bekannte Konzepte aus der Literatur untersucht, implementiert und an die bestehende Signalverarbeitung angepasst werden. Die Konzepte sollen im Anschluss anhand von Simulationen und Radarmessungen überprüft und verglichen werden.