Schriftenreihe des Instituts für Mikrowellentechnik

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A Terahertz Sensor Platform for the Detection of African Trypanosomes Human African Trypanosomiasis, a tropical disease induced by infections with the African trypanosome, is termed a neglected disease due to the lack of efficient diagnostic methods. This results in a late detection of the disease in an advanced stage, when patients are already suffering severe damage to their nervous system. To enable more effective containment and treatment strategies, new and improved methods for the detection and classification of infections are urgently needed. In this thesis, the foundations for a sensor platform are laid, which aims to detect trypanosomes in samples of patients’ body fluids by analysis with electromagnetic waves in the terahertz spectrum. In this context, methods for a precise characterization of the electromagnetic properties of African trypanosome cells under different conditions are developed. Based on this fundamental knowledge, designs for passive, planar electromagnetic sensors based on metallic split-ring resonators are devised and investigated w.r.t. their capability to detect the parasite. Subsequently, a fabrication technology for passive metallic micro-resonators on PET film is demonstrated, which is robust, bio-compatible, and promotes the analysis with mm-waves. An emphasis is put on the compatibility to bio-engineered functional aptamers, which introduce additional selectivity by assisting in the aggregation of target cells from conglomerates. Based on this technology, several candidate designs for sensor packages are presented, which are optimized for different compositions of the sample material.
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Synthetic Aperture Radar (SAR) Imaging and Polarimetric Clutter Analysis Using Automotive Radars Recent years have been witness to large strides being made towards realising ever more advanced driver assistance systems which ultimately should overlap significantly with driving functions required for autonomous driving vehicles. These driving functions are based on the data and insights gleaned from usually a triad of sensing technologies: cameras, lidars and radars. The objective of the work contained in this dissertation is to investigate and present algorithms which can be used to derive more information out of an automotive radar than is possible with current techniques. The motion of the ego-vehicle can be used to accumulate a large number of radar measurements of the surroundings perpendicular to the egotrajectory. These measurements can then be integrated together to form a high-resolution radar map of the surroundings. This radar map can be used for parking the ego-vehicle or even be passed to the infrastructure over car-to-X. The use of polarimetry capable radar sensors can enable a multitude of solutions which would make automated driving easier: self-localisation using polarimetric radar cross-section measurements (RCS), polarimetric SAR to win more information of ubiquitous traffic objects and clutter analysis to recognise driving surfaces and loss of traction in adverse weather conditions.
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Lernende Verfahren zur Gesten- und Kochklassifikation mittels Radarsensorik In dieser Dissertation werden lernende Verfahren zur Gesten- und Kochklassifikation mittels Radarsensorik vorgestellt. Die Verfahren umfassen zum einen die Klassifikation der Radardaten mithilfe verschiedener tiefer neuronaler Netzwerke. Zum anderen wird ein kognitives Radar vorgestellt, bei dem das Radar adaptiv auf die Szene reagieren und die Messparameter entsprechend anpassen kann. Die Verfahren werden anhand der Anwendung Kochsensor evaluiert. Der Kochsensor ist ein 120GHz FMCW-Radar, das oberhalb eines Kochfelds angebracht ist und die aktive Kochposition, verschiedene Steuergesten und das Kochen selbst klassifiziert. Auf diese Weise wird ein Überkochschutz realisiert. Die in dieser Arbeit erforschten Verfahren zeigen verschiedene Klassifikationsmöglichkeiten anhand von Range-Doppler-Matrix-Daten auf. Zunächst erfolgt die Klassifikation mit einer einzelnen Messung (Einzelbild-Klassifikation). Dieses Verfahren zeigt speziell bei dynamischen Klassen, wie den Gesten oder dem Kochen, Schwächen. Deutlich bessere Ergebnisse zeigt die Sequenz-Klassifikation, bei der eine Sequenz von Messungen mithilfe netzwerkinterner Speicher ausgewertet wird. Ein ähnlich gutes Ergebnis wird erreicht, wenn bei der Einzelbild-Klassifikation zusätzliche Sensormodalitäten zum Trainieren des Klassifikationsnetzwerks herangezogen werden. Bei diesem sogenannten Cross Learning werden die zusätzlichen Sensoren, wie eine Wärmebildkamera, allerdings nur zum Trainieren und nicht zur Klassifikation in der Anwendung benötigt. Ein weiteres lernendes Verfahren ist das Reinforcement Learning, das dem Radar ein kognitives Verhalten erlaubt. Das Radar kann adaptiv auf die Szene reagieren und die adaptiven Messparameter optimal wählen.
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Koppelbare Radarsensoren zur hochauflösenden Bildgebung bei 150 GHz Bei Frequenzen über 100 GHz werden immer mehr Hardwarekomponenten in den MMIC integriert. Allerdings ist die Anzahl der Kanäle durch die Größe des MMICs beschränkt, wodurch hochauflösende bildgebende Radare nur durch die Kombination mehrerer einzelner MMICs zu einem Gesamtsystem realisiert werden können. Problematisch dabei sind die Qualität der Kohärenz und die Dämpfungsverluste bei der Signalverteilung, die hohe Rauschzahl und die begrenzte Ausgangsleistung. In dieser Arbeit werden unterschiedliche Stufen von Kohärenz bei der HF-Signalverteilung sowie die gängigen Signalsynthesebausteine der PLL und der DDS bei der Realisierung eines bildgebenden Radars aus gekoppelten Radarsensoren systematisch untersucht. Des Weiteren wird eine an die elektrisch große Apertur angepasste Signalverarbeitung und ein hocheffizientes Kalibrierverfahren gezeigt. Durch eine entsprechende Auslegung des Radarsystems können bildgebende Radarsysteme aus gekoppelten Radaren oder Radarsensornetzwerke mit sehr großer Apertur realisiert werden, die trotz nicht-kohärenter Signalverteilung die gleiche Systemleistung wie ein kohärentes Radarsystem aufweisen.
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Systemtheoretische Charakterisierung von inkohärenten Massive-MIMO-Systemen Die Massive-MIMO-Technologie verkörpert eine der Schlüsselkomponenten zur Steigerung der Übetragungskapazität von zukünftigen Kommunikationssystemen. Durch die Ausstattung der Basisstationen mit einer Vielzahl an Antennen können viele Endgeräte gleichzeitig über dasselbe Frequenzband versorgt werden. Diese Systeme offenbaren jedoch große Herausforderungen, die nicht nur in der Gewinnung der essenziell notwendigen Kanalzustandsinformation, sondern auch im Realisierungsaufwand aufgrund der hohen Hardware-Komplexität liegen. Abhilfe können inkohärente Systeme schaffen. Hierbei muss der aktuelle Kanalzustand für die dafür entwickelten Detektionsverfahren im Uplink nicht bekannt sein. Bisherige Arbeiten mit diesem vielversprechenden Ansatz beschränken sich auf theoretische Übertragungskanäle sowie idealisierte Hardware. Um die Leistungsfähigkeit der inkohärenten Verfahren vollumfänglich beurteilen zu können, müssen allerdings möglichst realitätsgetreue Ausbreitungskanäle, aber auch die Hardware-Nichtidealitäten berücksichtigt werden. In dieser Arbeit wird ein Kanalmodell erarbeitet, das den physikalischen Ausbreitungskanal in realistischen Szenarien abbildet und als Bewertungsgrundlage für die inkohärenten Verfahren herangezogen wird. Über eine ganzheitliche und realitätsnahe Modellierung der Antennen- sowie der Hardware-Einflüsse werden die Anforderungen an die Antennenauslegung und an das Frontend-Design an der Basisstation im Detail aufgezeigt. Speziell für kompakte Abmessungen der Basisstation zeigt sich, dass die inkohärenten Verfahren nicht direkt angewendet werden können. Als Lösungsansatz werden hierfür neuartige Systemkonzepte und -ansätze entwickelt.
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Novel MIMO OFDM Waveform Designs and High-Performance Signal Processing Methods for Digital Radars Recent advances in digital hardware and processing power have enabled the realization of novel digital radars that are superior to radars commercially available today in flexibility and performance. This opens up new opportunities in radar waveform design, modulation, and high-performance signal processing that were previously unfeasible. Probably the most known digital radar modulation concept is OFDM, which has attracted much interest in radar research in the last two decades. The goal of this thesis is to explore new possibilities for OFDM radar waveform design and high-performance digital processing to make future digital radars even more powerful and robust. To this end, the developed novel waveform and signal processing concepts take advantage of the high degree of flexibility and diversity provided by OFDM to overcome previous limitations in radar performance, to enable new MIMO concepts, to enhance radar imaging performance, and to enable robust radar sensing in coexistence with other radars.
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Hochauflösende Radarsensorik für die Anwendung an zivilen Drohnen Zivile Drohnen finden privat wie auch kommerziell zunehmend Verwendung und werden beispielsweise von Sicherheitsbehörden, als Lieferdrohne oder zur Inspektionen von schwer zugänglichen Objekten genutzt. Für einen benutzerfreundlichen und sicheren Betrieb greifen moderne Drohnen auf eine Vielzahl von Sensoren zurück. Aktuelle Systeme nutzen satellitengestützte Positionsbestimmung, barometrische Höhenmessung und zur Detektion der Umgebung Infrarot-, Ultraschall- und Kamerasensoren. Diese Arbeit stellt Untersuchungen zur Anwendung von hochauflösenden Radarsensoren an Drohnen als Altimeter, für die Kollisionsvermeidung und für die Kartierung der Umgebung vor. Radar-Altimeter können gegenüber der barometrischen Höhenmessung die Flughöhe über Grund messen und weitere nützliche Informationen, wie etwa das Vorhandensein von Vegetation, bereitstellen. Basierend auf durchgeführte Untersuchungen zur Detektion von Vegetation, zur Notwendigkeit eines Gimbals, zur Nutzung als Landeradar sowie Frequenz- und Bandbreitenbetrachtungen werden mehrere Konzepte und Umsetzung vorgestellt und die Vorteile gegenüber den aktuellen Sensoren gezeigt. Bei der zwei- und dreidimensionalen Umfelderkennung werden neben der Entfernung und der Geschwindigkeit zusätzlich die Raumwinkel Azimut und Elevation gemessen. Hierfür wurde ein mehrkanaliger Radarsensor mit austauschbarem Antennen-Front-End entwickelt, an dem je nach Anforderung unterschiedliche Antennensysteme montiert werden können. Mit hoher Entfernungs- und Geschwindigkeitsauflösung sowie einem großen Sichtbereich konnte bei der zweidimensionalen Umfelderkennung gezeigt werden, dass die Detektion von stationären, bewegten und schwachen Zielen, z.B. kleine Drohnen oder feine Teile der Vegetation möglich ist. Die direkte Geschwindigkeitsmessung als Alleinstellungsmerkmal der Radarsensorik konnte zudem genutzt werden, um aus der Zielantwort die Eigenbewegung der Drohne zu bestimmen. Um unter Berücksichtigung der limitierten Nutzlast von Drohnen bei der dreidimensionalen Umfelderkennung beide Raumwinkel mit hoher Trennfähigkeit und großem Sichtbereich abzudecken, wurde ein ausgedünntes Antennensystem mit niedriger Kanalanzahl entworfen. Das für die einzelnen Kanäle verwendete Antennenelement sowie die Optimierung des Antennensystems werden detailliert beschrieben und messtechnisch validiert. Für die Erstellung von Karten der Umgebung zur Selbstlokalisierung oder Wegplanung werden an Drohnen häufig zusätzlich Lidarsensoren montiert. Es konnte gezeigt werden, dass mit den Daten des bildgebenden Radarsensors für die Umfelderkennung hochauflösende zwei- und dreidimensionale Radarkarten erstellt werden können. Untersuchungen zur Genauigkeit der Radarkarten zeigen, dass die Kenntnis der Position der Drohne und nicht der Radarsensor ausschlaggebend ist. In Hinblick auf die limitierte Nutzlast von Drohnen konnte selbst mit den satellitengestützten Positionsdaten der genutzten Drohne ohne zusätzlichen Lidarsensor Karten der Umgebung mit einer Genauigkeit von 0,5m erstellt werden. Die in dieser Arbeit gewonnen Erkenntnisse zeigen, dass Radarsensoren einen großen Beitrag für den sicheren Betrieb von Drohnen leisten und neue Anwendungsmöglichkeiten für Drohnen bieten können.
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Flexible Wellenleitermesssonde für MMIC-basierte Radarsysteme bis 300 GHz Die hohe Auflösung, der sehr kompakte Aufbau und die kostengünstige Herstellung von Radarsystemen im oberen Millimeterwellenbereich zwischen 150 GHz und 300 GHz erweiteren das bekannte Anwendungsspektrum von Radarsensoren enorm. Zusätzliche Komponenten wie sperrige Linsen und Gehäuse zum Schutz bei rauen Umgebungsbedingungen beschränken allerdings die Einsatzmöglichkeiten. In dieser Arbeit wird daher ein Radarsystem mit Messsonde basierend auf einem flexiblen dielektrischen Wellenleiter vorgestellt, das beinahe unabhängig von räumlichen Anforderungen und ohne aufwendiges Gehäuse eingesetzt werden kann. Hierbei werden die einzelnen passiven Komponenten ausführlich betrachtet und ihre Auswirkungen auf die gewonnen Radarinformationen analysiert sowie Kompensationsmöglichkeiten für Nichtidealitäten präsentiert. Im Nahbereich unter 50 cm ergibt sich für die Messsonde selbst bei Wellenleitern von bis zu 4 m Länge eine höhere Empfangsleistung als für ein herkömmliches Radar. Durch die geringen Verluste und die hohe mechanische Flexibilität ergeben sich somit völlig neue Anwendungsgebiete für Radarsysteme, wie anhand von Beispielen verdeutlicht wird.
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Signalverarbeitungskonzepte zur Minendetektion mittels drohnengestütztem Ground Penetrating Synthetic Aperture Radar Die humanitäre Minenräumung ist langsam, teuer und gefährlich. Das am häufigsten eingesetzte technische Hilfsmittel ist ein Metalldetektor, der in unmittelbarer Nähe der Mine eingesetzt werden muss. Ziel dieser Arbeit war die Erforschung und Entwicklung der Signalverarbeitungskette für ein Ground Penetrating Synthetic Aperture Radar, das an einer autonom fliegenden Plattform befestigt und zur gefahrlosen Detektion von Stolperdrähten, vergrabenen Antipersonenminen und anderer Sprengkörper eingesetzt werden kann. Das entwickelte Messsystem besteht aus einem Hexacopter, einem 2x2-Radar, das im Frequenzbereich 1GHz–4GHz arbeitet, und einer hochgenauen Lokalisierungseinheit. Für die Detektion von Stolperdrähten wird in dieser Arbeit eine lineare Bewegung mit dem seitlich zur Flugrichtung ausgerichteten Radar genutzt, um einen hohen Flächendurchsatz zu erzielen. Neben dem Einfluss des Einfallswinkels der elektromagnetischen Welle wurde auch der Einfluss der Drahtlänge und Vegetation messtechnisch untersucht. Diese Ergebnisse bildeten den Ausgangspunkt für die Entwicklung eines Algorithmus auf Basis einer modifizierter Radon-Transformation, der zur automatischen Detektion von Stolperdrähten angewandt werden kann. Zur Erhöhung der Detektionswahrscheinlichkeit vergrabener Objekte wird die Flexibilität der Drohne ausgenutzt, beliebige Trajektorien abfliegen zu können. Durch kreisförmige Überflüge in unterschiedlichen Höhen wird die Winkeldiversität und anschließend durch die kohärente Überlagerung der Daten das Signal-zu-Clutter-Verhältnis erhöht, sodass vergrabene Landminen als auch Bestandteile von improvisierten Sprengkörpern detektiert werden können. Die ersten Messergebnisse verifizieren den Systemansatz und demonstrieren, dass Sprengkörper und deren Bestandteile auf und unter der Erdoberfläche detektiert und zentimetergenau lokalisiert werden können.
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MIMO Radar Networks with Incoherent Sensor Nodes Multiple-Input Multiple-Output (MIMO) radars constitute a proven approach to realize cost-efficient high-precision environment sensing solutions. Its vari- ant with widely distributed antennas benefits from spatial diversity, offering a large field of view and avoiding ghost targets. Until recently, operation of such a MIMO radar required the distribution of a common high-frequency car- rier signal or other elaborate synchronization solutions. This work introduces a system concept and prototypical realization of an incoherent MIMO radar network based on integrated radar sensors without wired high-frequency links. The network simultaneously performs monostatic and bistatic measurements between all pairs of sensor nodes, using independently generated Frequency- Modulated Continuous-Wave (FMCW)-modulated transmit signals with fixed frequency offsets. In addition to optimum parametrization of the network, the complete signal processing chain for the operation of this network is presented. First, co- herency is established by estimating the unknown time, frequency, and phase offsets, yielding high-precision range and speed measurements. Subsequently, these estimates are used to distinguish the contour of targets or estimate their position using multilateration algorithms. The latter include bistatic measure- ments of both range and speed, which is shown to improve the precision of target position estimates by a factor of 10 with the used system parameters. The performance limits of this approach considering random and systematic nonidealities are determined by deducing them from fundamental stochastic processes. They are verified with a newly introduced computationally efficient simulation which regards the correlation in the stochastic processes. This re- veals strict requirements for the purity of the independently synthesized signals to allow bistatic measurements. The prototypical realization of the network with three sensor nodes using integrated radar transceivers operating at 122GHz proves the feasibility of the approach. With chirp sequences of 30 ramps of 1ms length and 1GHz bandwidth, unambiguous range precisions of < 1mm are achieved using a small metal panel at 1m distance. The reconstructed phases exhibit a precision of < 0.1rad, allowing ambiguous range precisions of < 10µm and speed precisions of < 1mm/s. The attainable high precision and comparatively low realization effort make the proposed network approach a favorable design for a wide range of applications.
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Multilayer Antenna Design for Automotive Radar at 77 GHz Radar sensors are an integral part of driver assistance systems. The performance of modern automotive radar sensors can be improved by incorporating multilayer wideband antennas in these systems. In this thesis, such wideband multilayer antenna array concepts for automotive radar sensors operating in the frequency range 76--81 GHz are investigated. The first two concepts investigated are based on a conventional multilayer PCB. A variable width grid array antenna is used for both designs, with the feed network being the difference between both concepts. For the first design, a two substrate layer PCB is used. The second design employs a three substrate layer PCB. A novel hybrid approach to design multilayer antennas is then introduced. Multilayer antennas are designed using single layer PCB and multilayer thin films attached to the PCB. The single layer PCB houses the complete feed network, whereas the radiating elements are realized on multilayer thin films. Two antenna concepts are presented as examples of this approach. The first is an aperture coupled stacked patch (ACSP) antenna array fed by a grounded coplanar waveguide (GCPW) feed network. A novel compact power divider is included in the feed network to reduce inter-element distance. The second concept is based on a novel antenna element, namely the stacked grid antenna (SGA). Feed networks with three different transmission line types are realized, namely the SIW, GCPW and MS, to create antenna arrays with the SGA to show the flexibility of antenna design. A comparison between the multilayer PCB approach and the hybrid thin film approach is then performed, using the investigated designs as the basis. The comparison shows that both approaches have their benefits. In terms of aperture efficiency, multilayer PCB antennas can achieve better results due to a completely buried feed network. However, it is shown that the hybrid thin film approach achieves similar wideband antenna performance as the conventional multilayer PCB approach, with added benefits of simple design, low cost manufacturing and increased robustness.
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Optimierte Signalverarbeitung für Chirp-Sequence-modulierte Kfz-Radarsensoren Immer komplexere und leistungsfähigere Fahrerassistenzsysteme in Fahrzeugen sind auf eine möglichst genaue Erfassung der Umgebung angewiesen. Eine wichtige Sensorklasse stellen dabei die Radarsensoren dar, da diese durch den Dopplereffekt direkt die radiale Geschwindigkeit von Zielobjekten erfassen können. Zukünftige Radare müssen über eine immer bessere Auflösung für die Bestimmung der Entfernungen, der Geschwindigkeiten und der Winkel, unter der Ziele erfasst werden, verfügen. Dies ermöglicht eine Klassifikation von Zielobjekten, beispielsweise die Unterscheidung zwischen Fußgängern und Fahrzeugen. Diese Arbeit stellt optimierte Ansätze der Signalverarbeitung vor, um unter anderem die Geschwindigkeitsauflösung durch eine geschickte Messauswertung zu verbessern, ohne die Messdauer zu verlängern. Weiterhin werden zwei Verfahren betrachtet und verglichen, die den Eindeutigkeitsbereich der Geschwindigkeit bei der Verwendung mehrerer Sendeantennen vergrößern. Eine verbesserte Winkelauflösung wird durch eine gezielte Unterabtastung und anschließende Rekonstruktion erreicht, sodass in der gleichen Entfernung und Geschwindigkeit unterschiedlich starke Ziele getrennt werden können. Zum Schluss werden zwei verschiedene Ansätze zur Unterabtastung in allen Messdimensionen und der anschließenden Rekonstruktion verglichen.
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Antenna Array Design Solutions for Millimeter-Wave Vehicle-Integrated Automotive Radars Radar sensors are crucial components of advanced driver assistance systems. In order to cope with the future requirements of highly automated and autonomous driving, today’s automotive radar sensors performance needs to be improved. This dissertation addresses the design and development of robust mm-wave antenna systems suitable for automotive radar applications. This study presents a microstrip antenna array with wideband and stable radiation performance. It proposes also an optimization strategy for finding the position of transmitting and receiving antennas in a MIMO radar while taking the angular resolution requirements into consideration. Finally, it analyzes the problem of the integration of the radar sensor in the vehicle and introduces the use of low-RCS antenna arrays to mitigate the multiple reflections between the bumper of the car and the radar sensor, when the latter is hidden integrated in the vehicle. Some low-RCS antenna designs are proposed and discussed.
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Koppelmatrixbasierte Verfahren für Entwurf und Abstimmung verlustbehafteter Filter Das Koppelmatrix-Modell ist ein häufig verwendetes Werkzeug zur Optimierung und Analyse von Filterstrukturen. Diese Dissertation zeigt einen neuen Weg für eine häufig auftretende Aufgabe bei der Verwendung dieses Modells auf: Der Umformung der Koppelmatrix von einer gegebenen Starttopologie in eine frei wählbare Zieltopologie. Die Eigenschaften des zugrunde liegenden inversen Eigenwertproblems werden dabei ausgenutzt um mit geringem durchschnittlichem Zeitaufwand eine Lösung zu finden. Basierend auf diesem Algorithmus wird ein Verfahren vorgestellt, mit dessen Hilfe aus gemessenen Streuparametern eines Filters Rückschlüsse auf dessen Koppelstruktur möglich sind. Die Anwendung dieses Verfahrens wird im Kontext verschiedener praktischer Aufgabenstellungen des Entwurfs und der Analyse von Filtern demonstriert.
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Measurement Techniques for Highly Integrated mm-Wave Antennas Integrated antennas are a crucial component in the development of high-performance, fully-integrated transceiver chips. However, due to the small size of integrated antennas and their complicated contacting fixtures, existing measurement setups cannot be used for their characterization. Therefore, new approaches must be investigated to obtain reliable and accurate measurement results and thus to make optimized on-chip antenna designs possible. This work addresses the challenges of measuring integrated antennas at mm-wave frequencies. It introduces a robotic measurement setup to accurately determine the radiation properties of on-chip antennas and quantifies the achievable measurement accuracy through an in-depth uncertainty analysis. The study also analyzes post-processing techniques to mitigate severe distortions that occur in the measurement environment.
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Breitbandige hochintegrierte FMCW-Radare bei 160 GHz für industrielle Anwendungen Viele Anwendungen im industriellen Umfeld können durch kostengünstige Radarsensoren, die in Silizium-Germanium hochintegriert sind, erschlossen werden. Ausgehend von den typischen Anforderungen und Randbedingungen wird ein Systemdesign vorgestellt, mit dem ein möglichst leistungsstarker Radarsensor erreicht werden kann. Dabei werden die Erzeugung eines geringen Phasenrauschens bei der Betriebsfrequenz und der systematische Vergleich eines monostatischen und eines bistatischen Radarchips diskutiert. Durch die Integration der Antennen auf den Radarchip ist das gesamte Millimeterwellen-Frontend auf einem MMIC realisiert. Die Chip-integrierten Antennen werden innerhalb der Aufbau- und Verbindungstechnik umfassend erläutert. Als kostengünstige Häusungstechnologie werden QFN-Gehäuse betrachtet. Sowohl für offene als auch teilvergossene QFN-Gehäuse werden einfach umsetzbare Gehäuseanpassungen vorgestellt, die eine sinnvolle Verwendung über 100 GHz ermöglichen. Abschließend wird der modulare Radardemonstrator vorgestellt und u. a. in Feldtests in einer industriellen Tankanlage charakterisiert.
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Eigenschaften und Unterdrückung von Interferenzen zwischen Kfz-Radarsensoren Zur Erfassung von Personen und Objekten im Umfeld von Kraftfahrzeugen werden unter anderem Radarsensoren eingesetzt. Um die Sensoranforderungen für automatisierte und autonome Fahraufgaben zu erfüllen, werden an einzelnen Fahrzeugen mehrere Radare benötigt. Eine starke Verbreitung der Radare führt zur Entstehung von Interferenzen, die die Sensorleistung einschränken. In dieser Arbeit werden Gegenmaßnahmen beim Auftreten von Interferenzen beschrieben und bewertet, um eine Funktionalität der Sensoren zu gewährleisten.