ИРЭ им. В.А. Котельникова РАН English Войти Подать статью
Журнал радиоэлектроники Электронный научный журнал · eISSN 1684-1719
2023, № 4 · МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ В ЗАДАЧАХ РАДИОЭЛЕКТРОНИКИ

Алгоритм оценки углов прихода сигналов в системе распределенных некогерентных автомобильных радаров

И.В. Артюхин1, И.М. Аверин1, А.Г. Флаксман1, А.Е. Рубцов1

1 Нижегородский государственный университет им. Н.И. Лобачевского, Нижний Новгород, Россия
Полный текст DOI: 10.30898/1684-1719.2023.4.2 УДК 621.396.6 EDN XSEZVF

Аннотация

В настоящей работе рассматривается актуальная проблема объединения измерений нескольких радаров, расположенных на одном автомобиле, для получения лучших характеристик в различении близкорасположенных целей по сравнению с одиночным радаром. Предложен вычислительно эффективный сверхразрешающий алгоритм оценки углов прихода сигналов в системе некогерентных распределенных автомобильных радаров в случае короткой выборки входного процесса. Рассматриваемый метод состоит из трех основных этапов: сканирование, преобразование принятых сигналов двух радаров в единую систему координат, совместный алгоритм оценки углов прихода. Алгоритм оценки углов прихода сигналов рассмотрен в двух вариантах: метод Кейпона, модифицированный для совместной обработки сигналов; вычислительно-эффективный алгоритм, основанный на теории автокомпенсатора. Приводятся результаты численного моделирования, показывающие эффективность предложенного алгоритма по сравнению с эффективностью одиночного радара.

  • система некогерентных распределенных автомобильных радаров
  • система помощи водителю
  • алгоритм сверхразрешение близких целей
  • метод Кейпона
  • автокомпенсатор
Abstract (in English)

Direction-of-arrival estimation algorithm in automotive distributed non-coherent multi-radar systems

The present paper is focused on processing of signals from multiple sensors in non-coherent mode that provide improvement of angular resolution of close targets compared to single radar. The low-complexity technique of Direction-of-Arrival (DoA) estimation in Automotive Distributed Non-Coherent Multi-Radar Systems in the case of short length of snapshots is proposed. This technique consists of three main stages: beam-scanning procedure, transformation of the received signals of two radars to the unified coordinate system, and joint DoA estimation algorithm. The DoA method is represented by two approaches: (i) the Capon method modified for joint signal processing; (ii) low-complexity algorithm based on theory of auto-compensator. Performance of the system is investigated on the base of Monte-Carlo simulation. Current algorithm shows improvement of system performance of distributed non-coherent multi-radar systems compared to single radar.

Для цитирования

Артюхин И.В., Аверин И.М., Флаксман А.Г., Рубцов А.Е. Алгоритм оценки углов прихода сигналов в системе распределенных некогерентных автомобильных радаров // Журнал радиоэлектроники. – 2023. – № 4. https://doi.org/10.30898/1684-1719.2023.4.2

Литература

  1. Meinel H., Dickman J. Automotive radar: From its origin to future directions. Microwave Journal. 2013. V.56. P.24-40.
  2. Molina-Masegosa R., Gozalvez J. LTE-V for Sidelink 5G V2X Vehicular Communications: A New 5G Technology for Short-Range Vehicle-to-Everything Communications. IEEE Vehicular Technology Magazine. 2017. V.12. №4. P.30-39. https://doi.org/10.1109/MVT.2017.2752798
  3. Richards M.A. Fundamentals of Radar Signal Processing. New York, McGraw-Hill. 2014. 656 p.
  4. Patole S., Torlak M., Wang D., Ali M. Automotive Radars. A review of signal processing techniques. IEEE Signal Processing Magazine. 2017. V.34. №2. P.22-35. https://doi.org/10.1109/MSP.2016.2628914
  5. Gottinger M., Hoffmann M., Christmann M., Schutz M., Kirsch F., Gulden P., Vossiek M. Coherent Automotive Radar Networks: The Next Generation of Radar-Based Imaging and Mapping. IEEE Journal of Microwaves. 2021. V.1. №1. P.149-163. https://doi.org/10.1109/JMW.2020.3034475
  6. Folster F., Rohling H., Lubbert U. An automotive radar network based on 77 GHz FMCW sensors. IEEE International Radar Conference. 2005. P.871-876. https://doi.org/10.1109/RADAR.2005.1435950
  7. Tuncer T.E., Friedlander B. Classical and Modern Direction-of-Arrival Estimation. Academic Press Inc. 2009. 456 p. https://doi.org/10.1016/C2009-0-19135-3
  8. Godara L.C. Smart antennas. CRC Press. 2004. 472 p.
  9. Ермолаев В.Т., Флаксман А.Г., Елохин А.В., Купцов В.В. Метод минимального многочлена для оценки параметров сигналов, принимаемых антенной решеткой. Акустический журнал. 2018. Т.64. №1. С.78-85. https://doi.org/10.7868/S0320791918010057
  10. Ермолаев В.Т., Флаксман А.Г., Елохин А.В., Шмонин О.А. Угловое сверхразрешение сигналов в антенной решетке с помощью корневого метода минимального многочлена корреляционной матрицы. Известия вузов. Радиофизика. 2018. Т.61. №3. С.261-272.
  11. Bialer O., Kolpinizki S. A Multi-radar Joint Beamforming Method. ICASSP 2019 - 2019 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP). 2019. P.4175-4179. https://doi.org/10.1109/ICASSP.2019.8682458
  12. Артюхин И.В., Аверин И.М., Флаксман А.Г., Рубцов А.Е. Вычислительно-эффективный алгоритм оценки углов прихода сигналов в системе некогерентных распределенных автомобильных радаров. IX Международная конференция "Инжиниринг & Телекоммуникации - En&T-2022". Москва. 2022. С.5-8.
  13. Bialer O., Jonas A., Tirer T. Super Resolution Wide Aperture Automotive Radar. IEEE Sensors Journal. 2021. V.21. №16. P.17846-17858. https://doi.org/10.1109/JSEN.2021.3085677
  14. Widrow B., Stearn S.D. Adaptive signal processing. Prentice-Hall, Englewood Cliffs. 1985. 247 p.
  15. Björnson E., Hoydis J., Sanguinetti L. Massive MIMO Networks: Spectral, Energy, and Hardware Efficiency. Foundations and Trends in Signal Processing. 2017. V.11. №3-4. P.154-655. https://doi.org/10.1561/2000000093
  16. Gentilho E., Scalassara P.R. Abrão T. Direction-of-Arrival Estimation Methods: A Performance-Complexity Tradeoff Perspective. Journal of Signal Processing Systems. 2020. №92. P.239-256. https://doi.org/10.1007/s11265-019-01467-4
  17. Тыртышников Е.Е. Методы численного анализа. Москва, Академия. 2007. 320 c.