Parameter estimation for broadband mm-wave FMCW MIMO radars - a model-based system identification perspectiv

Radaranwendungen für das tägliche Leben haben in den letzten Jahrzehnten immer mehr an Bedeutung gewonnen. Radarsensoren werden in verschiedensten Bereichen eingesetzt, z.B. in Autos, in der industriellen Automatisierung, in medizinischen Anwendungen usw. FMCW-Radare sind hierbei populär. Ihre architektonische Einfachheit und die jüngsten Entwicklungen im Bereich integrierter Schaltkreise erleichtern die System-on-Chip-Realisierung von FMCW-Radaren. Darüber hinaus sind MIMO-Radare ein aufkommender Technologietrend zukünftiger Radarsysteme. Solche Radare bieten neben der Entfernungs- oder Dopplerbestimmung eine Vielzahl neuartiger Möglichkeiten. Kombiniert mit der Einfachheit der Hardware von FMCW-Radaren werden somit neue Anwendungsfelder adressierbar. Neben der Radar-Hardware ist die Signalverarbeitung ein elementarer Bestandteil einer jeden Radaranwendung. Ein wesentlicher Teil der Radarsignalverarbeitung ist die Zielerfassung und die Schätzung der zugehörigen Parameter aus den Radarbeobachtungen. Die geschätzten Parameter dienen als Eingangsdaten für alle nachfolgenden Verarbeitungsschritte. Die Radarsignalverarbeitung ist hierbei untrennbar mit der Hardware und dem Anwendungszweck verbunden. Breitbandige Radare, d.h. Radare mit großer Signalbandbreite und räumlicher Apertur, bieten eine hohe räumliche und zeitliche Auflösung. Klassische Methoden der Schätzung von Zielparametern beruhen auf Annahmen bezüglich der Radararchitektur oder der Bandbreite. Diese Annahmen sind bei breitbandigen Radaren nicht erfüllt. Daher sind neuartige Signalverarbeitungsmethoden notwendig um einerseits die Möglichkeiten des Radarsystems voll auszuschöpfen, sowie Verarbeitungsproblemen, die durch das Radar selbst verursacht werden, zu bewältigen. In dieser Arbeit wird die Signalverarbeitung für ein breitbandiges FMCW-MIMO-Radar dargestellt, welches im mm-Wellen-Frequenzbereich arbeitet. Die Entwicklung geeigneter Signalverarbeitungsmethoden erfordert hierbei einen Paradigmenwechsel in der Betrachtung der Radaranwendung. Im Gegensatz zu der klassischen Betrachtung von Radar, bei der Radar hauptsächlich vor dem Hintergrund der hardwarebedingten Zielerkennung betrachtet wird, soll hier ein anderer Gesichtspunkt herangezogen werden. Radar wird als eine Anwendung der Systemidentifikation im Bereich der drahtlosen Wellenausbreitung betrachtet. Die Parameter eines Modells beschreiben die Ausbreitung elektromagnetischer Wellen in Raum-, Frequenz- und Zeitbereich. Diese Parameter können Radarzielen zugeordnet, und deren Auswertung zur Zielortung ausgenutzt werden. Daher wird das Radar in Verbindung mit der Schätzung von Modellparametern als ein Problem der modellbasierten Systemidentifikation betrachtet. Die modellbasierte Systemidentifikation aus verrauschten Messungen ist ein stochastisch inverses Problem. Aus der Literatur ist eine Vielzahl von Verfahren zur Lösung solcher Probleme bekannt, welche hinsichtlich des Modells sehr flexibel sind. Diese Flexibilität ermöglicht die Entwicklung von dedizierten Methoden der Signalverarbeitung, welche auf die Radar-Hardware zugeschnitten, und nicht auf dedizierte Annahmen über z.B. die Signalbandbreite beschränkt sind. Die Betrachtung von Radarsignalverarbeitung als modellbasierte Systemidentifikation ermöglicht es somit, geeignete Signalverarbeitungsmethoden für das betrachtete Radar zu entwickeln.

Radar has gained an increased popularity in daily life applications over the past decades. Radar sensors are deployed for multiple sensing purposes in e.g. cars, industrial automation, medical applications etc. Quite often, FMCW radars are utilised. Their architectural simplicity and recent developments in microwave-integrated circuits makes FMCW radars easily realisable as system-on-chip solution. Furthermore, MIMO radars are an emerging technology trend of future radar systems. Such radars offer a variety of novel applications apart from pure distance or Doppler determination. Combined with the hardware simplicity of FMCW radars, new application fields become addressable.
Apart from sophisticated radar hardware, signal processing is an elementary component of every radar application. An essential goal of radar signal processing is target detection and estimation of related parameters from the radar observations. The gained parameters are the input for all subsequent processing chains. The radar signal processing is inseparably linked to the radar hardware and the application purpose. Broadband radars, i.e. radars with a large bandwidth and huge spatial aperture, offer tremendous resolution capabilities, such that classical methods to estimate target parameters are not applicable. Classical methods are constrained by assumptions regarding e.g. the radar architecture or the bandwidth. However, these assumptions are not fulfilled by broadband radars. Hence, novel signal processing methods have to be developed, in order to exploit the full set of abilities provided by the radar system, as well as to tackle processing issues due to the radar itself.
In this thesis, signal processing for a broadband FMCW MIMO radar operating in the mm-Wave frequency range will be outlined. The development of appropriate signal processing methods necessitates a paradigm change in treating radar. Apart from the classical perspective to radar, where the radar application of e.g. target recognition is the driving point, a different viewpoint will be considered here. Radar will be considered as a system identification application in the area of wireless propagation. A parametric model describes the propagation of electromagnetic waves in spatial, frequency and time domain. The respective parameters can be assigned to radar targets, and their evaluation can be used for target localisation. Hence, radar in conjunction with the estimation of target parameters will be treated as a model-based system identification problem. Model-based system identification from noisy measurements is a stochastic inverse problem. A variety of methods, which are highly flexible regarding the model, are known from literature. This flexibility enables the development of dedicated methods for radar signal processing, which are in accordance with the radar hardware and not inherently limited to a certain radar architecture or assumptions on e.g. the signal bandwidth. Therefore, the treatment of radar signal processing as model-based system identification is more suited to develop appropriate signal processing methods for the considered broadband FMCW MIMO radar.

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