Algorithmen für Radarsensoren zum Einsatz in kooperativen intelligenten Verkehrssystemen

  • Diese Arbeit beschäftigt sich mit Algorithmen für Radarsensoren, die in kooperativen intelligenten Verkehrssystemen eingesetzt werden, um automatisierten Fahrzeugen eine kooperative Umfelderfassung bereitzustellen. Dabei wird eine mögliche Signalverarbeitungskette beginnend bei den Abtastwerten des Radarsensors bis hin zur Sensordatenfusion vorgeschlagen. Zwei Radar-Messeffekte werden auf ihre Eignung zur Klassifikation von Fahrzeugen untersucht. Zum einen wird ein Verfahren zur Schätzung der Fahrzeughöhe vorgestellt, das auf der Mehrwegeausbreitung basiert. Diese führt zu einer abwechselnd konstruktiven und destruktiven Überlagerung der Wellenfronten der Einzelpfade am Empfänger. Zum anderen wird ein Verfahren präsentiert, um die Achspositionen bewegter Fahrzeuge zu bestimmen. Hierbei werden die von der Fahrzeuggeschwindigkeit abweichenden Bahngeschwindigkeiten von Streuzentren auf den Rädern ausgewertet. Beide Verfahren werden anhand von Simulationen und Messungen verifiziert.

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Metadaten
Author:Sören KohnertGND
URN:urn:nbn:de:hbz:294-107889
DOI:https://doi.org/10.13154/294-10788
Referee:Ilona RolfesGND, Michael VogtGND, Reinhard StolleGND
Document Type:Doctoral Thesis
Language:German
Date of Publication (online):2024/02/07
Date of first Publication:2024/02/07
Publishing Institution:Ruhr-Universität Bochum, Universitätsbibliothek
Granting Institution:Ruhr-Universität Bochum, Fakultät für Elektrotechnik und Informationstechnik
Date of final exam:2023/12/01
Creating Corporation:Fakultät für Elektrotechnik und Informationstechnik
GND-Keyword:Radar; Signalverarbeitung; Verkehrssystem; Klassifikation; Merkmalsextraktion
Dewey Decimal Classification:Technik, Medizin, angewandte Wissenschaften / Elektrotechnik, Elektronik
faculties:Fakultät für Elektrotechnik und Informationstechnik
Licence (German):License LogoKeine Creative Commons Lizenz - es gelten der Veröffentlichungsvertrag und das deutsche Urheberrecht