Improving the Image Quality in High-Resolution 4D Radars with Sparse Arrays by Compressed Sensing
Creators: name: Schwarz, Dominik
name: Linder, Matthias
name: Bonfert, Christina
name: Waldschmidt, Christian
Publisher: name: Universität Ulm
Year: 2023
Subjects: subject: Automotive Radar
subject: Chirp Sequence Modulation
subject: Direction-Of-Arrival Estimation
subject: Frequency Modulated Continuous Wave
subject: High-Resolution Imaging Radar
subject: mm-Wave
subject: Multiple-Input Multiple-Output
subject: DDC 620 / Engineering &amp; allied operations
subject: Compressed sensing (Telecommunication)
subject: MIMO systems
subject: Komprimierte Abtastung
subject: FMCW-Radar
subject: MIMO

description: For autonomous driving, high-resolution radar sensors are required, as they operate even in poor light or weather conditions. To obtain detailed information about the vehicle’s surroundings, the resolution in all 4 measurement dimensions, i.e. range, velocity, azimuth, and elevation angle, has been improved in recent years. As large uniform rectangular arrays (URAs) would require an enormous number of channels, typically sparse antenna arrays are realized, although this results in a deteriorated image quality due to higher sidelobe levels in the angular domain. In this paper, the missing elements between the desired URA and the realized sparse antenna array are reconstructed by means of a compressed sensing algorithm. With a 1728 channel radar demonstrator, the effectiveness is shown in the direction-of-arrival (DoA) estimation of a point-target, where the main sidelobe is reduced by 60 dB. The improved perception is further analyzed with measurements of two and four reference targets in the same range-Doppler cell that differ in their radar cross section by 10dB and 24dB, respectively. Thereby, the dynamic range in the angular domain is enhanced from 16 dB to 25 dB and 20 dB, respectively. The improved image quality due to the reduced sidelobes is demonstrated with a scenario containing 13 scatterers. Finally, an intersection scenario with a pedestrian in the same range-Doppler cell as a car is shown. This represents a challenging scenario for state-of-the-art radar sensors, where compressed sensing enables the separation of both targets.
description: Für das autonome Fahren werden hochauflösende Radarsensoren benötigt, die auch bei schlechten Licht- oder Wetterverhältnissen funktionieren. Um detaillierte Informationen über die Umgebung des Fahrzeugs zu erhalten, wurde in den letzten Jahren die Auflösung in allen vier Dimensionen der Messung, d. h. Entfernung, Geschwindigkeit, Azimut und Elevation, verbessert. Da große Uniform Rectangular Arrays (URAs) eine enorme Anzahl von Kanälen erfordern würden, werden typischerweise ausgedünnte Antennenarrays realisiert, was jedoch zu einer schlechteren Bildqualität aufgrund höherer Nebenkeulenpegel im Winkelbereich führt. In dieser Arbeit werden die fehlenden Elemente zwischen dem gewünschten URA und dem realisierten lückenhaften Antennenarray mit Hilfe eines Compressed-Sensing-Algorithmus rekonstruiert. Mit einem 1728-Kanal-Radardemonstrator wird die Wirksamkeit bei der Schätzung der Einfallsrichtung (DoA) eines Punktziels gezeigt, wobei die Hauptnebenkeule um 60 dB reduziert wird. Die verbesserte Wahrnehmung wird anhand von Messungen von zwei und vier Referenzzielen in derselben Entfernungs-Doppler-Zelle analysiert, die sich in ihrem Radarquerschnitt um 10 dB bzw. 24 dB unterscheiden. Dadurch wird der Dynamikbereich im Winkelbereich von 16 dB auf 25 dB bzw. 20 dB erhöht. Die verbesserte Bildqualität aufgrund der verringerten Nebenkeulen wird anhand eines Szenarios mit 13 Streustrahlern demonstriert. Abschließend wird ein Kreuzungsszenario gezeigt, bei dem sich ein Fußgänger in der gleichen Reichweiten-Doppler-Zelle befindet wie ein Auto. Dieses Szenario stellt eine Herausforderung für moderne Radarsensoren dar, bei der Compressed Sensing die Trennung der beiden Ziele ermöglicht.