Radarjelek elemzésével működő vezetéstámogató rendszerek fejlesztése

A radarrendszerek segítségével időjárás­függetlenül, gyorsan, egyértelműen bemérhető mindenféle objektum sebessége és távolsága. A radar ezáltal az automata járművezető rendszerek meghatározó részévé válik.

Az Audi Balesetkutatási Központjának közelmúltban készült tanulmánya szerint a közúti balesetek több mint 90%-a emberi hibának tulajdonítható, sőt arra a – ma még merésznek ható – következte­tésre jutottak, hogy a karambolok száma jelentősen mérsékelhető lenne a repülésben alkalmazott robotpilótákhoz hasonló, automata járművezető rendszerek bevezetésével. Ez ma már nem tudományos-fantasztikus elképzelés, mivel az automata járművezető rendszerek bizonyos elemei számos luxusautóban megtalálhatók, és egyre gyakrabban találkozhatunk velük a középkategóriában is. A ma már mindennaposnak számító parkolássegítő rendszerek mellett további funkciók is könnyítik a vezetést a hétköznapokban; ilyen például a sávtartásfigyelő, holttérérzékelő és adaptív tempomat-rendszer. Míg a parkolássegítő rendszer működése egyszerű igen-nem jellegű döntésen alapul olyan helyzetben, ahol az információ döntő szerepet játszik, az adaptív tempomat viszont a haladási sebességet az előttünk közlekedő jármű mozgásának függvényében képes módosítani.

A közlekedés ütemének fenntartása

Az automata járművezető rendszerek jelentőségének növekedésében szerepet játszó másik tényező a megapolisok gyors fejlődése. A Nemzetközi Energia Ügynökség rámutatott, hogy a Moszkvához, Shanghai-hoz, Tokióhoz vagy Mexikóvároshoz hasonló nagyvárosokban – amelyek lakossága a 20 vagy akár 30 millió főt is eléri – drámaian emelkedik a járművek használata. Már napjainkban is több mint egymilliárd jármű van forgalomban világszerte, 2025-ben pedig 1,5 milliárd fut majd az utakon. Ebből egyedül Kínában 400 millióra tehető az autók előre jelzett mennyisége, túlnyomórészt a metropolisok környékén koncentrálódva. Ilyen peremfeltételek mellett az automatizált járművezető rendszerek nem csupán közlekedésbiztonsági és kényelmi szerepet töltenek be, hanem kizárólag ezek révén marad fenntartható a forgalom folyamatossága a városokban, ahol a különösen telített utakon már így is 20 km/h alatti az átlagsebesség.

Radartechnika az autóiparban

Az autókban alkalmazott radarrendszerek számos vonatkozásban különböznek az eredetileg katonai célokra szánt radaroktól. Egyrészt az autóipar könyörtelen pénzügyi nyomásnak van kitéve, ezért a felhasznált alkatrészek alacsony árfekvése kritikus kérdés. Másrészt – mivel a műanyag ütközők mögött igen kevés hely jut a radarérzékelőknek, e szenzoroknak nagyon kompakt felépítésűeknek kell lenniük.
A kamerás és ultrahangos rendszerekhez képest a radarok legfőbb előnye, hogy az érzékelő és a detektálandó objektum között nem kell optikai láthatóságnak teljesülnie. Emiatt mérsékelhető az ütközők gyártási költsége, és ez kihasználható a járművek felépítésében is. Ugyanakkor még mindig nehézséget jelent annak a csillapításnak a kompenzálása, amit az ütköző egyes rétegei, valamint a (metál) festés gyakorol a kisugárzott és a visszavert jelekre. Az ehhez szükséges kompenzálás a radarérzékelőben megvalósított utófeldolgozás útján valósul meg.
Az autóiparban jelenleg négyféle, eltérő sávszélességű tartomány áll a járműgyártók rendelkezésére a 24 GHz-es és a 77 GHz-es sávban. Míg a 24 GHz-es ISM-sávban legfeljebb 250 MHz-es sávszélességet engednek meg, a 24 GHz-es ultra-szélessávú (UWB) tartományban már 5 GHz lehet az elfoglalt sávszélesség. Nemzetközi szabályozások miatt ez utóbbi azonban csak 2022 végéig van érvényben. Ezt követően 77 és 81 GHz között lesz az a tartomány, amelyben továbbra is 4 GHz-es sáv használatát engedik meg. Ezt a sávot az „előrelátóan” tervezett rendszerekben már használják. A jel sávszélessége különösen fontos szerepet játszik a radartechnikában, mivel ez határozza meg a távolsági felbontás finomságát. Ebből következően a 122 GHz-en és 244 GHz-en kijelölt, csupán 1 GHz sávszélességű csatornákat mérsékelten fogják az autóiparban használni. Bizonyára addig, amíg újabb változások nem történnek a frekvenciasávok használatának szabályozásában, e sávok alkalmazása kutatási célokra korlátozódik.

Sebesség és távolság

Az autóipari radarok esetében általában egyetlen mérési cikluson belül egyszerre több objektum sebességét és távolságát kell megha­tározni. A hagyományos impulzusüzemű radarokkal ugyanakkor nehézkesen oldható meg ez a feladat, a kisugárzott és a vett jel közötti időeltolás alapján ugyanis csak a távolság számítható ki. Ha a sebességet is meg kell határozni, frekvenciamodulált jeleket, pél­dául lineárisan futtatott frekvenciájú hullámot (LFMCW) alkalmaznak (1. ábra).
A kisugárzott és a vett hullám közötti frekvenciakülönbség „üttetett jel” néven is ismert, amely egy f_D Doppler-összetevőből és egy f_T késletetési komponensből áll. Az előbbi a sebességgel, az utóbbi a távolsággal kapcsolatos információkat hordozza. Ebben az egyenletben ismeretlenként szerepel az R távolság és a v_r sebesség, amelyek meghatározásához tehát két üttetett frekvencia mérésére van szükség (2. ábra). A mérés során egy kisugárzott jel után rögtön kibocsátanak egy második lineáris frekvenciaeltolású hullámot is. Ha azonban több visszaverő objektum is van a közelben, nem lehet egyértelműen elkülöníteni egymástól a különféle tárgyaktól származó üttetési frekvenciapárokat. Ekkor valójában nem létező „szellemtárgyak” jelennek meg a radarképen. Ez a probléma több, különböző meredekséggel változó frekvenciájú mérőjel kisugárzásával lenne megoldható, de ez a mérési idő arányos növekedését vonja maga után.
A két jellemző (a távolság és a sebesség) egyetlen mérési cikluson belül frekvenciamodulált jelsorozat segítségével határozható meg. Mivel egy futtatott frekvenciájú szakasz („chirp”) lényegesen rövidebb, mint a teljes mérési ciklus, az egyes üttetési frekvenciák elsősorban az f_T késleltetésen keresztül azonosíthatók. Eszerint a távolság minden lefutás után közvetlenül meghatározható, a Doppler-hatást pedig az első lépésben figyelmen kívül hagyják. Egy jelsorozat elemi frek­vencialefutásos szakaszai közötti fázistolás meghatározásával, FFT (gyors Fourier-transzformáció) alkalmazásával azonban a Doppler-frekvencia is kiszámítható, amellyel tehát az elöl haladó jármű sebessége meghatározható. A sebességmérés felbontása a mérési ciklus hosszának kiterjesztésével fokozható. Ehhez az összetett folyamathoz korszerű áramkörök és nagy számítási teljesítménnyel rendelkező, fejlett jelprocesszorokat tartalmazó radarmodulok szükségesek.

1. ábra Az LFMCW-radarjel összetevői

2. ábra A sebesség és a távolság egyetlen mérési cikluson belül meghatározható futtatott frekvenciájú („chirp”) jelsorozattal

A radarjelek jellemzése

Az LFMCW-radarok fejlesztőinek egy nagy kihívással kell szembenézniük: ha az adó jele bármilyen módon is eltér az ideálistól, az hibát okoz a sebesség- és távolságmérésben, aminek különösen közlekedésbiztonsági alkalmazások esetén katasztrofális következményei lehetnek. A megfelelőséget garantáló, lényeges jellemzőket – mint például egy lefutás („chirp”) alatt a frekvenciaváltozás linearitása és hossza, illetve egy jelcsomagon belüli reprodukálhatósága – pontos mérésekkel kell ellenőrizni.
Az ismertetett mérési módszerhez szükséges, gyorsan változó frekvenciájú, szélessávú jeleket időtartománybeli eljárással, úgynevezett tranziensanalízissel lehet jellemezni, ami megfelelő spektrum­ana­lizátorral, például a Rohde & Schwarz FSW típusú műszerével végezhető el. Ehhez a berendezéshez kifejezetten radartechnikai alkalmazások számára tervezett tranziens­elemzési opció is tartozik, amellyel automatizáltan detektálhatók és analizálhatók a lineáris FM-jelcsomagok. A műszer külön eredménytáblázatban jeleníti meg a legfontosabb paramétereket, például a lefutások meredekségét, hosszát és a meredekségi hibát, tehát ezeket nem szükséges manuális munkával, jelölők (markerek) segítségével elemezni. Ezen eljárás hátterében I/Q-alapú adatfeldolgozás áll. Az összes I/Q-adat rögzítését és elmentését követően kijelölhető egy elemzési tartomány a frekvencia, a mérési sávszélesség és a rögzítési idő vonatkozásában. Az eredmények grafikusan is megjeleníthetők, ami hatékonyabbá teszi az analízist, és átláthatóbb összképet ad. Az elemzési tartomány mérete a legutóbbi lefutások számától függ, a lefutások meredekségének ideálistól való eltérése pedig külön eredménytáblázatban jelenik meg. A mérési idő hossza a sávszélesség növelésével csökkenthető, sőt, beállíthatunk egy időzítési ablakot is, amellyel a mérés során fellépő tranziensek zárhatók ki. Az ideális lefutás jellemzőit a műszer az átlagos lefutási sebesség és a jelteljesítmény alapján határozza meg.
A radarjelek elemzése már a mérési folyamat során elkezdődik, mivel az I/Q-adatok rögzítése és kiértékelése aszinkron módon történik. Ezzel a módszerrel elsősorban nagy sávszélességű jelek vagy hosszú mérési idő esetén rövidíthető le jelentősen az elemzési idő. Az eredmények megjelenítésére igen sokféle lehetőség van (például RF-spektrumkép, amplitúdó-, frekvencia- és fázismoduláció az idő függvényében stb.), és egyidejűleg több paraméter is megjeleníthető. A spektrumanalizátor a teljes adatmemória tartalmát, a felhasználó által kijelölt tetszőleges tartományt vagy egyedi frekvencia-lefutásokat is képes ábrázolni.

FM-linearitás

Az egyes frekvencialefutások vizsgálata során különösen fontos jellemző az FM-linearitás, mert ez befolyásolja a bemért objektumjellemzők pontosságát. Spektrogramos megjelenítési módban, amely azt szemlélteti, hogy a jel spektruma hogyan „lüktet” az idő függvényében, a linearitás igen jól ellenőrizhető. Az x-tengelyen felvett frekvencia és az y-tengelyen ábrázolt idő mellett a jel erősségét színskála segítségével érzékelteti a műszer. Ez jó áttekintést ad a jel viselkedéséről és lehetővé teszi az időzítések elemzését is, még rövid idejű jelenségek, zavarok esetén is. Ha ilyen jellegű zavarok lépnek fel, további készülékfunkciók segítségével részletesebb elemzést is végezhetünk.
A 3. ábrán látható spektrogram például a vizsgált jel teljes spektrumáról ad áttekintést egy adott időpillanatban. Nem csupán a „hasznos” jel frekvenciáit tartalmazza, hanem a lehetséges zavarokat, jelhibákat is. Ez alapján, az „Időtartománybeli frekvencialöket” diagram segítségével teljes frekvencialefutásra („chirp”-re) vonatkozóan meghatározott frekvenciahibákat lehet demodulálni és külön megjeleníteni.

3. ábra Az FM-linearitás igen jól ábrázoltatható az R&S FSW-típusú analizátor segítségével, spektrogramos megjelenítési módban bármilyen eltérés gyorsan felfedhető

A különösen kis amplitúdójú jelhibák, zavarok detektálásához – az esetleges járulékos zaj minimalizálása érdekében – videoszűrő vagy több frekvencialefutásra kiterjedő átlagolás is bekapcsolható.

A sebességmérés pontossága

A radarérzékelők fejlesztése során másik fontos vizsgálandó jellemző a frekvencialefutások hosszának eltérése az ideálistól, mivel ez a sebességmérés pontosságát befolyásolja. Ennek meghatározása érdekében a műszer a mérési eredményeket táblázatba is foglalja, a fent említett paraméterek mellett az egyes lefutások kezdeti idejét és hosszát is feltüntetve. A feldolgozandó/megjelenítendő tartományba eső valamennyi frekvencialefutás („chirp”) szerepel az értékek között, és minden egyes lefutás külön azonosítható az időbélyegek segítségével. Mindezek mellett e lefutások – a könnyebb megkülönböztethetőség érdekében – sorszámot is kapnak a táblázatban (4. ábra).

4. ábra Az R&S FSW típusú analizátor eredménytáblázatban jeleníti meg a frekvencialefutások legfontosabb jellemzőit, többek között a lefutási meredekséget, a lefutás hosszát és a meredekséghibát, nincs szükség tehát jelölőkkel végzett, kézi kiértékelésre

Az itt leírt vizsgálatok 67 GHz-ig a spektrumanalizátorokkal mindenféle kiegészítő egység nélkül elvégezhetők. A 67 GHz-nél nagyobb frekvenciájú radarjeleken történő mérésekhez felharmonikus keverőket kell a jelútba iktatni, a bemeneti jelet a műszer középfrekvenciájára (KF) keverve le. Az utóbbi esetben fontos, hogy a lehető legnagyobb KF-et használjuk, mert ez a feltétele a széles és egyértelmű érzékelést eredményező frekvenciatartomány alkalmazásának. Mindez különösen szélessávú, például LFMCW-jelek elemzése esetén kritikus.

Kitekintés

A jelen cikkben tárgyalt technológiák várhatóan tovább alakítják – vagy akár forradalmasíthatják is – a járművezetés világát. A radartechnika továbbra is kulcsszerephez jut majd. A fejlődés eredményeképpen egyre összetettebb szélessávú jeleket leszünk majd képesek előállítani, egyre finomabb felbontást elérve és fokozva a közlekedés biztonságát. Az ilyen típusú jelek terjedésével azonban – különösen a kereszteződésekben – gondoskodni kell majd arról, hogy az egyes érzékelők egyértelműen a helyes jelet dolgozzák fel. Erre egy lehetséges megoldás lehet például a jelkódolás.
Amint az automata járművezető rendszerek egyre inkább előtérbe kerülnek, a járművek közötti („car-to-car” ‑ C2C) kommunikáció is kiegészíti az itt ismertetett technológiákat. A 802.11p jelű WLAN-szabványra épülő C2C lehetővé teszi majd, hogy a járművek egymással, illetve az út mentén kiépített infrastruktúrával kommunikáljanak. Például a munkaterületek figyelmeztetést adnak majd a közelben tartózkodó vezetőknek, vagy a jelzőlámpák tájékoztatják az elhaladó autókat az összehangolt forgalomirányítási lehetőségekről, amiket a navigációs rendszerek közvetlenül felhasználhatnak. Akárcsak a múltban, az új technológiák most is előretörnek, és befolyásolják a vezetés világát. Egy valami azonban nem változik: az igazi biztonság titka vezetőtársaink tisztelete.

Szerző: Christoph Wagner – Rohde & Schwarz

Rohde & Schwarz Budapesti Iroda
1138 Budapest, Madarász Viktor u. 47-49.
Tel.: +36 1 412 4460, fax: +36 1 412 4461
E-mail: Ez az e-mail-cím a szpemrobotok elleni védelem alatt áll. Megtekintéséhez engedélyeznie kell a JavaScript használatát.
www.rohde-schwarz.hu

Még több Rohde & Schwarz

Címkék: FSW | spektrumanalizátor