WO2003107533A2 - Verfahren zur digitalen filterung - Google Patents

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WO2003107533A2
WO2003107533A2 PCT/DE2003/002050 DE0302050W WO03107533A2 WO 2003107533 A2 WO2003107533 A2 WO 2003107533A2 DE 0302050 W DE0302050 W DE 0302050W WO 03107533 A2 WO03107533 A2 WO 03107533A2
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Definitions

  • the invention relates to a method for digitally filtering K digital input values, which i. Gen. Represent adjacent values of a one-dimensional or multidimensional digital signal, the filter being non-linear and determining the R-largest value from the K input values as the output value, R and K being integers and K> R> 1.
  • a multidimensional rank filter determines the R largest value of K adjacent values of a multidimensional signal.
  • a special case of such a rank filter is a median filter.
  • the median of an odd number K of input values means the mean value, i. H. the (K + 1) / 2 smallest value or, which is identical, the (K + 1) / 2 largest value, which i. Gen. is different from the mean.
  • the median 3 results for the five values 5, 3, 2, 79 and 1, but the mean value is 18.
  • Such digital filters are used for signal processing of input values obtained, for example the processing of image data or distance measuring signals, in particular also reflection signals of pulses reflected in a target area, optical waves, preferably in the infrared range, radar waves or ultrasound waves being considered.
  • Such nonlinear filters can only be implemented in the digital domain.
  • the object of the invention is therefore to present a novel method for digital rank filtering which can be implemented simply and in particular also cost-effectively. This object is solved by the features of claim 1. Advantageous further developments can be found in the subclaims.
  • Claim 1 includes the filtering process taking into account all important binary number representations in fixed-point format and, depending on the number representation present, has corresponding step alternatives, which are based on the same basic idea.
  • a number of subclaims show how the filter sequence for certain number representations of the input values is significantly simplified.
  • Fig. 1 a Amplitude or envelope s (t) of the emitted wave in the case of rectangular pulses
  • Fig. 2a Sinusoidal oscillation in the discrete time range, which numerous high interference pulses are superimposed; in the spectrum of the resulting signal, the spectral peak of the sine wave in the noise generated by the interference pulses has disappeared
  • FIG. 3 block diagram of a pulse Doppler radar system
  • FIG. 4 simplified circuit diagram to explain the principle of the Doppier method
  • Figure 5 shows the signal-time diagrams for the circuit diagram of Figure 4.
  • FIG. 6 the transfer function of an ideal and a real optimal filter
  • FIG. 7 shows the circuit diagram of a first exemplary embodiment of an optimal filter
  • FIG. 8 shows the circuit diagram of a second, preferred exemplary embodiment of an optimal filter
  • Fig. 9c algorithm for implementing a median filter with a bit-serial processing for binary data in one or two's complement representation
  • FIG. 11 shows the transfer function of an ideal and a real decimation low pass
  • Figure 12 shows the impulse response h (n) of a moving averager and a
  • Figure 13 shows an advantageous embodiment of a decimation low pass.
  • MSB most significant bit
  • LSB least significant bit
  • the mean i.e. the 3 largest bit value is determined over all 5 input values, which is 1, if the value for the currently viewed bit is not less than 3 times over all 5 input values, otherwise is R largest bit value 0,
  • the third largest bit value then represents the bit value for the currently considered bit of the third largest value and thus the output value, that is to say the median
  • bit value of the currently considered bit does not correspond to the 3 largest bit value, as bit values of all subsequent, i.e. H. less significant bits, the bit value of these input values at the bit currently being viewed.
  • the median MSB (bit 0) must be 1 because the majority of the five MSBs are 1; four MSBs are 1 and the associated numbers a, b, c and e are therefore larger than the number d with the MSB 0, so that one of the numbers with the MSB 1 must be the median.
  • the remaining bits 1 ... 3 of the median thus result as the third largest of the values represented by bits 1 ... 3 of the four numbers with the MSB 1. If the number d is replaced with the MSB 0, bits 1 ... 3 by the minimally representable value 000 (see table below) and considering all five numbers, then bits 1 ... 3 of the median still result as the third largest of the values represented by bits 1 ... 3
  • bit 1 of the median To determine bit 1 of the median, one only has to check whether bit 1 has more zeros or ones; consequently bit 1 of the median is 0.
  • One of the three numbers b, d and e with bit 1 equal to 0 must represent the median with respect to bits 1 ... 3, since the two numbers a and c with bit 1 equal to 1 are larger.
  • the remaining bits 2 ... 3 of the median thus result as the third smallest of the values represented by bits 2 ... 3 of the three numbers b, d and e with bit 1 equal to 0.
  • bits 2 ... 3 of the median continue to be the third smallest of those represented by bits 2 .. .3 displayed values - but now all numbers - and thus as a median of these values.
  • bit 2 of the median results in 1.
  • bit 3 must be replaced by the minimum value 0 (see table below). This would not be necessary for the number d, since this bit was modified accordingly in an earlier step.
  • the calculated value 1010 corresponds to the third largest number b of the initial values.
  • the underlying algorithm for determining the median of K numbers is now to be formulated in a general manner for the case of unsigned binary representation:
  • the individual bits are to be processed in sequence from the MSB to the LSB as follows. First of all, it has to be examined whether there is more ones or zeros when looking at bit b over all K numbers; the more frequently occurring bit value represents bit b of the median. For the numbers in which bit b corresponds to the less frequently occurring bit value, all of the following, i. H. less significant bits equal to bit b.
  • the meaning of the first bit differs from the previously unsigned binary representation; in the one and two's complement representation, the first bit is still the MSB - but with a different value, in the sign-amount representation the first bit is the sign bit (VZB), which is followed by the MSB of the amount.
  • VZB sign bit
  • FIGS. 9a, 9b, 9c and FIGS. 10a, 10b, 10c show variants of the filter algorithm for median calculation in the form of a one-dimensional filter without decimation
  • FIG. 9a in connection with FIG. 10a the structure for input values in unsigned binary representation show
  • FIG. 9b in connection with FIG. 10b shows the modification for a sign-amount representation of the input values
  • the input signal x (n) and the output signal consisting of the median values m (n) have the word length W, ie each time value consists of W bits.
  • the bit v of x (n) or m (n) is denoted by x (n, v) or m (n, v).
  • the time at the level of the input and output signals i.e. H. Word level, is designated with n
  • the time at the bit level with ⁇ n-W + v.
  • Processing is bit serial, i. H. one bit after the other is processed, starting with the MSB or VZB and ending with the LSB.
  • the entire filter structure, i.e. H. Memory and logic are clocked with the bit time ⁇ .
  • the input values required for the median calculation are stored bit by bit using K consecutive shift registers of length W; where K is the median filter length.
  • B1 ( ⁇ ) and LSB ( ⁇ ) identify the processing of bit 1 and LSB; they are defined in an analogous manner and can be generated by delaying B0 ( ⁇ ) by one or W-1 cycles.
  • Bitwise median formation takes place in the block "Median of K bits", i. H. the majority of zeros or ones among the K fed bits is determined.
  • the initialization of the memory depends on the desired startup behavior of the filter.
  • bitwise median formation i.e. H. determining the majority of zeros or ones among the K fed bits is a central block of this structure.
  • the bit sum formation can e.g. B. can be realized in a graduated parallel form, in which the number of parallel individual adders decreases and their word length increases from stage to stage; on the one hand, this minimizes the critical path and thus the required throughput time, and on the other hand keeps the required word lengths and thus the effort as small as possible.
  • the minimization of the critical path is particularly important when a high cycle time of the filter is required, since the bitwise median formation in a recursive loop lies and therefore eliminates pipelining.
  • there are special solutions optimized for the hardware used to implement the bitwise median formation. As an example, consider the filter length K 5 and the implementation on a commercially available FPGA, which has look-up tables (LUTs) with four logic inputs and one logic output as the basic component; three such LUTs are then required for the bitwise median formation.
  • LUTs look-up tables
  • the new median filter structure is scalable, provided that the bit-by-bit median determination is realized through a sum formation; when the filter length K is changed, only the number of shift registers used, the number of identical blocks "bit value to be used" and the number of bits to be summed as well as the value to be compared with the bit sum have to be adjusted.
  • the new algorithm for median calculation leads in many cases to a considerable reduction in the effort required; this mainly depends on the clock rate and the word length of the input signal, the degree of decimation and the technology or logic used.
  • bit values from MSB to LSB halved, only bit values 0 and 1 occur (i.e. e.g. not -1 as in the CSD code) and there may be an additional sign bit (VZB):
  • the individual bits b, b 0.1, ..., W-1, starting with the MSB or V ZB up to the LSB one after the other with respect to the amount of bit value decreasing in magnitude, are as follows work off. First of all, when looking at bit b over all K numbers, this is either
  • the R-largest or R-smallest bit - the R-largest bit if the value of the bit under consideration is positive or if the bit under consideration is a VZB with value 1 for positive and value 0 for negative numbers, the R- smallest bit in the opposite cases; in the case of number representations with VZB, the value of the bits following the VZB must include the then known sign of the R largest number.
  • the bit value (0 or 1) determined in this way represents bit b of the R largest number. For the numbers which are different from the R largest number with respect to bit b, b + 1 ...
  • W is for all subsequent bits -1 always use the minimum or maximum value that can be represented with these bits, depending on whether these numbers are not above or below the R largest number with regard to the values represented by bits b ... W-1; in the case of number representations with VZB, the sign of the R largest number must be included in the bit values for the values represented by bits a ... W-1 in the case of a> 0. "
  • noise threshold For digital signals in the time or frequency domain, which only have a useful level above the noise level for individual discrete values, a so-called noise threshold is typically to be determined, above which the signal level is interpreted as a useful level and used further; the noise threshold is therefore often referred to as the detection threshold.
  • a rank filter can be used to determine the noise threshold and can be determined in a preferred manner by means of the rank filter method described above.
  • the spectral detection thresholds e.g. B. be formed by the 99- smallest value in the power spectrum of length 128.
  • the invention will be presented below in its use in a radar system, in particular for a passenger vehicle.
  • Modern motor vehicles are increasingly equipped with a radar-based distance control system, in which the distance, the speed and the relative angle of the motor vehicle in front are determined.
  • One such known radar system is, for example, the FMCW system (Frequency Modulated Continuous Wave) developed by Bosch, in which two physical quantities, the distance and the relative speed of a moving or standing body, are mapped to a physical quantity, the frequency. For this purpose, signals are continuously emitted and the signals reflected by the moving body are received. The quantities sought can be inferred from the frequency curve of the transmitted and received signal or from the frequency difference of these signals. A separation of speed and distance is possible by evaluating several signals, so-called chirps, with different ones
  • VCO oscillator
  • the pulse Doppler method is a good option.
  • a target is mapped to one or more successive range gates.
  • the received signal is appropriately sampled.
  • the exact distance can then be inferred from the amplitude ratio of the samples in successive distance gates.
  • the pulse Doppler system has a low signal-to-noise ratio (S / N). Due to the broadband reception path, this radar system is also more susceptible to interference.
  • Doppler methods are characterized by the fact that the speed and the distance represent direct measured variables.
  • the RF part is much easier to implement compared to the FMCW system mentioned at the beginning, since here a free-running oscillator (VCO) with low requirements for its phase and amplitude noise can be used and no frequency ramps have to be generated.
  • VCO free-running oscillator
  • a multiplicity for example 1024, transmission pulses per reception antenna are evaluated for one measurement cycle. Their distance is then 2.5 ⁇ s, for example.
  • the distance is also pseudo-noise encoded to avoid overreaching and interference.
  • Fig.la for a pulsed system, the amplitude or envelope s (t) of the emitted wave of frequency f s is shown for the case of rectangular pulses.
  • the times at which the transmission pulses begin are designated in the following with t P (n), the distance between two successive pulses is the pulse repetition time T P (n).
  • the distance of the object can thus be inferred from the running time ⁇ t as long as the running time ⁇ t is always less than the pulse repetition time T PW (n); otherwise ambiguity problems arise - one speaks of overreaching.
  • the object detected by the wave moves with respect to the measuring system at the relative speed v
  • the relative speed v can thus be inferred from the Doppler frequency f D.
  • the pulse repetition time T PW (n) ie the pulse repetition time is not constant, but is designed to be variable according to a random process.
  • Received impulses which originate from overreach ranges or another pulsed system, then do not always have the same, but a stochastically distributed distance to the immediately emitted impulse.
  • the received signal e (t) is preferably processed after appropriate processing (e.g.
  • a total of N (m) samples are formed for each of the M range gates; how this happens, whether z. B. serial or parallel, is not relevant for further consideration.
  • Fig. 2a shows an example in the discrete Time domain a sine wave, which numerous high interference pulses are superimposed; in the spectrum of the resulting signal, the spectral peak of the sine wave in the noise generated by the interference pulses has disappeared.
  • FIG. 3 shows the pulse Doppler radar system according to the invention on the basis of a block diagram.
  • the radar system has an RF receiver with a downstream amplifier, bandpass optimal filter and A / D converter.
  • a complex output signal can be tapped at the output of the A / D converter and can be fed to a downstream FPGA.
  • the FPGA consists of a digital modulation device, the median filter against pulse-shaped interference and a decimation filter designed as a low-pass filter, which are arranged in series with one another.
  • the FPGA unit also contains a PN generator. Furthermore, a noise filter is provided, which is arranged upstream of the A / D converter.
  • the FPGA is followed by a digital signal processor (DSP), which in the present case is a
  • DSP digital signal processor
  • Has device for generating a window function an FFT device (Fast Fourier Transform) and an interference line compensator.
  • the detection threshold is then determined on the basis of this and fed to a device for target formation, which generates a target list.
  • Downstream of the DSP is a microcontroller unit (MCU) which, based on the target list, generates manipulated variables for the vehicle if necessary.
  • MCU microcontroller unit
  • a measuring cycle takes 50ms each.
  • the measurement result is a target list, i.e. a snapshot of the traffic situation.
  • Each measurement cycle is assigned 5 measurement blocks, namely an interference line measurement block, an IF measurement block and three antenna measurement blocks (one for each antenna).
  • Each of these measuring blocks lasts 2.76 ms.
  • 1024 + 64 transmit pulses are generated, the first 64 transmit pulses serving to settle the filters and thus not being used. After each transmission pulse is sampled 40 times at 25ns intervals. This ensures that each target is captured in at least one distance gate.
  • One of the three antennas is selected using switches ANT0 to ANT2.
  • the transmit switch TX By closing the transmit switch TX for 25ns, the signal of the oscillator is applied to the selected antenna and radiated. After this transmission of a rectangular transmission pulse, the reception switches RX are closed and the frequency of the oscillator is changed by 200 MHz. This will make the
  • Received pulses are transformed via the mixer to an intermediate frequency of 200MHz.
  • the Doppler shift of the frequency can be disregarded here.
  • the resulting real signal m (t) is applied to a passive bandpass designed as an optimal filter, which has two mutually orthogonal outputs of the same amplitude and thus generates the complex signal k (t), i. that is, an IQ signal is realized without complex mixing.
  • the IQ signal at the output of the bandpass filter is sampled 40 times at 25ns intervals after each transmission pulse.
  • the individual sampling times correspond to a distance range - they represent so-called distance gates, which have a width of 3.75m and reach up to a distance of 150m. Since a rectangular receive pulse of length 25ns is ground through the bandpass filter to a triangular pulse of twice the length and thus i. Gen. is visible in two successive distance gates, the exact distance can be interpolated by evaluating the amplitude ratios of these two distance gates.
  • Figure 4 shows the real and imaginary part d] (n, E, A) and d Q (n, E, A) of the 1024 complex samples d (n, E, A) of a distance gate in which there is there is a relatively moving target (during the short observation period of 2.56ms for the 1024 sample value, the relative speed can always be regarded as constant); the phase changes uniformly from sample to sample, since the distance of the target and thus the phase of the receive pulse change uniformly - the result is exactly the Doppler frequency including its sign (because the signal is complex).
  • the method just described is used sequentially for each of the three antennas.
  • One of the antennas looks straight ahead, while the other two point slightly to the left or right, in order to determine the position of the detected targets relative to their own lane
  • the received signal always contains an interference component, which is felt as noise.
  • the disturbance approximates the characteristic of white noise.
  • an optimal filter is used. Its transfer function corresponds to that
  • IF pulses i.e. the spectrum of a rectangle with a pulse length of 25ns modulated with 200MHz.
  • the optimal filter thus corresponds to a bandpass.
  • the optimal filter used is advantageously implemented as an LC four-pole embedded in ohmic resistors. In the frequency range under consideration, this is a particularly cheap and flexible technology, since the inductors required for this are available as SMD components. As a result, the filter circuit can be constructed in a very simple, small and thus also inexpensive manner.
  • Fig. 6 shows in broken lines the transfer function of an optimal filter manufactured in direct design; the thin continuous curve is part of the ideal optimal filter, which is very well approximated or simulated by the real circuit.
  • FIG. 7 shows a first circuit arrangement for realizing an optimal filter approximated to Bader:
  • the values of the inductances, capacitances and resistances are rounded here to real available values. Degrees of freedom during development were used here in such a way that advantageously no transformer is necessary.
  • the structure shown in Figure 7 has in
  • (t) + j * ko (t), hereinafter referred to as the IQ signal thus represents a complex oscillation for the real input oscillation with the intermediate frequency fZF. This so-called IQ signal was advantageously implemented without any mixing.
  • FIG. 6 shows, using a circuit diagram, a second, preferred exemplary embodiment of an approximated optimal filter, in which this requirement is taken into account.
  • the part of the filter circuit on the output side was essentially doubled.
  • This modified output stage shown in the figure has the further great advantage that despite the ohmic and capacitive load by the A / D converter, the I / Q character of the
  • a bandpass optimal filter designed in accordance with FIGS. 7 and 8 thus has the following advantageous functions in summary:
  • the filter has an optimized signal-to-noise ratio. -
  • the filter generates a largely accurate in a simple but very reliable way
  • the FPGA block in FIG. 3 has a device for digitally modulating the 'of the
  • Optimal filter generated complex output signal Such a device is necessary since the speed range of interest is typically not symmetrical and would therefore lead to an asymmetrical frequency range; In the application example, speeds in the range of -88.2 to +264.7 km / h are of interest.
  • a frequency offset of -12.5kHz a symmetrical frequency range can be generated. This can be achieved by means of a suitably dimensioned device for digital modulation, for example by multiplying the sampled IQ signal by a signal which is generated by a rotating complex pointer of amplitude 1 and the rotational frequency -12.5 kHz.
  • the FPGA block also has a nonlinear filter against pulse-shaped interference. Pulse-shaped disturbances originate e.g. in other ranges or pulse radar systems of others
  • Pseudo-noise coding of the sampling times distributes pulse-shaped interference to all distance gates (more or less evenly). This means that only individual values are disturbed in each distance gate.
  • Pseudo-noise coding and non-linear filtering, for example using median filters, can compensate for undesired pulse-shaped interference.
  • a linear filter is not very advantageous here, since the decimation low pass following the filter already represents a linear filter with a minimal bandwidth. All nonlinear filters are conceivable, which individual error values can compensate; however, many of these filters are problematic in terms of stability and implementation on an FPGA.
  • this filter has two stages, each with a length of 5.
  • the upstream A / D converter performs oversampling.
  • the median of the five numbers 5, 3, 2, 79, 1 is 3.
  • a sliding median filter without reducing the sampling rate calculates the median of K successive values of an input sequence x (n) at any point in time n and generates an output signal therefrom m (n).
  • Median filters are known for many algorithms which are particularly suitable for software implementation. These are based on sorting with the associated high computing time or statistical evaluation with the associated high storage requirement for data. These algorithms are not very suitable for hardware implementation because they typically require too many case distinctions and branches.
  • the FPGA block in FIG. 3 also has a decimation filter.
  • the decimation filter is advantageously designed as a low pass.
  • the sampling frequency is decimated from 400 kHz to 50 kHz, ie by a factor of 8. This is - in the case of an ideal
  • FIG. 11 shows the transfer function of an ideal and a real decimation low pass.
  • the low-pass filter used for this consists of two moving averages, the second one already working at half the input clock rate.
  • the moving averager of length N averages over the current and the N-1 previous values.
  • FIG. 12 shows the impulse response h (n) of such a moving averager and a signal flow diagram. The averager can be implemented very efficiently in recursive form.
  • Grade 15 the following elements must be provided: one shifter, four adders, four Memory elements. However, a multiplier is not required. In comparison with this, a total of 15 multipliers, 15 adders, 15 memories must be provided in a conventional 15-phase linear phase filter.
  • the decimation filter is also characterized by a significantly lower circuit complexity.

Abstract

Es wird ein Verfahren zur digitalen Filterung von K Eingangswerten mittels eines nichtlinearen Filters vorgestellt, wobei das Filter als Ausgangswert den R-größten Wert aus den K Eingangswerten erzeugt (K ≥ R ≥ 1). Insbesondere kann dieses Verfahren genutzt werden, um als Ausgangswert den Median aus einer ungeraden Anzahl K von Eingangswerten zu erzeugen, bei dem somit R=(K+1)/2 ist. Grundgedanke ist dabei zum einen die Verwendung einer binären Darstellung der Eingangswerte in Festkommaformat und zum anderen eine bitserielle Abarbeitung, wobei sich alle üblichen binären Zahlendarstellungen in Festkommaformat verwenden lassen und nur geringfügige Anpassungen unter Berücksichtigung der jeweiligen Eigenheiten der verwendeten Zahlendarstellung erforderlich sind. Das Verfahren kann zur Realisierung digitaler Filter, insbesondere zur Signalverarbeitung in Systemen zur Objekterkennung eingesetzt werden.

Description

Verfahren zur digitalen Filterung
Die Erfindung betrifft ein Verfahren zur digitalen Filterung von K digitalen Eingangswerten, welche i. Allg. benachbarte Werte eines ein- oder mehrdimensionalen digitalen Signals darstellen, wobei das Filter nichtlinear ist und als Ausgangswert den R-größten Wert aus den K Eingangswerten bestimmt, wobei R und K ganzzahlig sind und K > R > 1 gilt. Ein solches Filter soll nachfolgend Rangfilter genannt, wobei R=1 dem größten der Eingangswerte und R=K dem kleinsten der Eingangswerte entspricht. Ein eindimensionales Rangfilter berechnet zu jedem Zeitpunkt m = L-n den R-größten Wert von K aufeinanderfolgenden Werten eines Eingangssignals x(n); für L = 1 handelt es sich um ein Filter ohne Dezimation, d. h. ohne Reduktion der Abtastrate, für L > 1 um ein Filter mit Dezimation. Analog dazu ermittelt ein mehrdimensionales Rangfilter den R-größten Wert von K benachbarten Werten eines mehrdimensionalen Signals. Der R-größte Eingangswert entspricht dabei selbstverständlich dem (K-R)-kleinsten Eingangswert, so dass das Verfahren synonym auch die Bestimmung eines x-kleinsten Eingangswertes umfasst, in dem der R=K-x- größte Wert gesucht wird.
Ein Spezialfall eines solchen Rangfilters ist ein Medianfilter. Unter dem Median von einer ungeraden Zahl K an Eingangswerten versteht man den mittleren Wert, d. h. den (K+1 )/2-kleinsten Wert oder, was identisch ist, den (K+1)/2-größten Wert, was i. Allg. unterschiedlich zum Mittelwert ist. Zum Beispiel ergibt sich für die fünf Werte 5, 3, 2, 79 und 1 der Median 3, als Mittelwert jedoch der Wert 18.
Derartige digitale Filter dienen der Signalverarbeitung von gewonnenen Eingangswerten, bspw. der Aufbereitung von Bilddaten oder Entfernungsmesssignalen, insbesondere auch Reflexionssignalen von in einem Zielgebiet reflektierten Impulsen, wobei optische Wellen, vorzugsweise im Infrarotbereich, Radarwellen oder Ultraschallwellen in Betracht kommen. Eine Realisierung von derartigen nichtlinearen Filtern ist nur im digitalen Bereich möglich.
Für die Implementierung von derartigen Filtern sind Algorithmen bekannt, welche meist auf Sortierverfahren basieren, die sehr rechenaufwendig sind, oder auf Histogrammverfahren, die einen hohen Speicherbedarf haben, und sich i. Allg. eher für eine Software- als für eine Hardware- Realisierung eignen.
Aufgabe der Erfindung ist es daher, ein neuartiges Verfahren zur digitalen Rangfilterung vorzustellen, welches einfach und insbesondere auch kostengünstig realisierbar ist. Dies Aufgabe wird durch die Merkmale des Anspruchs 1 gelöst. Vorteilhafte Weiterbildungen sind den Unteransprüchen zu entnehmen.
Grundgedanke ist dabei zum einen die Verwendung einer binären Darstellung der Eingangswerte in Festkommaformat und zum anderen eine bitserielle Abarbeitung, wobei sich alle üblichen binären Zahlendarstellungen in Festkommaformat verwenden lassen und nur geringfügige Anpassungen unter Berücksichtigung der jeweiligen Eigenheiten der verwendeten Zahlendarstellung erforderlich sind. Der Anspruch 1 beinhaltet den Ablauf der Filterung unter Berücksichtigung aller wichtigen binären Zahlendarstellungen in Festkommaformat und weist in Abhängigkeit von der jeweils vorliegenden Zahlendarstellung entsprechende Schrittalternativen auf, die aber auf dem gleichem Grundgedanken beruhen. Eine Reihe von Unteransprüchen zeigt dabei auf, wie sich der Filterablauf für bestimmte Zahlendarstellungen der Eingangswerte deutlich vereinfacht. Zudem werden vorteilhafte Weiterbildungen zur hardwaretechnischen Umsetzung des digitalen Filters z. B. in einem FPGA oder einem ASIC vorgestellt, die eine hohe Verarbeitungsgeschwindigkeit ermöglichen, wie dies für die Bildverarbeitung oder Radaranwendungen in Kraftfahrzeugen erforderlich ist. Die Erfindung wird nachfolgend anhand von Ausführungsbeispielen und Figuren näher erläutert.
Die Figuren zeigen:
Fig. 1 a): Amplitude bzw. Einhüllende s(t) der ausgesendeten Welle für den Fall von rechteckförmigen Impulsen
Fig. 1 b): Amplitude bzw. Einhüllende e(t) der empfangenen Welle für den Fall eines Objekts in der Entfernung a, welche in einer Signallaufzeit von Δt = 2a/c resultiert
Fig. 1c): gestörtes Empfangssignal e(t), bspw. wegen Überreichweiten oder Interferenzen von einem anderen gepulsten, im selben Frequenzbereich arbeitenden System
Fig. 2a): Sinusschwingung im diskreten Zeitbereich, welcher zahlreiche hohe Störimpulse überlagert sind; im Spektrum des resultierenden Signals ist der spektrale Peak der Sinusschwingung in dem von den Störimpulsen erzeugten Rauschen verschwunden
Fig. 2b): Ausgangssignal nach zweistufiger Medianfilterung mit jeweiliger Filterlänge K = 5, bei dem die Sinusschwingung im Zeitbereich fast vollständig wieder rekonstruiert und im Spektrum somit deutlich sichtbar ist
Figur 3 Blockschaltbild eines Puls-Doppler-Radarsystems Figur 4 vereinfachtes Schaltbild zur Erläuterung des Prinzip des Doppier-Verfahrens;
Figur 5 die Signal-Zeit-Diagramme für das Schaltbild nach Figur 4;
Figur 6 die Übertragungsfunktion eines idealen und eines realen Optimalfilters;
Figur 7 das Schaltbild eines ersten Ausführungsbeispiels eines Optimalfilters;
Figur 8 das Schaltbild eines zweiten, bevorzugten Ausführungsbeispiels eines Optimalfilters; Fig.9a Algorithmus zur Implementierung eines Median-Filters mit einer bitserielle
Abarbeitung für Binärdaten in vorzeichenloser Binärdarstellung
Fig.9b Algorithmus zur Implementierung eines Median-Filters mit einer bitserielle
Abarbeitung für Binärdaten in Vorzeichen-Betrags-Darstellung
Fig.9c Algorithmus zur Implementierung eines Median-Filters mit einer bitserielle Abarbeitung für Binärdaten in Einer- oder Zweier-Komplement-Darstellung
Fig.10a,b,c Detail jeweils zu den Fig.9a,9b,9c
Figur 11 die Übertragungsfunktion eines idealen und eines realen Dezimationstiefpasses;
Figur 12 die Impulsantwort h(n) eines gleitenden Mittelwertbildners sowie ein
Signalflussdiagramm; Figur 13 ein vorteilhaftes Ausführungsbeispiels eines Dezimationstiefpasses. Das Verfahren zur digitalen Filterung soll zunächst anhand eines einfachen Beispiels einer Bestimmung des Median von 5 Eingangswerten erläutert werden. Dazu seien die nachfolgenden fünf Zahlen in vorzeichenloser Binärdarstellung und mit der Wortlänge W = 4 (4 binäre Ziffern) betrachtet; dabei bezeichnet das Bit 0 das höchststignifikante Bit MSB (most significant bit) und das Bit 3 das niedersignifikanteste Bit LSB (least significant bit):
Figure imgf000005_0001
Für die einzelnen Bits werden in absteigender Bitwertigkeit beginnend mit einem höchstsignifikanten Bit (MSB) nacheinander bis zum niedersignifikantesten Bit (LSB) folgende Schritte durchgeführt:
- beim jeweils aktuell betrachteten Bit wird über alle 5 Eingangswerte gesehen der mittlere, also 3- größte Bitwert bestimmt, welcher 1 ist, falls beim aktuell betrachteten Bit über alle 5 Eingangswerte gesehen nicht weniger als 3-mal der Wert 1 auftritt, ansonsten ist der R-größte Bitwert 0,
- wobei der 3-größte Bitwert dann den Bitwert für das aktuell betrachtete Bit des 3-größten Werts und damit des Ausgangswertes, also des Median darstellt,
- und für diejenigen Eingangswerte, bei welchen der Bitwert des aktuell betrachteten Bits nicht dem 3-größten Bitwert entspricht, als Bitwerte aller nachfolgenden, d. h. niederwertigeren Bits, derjenige Bitwert dieser Eingangswerte am aktuell betrachteten Bit betrachtet werden.
Das MSB (Bit 0) des Median muss 1 sein, da die Mehrheit der fünf MSBs gleich 1 ist; vier MSBs sind 1 und die zugehörigen Zahlen a, b, c und e somit größer als die Zahl d mit dem MSB 0, so dass eine der Zahlen mit dem MSB 1 der Median sein muss. Die übrigen Bits 1...3 des Median ergeben sich somit als drittgrößter der durch die Bits 1...3 dargestellten Werte der vier Zahlen mit dem MSB 1. Ersetzt man bei der Zahl d mit dem MSB 0 die Bits 1...3 durch den minimal darstellbaren Wert 000 (siehe nachfolgende Tabelle) und betrachtet alle fünf Zahlen, dann ergeben sich die Bits 1...3 des Median weiterhin als drittgrößter der durch die Bits 1...3 dargestellten Werte
- nun aber aller Zahlen - und somit als Median dieser Werte.
Figure imgf000005_0002
Somit hat man das Problem auf die Medianbildung von weiterhin fünf Zahlen, aber mit um eins reduzierter Wortlänge 3 zurückgeführt - diese Zahlen sind in obiger, modifizierter Tabelle dargestellt (das nicht mehr zu betrachtende MSB ist durchgestrichen). Um das Bit 1 des Median zu bestimmen, ist wieder nur zu prüfen, ob beim Bit 1 mehr Nullen oder Einsen auftreten; demzufolge ist das Bit 1 des Median gleich 0. Eine der drei Zahlen b, d und e mit dem Bit 1 gleich 0 muss bezüglich den Bits 1...3 den Median darstellen, da die zwei Zahlen a und c mit Bit 1 gleich 1 größer sind. Die übrigen Bits 2...3 des Median ergeben sich somit als drittkleinster der durch die Bits 2...3 dargestellten Werte der drei Zahlen b, d und e mit dem Bit 1 gleich 0. Ersetzt man bei den Zahlen a und c mit Bit 1 gleich 1 die Bits 2...3 durch den maximal darstellbaren Wert 11 (siehe nachfolgende Tabelle) und betrachtet alle fünf Zahlen, dann ergeben sich die Bits 2...3 des Median weiterhin als drittkleinster der durch die Bits 2...3 dargestellten Werte - nun aber aller Zahlen - und somit als Median dieser Werte.
Figure imgf000006_0001
Die für die Medianbildung zu betrachtende Wortlänge ist somit weiter um eins reduziert worden - es ist nur noch der Median der oben dargestellten fünf Zahlen mit Wortlänge 2 zu bilden, wobei analog zu den vorhergehenden Schritten vorzugehen ist. Da im Bit 2 die Einsen überwiegen, ergibt sich das Bit 2 des Median zu 1. Bei den zwei Zahlen d und e mit Bit 2 gleich 0 ist das Bit 3 durch den minimal darstellbaren Wert 0 zu ersetzen (siehe nachfolgende Tabelle). Bei der Zahl d wäre das nicht notwendig, da dieses Bit schon in einem früheren Schritt entsprechend modifiziert wurde.
Figure imgf000006_0002
Da zu diesem Zeitpunkt bereits 4 (a,c,d,c) der 5 Eingangswerte modifiziert und somit nicht als mit dem Median übereinstimmend erkannt wurden, ergibt sich als Median bereits erkennbar der Wert von b und könnte der Prozess bereits abgebrochen werden. Ein derartiges Abbruchkriterium ist jedoch zusätzlicher Aufwand, so dass es eventuell einfacher ist, die Schrittfolge auch noch für die nachfolgenden Bits, hier das LSB durchzuführen. Da beim Bit 3 (LSB) die Nullen überwiegen, ergibt sich das LSB des Median zu 0 (siehe nachfolgende Tabelle).
Figure imgf000007_0001
Damit ist der Median vollständig und richtig bestimmt; der berechnete Wert 1010 stimmt mit der drittgrößten Zahl b der Ausgangswerte überein.
Der zugrundeliegende Algorithmus zur Bestimmung des Median von K Zahlen soll nun für den Fall der vorzeichenlosen Binärdarstellung in allgemeiner Weise formuliert werden: Die einzelnen Bits sind beginnend beim MSB bis hin zum LSB der Reihe nach wie folgt abzuarbeiten. Zuerst ist zu untersuchen, ob beim betrachteten Bit b über alle K Zahlen gesehen mehr Einsen oder Nullen auftreten; der häufiger auftretende Bitwert stellt das Bit b des Median dar. Für die Zahlen, bei welchen das Bit b dem weniger oft auftretenden Bitwert entspricht, sind alle nachfolgenden, d. h. niederwertigeren Bits gleich dem Bit b zu setzen. Für die anderen meistgebräuchlichen Binärdarstellungen unterscheidet sich nur die Bedeutung des ersten Bits gegenüber der bisher betrachteten Vorzeichen losen Binärdarstellung; bei der Einer- und Zweierkomplementdarstellung ist das erste Bit weiterhin das MSB - aber mit anderer Wertigkeit, bei der Vorzeichen-Betrag-Darstellung ist das erste Bit das Vorzeichenbit (VZB), welches vom MSB des Betrags gefolgt wird. Damit ergibt sich bei der sequentiellen Abarbeitung der Bits nur beim ersten Bit ein Unterschied, während alle nachfolgenden Bits unverändert, wie oben beschrieben, zu behandeln sind. Auch die Bestimmung des ersten Bits des Median bleibt unverändert; es entspricht immer dem häufiger auftretenden Bitwert bei dem ersten Bit der K Zahlen. Einzig die Modifikation der Zahlen mit dem weniger oft auftretenden ersten Bitwert ist unterschiedlich; abhängig davon, ob diese Zahlen nicht über oder unter dem Median liegen, ist für ihre nachfolgenden Bits immer der mit diesen Bits darstellbare minimale oder maximale Wert zu verwenden - bei der Vorzeichen-Betrag-Darstellung jedoch bzgl. einer Interpretation mit dem Median-Vorzeichen. Im Fall der Einer- und Zweierkomplementdarstellung sind für die Zahlen mit dem weniger oft auftretenden MSB-Wert alle nachfolgenden Bits gleich dem inversen MSB-Wert zu setzen; im Fall der Vorzeichen-Betrag-Darstellung sind für die Zahlen mit dem weniger oft auftretenden VZB-Wert alle nachfolgenden Bits gleich 0 zu setzen.
In den Figuren 9a,9b,9c sowie den Fig.10a,10b,10c sind Varianten des Filteralgorithmus zur Medianberechnung in Form eines eindimensionalen Filters ohne Dezimation dargestellt, wobei die Fig.9a in Verbindung mit Fig.10a den Aufbau für Eingangswerte in vorzeichenloser Binärdarstellung zeigen, während die Fig.9b in Verbindung mit Fig.10b die Abwandlung für eine Vorzeichen-Betrags-Darstellung der Eingangswerte und die Fig.9c in Verbindung mit Fig.10c die
Abwandlung für eine Einer- oder Zweier-Komplement-Darstellung der Eingangswerte verdeutlichen. Zur Erläuterung seien folgende Punkte angemerkt:
Das Eingangssignal x(n) und das Ausgangssignal bestehend aus den Medianwerten m(n) besitzen die Wortlänge W, d. h. jeder Zeitwert besteht aus W Bits. Die einzelnen Bits werden mit v numme ert, beginnend bei v = 0 für das MSB (bei Vorzeichen loser Binärdarstellung in Fig.9a,10a sowie Einer- und Zweierkomplementdarstellung in Fig.9c,10c) bzw. das VZB (bei Vorzeichen- Betrag-Darstellung in Fig.9b,10b) und endend bei v = W-1 für das LSB. Das Bit v von x(n) bzw. m(n) wird mit x(n,v) bzw. m(n,v) bezeichnet.
Die Zeit auf Ebene der Ein- und Ausgangssignale, d. h. Wortebene, wird mit n bezeichnet, die Zeit auf Bitebene mit μ = n-W +v . Die Verarbeitung ist bitseriell, d. h. ein Bit nach dem anderen wird bearbeitet, beginnend beim MSB bzw. VZB und endend beim LSB. Die gesamte Filterstruktur, d. h. Speicher und Logik, werden also mit der Bitzeit μ getaktet.
Die zur Medianberechnung benötigten Eingangswerte werden bitweise mit Hilfe von K aufeinanderfolgenden Schieberegistern der Länge W gespeichert; dabei ist K die Medianfilterlänge. Das Flag B0(μ) kennzeichnet die Verarbeitung vom Bit 0; es ist 1 für v = 0 und sonst 0. Die Flags
B1 (μ) und LSB(μ) kennzeichnen die Verarbeitung vom Bit 1 bzw. vom LSB; sie sind in analoger Weise definiert und lassen sich durch Verzögerung von B0(μ) um einen bzw. W-1 Takte generieren.
Im Block "Median von K Bits" findet die bitweise Medianbildung statt, d. h. die Majorität von Nullen oder Einsen unter den K eingespeisten Bits wird bestimmt.
Im k-ten Block "zu verwendender Bitwert" (k = 0,1 K-1 ist von oben gesehen), welcher im Detail jeweils in den Figuren 10a, 10b und 10c gezeigt ist, wird zum einen der k-te Bitwert w(n-k,v) für die bitweise Medianbildung bestimmt: dies ist entweder der Originalwert x(n-k,v), d. h. vom Eingangswert x(n-k) das betrachtete Bit v, oder ein entsprechend modifizierter Wert. Zum anderen wird ermittelt, ob im nächsten Bittakt μ +1 der Originalwert oder ein entsprechend modifizierter
Wert zu verwenden ist, was durch das Flag ok(μ) = 1 für die bisher nicht erfolgte Modifizierung bzw. ok(μ) = 0 für die bereits erfolgte Modifizierung gekennzeichnet wird. Dabei ist die aus dem oben beschriebenen Vorgehen folgende Regel berücksichtigt, dass nach der ersten Verwendung eines modifizierten Wertes dieser auch nachfolgend bis zum Ende des jeweiligen Zeitschrittes n zu verwenden ist. Anschließend, d. h. bei LSB(μ)=1 wird das Flag wieder zurückgesetzt, d. h. für den nächsten Ausgangswert wird zunächst wieder der unmodifizierte Eingangswert berücksichtigt.
Die Initialisierung der Speicher (Schieberegister sowie Verzögerer) ist abhängig vom gewünschten Anlaufverhalten des Filters.
Im folgenden soll diese neue Medianfilterstruktur bzgl. ihres Aufwandes bei einer Hardware- Realisierung (z. B. auf einem ASIC oder FPGA) betrachtet werden:
Die bitweise Medianbildung, d. h. die Bestimmung der Majorität von Nullen oder Einsen unter den K eingespeisten Bits, ist zentraler Block dieser Struktur. Eine mögliche, insbesondere für größere Filterlängen K geeignete Strategie zur Realisierung dieses Blocks basiert auf der Summenbildung der Bitwerte (sind 0 oder 1). Ist die Bitsumme >= (K+1 )/2, so ist der Bitmedian gleich 1 , ansonsten 0; den Vergleich kann man über eine Subtraktion und anschließende Abprüfung auf das
Vorzeichen implementieren. Die Bitsummenbildung kann z. B. in gestufter paralleler Form realisiert werden, bei welcher von Stufe zu Stufe die Zahl der parallelen Einzeladdierer ab- und ihre Wortlänge zunimmt; dadurch lassen sich einerseits der kritische Pfad und damit die benötigte Durchlaufzeit minimieren sowie andererseits die benötigten Wortlängen und damit der Aufwand möglichst klein halten. Die Minimierung des kritischen Pfads ist besonders dann wichtig, wenn eine hohe Taktzeit des Filters gefordert ist, da die bitweise Medianbildung in einer rekursiven Schleife liegt und deshalb ein Pipelining ausscheidet. Für kleine Filterlängen gibt es zur Realisierung der bitweisen Medianbildung spezielle, auf die benutzte Hardware optimierte Lösungen. Als Beispiel betrachtet sei die Filterlänge K = 5 und die Realisierung auf einem marktüblichen FPGA, welches als Grundbaustein Look-Up-Tables (LUTs) mit vier logischen Eingängen und einem logische Ausgang besitzt; es werden dann drei solcher LUTs für die bitweise Medianbildung benötigt.
Die K identischen Blöcke "zu verwendender Bitwert" benötigen jeweils nur zwei Verzögerer (FIFOs) sowie eine sehr einfache Logik (im obigem Beispiel 2 LUTs).
Die K Schieberegister zur Speicherung der Eingangswerte benötigen in vielen Fällen (insbesondere wenn die Wortlänge W relativ groß ist) wesentlich mehr Aufwand als der Rest der Filterstruktur, was für die Effizienz der Filterlogik spricht. Es sei bemerkt, dass eine Speicherung von K Eingangswerten in jedem Medianfilter unabhängig von der Struktur notwendig ist.
Die neue Medianfilterstruktur ist skalierbar, sofern die bitweise Medianbestimmung über eine Summenbildung realisiert ist; bei Änderung der Filterlänge K sind nur die Zahl der verwendeten Schieberegister, die Zahl der identischen Blöcke "zu verwendender Bitwert" und die Zahl der aufzusummierenden Bits sowie der mit der Bitsumme zu vergleichende Wert anzupassen.
Die neue Medianfilterstruktur hat die Eigenschaft, dass die Medianbildung für jeden Eingangswert, d. h. jeden Zeitschritt n, ganz neu aufsetzt, also im Gegensatz zu den meisten gebräuchlichen Strukturen nicht auf Ergebnisse früherer Zeitschritte zurückgreift; beispielsweise wird bei Sortierverfahren i. Allg. von der im vorhergehenden Zyklus bestimmten Reihenfolge ausgegangen. Wegen dieser Eigenschaft eignet sich der neue Algorithmus zur Medianberechnung in ganz besonderem Maße für eine Filterung mit Dezimation. Dazu sind in der Filterstruktur nur die Schieberegister in modifizierter Weise zu speisen. So sind bei einer Dezimation um den Faktor L = 2 die zwei obersten Schieberegister parallel mit zwei aufeinanderfolgenden Eingangswerten zu speisen, und bei der Verkopplung der Schieberegister wird jeweils eins übersprungen. Bei einer Dezimation um die Medianfilterlänge, d. h. L = K, sind die Schieberegister nicht mehr verkoppelt, sondern werden parallel mit K aufeinanderfolgenden Eingangswerten gespeist. Durch Dezimation kann die von der Filterstruktur maximal prozessierbare Taktrate des Eingangssignals x(n) um den Dezimationsfaktor L erhöht werden.
Für Hardware-Realisierungen des digitalen Filters führt der neue Algorithmus zur Medianberechnung in vielen Fällen zu einer beträchtlichen Reduktion des benötigten Aufwands; dies ist hauptsächlich abhängig von der Taktrate sowie der Wortlänge des Eingangssignals, dem Grad der Dezimation und der verwendeten Technologie bzw. verfügbaren Logik.
Bisher wurden nur die meistgebräuchlichen binären Festkommadarstellungen (Vorzeichen lose Binär-, Zweierkomplement-, Einerkomplement- oder Vorzeichen-Betrag-Darstellung) betrachtet. Für andere binäre Festkommadarstellungen lässt sich der neue Algorithmus zur Medianbildung in analoger Weise formulieren und geht auch aus der nachfolgenden Beschreibung für allgemeinere Rangfilter hervor.
Statt unter einer ungeraden Zahl K an Werten speziell den (K+1)/2-größten Wert zu deklarieren, kann man auch einen Wert mit anderem Rang, also ganz allgemein den R-größten Wert, R = 1 ,2,...,K, betrachten und dabei für K eine beliebige ganze Zahl zulassen. Das darauf basierende Filter wird im folgenden als Rangfilter bezeichnet; es berechnet also jeweils von K aufeinanderfolgenden bzw. benachbarten Werten eines ein- bzw. mehrdimensionalen Eingangssignals den R-größten Wert und wird z. B. bei einer geordneten Statistik (Ordered Statistic) benutzt.
Der oben vorgestellte neue Filteralgorithmus zur Medianbildung kann recht einfach auf eine allgemeinere Rangbildung erweitert werden, was auf nachfolgende Formulierung führt; dabei sind alle binären Zahlendarstellungen in Festkommaformat zulässig, bei welchen sich der Betrag der
Bitwertigkeiten vom MSB zum LSB hin jeweils halbiert, nur die Bitwerte 0 und 1 vorkommen (also z. B. nicht -1 wie im CSD-Code) und es gegebenenfalls ein zusätzliches Vorzeichenbit (VZB) gibt:
Um die R-größte von K Zahlen zu bestimmen, sind die einzelnen Bits b, b = 0,1 ,...,W-1 , beginnend beim MSB bzw. V ZB bis hin zum LSB nacheinander bzgl. betragsmäßig absteigender Bitwertigkeit wie folgt abzuarbeiten. Zuerst ist beim betrachteten Bit b über alle K Zahlen gesehen entweder das
R-größte oder R-kleinste Bit zu bestimmen - das R-größte Bit, falls die Wertigkeit des betrachteten Bits positiv ist oder es sich beim betrachteten Bit um ein VZB mit Wert 1 für positive und Wert 0 für negative Zahlen handelt, das R-kleinste Bit in den entgegengesetzten Fällen; bei Zahlendarstellungen mit VZB ist in die Wertigkeit der dem VZB nachfolgenden Bits das dann bekannte Vorzeichen der R-größten Zahl einzurechnen. Der so bestimmte Bitwert (0 oder 1) stellt das Bit b der R-größten Zahl dar. Für die Zahlen, welche bzgl. des Bits b unterschiedlich zur R- größten Zahl sind, ist für alle nachfolgenden Bits b+1...W-1 immer der mit diesen Bits darstellbare minimale oder maximale Wert zu verwenden, abhängig davon, ob bzgl. der durch die Bits b...W-1 dargestellten Werte diese Zahlen nicht über oder unter der R-größten Zahl liegen; bei Zahlendarstellungen mit VZB ist für die durch die Bits a...W-1 dargestellten Werte im Falle a > 0 das Vorzeichen der R-größten Zahl in die Bitwertigkeiten einzurechnen."
Dieser neue Algorithmus zur allgemeinen Rangbildung lässt sich wiederum in eine sehr einfach realisierbare Filterstruktur umsetzen. Für den Fall eines eindimensionalen Filters ohne Dezimation ergeben sich im Vergleich zu der in den Fig.9a+10a, 9b+10b, 9c+10c dargestellten Medianfilterstruktur nur folgende Unterschiede:
Statt dem Median von K Bits ist das R-größte oder R-kleinste von K Bits zu bestimmen. Es gibt zusätzlich einen Block, welcher ermittelt, ob das R-größte oder das R-kleinste Bit zu bestimmen ist, also welcher Spezialfall vorliegt. Hierzu sei auf die Verfahrensschritte in den Ansprüchen verwiesen, welche die Bedingungen und Anpassung der Schritte jeweils beschreiben. Die Blöcke "zu verwendender Bitwert" sind entsprechend zu modifizieren. Das Ausgangssignal des
Filters ist dann der jeweilige R-größte Wert.
Die Bestimmung des R-größten oder R-kleinsten Bits kann wieder mit Hilfe einer Summenbildung der K Bitwerte realisiert werden. Ist das R-größte Bit gesucht, so ist für eine Bitsumme >= R das R- größte Bit gleich 1, ansonsten gleich 0; ist das R-kleinste Bit gesucht, so ist für eine Bitsumme >= K+1-R das R-kleinste Bit gleich 1 , ansonsten gleich 0.
Für digitale Signale im Zeit- oder Frequenzbereich, welche nur bei einzelnen diskreten Werten einen Nutzpegel über dem Rauschpegel aufweisen, ist typischerweise eine sogenannte Rauschschwelle zu bestimmen, über welcher der Signalpegel als Nutzpegel interpretiert und weiter verwendet wird; die Rauschschwelle wird deshalb häufig auch als Detektionsschwelle bezeichnet. Zur Bestimmung der Rauschschwelle kann ein Rangfilter benutzt und in bevorzugter Weise mittels des voranstehend beschriebenen Rangfilterverfahrens bestimmt werden. Im Beispiel eines Puls- Doppler-Radars kann die Bestimmung der spektralen Detektionsschwellen z. B. durch den 99- kleinsten Wert im Leistungsspektrum der Länge 128 gebildet werden.
Nachfolgend soll die Erfindung in ihrer Verwendung in einem Radarsystem insbesondere für ein Personenkraftfahrzeug vorgestellt werden. Moderne Kraftfahrzeuge sind zunehmend mit einem auf Radar basierenden Abstandsregelsystem ausgestattet, bei dem der Abstand, die Geschwindigkeit und der relative Winkel des vorausfahrenden Kraftfahrtzeuges ermittelt wird.
Ein solches bekanntes Radarsystem ist beispielsweise das von der Firma Bosch entwickelte FMCW-System (Frequency Modulated Continuous Wave), bei dem zwei physikalische Größen, die Entfernung und die Relativgeschwindigkeit eines bewegten oder stehenden Körpers, auf eine physikalische Größe, die Frequenz, abgebildet werden. Zu diesem Zweck werden permanent Signale ausgesendet und die von dem bewegten Körper reflektierten Signale empfangen. Aus dem Frequenzverlauf von gesendetem und empfangenem Signal bzw. aus der Frequenzdifferenz dieser Signale lässt sich auf die gesuchten Größen schließen. Eine Separierung von Geschwindigkeit und Entfernung ist durch Auswertung mehrerer Signale, sogenannte Chirps, mit unterschiedlicher
Frequenzsteigung möglich. Für ein einziges Ziel würden zwei Chirps genügen, für Mehrzielsituationen sind wenigstens drei Chirps notwendig.
Zum Betreiben eines solchen Radarsystems ist insbesondere ein Oszillator (VCO) mit geringem Phasenrauschen erforderlich, der möglichst lineare Frequenzrampen bereitstellt, was nicht ohne weiteres möglich ist und wodurch der RF-Teil des Radarsystems sehr aufwendig wird. Bei
Verkehrssituationen mit vielen unterschiedlichen Zielen, wie dies durch Leitplanken und im Innenstadtbereich häufig der Fall ist, ergeben sich Probleme bei der Zieldetektion und -trennung, da alle Ziele in einem Antennenstrahl in jedem zugehörigen Chirp-Spektrum vorhanden sind. Eine exakte Extrahierung der unterschiedlichen Ziele ist daher nicht oder nicht immer zufriedenstellend möglich.
Um diese Probleme zu umgehen, bietet sich das Puls-Doppler-Verfahren an. Bei diesem Verfahren wird ein Ziel jeweils auf ein oder mehrere aufeinanderfolgende Entfernungstore abbildet. Das empfangene Signal wird dabei geeignet abgetastet. Aus dem Amplitudenverhältnis der Abtastwerte in aufeinanderfolgenden Entfernungstoren kann dann auf die genaue Entfernung geschlossen werden.
Allerdings besitzt der Puls-Doppler-System aufgrund der reduzierten mittleren Ausgangsleistung ein geringes Signal-Rausch-Verhältnis (S/N). Aufgrund des breitbandigen Empfangspfads weist dieses Radarsystem auch eine höhere Störbarkeit auf.
Bei dem Puls-Doppler-Verfahren wird, um das Vorzeichen der Geschwindigkeit zu erkennen, eine komplexe Abtastung des empfangenen Signals vorgenommen. Radarsystem nach dem Puls-
Doppler-Verfahren zeichnen sich dadurch aus, dass die Geschwindigkeit und die Entfernung direkte Messgrößen darstellen. Der RF-Teil lässt sich im Vergleich zu dem eingangs genannten FMCW-System sehr viel einfacher realisieren, da hier ein freilaufender Oszillator (VCO) mit geringen Anforderungen an sein Phasen- und Amplitudenrauschen benutzt werden kann und keine Frequenzrampen erzeugt werden müssen. Es werden bei einem solchen Radarsystem für einen Messzyklus eine Vielzahl, beispielsweise 1024, Sendeimpulse pro Empfangsantenne ausgewertet. Deren Abstand beträgt dann z.B. 2.5μs. Der Abstand ist zudem pseudo-noise-kodiert, um Überreichweiten und Interferenzen zu vermeiden.
Bei Verwendung einer hohen Anzahl an Sendeimpulsen ist eine genauere Geschwindigkeitsmessung sowie ein hoher Integrationsgewinn möglich und darüber hinaus ist das aufgrund der Pseudo-Noise-Kodierung erzeugte Rauschen gering, so dass ein optimaleres Signal- Rausch-Verhältnis erreichbar ist.
In Fig.l a) ist für eine gepulstes System die Amplitude bzw. Einhüllende s(t) der ausgesendeten Welle der Frequenz fs für den Fall von rechteckförmigen Impulsen dargestellt. Die Zeitpunkte, bei denen die Sendeimpulse beginnen, sind im Folgenden mit tP(n) bezeichnet, der Abstand von zwei aufeinanderfolgenden Impulsen ist die Pulswiederholzeit TP (n).
Wird diese Welle mit der Ausbreitungsgeschwindigkeit c an einem Objekt in der Entfernung a reflektiert, so empfängt das System nach der Laufzeit Δt = 2a/c die reflektierte und i. Allg. gedämpfte Welle e(t); in Fig.1 b) ist die Amplitude bzw. Einhüllende e(t) der empfangenen Welle dargestellt. Somit kann aus der Laufzeit Δt auf die Entfernung des Objekts geschlossen werden, solange die Laufzeit Δt immer kleiner als die Pulswiederholzeit TPW(n) ist; im anderen Fall entstehen Mehrdeutigkeitsprobleme - man spricht von Überreichweiten. Bewegt sich das von der Welle erfasste Objekt bzgl. des messenden Systems mit der Relativgeschwindigkeit v, so zeigt die vom System empfangene reflektierte Welle eine Frequenzverschiebung um die Dopplerfrequenz fD = 2fsv/c. Somit kann aus der Dopplerfrequenz fD auf die Relativgeschwindigkeit v geschlossen werden.
In Fig.1c) ist die Amplitude bzw. Einhüllende e(t) der empfangenen Welle beispielhaft für Überreichweiten oder Interferenzen von einem anderen gepulsten, im selben Frequenzbereich arbeitenden System dargestellt. Ausgangspunkt zur Unterdrückung von Überreichweiten und Interferenzen ist eine Pseudo-Noise-
Kodierung der Pulswiederholzeit TPW(n), d.h. die Pulswiederholzeit ist nicht konstant, sondern wird einem Zufallsprozess nach variabel gestaltet. Empfangene Impulse, welche von Überreichweiten oder einem anderen gepulsten System stammen, haben dann zum unmittelbar zuvor ausgesendeten Impuls nicht immer den gleichen, sondern einen stochastisch verteilten Abstand. Das empfangene Signal e(t) wird vorzugsweise nach entsprechender Aufbereitung (z. B.
Abmischung auf eine Zwischenfrequenz oder ins Basisband, IQ-Bildung, Filterung) abgetastet. Dabei sind die Abtastzeitpunkte so gewählt, dass sie zur vorhergehenden Sendeimpulszeit tP(n) einen zeitlichen Abstand tA(m), m ε {0,1 ,...,M -1} besitzen; jeder zeitliche Abstand tA(m), m = 0,1 ,...,M -1 , entspricht einem sogenannten Entfernungstor. Für jedes der M Entfernungstore werden pro Zyklus insgesamt N(m) Abtastwerte gebildet; in welcher Weise dies geschieht, ob z. B. seriell oder parallel, ist für die weitere Betrachtung nicht relevant.
Bei Überreichweiten und Interferenzen durch gepulste, im selben Frequenzbereich arbeitende Systeme sind wegen der Pseudo-Noise-Kodierung der Pulswiederholzeit TP (n) in jedem Entfernungstor i. Allg. nur einzelne Abtastwerte gestört - man spricht von transienten Störern. Aber dies könnte im Falle hoher Störungen schon reichen, dass die weitere Signalverarbeitung
(Spektralanalyse zur Dopplerbestimmung z. B. durch FFT oder Leistungsanalyse z. B. durch Leistungsintegration) unbrauchbare Ergebnisse liefert. Fig. 2a zeigt als Beispiel im diskreten Zeitbereich eine Sinusschwingung, welcher zahlreiche hohe Störimpulse überlagert sind; im Spektrum des resultierenden Signals ist der spektrale Peak der Sinusschwingung in dem von den Störimpulsen erzeugten Rauschen verschwunden.
Hier kommt nun die Medianfilterung zum Einsatz. Die Medianfilterlängen sind vorzugsweise umso höher zu wählen, je mehr Werte gestört sein können; bei einer Leistungsanalyse kann man die
Medianfilterlängen bis hin zur Zahl N(m) an Abtastwerten wählen, im Falle einer Spektralanalyse zur Dopplerbestimmung werden die Medianfilterlängen durch die größte zu detektierende Dopplerfrequenz begrenzt (wegen dem Tiefpasscharakter von Medianfiltern), was eine Überabtastung voraussetzt. Für das in Fig. 2a dargestellte gestörte Signal ergibt sich nach einem zweistufigen Medianfilter mit jeweiliger Filterlänge K = 5 der in Fig. 2b dargestellte Verlauf; das Nutzsignal, eine Sinusschwingung, ist im Zeitbereich fast vollständig wieder rekonstruiert und im Spektrum somit deutlich sichtbar.
Kombiniert man also die Pseudo-Noise-Kodierung der Pulswiederholzeit und die Medianfilterung als eine zur Unterdrückung von transienten Störern geeignete nichtlineare Filterung, so kann man den Einfluss von Überreichweiten und Interferenzen durch gepulste, im selben Frequenzbereich arbeitende Systeme stark vermindern oder gänzlich eliminieren. Zudem ist zunächst vorzugsweise in jedem Entfernungstor eine adäquate Vorverarbeitung der Abtastwerte vorgesehen, wie z. B. eine Betragsquadratbildung für eine Leistungsanalyse. Figur 3 zeigt anhand eines Blockschaltbildes das erfindungsgemäße Puls-Doppler-Radarsystem.
Die einzelnen Elemente dieses Systems, insbesondere das Optimalfilter und die Elemente des FPGAs werden anschließend noch detailliert erläutert.
Das Radarsystem weist ein RF-Empfangsteil mit nachgeschaltetem Verstärker, Bandpass- Optimalfilter und A/D-Wandler auf. Am Ausgang des A/D-Wandlers ist ein komplexes Ausgangssignal abgreifbar, welches einem nachgeschalteten FPGA zuführbar ist. Der FPGA besteht aus einer digitalen Modulationseinrichtung, dem Medianfilter gegen pulsförmige Störungen und einem als Tiefpass ausgebildeten Dezimationsfilter, die in Reihe zueinander angeordnet sind. Die FPGA-Einheit enthält außerdem einen PN-Generator. Ferner ist ein Rauschfilter vorgesehen, welches dem A/D-Wandler vorgeschaltet angeordnet ist. Dem FPGA nachgeschaltet ist ein digitaler Signal-Prozessor (DSP), der im vorliegenden Fall eine
Einrichtung zur Erzeugung einer Fensterfunktion, eine FFT-Einrichtung (Fast-Fourier- Transformation) sowie einen Störlinienkompensator aufweist. Anschließend wird ausgehend davon die Detektionsschwelle bestimmt und einer Einrichtung zur Zielbildung, die eine Zielliste erzeugt, zugeführt. Dem DSP nachgeschaltet ist eine Mikrocontrollereinheit (MCU), die ausgehend von der Zielliste im Bedarfsfall Stellgrößen für das Fahrzeug erzeugt. Zu diesem Zwecke wird zunächst ein
„Tracking" der Zielliste vorgenommen und ein relevantes Objekt bestimmt. Die Information darüber wird einem Längsregler zugeführt, der dann die gewünschten Stellgrößen erzeugt. Die Funktion des DSP und der MCU können selbstverständlich auch durch eine einzige programmgesteuerte Einheit, beispielsweise einen Mikrocomputer, erfüllt werden. Nachfolgend soll anhand der Figuren 4 und 5 das Doppler-Verfahren kurz erläutert werden. Dabei zeigt Figur 4 anhand eines vereinfachten Schaltbildes das Prinzip des Doppler-Verfahrens und Figur 5 die Signal-Zeit-Diagramme für das Schaltbild nach Figur 4. Bei dem Doppier- Verfahren wird eine komplexe Abtastung des empfangenen Signals vorgenommen, um das Vorzeichen der Geschwindigkeit zu erkennen. Radarsystem mit dem Puls- Doppler-Verfahren zeichnen sich dadurch aus, dass die Geschwindigkeit und die Entfernung direkte Messgrößen darstellen. Das RF-Teil lässt sich dadurch im Vergleich zu dem eingangs genannten FMCW-System sehr viel einfacher realisieren, da hier ein freilaufender Oszillator (VCO) mit geringen Anforderungen an sein Phasen- und Amplitudenrauschen verwendet werden kann und keine Frequenzrampen erzeugt werden müssen.
Ein Messzyklus dauert bspw. jeweils 50ms. Das Messergebnis ist eine Zielliste, d.h. eine Momentaufnahme der Verkehrssituation. Jedem Messzyklus sind 5 Messblöcke, nämlich ein Störlinienmessblock, ein ZF-Messblock sowie drei Antennenmessblöcke (für jede Antenne einer), zugeordnet. Jeder dieser Messblöcke dauert 2,76ms. In dieser Zeit werden beispielsweise 1024 + 64 Sendeimpulse erzeugt, wobei die ersten 64 Sendeimpulse dem Einschwingen der Filter dienen und somit nicht verwertet werden. Nach jedem Sendeimpuls wird 40 Mal im Abstand von jeweils 25ns abgetastet. Damit wird sichergestellt, dass jedes Ziel zumindest in einem Entfernungstor erfasst wird.
Über die Schalter ANT0 bis ANT2 wird eine der drei Antennen ausgewählt. Durch Schließen der Sendeschalter TX für 25ns wird das Signal des Oszillators auf die ausgewählte Antenne gegeben und abgestrahlt. Nach diesem Aussenden eines rechteckförmigen Sendeimpulses werden die Empfangsschalter RX geschlossen, und die Frequenz des Oszillators wird um 200MHz geändert. Dadurch werden die
Empfangsimpulse über den Mischer auf eine Zwischenfrequenz von 200MHz transformiert. Die Dopplerverschiebung der Frequenz kann an dieser Stelle unberücksichtigt bleiben. Das so resultierende reelle Signal m(t) wird auf einen als Optimalfilter ausgelegten passiven Bandpass gegeben, welcher zwei zueinander orthogonale Ausgänge gleicher Amplitude besitzt und somit das komplexe Signal k(t) erzeugt, d. h., es wird ein IQ-Signal ohne komplexe Mischung realisiert.
Das IQ-Signal am Ausgang des Bandpassfilters wird nach jedem Sendeimpuls 40mal in Abständen von 25ns abgetastet. Die einzelnen Abtastzeitpunkte korrespondieren zu jeweils einem Entfernungsbereich - sie stellen damit sogenannte Entfernungstore dar, welche eine Breite von 3.75m besitzen und bis zu einer Entfernung von 150m reichen. Da ein rechteckförmiger Empfangsimpuls der Länge 25ns durch das Bandpassfilter zu einem dreieckförmigen Impuls der doppelten Länge verschliffen wird und somit i. Allg. in zwei aufeinanderfolgenden Entfernungstoren sichtbar ist, kann durch Auswerten der Amplitudenverhältnisse dieser zwei Entfernungstore die genaue Entfernung interpoliert werden.
Für die Ermittlung der Relativgeschwindigkeit der Ziele bezüglich des eigenen Fahrzeugs und zur Erhöhung des Signal-Rausch-Verhältnisses werden die komplexen Empfangssignale von 1024 aufeinanderfolgenden Sendeimpulsen in jedem Entfernungstor E ausgewertet, ohne dabei die selektierte Antenne A zu ändern. Für den Fall äquidistanter Sendeimpulse zeigt Bild 4 den Real- und Imaginärteil d](n,E,A) und dQ(n,E,A) der 1024 komplexen Abtastwerte d(n,E,A) eines Entfernungstors, in welchem sich ein relativ bewegtes Ziel befindet (während der kurzen Beobachtungsdauer von 2.56ms für die 1024 Abtastwert kann die Relativgeschwindigkeit stets als konstant betrachtet werden); von Abtastwert zu Abtastwert ändert sich die Phase gleichförmig, da sich die Entfernung des Ziels und somit die Phase des Empfangsimpulses gleichförmig ändern - es resultiert genau die Dopplerfrequenz inklusive ihrem Vorzeichen (weil das Signal komplex ist).
Das eben beschriebene Verfahren wird sequentiell für jede der drei Antennen angewendet. Eine der Antennen schaut genau geradeaus, während die zwei anderen leicht nach links bzw. rechts gerichtet sind, um so die Position der erfassten Ziele relativ zur eigenen Fahrspur bestimmen zu können
Das empfangene Signal enthält immer auch einen Störungsanteil, der sich als Rauschen bemerkbar macht. Die Störung weist näherungsweise die Charakteristik von weißem Rauschen auf. Um dieses Rauschen möglichst gut herauszufiltern, d. h. ein maximales Signal-Rausch- Verhältnis zu erzielen, wird ein Optimalfilter benutzt. Seine Übertragungsfunktion entspricht dem
Spektrum der empfangenen Zwischenfrequenzimpulse (ZF-Impulse), d h. dem Spektrum eines mit 200MHz modulierten Rechtecks der Impulslänge 25ns. Das Optimalfilter entspricht somit einem Bandpass.
Das verwendete Optimalfilter wird vorteilhafterweise als ein in ohmsche Widerstände eingebetteter LC-Vierpol realisiert. Im betrachteten Frequenzbereich ist dies eine besonders günstige und flexible Technologie, da die hierfür benötigten Induktivitäten als SMD-Bauteile verfügbar sind. Die Filterschaltung kann dadurch sehr einfach, klein und damit auch kostengünstig aufgebaut werden.
Beim Entwurf eines solchen Optimalfilters nach dem bekannten Verfahren nach Bader sind zwei Entwurfsstrategien möglich: 1. Zunächst wird ein bedarfsgemäß angepasster Tiefpass entworfen. Anschließend wird daraus eine Transformation des Tiefpasses in einen Bandpass vorgenommen. Diese Variante eignet sich allerdings nur bedingt und auch nur für spezielle Schaltungen, da sie zu für die Realisierung der Schaltung ungeeigneten Strukturen und Bauteilewerten führt.
2. Direkter Entwurf eines Bandpassfilters: Diese Variante ist besonders vorteilhaft, wenngleich auch beim Entwurf etwas aufwendiger, da sie zu unterschiedlichen alternativen
Strukturen führt, die je nach Anforderungen mehr oder weniger gut an die geforderten
Verhältnisse angepasst sind. Bei diesem Verfahren wird zunächst eine Approximation der idealen Übertragungsfunktion vorgenommen.
Fig. 6 zeigt gestrichelt die Übertragungsfunktion eines im direkten Entwurf hergestellten Optimalfilters; die dünne durchgehende Kurve gehört zum idealen Optimalfilter, welches durch die reale Schaltung sehr gut angenähert bzw. nachgebildet wird.
Die Figur 7 zeigt eine erste Schaltungsanordnung für die Realisierung eines nach Bader approximierten Optimalfilters: Die Werte der Induktivitäten, Kapazitäten und Widerstände sind hier auf real verfügbare Werte gerundet. Freiheitsgrade bei Entwicklung wurden hier so ausgenutzt, dass vorteilhafterweise kein Übertrager notwendig ist. Die in Figur 7 dargestellte Struktur hat im
Gegensatz zu ihrer dualen Struktur von fast allen Knoten Kapazitäten gegen Masse, in welche die Streukapazitäten mit eingerechnet werden können.
Die Ausgangssignale k|(t) und ko(t) der Schaltung in Figur 7 stehen orthogonal zueinander, d.h. sie weisen eine Phasendifferenz von 90° zueinander auf, und besitzen bei der Zwischenfrequenz fzp=200MHz gleiche Amplitude, was durch Freiheitsgrade bei Entwicklung erreichbar ist. Das komplexe Ausgangssignal k|(t) + j*ko(t), nachfolgend IQ-Signal genannt, stellt damit eine komplexe Schwingung für die reelle Eingangsschwingung mit der Zwischenfrequenz fZF dar. Dieses sogenannte IQ-Signal wurde vorteilhafter Weise ohne jegliche Mischung realisiert.
Besonders vorteilhaft ist es, wenn sowohl der dem Realteil als auch dem Imaginärteil zugeordnete Teil des Ausgangssignals, also k|(t) und ko(t), gegen Masse ausgebildet sind. Figur 6 zeigt anhand eines Schaltbildes ein zweites, bevorzugten Ausführungsbeispiels eines approximierten Optimalfilters, bei dem dieser Forderung Rechnung getragen wird. Die ausgangsseitige Teil der Filterschaltung wurde dabei im Wesentlichen aufgedoppelt.
Diese in Figur dargestellte modifizierte Ausgangsstufe hat den weiteren großen Vorteil, dass trotz ohmscher und kapazitiver Belastung durch den A/D-Wandler der I/Q-Charakter des
Ausgangssignals erhalten bleibt. Lediglich die Filtercharakteristik ändert sich geringfügig.
Ein entsprechend den Figuren 7 und 8 ausgebildetes Bandpass-Optimalfilter weist zusammenfassend also die folgenden vorteilhaften Funktionen auf:
Das Filter weist ein optimiertes Signal-Rausch-Verhältnis auf. - Das Filter erzeugt auf einfache, jedoch sehr zuverlässige Weise ein weitestgehend exaktes
IQ-Signal, welches am Ausgang des Filters abgreifbar ist.
Da das dreieckförmige Ausgangssignal in zwei Entfernungstoren sichtbar ist und über das Amplitudenverhältnis die Entfernung bestimmt werden kann, ist auf diese Weise eine einfache Interpolation der Entfernung möglich. Der FPGA-Block in Figur 3 weist eine Einrichtung zur digitalen Modulation des ' von dem
Optimalfilter erzeugten komplexen Ausgangssignals auf. Eine derartige Einrichtung ist erforderlich, da der interessierende Geschwindigkeitsbereich typischerweise nicht symmetrisch ist und damit zu einem unsymmetrischen Frequenzbereich führen würde; im Anwendungsbeispiel interessieren Geschwindigkeiten im Bereich von -88,2 bis +264,7 km/h. Mittels eines Frequenzoffsets von -12.5kHz lässt sich daraus ein symmetrischer Frequenzbereich erzeugen. Mittels einer geeignet dimensionierten Einrichtung zur digitalen Modulation lässt sich dies realisieren, beispielsweise durch Multiplikation des abgetasteten IQ-Signals mit einem Signal, welches von einem umlaufenden komplexen Zeiger der Amplitude 1 und der Drehfrequenz -12.5kHz erzeugt wird.
Der FPGA-Block weist ferner ein nichtlineares Filter gegen pulsförmige Störungen auf. Pulsförmige Störungen haben ihren Ursprung z.B. in Überreichweiten oder Puls-Radar-Systemen anderer
Verkehrsteilnehmer. Durch eine Pseudo-Noise-Kodierung der Abtastzeitpunkte werden pulsförmige Störungen auf alle Entfernungstore (mehr oder weniger gleichmäßig) verteilt. Dadurch sind nur einzelne Werte in jedem Entfernungstor gestört. Durch Pseudo-Noise-Kodierung und nichtlineare Filterung, beispielsweise durch Medianfilter, lassen sich unerwünschte pulsförmige Störungen kompensieren.
Für die Realisierung des Filters gegen pulsförmige Störungen ist folgende Problematik zu berücksichtigen:
Ein lineares Filter ist hier wenig vorteilhaft, da der dem Filter nachfolgende Dezimationstiefpass bereits ein lineares Filter mit minimaler Bandbreite darstellt. Denkbar sind alle nichtlinearen Filter, welche einzelne Fehlwerte kompensieren können; viele dieser Filter sind allerdings hinsichtlich der Stabilität und der Implementierung auf einem FPGA problematisch.
Hier ist vorteilhafter Weise ein ein- oder mehrstufiges Medianfilter zu verwenden. In einer bevorzugten Ausgestaltung ist dieses Filter zweistufig mit jeweils die Länge 5. Vorteilhafterweise wird durch den vorgeschalteten A/D-Wandler eine Überabtastung vorgenommen.
Der Median von K Werten ist der mittlere Wert, d.h. der (K+1)/2-kleinste Wert = (K+1)/2-größte Wert.
Zum Beispiel ist der Median der fünf Zahlen 5, 3, 2, 79, 1 gleich 3. Ein gleitendes Medianfilter ohne Reduktion der Abtastrate berechnet zu jedem Zeitpunkt n den Median von K aufeinander folgender Werte einer Eingangsfolge x(n) und erzeugt daraus ein Ausgangssignal m(n). Für
Median-Filter sind viele Algorithmen bekannt, welche sich insbesondere für eine Software- Realisierung eignen. Diese basieren auf Sortierung mit einhergehender hoher Rechenzeit oder statistische Auswertung mit einhergehendem hohen Speicherbedarf von Daten. Für eine Hardware-Realisierung sind diese Algorithmen wenig geeignet, da sie typischerweise zu viele Fallunterscheidungen und Verzweigungen benötigen.
Es wurde jedoch nun ein neuer Algorithmus für eine Hardware-Realisierung eines Median-Filters entwickelt: Die Funktionsweise ist bereits anhand der Figuren 9a,9b,9c und 10a,10b,10c dargestellt worden. Mit einer solchen Struktur kann in vielen Fällen der Aufwand eines Median-Filters deutlich reduziert werden, insbesondere wenn die maximale Taktzeit des FPGAs wesentlich größer als der Worttakt des Eingangssignals ist. Ein weiterer Vorteil besteht in der einfachen Skalierbarkeit der
Struktur.
Der FPGA-Block in Figur 3 weist ferner ein Dezimationsfilter auf. Das Dezimationsfilter ist vorteilhafterweise als Tiefpass ausgebildet.
Im vorliegenden Ausführungsbeispiel wird eine Dezimation der Abtastfrequenz von 400kHz auf 50kHz, also um den Faktor 8, vorgenommen. Dadurch ist - im Falle eines idealen
Dezimationstiefpasses - eine Verbesserung des Signal-Rausch-Verhältnisses um bis z-u 9dB möglich.
Ein realer Dezimationstiefpass muss die Anforderung möglichst steiler Flanken um die Frequenzen f = ± 25kHz herum erfüllen. Nicht erforderlich ist I Hreal(j2πf) | = const im Durchlassbereich | f | < 25kHz, da bei der Auswertung lediglich Spektren verwertet werden und dabei auf einfache Weise Amplitudenfehler kompensiert werden können. In der Figur 11 ist die Übertragungsfunktion eines idealen und eines realen Dezimationstiefpasses dargestellt. Der dafür verwendete Tiefpass besteht aus zwei gleitenden Mittelwertbildnern, wobei der zweite schon mit der halbierten Eingangstaktrate arbeitet. Der gleitende Mittelwertbildner der Länge N mittelt über den aktuellen und die N-1 vorhergehenden Werte. Figur 12 zeigt die Impulsantwort h(n) eines solchen gleitenden Mittelwertbildners sowie ein Signalflussdiagramm. Der Mittelwertbildner lässt sich sehr effizient in rekursiver Form realisieren.
Die Gesamtstruktur eines vorteilhaften Ausführungsbeispiels eines Dezimationstiefpasses ist in
Figur 13 dargestellt. Ein fehlender Faktor 64/40 am Ausgang wird bei einer späterer Fensterung für die digitale Fourier-Transformation (DFT) mit realisiert. Für ein solches Dezimationsfilter mit dem
Grad 15 müssen also folgende Elemente bereitgestellt werden: ein Shifter, vier Addierer, vier Speicherelemente. Ein Multiplizierer ist aber nicht erforderlich. Im Vergleich dazu müssen bei einem üblichen iinearphasigen Filter mit dem Grad 15 insgesamt acht Multiplizierer, 15 Addierer, 15 Speicher bereitgestellt werden. Das Dezimationsfilter zeichnet sich also auch durch einen deutlich geringeren schaltungstechnischen Aufwand aus.

Claims

Patentansprüche
1) Verfahren zur digitalen Filterung von K Eingangswerten mittels eines nichtlinearen Filters, wobei das Filter als Ausgangswert den R-größten Wert aus den K Eingangswerten erzeugt (K > R > 1), und wobei die Eingangswerte in einer binären Zahlendarstellung in Festkommaformat vorliegen, bei welcher der Betrag der Bitwertigkeiten von einem höchstsignifikanten Bit (MSB) zu einem niedersignifikantesten Bit (LSB) hin jeweils mit dem Faktor 1/2 abnimmt, nur die Bitwerte 0 und 1 vorkommen und es gegebenenfalls ein zusätzliches Vorzeichenbit (VZB) gibt, in dem a) für die einzelnen Bits beginnend mit dem Vorzeichenbit (VZB), falls es ein solches gibt, oder ansonsten mit dem höchstsignifikanten Bit (MSB) nacheinander bzgl. betragsmäßig absteigender Bitwertigkeit bis zum niedersignifikantesten Bit (LSB) b) beim jeweils aktuell betrachteten Bit über alle K Eingangswerte gesehen entweder der R-größte Bitwert bestimmt wird, falls die Wertigkeit des aktuell betrachteten Bits positiv ist oder es sich beim aktuell betrachteten Bit um ein Vorzeichenbit (VZB) mit Wert 1 für positive und Wert 0 für negative Zahlen handelt, wobei der R-größte Bitwert gleich 1 ist, falls beim aktuell betrachteten Bit über alle K Eingangswerte gesehen nicht weniger als R-mal der Bitwert 1 auftritt, ansonsten ist der R-größte Bitwert gleich 0, wobei bei Zahlendarstellungen mit Vorzeichenbit (VZB) in die Wertigkeit der dem Vorzeichenbit (VZB) nachfolgenden Bits das dann bekannte Vorzeichen des R-größten Wertes einzurechnen ist, oder ansonsten der R-kleinste Bitwert bestimmt wird, wobei der R-kleinste Bitwert gleich 1 ist, falls beim aktuell betrachteten Bit über alle K Eingangswerte gesehen weniger als R-mal der Bitwert 0 auftritt, ansonsten ist der R-kleinste Bitwert gleich 0, wobei bei Zahlendarstellungen mit Vorzeichenbit (VZB) in die Wertigkeit der dem Vorzeichenbit (VZB) nachfolgenden Bits das dann bekannte Vorzeichen des R-größten Wertes einzurechnen ist, c) wobei der so bestimmte Bitwert dann den Bitwert für das aktuell betrachtete Bit des R-größten Wertes und damit des Ausgangswertes darstellt, und d) für diejenigen Eingangswerte, bei welchen der Bitwert des das aktuell betrachteten Bits nicht dem so bestimmten Bitwert entspricht, für alle bezüglich der Reihenfolge nach a) nachfolgenden Bits:
- der mit diesen Bits darstellbare minimale Wert verwendet wird, wenn bezüglich der durch das aktuell betrachtete und die nachfolgenden Bits dargestellten Werte der jeweilige Eingangswert nicht über dem R-größten Wert liegt; bei Zahlendarstellungen mit Vorzeichenbit (VZB) ist, falls das aktuell betrachtete Bit nicht das Vorzeichenbit (VZB) ist, für die durch das aktuell betrachtete und die nachfolgenden Bits dargestellten Werte das Vorzeichen des R-größten Wertes in die Bitwertigkeiten einzurechnen, der mit diesen Bits darstellbare maximale Wert verwendet wird, wenn bezüglich der durch das aktuell betrachtete und die nachfolgenden Bits dargestellten Werte der jeweilige Eingangswert nicht unter dem R-größten Wert liegt; bei Zahlendarstellungen mit Vorzeichenbit (VZB) ist, falls das aktuell betrachtete Bit nicht das Vorzeichenbit (VZB) ist, für die durch das aktuell betrachtete und die nachfolgenden Bits dargestellten Werte das Vorzeichen des R-größten Wertes in die Bitwertigkeiten einzurechnen.
2) Verfahren zur digitalen Filterung nach Anspruch 1 , wobei die Eingangswerte in vorzeichenloser Binärdarstellung vorliegen, in dem: a) für die einzelnen Bits in absteigender Bitwertigkeit beginnend mit dem höchstsignifikanten Bit (MSB) nacheinander bis zum niedersignifikantesten Bit (LSB) b) beim jeweils aktuell betrachteten Bit über alle K Eingangswerte gesehen der R-größte Bitwert bestimmt wird, welcher 1 ist, falls beim aktuell betrachteten Bit über alle K Eingangswerte gesehen nicht weniger als R-mal der Bitwert 1 auftritt, ansonsten ist der R-größte Bitwert gleich 0, c) wobei der R-größte Bitwert dann den Bitwert für das aktuell betrachtete Bit des R-größten Werts und damit des Ausgangswertes darstellt, d) und für diejenigen Eingangswerte, bei welchen der Bitwert des aktuell betrachteten Bits nicht dem R-größten Bitwert entspricht, als Bitwerte aller nachfolgenden, d. h. niederwertigeren Bits, der Bitwert dieser Eingangswerte am aktuell betrachteten Bit verwendet wird.
3) Verfahren zur digitalen Filterung nach Anspruch 2, wobei als Ausgangswert der Median aus einer ungeraden Anzahl K von Eingangswerten in vorzeichenloser Binärdarstellung erzeugt wird, bei dem somit R=(K+1)/2 ist und in dem: a) für die einzelnen Bits in absteigender Bitwertigkeit beginnend mit dem höchstsignifikanten Bit (MSB) nacheinander bis zum niedersignifikantesten Bit (LSB) b) jeweils geprüft wird, ob über alle K Eingangswerte gesehen beim aktuell betrachteten Bit als Bitwert mehr Einsen oder Nullen auftreten, c) wobei der häufiger auftretende Bitwert dann den Bitwert des aktuell betrachteten Bit des Median und damit des Ausgangswertes darstellt, d) und für diejenigen Eingangswerte, bei welchen der Bitwert des aktuell betrachteten Bits nicht dem häufiger auftretenden Bitwert entspricht, als Bitwerte aller nachfolgenden, d. h. niederwertigeren Bits, der Bitwert dieser Eingangswerte am aktuell betrachteten Bit verwendet wird.
4) Verfahren zur digitalen Filterung nach Anspruch 1 , wobei die Eingangswerte in binärer Eineroder Zweierkomplementdarstellung vorliegen, in dem: a) für die einzelnen Bits in betragsmäßig absteigender Bitwertigkeit beginnend mit dem höchstsignifikanten Bit (MSB) nacheinander bis zum niedersignifikantesten Bit (LSB) b) beim jeweils aktuell betrachteten Bit, falls es das höchstsignifikante Bit (MSB) ist, über alle K Eingangswerte gesehen der R-kleinste Bitwert bestimmt wird, welcher 0 ist, falls beim aktuell betrachteten Bit über alle K Eingangswerte gesehen nicht weniger als R-mal der Bitwert 0 auftritt, ansonsten ist der R-kleinste Bitwert gleich 1 , falls es nicht das höchstsignifikante Bit (MSB) ist, über alle K Eingangswerte gesehen der R- größte Bitwert bestimmt wird, welcher 1 ist, falls beim aktuell betrachteten Bit über alle K Eingangswerte gesehen nicht weniger als R-mal der Bitwert 1 auftritt, ansonsten ist der R-größte Bitwert gleich 0, c) wobei der so bestimmte Bitwert dann den Bitwert für das aktuell betrachtete Bit des R-größten Wertes und damit des Ausgangswertes darstellt, d) und für diejenigen Eingangswerte, bei welchen der Bitwert des aktuell betrachteten Bits nicht dem so bestimmten Bitwert entspricht, als Bitwerte aller nachfolgenden Bits: der invertierte Bitwert dieser Eingangswerte am aktuell betrachteten Bit verwendet wird, sofern das aktuell betrachtete Bit das höchstsignifikante Bit (MSB) ist, der Bitwert dieser Eingangswerte am aktuell betrachteten Bit verwendet wird, sofern das aktuell betrachtete Bit nicht das höchstsignifikante Bit (MSB) ist.
5) Verfahren zur digitalen Filterung nach Anspruch 4, wobei als Ausgangswert der Median einer ungeraden Anzahl K von Eingangswerte in binärer Einer- oder Zweierkomplementdarstellung erzeugt wird, bei dem somit R=(K+1)/2 ist und in dem: a) für die einzelnen Bits in betragsmäßig absteigender Bitwertigkeit beginnend mit dem höchstsignifikanten Bit (MSB) nacheinander bis zum niedersignifikantesten Bit (LSB) b) jeweils geprüft wird, ob über alle K Eingangswerte gesehen beim aktuell betrachteten Bit als Bitwert mehr Einsen oder Nullen auftreten, c) wobei der häufiger auftretende Bitwert dann den Bitwert für das aktuell betrachtete Bit des Median und damit des Ausgangswertes darstellt, d) und für diejenigen Eingangswerte, bei welchen der Bitwert des aktuell betrachteten Bits nicht dem häufiger auftretenden Bitwert entspricht, als Bitwerte aller nachfolgenden Bits der invertierte Bitwert dieser Eingangswerte am aktuell betrachteten Bit verwendet wird, sofern das aktuell betrachtete Bit das höchstsignifikante Bit (MSB) ist, der Bitwert dieser Eingangswerte am aktuell betrachteten Bit verwendet wird, sofern das aktuell betrachtete Bit nicht das höchstsignifikante Bit (MSB) ist.
6) Verfahren zur digitalen Filterung nach Anspruch 1 , wobei die Eingangswerte in binärer Vorzeichen-Betrag-Darstellung vorliegen, in dem: a) für die einzelnen Bits beginnend mit dem Vorzeichenbit (VZB) nacheinander bzgl. betragsmäßig absteigender Bitwertigkeit bis zum niedersignifikantesten Bit (LSB) b) beim jeweils aktuell betrachteten Bit, falls es das Vorzeichenbit (VZB) ist, über alle K Eingangswerte gesehen der R-kleinste Bitwert bestimmt wird, welcher 0 ist, falls beim aktuell betrachteten Bit über alle K Eingangswerte gesehen nicht weniger als R-mal der Bitwert 0 auftritt, ansonsten ist der R-kleinste Bitwert gleich 1, falls es nicht das Vorzeichenbit (VZB) ist, über alle K Eingangswerte gesehen der R-größte Bitwert bestimmt wird, welcher 1 ist, falls beim aktuell betrachteten Bit über alle K Eingangswerte gesehen nicht weniger als R-mal der Bitwert 1 auftritt, ansonsten ist der R-größte Bitwert gleich 0, c) wobei der so bestimmte Bitwert dann den Bitwert für das aktuell betrachtete Bit des R-größten Wertes und damit des Ausgangswertes darstellt, d) und für diejenigen Eingangswerte, bei welchen der Bitwert des aktuell betrachteten Bits nicht dem so bestimmten Bitwert entspricht, als Bitwerte aller bezüglich der Reihenfolge nach a) nachfolgenden Bits der Bitwert 0 verwendet wird, sofern das aktuell betrachtete Bit das Vorzeichenbit (VZB) ist, der Bitwert dieser Eingangswerte am aktuell betrachteten Bit verwendet wird, sofern das aktuell betrachtete Bit nicht das Vorzeichenbit (VZB) ist.
7) Verfahren zur digitalen Filterung nach Anspruch 6, wobei als Ausgangswert der Median einer ungeraden Anzahl K von Eingangswerte in binärer Vorzeichen-Betrag-Darstellung erzeugt wird, bei dem somit R=(K+1 )/2 ist und in dem: a) für die einzelnen Bits beginnend mit dem Vorzeichenbit (VZB) nacheinander bzgl. betragsmäßig absteigender Bitwertigkeit bis zum niedersignifikantesten Bit (LSB) b) jeweils geprüft wird, ob über alle K Eingangswerte gesehen beim aktuell betrachteten Bit als Bitwert mehr Einsen oder Nullen auftreten, c) wobei der häufiger auftretende Bitwert dann den Bitwert für das aktuell betrachtete Bit des Median und damit des Ausgangswertes darstellt, d) und für diejenigen Eingangswerte, bei welchen der Bitwert des aktuell betrachteten Bits nicht dem häufiger auftretenden Bitwert entspricht, als Bitwerte aller bezüglich der Reihenfolge nach a) nachfolgenden Bits der Bitwert 0 verwendet wird, sofern das aktuell betrachtete Bit das Vorzeichenbit (VZB) ist, der Bitwert dieser Eingangswerte am aktuell betrachteten Bit verwendet wird, sofern das aktuell betrachtete Bit nicht das Vorzeichenbit (VZB) ist.
8) Verfahren nach einem der vorangehenden Ansprüche, wobei zur Durchführung von Schritt d) für die Eingangswerte, bei welchen der Bitwert des aktuell betrachteten Bits nicht dem in c) bestimmten Bitwert des Ausgangswertes entspricht, alle nachfolgenden Bits im Speicher entsprechend ersetzt und für nachfolgende Schritte b) auf die entsprechend ersetzten Bitwerte zugegriffen wird.
9) Verfahren nach einem der vorangehenden Ansprüche, wobei ein Register vorgesehen ist, in welchem für jeden Eingangswert abgelegt ist,
- ob für den jeweiligen Eingangswert bereits bei einem vorhergehend betrachteten Bit der Bitwert dieses Eingangswertes nicht dem in c) bestimmten Bitwert des Ausgangswertes entsprochen hat und falls ja, welcher Bitwert dann aktuell für diesen Eingangswert in Schritt b) zu verwenden ist.
10) Verfahren nach einem der Ansprüche 1 -9, wobei in Schritt b) die Bestimmung der Anzahl des Auftretens vom Bitwert 1 bzw. 0 beim aktuell betrachteten Bit über die K Eingangswerte erfolgt, indem die Bitwerte binär addiert werden, und der Additionswert somit der Anzahl des Auftretens des Wertes 1 bzw. K minus dem Additionswert der Anzahl des Auftretens des Wertes 0 entspricht.
11) Verfahren nach einem der Ansprüche 1 -10, welches abbricht, wenn es in Schritt d) nur noch einen Eingangswert gibt, dessen Bitwerte bei allen bisher betrachteten Bits inklusive dem aktuell betrachteten Bit jeweils dem in c) bestimmten Bitwert des Ausgangswertes entsprochen haben, wobei die restlichen Bits des Ausgangswertes dann denen dieses Eingangswertes entsprechen.
12) Digitales Filter, welches sukzessive aus K benachbarten digitalen Werten eines beliebig langen ein- oder mehrdimensionalen Eingangssignals einen digitalen Wert des Ausgangssignals nach einem der vorangehenden Verfahren ermittelt, wobei die Datenrate am Eingang des Filters und die Datenrate am Ausgang identisch sind.
13) Digitales Filter, welches sukzessive aus K benachbarten digitalen Werten eines beliebig langen ein- oder mehrdimensionalen Eingangssignals einen digitalen Wert des Ausgangssignals nach einem der vorangehenden Verfahren ermittelt, wobei die Datenrate am Eingang des Filters größer als die Datenrate am Ausgang ist.
14) Digitales Filter, weiches sukzessive aus K benachbarten digitalen Werten eines beliebig langen ein- oder mehrdimensionalen Eingangssignals einen digitalen Wert des Ausgangssignals nach einem der vorangehenden Verfahren ermittelt, wobei die Datenrate am Eingang des Filters um den Faktor K größer als die Datenrate am Ausgang ist, d. h., jeder Wert des Einganssignals wird nur einmal benutzt.
15) Signalverarbeitungssystem mit einer Abtastvorrichtung zur Abtastung eines Eingangssignals, einem Analog-Digital-Wandler zur Digitalisierung des abgetasteten Eingangssignals und einem digitalen Filter nach einem der Ansprüche 12 bis 14.
16) Verwendung eines Signalverarbeitungssystems nach Anspruch 15 zur Unterdrückung transienter Störungen in einem Eingangssignal durch ein Medianfilterverfahren nach einem der Ansprüche 3, 5, 7 oder 8-11 in Verbindung mit einem der Ansprüche 3,5 oder 7.
17) Verwendung eines Verfahrens nach einem der Ansprüche 1 -11 , um für digitale Signale im Zeitoder Frequenzbereich, welche nur bei einzelnen diskreten Werten'einen Nutzpegel über dem Rauschpegel aufweisen, eine Rauschschwelle zu bestimmen, über welcher der Signalpegel als Nutzpegel interpretiert und weiter verwendet wird.
18) Optisches System zur Objekterfassung, bei dem Lichtimpulse, vorzugsweise im Infrarot- Wellenlängenbereich ausgesendet werden, mit einem Signalverarbeitungssystem nach Anspruch
15.
19) Radarsystem zur Objekterfassung mit einem Signalverarbeitungssystem nach Anspruch 15.
20) Ultraschallsystem zur Objekterfassung mit einem Signalverarbeitungssystem nach Anspruch 15.
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