Vom Radarecho zum überprüfbaren Alarm
Die Verarbeitungskette von Ozense: welche Stufe welches Problem löst, was auf welcher Hardware läuft und wo die Grenzen des heutigen Stands liegen.
Zwischen einem empfangenen Radarecho und einem Alarm in der Leitstelle liegen mehrere Stufen, von denen jede eine andere Fehlerart abfängt.
77-GHz-FMCW-Radar
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Detektion Range-Doppler-FFT · Clutter-Filter · CFAR
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Tracking Assoziation · Kalman-Zustandsschätzung · Promotion
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Track-Gültigkeit physisches Ziel ODER Clutter/Artefakt → verwerfen
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Semantische Drohne · Vogel bzw. anderes Flugobjekt · Unknown
Bewertung
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Optionale Kamera radargetriggertes PTZ-Cueing, wenn Sicht es zulässt
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Alarm konservative Fusion → VMS / EMA / PSIM / Leitstelle
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Vorfallspaket Track + Bild + Konfidenz + Konfigurations-/Version
Die Stufen ab „Optionale Kamera“ sind Entwicklungsziele der Förderphase, keine belegte Produktleistung.
Radar-Frontend
Ein kostengünstiges 77-GHz-Single-Chip-FMCW-Radar mit 3 Sende- und 4 Empfangsantennen. Über TDM-MIMO entsteht daraus ein virtuelles Array, das gegenüber einer Einzelantenne zusätzlichen kohärenten Gewinn und Winkelauflösung ermöglicht. Die eingesetzte Plattform stammt aus der Automobilindustrie – und ist damit für Ziele ausgelegt, die einen um 25 bis 35 dB größeren Radarquerschnitt haben als eine Kleindrohne. Genau diese Übertragung ist ein Kern der Entwicklungsarbeit.
- 77 GHz FMCW
- 3TX/4RX TDM-MIMO
- COTS-Single-Chip
Detektion
Range-FFT und Doppler-FFT erzeugen aus den Chirp-Echos eine Entfernungs-Geschwindigkeits-Karte. Ein adaptiver Clutter-Filter lernt die statischen Anteile der Szene und unterdrückt sie, ohne bewegungsarme Zielanteile pauschal mit zu löschen. Ein OS-CFAR-Detektor setzt anschließend eine an die lokale Umgebung angepasste Schwelle und liefert die Kandidatenliste.
- Range-Doppler-FFT
- Adaptiver Clutter-Filter
- OS-CFAR statt fester Schwelle
Tracking
Der Tracker verknüpft Detektionen über die Zeit, schätzt den Bewegungszustand mit einem Kalman-Filter und überbrückt kurze Aussetzer. Ein Track wird erst nach mehreren konsistenten Beobachtungen bestätigt. Das kostet Reaktionszeit, verhindert aber, dass jede zufällige Detektion als Ziel erscheint.
- 3D-Tracker mit Beschleunigungsmodell
- Track-Promotion über mehrere Frames
- Coasting bei kurzen Detektionslücken
Track-Gültigkeit
Bewegte Vegetation, Mehrwegeausbreitung und Verarbeitungsartefakte erzeugen Strukturen, die einem Track sehr ähnlich sehen. Diese Stufe entscheidet, ob überhaupt ein physisches Ziel vorliegt – bevor irgendeine Aussage über dessen Art getroffen wird. Sie wird bewusst getrennt geführt, damit Clutter nicht als gleichwertige Objektklasse behandelt wird.
- Physischer Zieltrack vs. Artefakt
- Geisterziel-Behandlung
- Strukturelle Fehlalarmreduktion
Semantische Bewertung
Erst ein gültiger Flugobjekttrack wird bewertet: Drohne, Vogel bzw. anderes Flugobjekt oder Unknown. Merkmalsbasis sind Micro-Doppler-Signaturen, Schwankungen des Radarquerschnitts sowie Track- und Zeitmerkmale. Die Modelle laufen lokal auf der Edge-Einheit.
- Micro-Doppler & RCS-Statistik
- Track- und Zeitmerkmale
- Sequenzielle Evidenzaggregation
Unknown als Systementscheidung
Ein Klassifikator, der bei dünner Evidenz eine Klasse erzwingt, erzeugt selbstbewusste Fehlentscheidungen. Genau die sind für eine Leitstelle am teuersten, weil sie Vertrauen kosten. Ozense behandelt Unsicherheit deshalb explizit: Reicht die Evidenz nicht, wird der Track als unsicher gemeldet. Verfahren zur Unsicherheitskalibrierung können ihre Zusagen nur unter ihren Annahmen einhalten – eine Feld-Fehlalarmrate garantieren sie nicht.
- Kalibrierte Unsicherheit
- Definierter Degradationspfad
- Erkennung von Domain Shift (FuE-Ziel)
| Aspekt | Aktuelle Festlegung |
|---|---|
| Sensorplattform | kostengünstiges 77-GHz-Single-Chip-Radar (COTS) |
| Auswertung | ein Edge-Rechner je Radarknoten |
| Wo läuft die Klassifikation | auf der Edge-Einheit, nicht auf dem Radar-SoC |
| Cloud | für Detektion und Alarmierung nicht erforderlich |
| Rohdaten im Standortnetz | im aktuellen Entwurf bewusst vermieden |
| Kamera | vorhandene PTZ ereignisgesteuert; keine dauerhafte Videoaufzeichnung vorgesehen |
| Integration | nachgelagerter Pfad zu VMS/EMA/PSIM; kein Hersteller festgelegt |
| Aktive Abwehr | ausdrücklich nicht Teil des Systems |
Der korrekte Architektur-Claim lautet: kostengünstige Single-Chip-Radarhardware plus ressourcenbegrenzte lokale Edge-Auswertung. Eine spätere Verlagerung weiterer Schritte auf den Radar-DSP wäre ein Optimierungsziel, keine bereits belegte Eigenschaft.
Die Fehlalarmleistung eines Detektionssystems lässt sich nicht sinnvoll mit einer einzigen Prozentzahl beschreiben. Ozense misst sie deshalb als Funnel: Jede Stufe reduziert das Aufkommen an der nächsten, und jede Stufe wird einzeln ausgewiesen.
| Stufe | Gemessener Ausgang |
|---|---|
| Detektor | Rohkandidaten pro Zeiteinheit |
| Tracker | bestätigte, fragmentierte und verworfene Tracks |
| Track-Gültigkeit | physische Zieltracks gegenüber Clutter/Artefakten |
| Semantische Bewertung | Drohne, Vogel/anderes Flugobjekt, Unknown und Verwechslungen |
| Optionale Kamera | verifizierte, widerlegte und nicht verifizierbare Ereignisse |
| Leitstelle | tatsächlich angezeigte Alarme und End-to-End-Latenz |
Es werden weder Vogel-Basisraten noch zulässige Fehlalarmwerte erfunden. Die standortspezifischen Eingangs- und Basisraten werden in realen Messkampagnen erhoben; Zielkorridore werden vor der jeweiligen formalen Auswertung festgelegt und danach nicht mehr verschoben.
Validierung und Entwicklungsstand
Was heute gemessen ist, wie Abtastgrenze, Modellprognose und Feldergebnis auseinanderfallen und welche Punkte offen sind.
Zur Validierung →Micro-Doppler
Warum Rotoren und Flügelschlag unterschiedliche Signaturen erzeugen – und warum die Trennung im Feld schwer bleibt.
Zum Lernmodul →Clutter & CFAR
Der Mechanismus hinter jeder Fehlalarmbetrachtung: adaptive Detektionsschwellen und ihre Grenzen.
Zum Lernmodul →Technischen Austausch anfragen.
Fachlicher Widerspruch ist willkommen – besonders von Radar-, Mess- und Integrationsseite.
Technischen Austausch anfragen