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Verfahren zur Genauigkeitssteigerung bei der Verarbeitung gestoerter Geschwindigkeitsmesswerte

IP.com Disclosure Number: IPCOM000032433D
Published in the IP.com Journal: Volume 4 Issue 12 (2004-12-25)
Included in the Prior Art Database: 2004-Dec-25
Document File: 5 page(s) / 446K

Publishing Venue

Siemens

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Abstract

Geschwindigkeitsmessgeraete (z.B. Geschwindigkeitsradar SRRII bei Schienenfahrzeugen) liefern Messwerte die statistischen Schwankungen oder Stoerungen unterliegen. Daher muessen die Messwerte rechentechnisch verarbeitet werden, bevor aus ihnen ein Geschwindigkeitswert ermittelt werden kann. Bisher wurden zeitliche Glaettungsverfahren direkt auf die Messwerte angewendet. Dabei fanden einfache empirische Methoden wie arithmetische und exponentielle Glaettung oder auch komplexere statistische Verfahren wie Kalman- oder Wienerfilter Anwendung. Es wird vorgeschlagen, zwei kaskadierte Einzelfilter zur rechentechnischen Verarbeitung von Geschwindigkeitsmesswerten einzusetzen (Abbildung 8). Das erste Einzelfilter, ein statistisches Rangordnungsfilter wird nur wirksam, wenn die Geschwindigkeitswerte als stark gestoert eingeschaetzt werden. Es wird ein Stoerkriterium fuer diese Bewertung der Signalqualitaet angelegt. In der zweiten, permanent wirksamen Filterstufe erfolgt eine dynamische Beschleunigungslimitierung, welche auf die Anforderungen der nachfolgenden Fahrzeugsteuerelektronik ausgelegt ist. Das asymmetrische statistische Rangordnungsfilter mit Stoerkriterium: Das Rangordnungsfilter wird nur wirksam, wenn der Grossteil der Messwerte infolge einer starken statistischen Stoerung unbrauchbar ist. Das Kriterium hierfuer wird anhand des exponentiell geglaetteten Differenzbetrags je zweier aufeinander folgender Messwerte ermittelt. Siehe Abb. 1.

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S

Verfahren zur Genauigkeitssteigerung bei der Verarbeitung gestoerter Geschwindigkeitsmesswerte

Idee: Dr. Chris Kakuschke, DE-Berlin; Dominik Lehberger, DE-Berlin

Geschwindigkeitsmessgeraete (z.B. Geschwindigkeitsradar SRRII bei Schienenfahrzeugen) liefern Messwerte die statistischen Schwankungen oder Stoerungen unterliegen. Daher muessen die Messwerte rechentechnisch verarbeitet werden, bevor aus ihnen ein Geschwindigkeitswert ermittelt werden kann. Bisher wurden zeitliche Glaettungsverfahren direkt auf die Messwerte angewendet. Dabei fanden einfache empirische Methoden wie arithmetische und exponentielle Glaettung oder auch komplexere statistische Verfahren wie Kalman- oder Wienerfilter Anwendung.

Es wird vorgeschlagen, zwei kaskadierte Einzelfilter zur rechentechnischen Verarbeitung von Geschwindigkeitsmesswerten einzusetzen (Abbildung 8). Das erste Einzelfilter, ein statistisches Rangordnungsfilter wird nur wirksam, wenn die Geschwindigkeitswerte als stark gestoert eingeschaetzt werden. Es wird ein Stoerkriterium fuer diese Bewertung der Signalqualitaet angelegt. In der zweiten, permanent wirksamen Filterstufe erfolgt eine dynamische Beschleunigungslimitierung, welche auf die Anforderungen der nachfolgenden Fahrzeugsteuerelektronik ausgelegt ist.

Das asymmetrische statistische Rangordnungsfilter mit Stoerkriterium:

Das Rangordnungsfilter wird nur wirksam, wenn der Grossteil der Messwerte infolge einer starken statistischen Stoerung unbrauchbar ist. Das Kriterium hierfuer wird anhand des exponentiell geglaetteten Differenzbetrags je zweier aufeinander folgender Messwerte ermittelt. Siehe Abb. 1.

Es ist an dieser Stelle moeglich, zur Stoercharakterisierung die Abweichung des Geschwindigkeitsmesswertes vom Schaetzwert und nicht die Differenz zweier aufeinander folgender Messwerte einzusetzen. Allerdings birgt jede Rueckfuehrung die Gefahr der Fehlerfortpflanzung, sodass diese Moeglichkeit nur bei deutlich besseren Ergebnissen genutzt werden sollte. Der Rangordnungsfilter beinhaltet eine Liste der Laenge N. Der Listeninhalt besteht aus den Differenzen von den letzten N Geschwindigkeitsmesswerten zu dem Geschwindigkeitsschaetzwert am Ausgang des nachfolgenden Beschleunigungslimiter. Dabei wird angenommen, dass die Geschwindigkeitsaenderung durch Beschleunigung klein gegenueber der Stoerung ist. So behaelt der auf Grundlage des letzten Messwerts ermittelte Schaetzwert auch fuer den aktuellen Wert seine Gueltigkeit. Siehe Abb. 2.

Diese Liste wird in eine dem Betrage nach aufsteigend sortierte Suchliste ueberfuehrt. Siehe Abb. 3.

Die hoechsten Werte der Liste (Plaetze um N) sind am weitesten von der Schaetzung entfernt und werden der dominanten Stoerung zugeordnet. Der Listenplatz eins der Lord-Liste repraesentiert den am wenigsten von der letzten Schaetzung abweichenden Wert. Es handelt sich dabei aber mit hoher Wahrscheinlichkeit um einen "Ausreisser" in die der Hauptstoerung entgegengesetzter Richtung. Deswegen bringt die Auswahl...