雷达传感器以及用于借助雷达传感器检测降水的方法

摘要

本发明涉及一种用于借助雷达传感器检测降水的方法，所述雷达传感器发射一个发射信号(S)，使所述发射信号的频率(fs)周期性地在前后相继的调制斜坡(31，32)中变化。为了确定降水，根据两个不同的标准来分析处理由所述雷达传感器接收的信号。所述方法的特征在于，第一标准涉及在经历一个调制斜坡(31，32)时接收到的信号；以及第二标准涉及在经历至少两个前后相继的调制斜坡(31，31′，32，32′)时接收到的信号的比较。

权利要求

1.用于借助雷达传感器检测降水的方法，所述雷达传感器发射一个发射信号(S)，使所述发射信号的频率(fs)周期性地在前后相继的调制斜坡(31，32)中变化，其中，根据两个不同的标准来分析处理由所述雷达传感器接收的信号，其特征在于，第一标准涉及在经历一个调制斜坡(31，32)时接收到的信号；以及第二标准涉及在经历至少两个前后相继的调制斜坡(31，31′，32，32′)时接收到的信号的比较。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在同时满足了两个标准时才认为识别到降水(22)。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在比预给定的时间段长地同时满足两个标准时才认为识别到降水(22)。

4.根据权利要求1至3中任一项所述的方法，其特征在于，为了分析处理所述第一标准，在对应于第一距离间隔(INT1)的第一频率范围(51)上对所接收的信号进行积分，所述第一距离间隔小于用于检测降水(22)的极限距离(Rlim)；以及根据在所述第一距离间隔(INT1)上的积分的值认为满足了所述第一标准。

5.根据权利要求1至3中任一项所述的方法，其特征在于，为了分析处理所述第一标准，在对应于第一距离间隔(INT1)的第一频率范围(51)上对所接收的信号进行积分，所述第一距离间隔小于用于检测降水(22)的极限距离(Rlim)；

在对应于第二距离间隔(INT2)的第二频率范围(52)上对所接收的信号进行积分，所述第二距离间隔大于所述极限距离(Rlim)；以及根据在所述第一距离间隔和所述第二距离间隔(INT1，INT2)上的积分的比值认为满足了所述第一标准。

6.根据权利要求4或5所述的方法，其特征在于，在所述积分之前对所述信号进行滤波，所述滤波抑制由经定位的物体(21)导致的峰值。

7.根据权利要求1至6中任一项所述的方法，其特征在于，为了分析处理所述第二标准，在经历至少两个前后相继的调制斜坡(31，31′，32，32′)时由预给定的频率范围中的信号的功率(P)确定信号功率差(ΔP)；以及2

根据所述信号功率差(ΔP)的方差(σ)的大小认为满足了所述第二标准。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，对于所述至少两个前后相继的调制斜坡(31，31′，32，32′)，所述发射信号的发射功率(Ps)是不同的。

9.根据权利要求1至8中任一项所述的方法，其特征在于，将所接收的信号与所述发射信号(S)的一部分混频成中频信号(ZF)并且对所述中频信号(ZF)进行分析处理。

10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，对所述中频信号(ZF)进行频谱分析，并且对振幅谱(A(f))或功率密度谱(P(f))进行分析处理。

11.雷达传感器，尤其是用于车辆的雷达传感器，所述雷达传感器按照通过前后相继的调制斜坡(31，32)周期性地频率调制发射信号(S)的FMCW方法工作，所述雷达传感器被设置用于实施根据权利要求1至10中任一项所述的方法。

说明书

雷达传感器以及用于借助雷达传感器检测降水的方法

技术领域

[0001] 本发明涉及一种用于借助雷达传感器检测降水的方法，其中，所述雷达传感器发射一个发射信号，所述发射信号的频率周期性地在前后相继的调制斜坡中变化，其中，根据至少两个不同的标准分析处理由所述雷达传感器接收到的信号。本发明还涉及一种雷达传感器，所述雷达传感器被设置用于执行所述方法。

背景技术

[0002] 雷达传感器例如在机动车中用于检测车辆的周围环境以及定位和确定在前行驶的车辆或相向行驶的车辆的相对速度。雷达传感器可以用作独立的距离警告系统或者驾驶辅助系统的一部分，例如用于基于距离的自动速度控制(ACC-Adaptive Cruise Control：ACC-自适应巡航控制)。

[0003] 雨水形式的降水或者由街道喷溅的水花可能反射并且吸收所发射的发射信号的一部分，这样雷达辐射的有效距离减小并且因此可以可靠地定位物体的区域缩小。出于交通安全的原因，能够尽可能早并且可靠地确定雷达传感器的这种功能限制是重要的。

[0004] 文献DE 199 45 268A1公开了一种用于确定例如由于降水而导致的雷达传感器的灵敏度损失(“失明”)的方法，其中，根据不同的标准来检验多个参数。在此，在必要时对经检验并且根据这些标准分析处理的参数不同程度地进行加权。这些标准之一基于对由雷达传感器接收的信号的平均功率的分析处理。然而，所述方法的缺点在于，平均功率不仅取决于诸如降水的散射损失源的存在，而且还取决于很多其他因素，其中，取决于雷达传感器的具体特性、在安装到车辆中时的装配公差以及温度与老化影响。

[0005] 文献DE 10 2006 054 320A1描述了一种用于借助雷达传感器来检测降水的方法，所述方法同样基于对接收到的雷达信号的功率特征的分析处理。所述方法适用于多射束雷达传感器、尤其是FMCW(Frequency ModulatedContinuous Wave：调频连续波)雷达传感器。在所述方法中，分别单独地对多个雷达射束的接收到的雷达信号进行积分并且相互比较最终得到的积分。

[0006] 可以利用雷达传感器根据所发射的雷达信号与由物体反射并且接收到的雷达信号之间由于多普勒效应而产生的频率偏移来确定物体的速度。附加地，为了同时获得关于物体与雷达传感器的距离的信息，需要关于雷达信号的传播时间的信息。在FMCW雷达方法中，可以通过用(通常线性)变化的频率(频率斜坡)对所发射的雷达信号的频率进行频率调制的方式来获得这样的传播时间信息。

[0007] 所接收的雷达信号通常与所发射的信号的一部分混频成中频信号。通常借助于快速傅里叶变换(FFT-Fast Fourier-Transform)来分析中频信号的频谱。在所述频谱中，在某个频率处的峰值中反映出由雷达系统检测到的物体，所述频率取决于所述物体与雷达传感器的距离和相对速度。

[0008] 雨滴或喷溅的水花在此意义上也是物体，其在离雷达传感器的距离不太大时——通常在直到约10米的距离时，在中频信号的频谱中留下较弱的峰值。在降水较强的情况下，与以上所述的距离范围对应的频率范围中的峰值相加成背景信号——所谓的雨水杂波(Regenclutter)。由所述的距离范围决定地，通过雨水杂波提高了中频信号的背景。在车辆速度较低时，雨水杂波的信号位于中频信号的低频信号范围中。在速度较高时，雨水杂波的信号移至中频信号中的较高频率。此外，雨水杂波的频率位置取决于所发射的雷达信号的频率斜坡的斜率。雨水杂波的频率范围中的功率谱密度可用作存在降水的指示。然而，在此问题是经常出现以下情形：一个或多个实际物体的反射峰值同样位于所述频率范围内，由此会错误地检测降水。这样的情况尤其是在小巷中行驶或在隧道中行驶时、在紧邻载货车辆行驶时出现，或者在另一车辆紧后面排队时出现。

发明内容

[0009] 本发明的任务在于，说明一种用于检测降水的方法，所述方法可靠地识别降水并且相对干扰影响是稳健的。本发明的另一任务在于，提供一种雷达传感器，所述雷达传感器被设置用于实施所述的方法。

[0010] 根据本发明，所述任务通过开头部分所述类型的方法解决，所述方法的特征在于，第一标准涉及在经历一个调制斜坡时所接收的信号，而第二标准涉及在经历至少两个前后相继的调制斜坡时所接收的信号的比较。

[0011] 本发明利用：降水不仅反映在经历一个调制斜坡时所测量的频谱内的不同功率谱密度中，而且反映在在前后相继的调制斜坡期间所记录的不同频谱的比较中。

[0012] 在此，这些标准的差异性提高了识别降水时的可靠性。此外，另一优点在于，可能在这些标准之一中导致虚假的降水识别的易出错的情形恰好对于另一个标准是没有问题的。

[0013] 在所述方法的一个有利的构型中，当同时满足这两个标准时认为识别到降水。特别优选地，当比预给定的时间段长地同时满足这两个标准时才认为识别到降水。

[0014] 在从属权利要求中说明本发明其他有利的构型和进一步构型。

附图说明

[0015] 以下借助11幅附图根据实施例来进一步说明本发明。

[0016] 附图示出：

[0017] 图1：用于实施用于检测降水的方法的雷达传感器的框图；

[0018] 图2：用于表示发射信号中频率的时间相关性的示图；

[0019] 图3：用于表示发射信号中发射功率的时间相关性的示图；

[0020] 图4：在物体处和在降水处反射发射信号的原理图；

[0021] 图5：在不存在降水时雷达传感器的中频信号的频谱的示例；

[0022] 图6：在存在降水时雷达传感器的中频信号的频谱的示例；

[0023] 图7：发射信号的不同发射功率的示意性中频频谱；

[0024] 图8：在不存在降水时前后相继的中频频谱中的信号功率差的示图；

[0025] 图9：在存在降水时前后相继的中频频谱中的信号功率差的示图；

[0026] 图10和图11：在图8和图9中示出的前后相继的测量的信号功率差的方差的示图。

具体实施方式

[0027] 在图1中示意性地以框图示出的雷达传感器具有用于提供频率调制斜坡的斜坡发生器11。斜坡发生器11控制高频(HF)振荡器12，所述高频振荡器12生成按照调制斜坡进行频率调制的雷达信号。所述雷达信号在HF放大器13中进行放大并且经由混频器14作为发射信号S输送给发射与接收天线15。取代所示出的具有单基地天线方案的布置(其中，发射天线和接收天线是相同的)还可以设置双基地方案，其中，发射天线和接收天线是分离的。

[0028] 如在图1中示例性地示出的，由发射与接收天线15发射的发射信号S由与雷达传感器的距离为R的物体21反射。反射信号由发射与接收天线15接收并且作为接收信号E又输送给混频器14。混频器14将接收信号E与发射信号S的一部分进行混频并且输出混频结果作为中频信号ZF。在模/数转换器16中的数字化后，对中频信号ZF进行频率分析。为此，模/数转换器16的输出端与频率分析器17相连接，所述频率分析器17例如实施快速傅里叶变换(FFT)并且在其输出端上输出振幅谱A(f)，即中频信号ZF的与频率f有关的振幅。一方面，振幅谱A(f)输送给检测装置18，所述检测装置18实施降水检测并且在识别到降水时输出降水信号N，所述降水信号N例如输送给驾驶辅助装置并且影响其控制行为。
此外，振幅谱A(f)还被提供给分析处理单元19，所述分析处理单元19识别由雷达传感器检测到的物体21并且确定所述物体21相对于雷达传感器的距离和相对速度。替换地，频率分析器17可以取代振幅谱A(f)输出功率谱P(f)，根据所述功率谱P(f)进行接下来的分析处理。

[0029] 在图1中示出的雷达传感器按照FMCW方法工作。在图2中示例性地示出了发射信号S的频率fs的时间相关性，所述时间相关性由斜坡发生器11控制。频率fs是斜坡状地、以上升和下降的调制斜坡31、32、31′和32′的交替序列进行调制的。这些调制斜坡分别具有持续时间T(这里例如为2ms)和例如0.6GHz的调制幅度(Modulationshub)。所示出的调制斜坡31和31′具有相同的调制(调制斜坡的斜率和持续时间相同)，这同样适用于调制斜坡32和32′。在示出的示例中，调制斜坡31和32或者31′和32′的斜率的绝对值是相同的。然而，不必如此，还可以设置具有不同绝对值的斜率的调制斜坡。还可以考虑包括两个以上不同调制斜坡的调制循环周期。

[0030] 在此，对于所有调制斜坡31、31′、32、32′而言，发射信号S的所发射的发射功率Ps都是相同的。然而，在某些情形中，例如结合图7到11所示出的，使发射功率Ps变化是有利的。为此，可以通过检测装置18如此控制放大器13，使得在经历(durchfahren)调制斜坡31′和32′期间以比在调制斜坡31和32期间更小的发射功率Ps发射所述发射信号。这在图3中示出，其中，将调制斜坡31和32概括成周期I，而将调制斜坡31′和32′概括成周期II。如可由线段33和33′看出的，在周期II期间，发射功率Ps相对于周期I下降了9dB。相应地在随后的周期中循环地重复这种方案。在经历每个调制斜坡时，确定中频信号ZF的振幅谱A(f)并且将其输送给用于降水的检测装置18和分析处理单元19。

[0031] 根据本发明，为了检测降水，根据两个不同的标准来分析处理由雷达传感器接收的信号，其中，这些标准之一涉及在经历一个调制斜坡期间接收到的信号，而第二标准基于在经历至少两个前后相继的调制斜坡时接收到的信号的比较。以下根据实施例来进一步解释这两个标准。在此，例如可以由图1中示出的雷达传感器实施用于分析处理信号和用于检验所述标准的相应方法。

[0032] 图4首先示出在此示例性地表示为雨滴的降水22对由发射与接收天线15接收的雷达信号的影响。如通过箭头象征性表示的，发射信号S不仅被物体21反射，而且还在降水22的各个水滴处被反射。这一方面导致大量反向散射信号，这等同于发射信号的散射，而另一方面导致在物体21处反射后由发射与接收天线15接收的信号的衰弱。在相对于雷达传感器的相对速度为0时，与雷达传感器间隔小于最小距离Rmin的物体由于在所述物体处反射的信号的传播时间较短而不能由雷达传感器检测到——在中频信号ZF中所述信号在其频率方面与发射信号S的区别太小并且不能与所述发射信号S区分开来。然而，在考虑物体相对于雷达传感器的相对速度不为0的情况下，最小距离Rmin可以根据相对速度减小直至值0。此外，对于如同降水22的水滴那样小的并且相应地具有较小的反向散射的物体而言，存在最大的检测距离Rlim，其通常在十米到几十米的范围内。在图4中示例性地示出了这些检测极限。仅在Rmin与Rlim之间的距离范围中，由于降水水滴处的信号反向散射导致的雨水杂波高于雷达传感器的噪声背景。

[0033] 图5以曲线41示出对于不存在降水的情形振幅谱A(f)的典型变化过程。在所示的示例中，从噪声背景42显著突出的峰值43表示经定位的物体21。在假定雨滴相对于背景的水平速度是可忽略的并且因此由车辆速度得出相对于雷达传感器的水平相对速度的情况下，用于检测降水的检测极限Rmin和Rlim可以转换成相应的频率f(Rmin)和f(Rlim)，所述频率f(Rmin)和f(Rlim)绘制在图5中的横坐标上。在此，经定位的物体21仍位于降水的检测极限内。不考虑峰值43，对于所有剩余的频率(并且因此距离)，通过噪声背景42的水平给出曲线41的平均高度，所述水平近似地在整个距离范围上是恒定的。

[0034] 与之对比，图6示出在存在降水22时振幅谱A(f)的曲线41n的变化过程。在此，峰值43n同样表示物体21——例如车辆，其距离在此大于极限距离Rlim。不考虑物体21在图5和6中示出的情况下的不同距离，峰值43n的较低高度也可以归因于由于水滴处的反射和通过降水22的水滴的吸收而导致的雷达信号的衰弱。另一方面，这些水滴处的反射引起所提及的雨水杂波，可以在图6中在峰值43n之外看到背景信号45的形式的所述雨水杂波，所述背景信号45高于噪声背景42。从极限距离Rlim起，不再可以区分雨水杂波的背景信号45与噪声背景42并且因此不再可检测出雨水杂波的背景信号45。

[0035] 现在，在第一标准的一个构型中通过如下方式实现降水的检测：在与位于最小距离Rmin与极限距离Rlim之间的距离间隔INT1对应的第一频率间隔51上对振幅谱A(f)或者2
作为振幅谱的平方的功率密度谱(A(f)) 进行积分。因为噪声背景42对于给定类型的雷达定位装置而言是已知的，所以在无降水情形中对于所述积分可以预期的值是已知的。如果所述积分的当前值显著较大，则这指出存在降水。然而，影响雷达定位装置的灵敏度的干扰影响——尤其是温度效应和老化效应，以及雷达传感器的特定安装条件都可能影响噪声背景42的高度。

[0036] 为了实现相对于这种干扰影响的较大独立性，在用于降水检测的第一标准的另一个构型中，可以不仅在位于极限距离Rlim以下、即可能出现雨水杂波的区域内的间隔INT1上进行积分，而且在与位于极限距离Rlim以上、即物体峰值以外的功率密度仅由噪声背景42确定的区域内的第二距离范围INT2对应的第二频率范围52上进行积分。第二距离范围INT2的宽度可以等于第一距离间隔INT1的宽度。为了检测降水，不仅考虑积分INT1，而且还考虑积分INT1与积分INT2的比值。

[0037] 然而，如果如在图5中示出的情形中那样至少一个物体21(峰值43)位于距离间隔INT1中(在降水检测时应当在所述距离间隔INT1上进行积分)，则在无降水情形中峰值43也会导致积分INT1的值相对于积分INT2的值增大并且它们的比值改变。不能确定间隔INT1上的积分的增大是仅仅由物体引起的还是附加地也由降水引起的。

[0038] 因此，为了确定积分，优选不直接对振幅谱A(f)进行积分，而是首先使振幅谱A(f)经历滤波过程，所述滤波过程使单个峰值不予考虑。在图5和6中作为曲线44或44n绘出了这种滤波过程的结果。曲线44和44n遵循曲线41或41n的经平滑的变化过程，然而其中由物体引起的峰值43或43n在一定程度上是“隐没”的。现在，通过曲线44和44n的积分而不是通过曲线41和41n的积分来确定间隔INT1和INT2上的积分，从而所获得的值尽可能与在间隔INT1中是否存在物体无关。

[0039] 在雷达传感器中经常根据噪声估计来确定每个频率值或距离值的检测阈值，由物体引起的峰值43、43n必须至少超过所述检测阈值，以便能够可靠地检测相应的物体。曲线44和44n基本上平行于这样的检测阈值并且可以通过模拟的方式获得或者由这样的检测阈值来确定曲线44和44n，其中，为了确定间隔INT1和INT2上的积分在所述曲线44和44n上进行积分。

[0040] 为了检验第一标准，在图1中示出的检测装置18具有比较级，所述比较级用于相互比较在第一和第二间隔范围INT1和INT2上形成的积分并且例如确定这两个积分彼此的比值。所述比值直接提供降水强度的度量，其中，接近1的比值表示无降水的状态。如果所述比值超过大于1的预给定值，则满足了降水检测的第一标准。此外，可以定义第一距离范围INT1中积分的最小值，在认为满足了第一标准之前必须与这两个积分的比值无关地超过所述最小值(最小雨水反向散射功率)。然而，在第一距离范围INT1中存在多个物体时，尽管所描述的滤波过程隐没物体峰值，但仍可能在不存在降水的情况下错误地满足第一标准。在此，有问题的行驶情况例如是在隧道中行驶或在小巷中行驶。

[0041] 第二标准涉及中频信号ZF的至少两个振幅谱A(f)的比较，所述至少两个振幅谱A(f)在至少两个前后相继经历的调制斜坡期间获得。

[0042] 图7示例性地示出所接收的功率谱密度的示意性功率谱P(f)＝(A(f))2，所述功率谱在具有相同调制的两个前后相继的调制斜坡——例如调制斜坡31和31′中获得。作为示例再次假定，单个物体21位于定位范围内，所述单个物体21在频谱中可分别识别为峰值43或43′。这两个频谱的区别在于所发射的发射信号的发射功率，所述发射信号根据在图3中示出的示图变化。

[0043] 在周期I(图7中的左侧)中，峰值43在峰值频率处具有最大信号功率P1。与之相反，在周期II(图7中的右侧)中，峰值43′由于发射功率的下降而仅仅具有较小的最大信号功率P2。当不存在降水和任何其他散射损失时，如果在多个前后相继的循环周期上或者更确切地说在具有交替地较高和较低的发射功率的循环周期对上跟踪所涉及的物体21，则信号功率P1与P2之间的差ΔP应当仅仅取决于功率下降并且因此保持一个基本上恒定的值。所述假设是合理的，因为在实践中单个循环周期的持续时间例如仅仅4ms并且实际物体(例如在前行驶的车辆)具有相对较小的动态性，从而在几毫秒或几十毫秒的时间段内峰值43的峰值高度实际上不会改变。

[0044] 相反，在降水时则表现不同。如在图4中示出的那样，降水22的雨滴中的每一个的效果如同较小的反射目标或者在根据图7的频谱中留下小峰值的物体。这些峰值分散在宽的频带上并且如以上所述作为所谓的雨水杂波贡献于图7中的频谱的背景。

[0045] 如果观察信号功率差ΔP，则ΔP在不存在降水时应当是基本上恒定的。然而，降水22的雨滴在近区中垂直方向上较高的相对动态性也会在位于调制斜坡31与31′之间的4ms时间间隔中导致信号功率差ΔP的显著的统计波动。因此，信号功率差ΔP的分散(Streuung)或方差是存在降水的合适度量。

[0046] 图8到11示出说明这种效应的实验测量的结果。

[0047] 这些实验测量分别在约10分钟的时间段上进行。在图8中，相对时间t绘制了所述时间段内对信号功率差ΔP的一些单独测量的结果。在此根据预给定的信号频谱范围内经积分的信号功率而不是如在图7中示出的那样根据物体峰值的高度来确定信号功率差ΔP。通过测量点53表示对信号功率差ΔP的每个单独确定，所述测量点53说明两个前后相继的循环周期之间的信号功率差ΔP。图8中的曲线54说明通过单独测量的(具有合适的时间常数的)低通滤波形成的平均值。

[0048] 在图8中示出的结果是在干燥测量中记录的，也就是说，仅仅检测到物体21而不存在降水。

[0049] 与之相反，图9示出相应的测量点53′和存在降水时测量的平均曲线54′。可以看出，降水实际上对平均的信号功率差(曲线54′)没有影响，但是会导致由测量点53′象征性表示的单独测量的显著较强的分散。所述分散或方差因此形成检测降水的第二标准的基础并且此外还形成定量地确定降水强度的基础。

[0050] 如果观察一系列前后相继的单独测量，其中，k说明单独测量的索引，则例如可以根据以下公式确定方差：

[0051] σk2＝a(ΔPk-AVE(ΔPk))2+(1-a)·σk-12 (1)

[0052] 其中：

[0053] σk2单独测量k的信号功率差的估计方差，

[0054] a 滤波器系数，

[0055] ΔPk当前的单独测量的结果，并且

[0056] AVE(ΔPk)单独测量k的信号功率差的(估计)平均值。

[0057] 可以使用经低通滤波的值作为估计平均值AVE(ΔPk)，所述经低通滤波的值通过图8和9中的曲线54和54′说明。对于滤波器系数a，合适的值例如为0.05。

[0058] 图10和11示出对于根据图8的干燥测量或者根据图9的降水时的测量根据公式2
(1)的方差σk 的时间变化。在根据图11的降水测量中，方差非常快速地在显著高于根据图10的干燥测量的方差的水平上摆动。

[0059] 为了检验第二标准，在图1中示出的检测装置18因此具有用于确定方差σk2的分2
析处理单元和将方差σk 与合适的阈值进行比较的比较级。如果超过所述阈值，则认为满足了第二标准。在此所述的结合第二标准的方法的优点在于，可以实现在尤其是存在物体
21——例如在前行驶的车辆等等时检测降水。对第一标准的可靠性起负作用的高物体密度也不会限制所述方法的可用性。

[0060] 在这里所述的第二标准的实施例中，发射信号的功率周期性地进行变化。为了识别灵敏度损失，以峰值43选择振幅谱或功率频谱中灵敏地响应发射功率变化的特征。由借助快速相继出现的调制斜坡进行相对测量决定地，所述测量对干扰因素——如雷达传感器的温度或老化等等的响应不灵敏。优选地，应当针对其中发射功率不同但在时间上尽可能少地彼此分开的调制斜坡进行这些特征的振幅(或功率)的分析处理，使得经定位的物体的动态性实际上不会影响这些特征。如果例如一个测量循环周期包括两个或更多个不同的调制斜坡，则符合目的地在每个测量循环周期之后改变发射功率。虽然根据图3仅仅在两个发射功率水平之间进行变换，但通常也可以在三个或更多个发射功率水平之间进行变换。另一方面，不一定在每个测量循环循环周期之后进行发射功率的变换。例如，在具有恒定发射功率的多个测量循环周期之后插入一个发射功率下降的测量循环周期便足够了。同样可以暂时关闭检测装置18并且仅仅在某些间隔中激活检测装置18，其中，检测装置18随后如此控制放大器13，使得系统过渡到特定的失明模式中，在所述失明模式中发射信号的调制和功率下降在失明识别或散射损失源的识别方面是最优的。

[0061] 替换地，还可以在发射功率恒定的情况下实施结合第二标准描述的方法。同样，可以在存在降水时观察到诸如峰值的特征的振幅(或功率)中的增大的方差。然而，所述差异可能不那么显著。

[0062] 如已经提及的，第二标准相对第一标准的不同在于，高物体密度——例如在小巷中行驶或在隧道中行驶时也不会导致降水的错误识别。相反其他影响却可能会错误地导致第二标准的满足，如以下所述的那样。

[0063] 如在公式(1)中所说明的，为了确定信号功率差的方差σk2，需要单独测量k的信号功率差的平均值AVE(ΔPk)。借助于低通滤波由多个前后相继的测量确定所述平均值(平滑的平均值)。然而，在信号功率差快速变化时低通滤波器的时间常数会导致平均值的错误2
的值(滤波器的延迟(Nachlaufen))，由此错误地并且尤其过大地确定方差σk。信号功率差的快速变化可能由雷达传感器突然失明导致，例如是由于喷到其发射与接收天线上或者
2
其雷达透镜或雷达护板(罩)上的融雪。作为过大地确定的方差σk 的结果，可能错误地满足第二标准。然而，突然的失明不会影响第一标准，其中，比较频谱的同样遭遇失明的不同频率范围。

[0064] 总体上接收到较少反向散射的功率的情况，例如在下过雪的但空闲的乡村道路上行驶时(在识别区域中没有任何其他车辆)，在第二标准的错误满足方面也是有问题的，因为散射通常由于较小的接收功率而增多。然而所述情况对于第一标准而言是没有问题的，因为在反向散射的接收功率在总体上较小时也不会超过干燥时的最小降雨反向散射功率并且因此不会满足第一标准。

[0065] 可能在这些标准之一中导致虚假的降水识别的分别易于出错的情况对于另一个标准而言恰好是没有问题的。

[0066] 因此，检测装置18被如此设置，使得其仅仅在同时满足了第一标准和第二标准时才认为检测到降水并且在其输出端上输出降水信号N。此外可以提出仅仅在比预给定的时间段长地同时满足这两个标准时才认为确定了降水。

[0067] 在以上所描述的示例中，根据中频信号ZF的振幅谱A(f)进行所接收的雷达信号的分析处理。然而，在一个经修改的构型方案中，也可以直接分析处理中频频谱ZF的、在模/数转换器16中获得的时间信号。