Phased Array System Toolbox

Entwickeln und Simulieren von Phased-Array-Signalverarbeitungssystemen 

 

Die Phased Array System Toolbox™ bietet Algorithmen und Apps für Entwurf, Simulation und Analyse von Sensor-Array-Systemen in Anwendungen in den Bereichen Radar, Funkkommunikation, EloKa, Sonar und medizinische Bildgebung. Sie können Phased-Array-Systeme entwerfen und ihre Leistung in unterschiedlichen Szenarien mithilfe synthetischer oder erfasster Daten analysieren. Mit Toolbox-Apps können Sie die Eigenschaften von Sensor-Arrays und Wellenformen untersuchen und die Leistungsübertragungsbilanz analysieren. Beispiele innerhalb des Produkts bieten einen Ausgangspunkt für die Implementierung jeglicher multifunktionaler Phased-Array-Systeme, die Agilität hinsichtlich Frequenzen, Impulsfolgefrequenzen (PRF), Wellenformen und Strahlenmustern erfordern.

Beim Entwurf von Radar-, Sonar- und EloKa-Systemen können Sie mit der Toolbox Dynamik und Ziele für Systeme auf dem Boden, in der Luft, auf Schiffen, auf U-Booten und in Automobilen modellieren. Sie umfasst gepulste und kontinuierliche Wellenformen sowie Signalverarbeitungs-Algorithmen für das Beamforming, die Anwendung von Optimalfiltern, die Schätzung der Direction of Arrival (DOA) und die Zielerkennung. Außerdem umfasst die Toolbox Modelle für Sender und Empfänger, Übertragungskanäle, Ziele, Störsender und Stördaten.

Beim Entwurf von 5G-, LTE- und WLAN-Funkkommunikationssystemen können Sie mithilfe der Toolbox Antennenarrays und Beamforming-Algorithmen in Simulationsmodelle auf Systemebene aufnehmen. Sie umfasst Funktionen für den Entwurf und die Analyse von Array-Geometrien und Sub-Array-Konfigurationen und stellt Array-Verarbeitungsalgorithmen für das konventionelle und das hybride Beamforming, die DOA-Schätzung und das räumliche Multiplexing bereit.

Jetzt Loslegen:

Entwurf von Phased Arrays

Modellieren und analysieren Sie das Verhalten aktiver oder passiver Electronically Scanned Arrays (AESA oder PESA) mit beliebigen Geometrien.

Entwerfen und Analysieren von Phased Arrays

Modellieren und analysieren Sie Phased Arrays, einschließlich der Array-Geometrie, der Elementabstände, benutzerdefinierter Antennenelemente, der Phasenverschiebungs-Quantisierung, der gegenseitigen Kopplung sowie gestörter Elemente.

Phased-Array-Galerie.

Modellierung von Sub-Arrays

Modellieren Sie Sub-Arrays, die in modernen Phased-Array-Systemen häufig genutzt werden.

Sub-Arrays in Phased-Array-Antennen.

Polarisierung

Senden, übertragen, reflektieren und empfangen Sie polarisierte elektromagnetische Felder.

Modellieren und Analysieren der Polarisierung.

Beamforming und DOA-Schätzung

Modellieren Sie digitale Beamforming-Algorithmen für Schmalband und Breitband. Unterdrücken Sie mit adaptiven Beamformern Interferenzen und vermeiden Sie Selbstauslöschung. Verwenden Sie Techniken der adaptiven Raum-Zeit-Verarbeitung (STAP), um Stördaten und Störsender zu entfernen. Schätzen Sie die Direction of Arrival (DOA) eintreffender Signale.

Schmalband- und Breitband-Beamforming

Modellieren Sie digitale Beamforming-Algorithmen für Schmalband und Breitband. Die Algorithmen umfassen spektralbasierte und kovarianzbasierte Techniken. 

Konventionelle und adaptive Beamformer.

Adaptive Raum-Zeit-Verarbeitung

Führen Sie eine adaptive Raum-Zeit-Verarbeitung (STAP) durch. Kombinieren Sie zeitliche und räumliche Filter, um interferierende Störsender auszulöschen. Verwenden Sie eine STAP-Verarbeitung, um sich langsam oder gar nicht bewegende Ziele in Hintergrund-Stördaten zu erkennen.

Einführung in die adaptive Raum-Zeit-Verarbeitung.

Schätzung der Direction of Arrival

Verwenden Sie die DOA-Schätzung, um die Richtung einer abstrahlenden oder reflektierenden Quelle zu erkennen. Zu den DOA-Algorithmen gehören Beamscan, MVDR, MUSIC, 2D MUSIC, Root-MUSIC und Monopuls-Tracker für sich bewegende Objekte.

DOA-Schätzung mit Beamscan, MVDR und MUSIC.

Generierung komplexer Signaldaten

Generieren Sie Radar-, Sonar- und EloKa-Daten für Leistungsanalysen und zum Trainieren von Machine-Learning-Algorithmen.

Generierung von I&Q-Daten

Generieren Sie I&Q-Daten für Radar, Sonar und EloKa für Leistungsanalysen.

Radarecho-Simulation.

Trainieren lernender Algorithmen

Generieren Sie Radar- und Sonardaten für das Training von Machine-Learning-Algorithmen.

Klassifikation von Radarzielen mit Machine Learning.

Entwurf und Analyse von Wellenformen

Definieren Sie Wellenformen und Wellenformbibliotheken. Sie können spektrale Eigenschaften, die Entfernungsauflösung und die Doppler-Auflösung analysieren.

Wellenformanalyse mit der Mehrdeutigkeitsfunktion.

Agilitäts-Wellenformen für PRF und Frequenzen

Erstellen Sie Bibliotheken von gepulsten Wellenformen mit PRF- und Frequenzagilität.

Wellenformagilität.

Visualisierung der Erkennung

Visualisieren Sie Daten mithilfe von Darstellungen von Entfernung-Doppler, Entfernung-Winkel, Entfernung-Zeit-Intensität (RTI) und Doppler-Zeit-Intensität (DTI).

Entfernung-Winkel-Darstellung.

Erkennung, Entfernungs- und Doppler-Schätzung

Führen Sie eine Erkennung mit Optimalfiltern, Stretch-Verarbeitung, Pulskompression, Pulsintegration, Entfernungs- und Doppler-Schätzung und CFAR durch.

Pulskompression und Zielerkennung

Generieren Sie Zielerkennungen mithilfe von CFAR, 2D CFAR und Optimalfiltern. Generieren Sie ROC-Kurven und untersuchen Sie Anforderungen mit Radar- und Sonargleichungen.

Erkennung einer konstanten Falschalarmrate.

Entfernungs- und Doppler-Schätzung

Schätzen Sie die Entfernung, die Entfernung-Doppler-Verarbeitung, Entfernung-Winkel und FMCW-Entfernung.

Entfernung-Doppler-Reaktion.

Ziel-, Interferenz -und Kanalmodell

Definieren Sie komplexe Szenarien, einschließlich verteilter Zielmodelle mit komplexen Bewegungsbahnen. Außerdem können Sie eine Reihe von Übertragungskanälen, Stördaten- und Störsender-Interferenzen modellieren.

Modellieren von Zielen und ihren Bewegungsbahnen

Modellieren Sie Ziele mit RCS-Mustern auf der Grundlage von Azimut, Elevation und Frequenz. Definieren Sie Sensor- und Ziel-Bewegungsbahnen.

Modell für Ziel-RCS.

Mehrwege-MIMO-Kanäle 

Modellieren Sie Mehrwege-MIMO-Kanäle mit Streuern und Umgebungsbedingungen wie Regen, Gas und Nebel.

Visualisierung des Beam-Scannings mit einem Array.

Anwendungsbeispiele

Simulieren Sie Radar-, Sonar-, EloKa-Systeme, Automobil- und MIMO-Kommunikationssysteme.

Einführung in hybrides Beamforming.

Modellieren eines Radarsystems für ein Fahrszenario.

Beschleunigung von Algorithmen

Beschleunigen Sie Simulationen und Anwendungen mit generiertem C/C++- und MEX-Code oder mithilfe von GPUs oder einem Datenfluss.

Beschleunigung einer Stördatensimulation

Beschleunigen Sie Stördatensimulationen mit einer GPU oder Codegenerierung (MEX).

Beschleunigung einer Stördatensimulation mit GPU und Codegenerierung.

C-Codegenerierung

Generieren Sie C-Code für das Modell, um die Systemsimulation zu beschleunigen.

Streaming und Beschleunigung der Simulation eines Radarsystems.

Datenfluss zur Beschleunigung der Simulation

Verwenden Sie einen Datenfluss, um Simulationen mithilfe paralleler Verarbeitungs-Threads zu beschleunigen.

Datenflussbeschleunigung.

Neue Funktionen

Rückstreumodell für Fahrradfahrer-Radar

Simulieren von Radarsignalen mit Rückstreuung von Fahrrad und Fahrradfahrer

Detektions-Clustering

Clustern von Radar-Detektionen mit einem dichtebasierten räumlichen Clustering-Algorithmus für Anwendungen mit Rauschen (DBSCAN)

Hybrides Beamforming

Berechnung optimaler Gewichtungen für MIMO-Beamforming basierend auf orthogonalen Matching-Pursuit-Algorithmen

Sensor Array Analyzer

Entwerfen und Analysieren von Phased Arrays für Radar-, Drahtlos- und Sonaranwendungen

Pfadverluste mit TIREM (Terrain Integrated Rough Earth Model)

Berechnen von HF-Übertragungsverlusten mit TIREM

Details zu diesen Merkmalen und den zugehörigen Funktionen finden Sie in den Versionshinweisen.

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