Radar Toolbox

BEDEUTENDES UPDATE

 

Radar Toolbox

Entwerfen und analysieren Sie monostatische, bistatische und multifunktionale Radarsysteme

KI für Radar

Simulieren Sie Radarsignale zum Trainieren von Modellen für Machine Learning und Deep Learning zur Ziel- und Signalklassifizierung. Manuelle oder automatische Markierung der Radarsignale.

Suchrastervisualisierung mit Strahlpositionen und 3dB-Konturen für die Volumenabtastung. Gitterpunkte verteilt über Azimut (-60° bis 60°) und Höhenwinkel (-50° bis 10°) mit überlappenden kreisförmigen Strahlmustern.

Multifunktionsradar

Durchführung geschlossener Radarsimulationen für Multifunktionsradarsysteme. Modellieren Sie Systeme, die auf Umgebungsbedingungen reagieren, mithilfe der Wellenformauswahl, der Pulswiederholfrequenz (PRF), der Agilität, der Frequenzagilität und der Interferenzreduzierung.

Konturkarte mit dem Titel „Ziel-SNR einschließlich Antennenmuster und Ausbreitungsfaktoren“, die das Signal-Rausch-Verhältnis (SNR) in Dezibel über einem geografischen Gebiet anzeigt, mit dem Längengrad auf der x-Achse und dem Breitengrad auf der y-Achse.

Bistatisches Radar

Entwerfen Sie nichtkooperative bistatische Radare, synchrone und asynchrone Sender- und Empfängerpaare, passive Signale und bistatische Ausbreitungspfade.

Die Radar Designer-App mit aktivem Entwurf einschließlich Anforderungen, Stoplight-Diagramm und grafischer Darstellung von Mustern.

Radarsystemtechnik

Erkunden Sie Designs mit der Radar Designer-App, um Erkennbarkeitsfaktoren, Receiver Operating Characteristics (ROC) und Tracker Operating Characteristics (TOC) zu bewerten und Entfernung-Winkel-Höhe-Diagramme (Blake) zu erstellen.

Datensynthese

Simulieren Sie Radardaten auf verschiedenen Abstraktionsebenen, einschließlich Leistungs-, Mess- und Wellenformebene.

Geländebasierte Karte, in der der kombinierte Zielabdeckungsbereich für zwei Radarsysteme dargestellt ist.

Umgebung und Clutter

Modellieren und analysieren Sie Radarausbreitungseffekte, einschließlich Land- und See-Clutter, atmosphärische Dämpfung durch Gas, Nebel, Regen und Schnee sowie Verluste durch Linseneffekte. Charakterisieren Sie Clutter anhand des Seegangs und der Permittivität sowie anhand von Landoberflächeneigenschaften wie Vegetationstyp und Permittivität.

Radaranzeige mit konzentrischen Entfernungsringen mit mehreren verfolgten Objekten. Die Anzeige umfasst grüne Radarerkennungen, blaue Flugbahnlinien, einen orangefarbenen Streckenverlauf und nummerierte Streckenbeschriftungen.

Signal- und Datenverarbeitung

Erstellen Sie Wellenformbibliotheken, schätzen Sie Erkennungsbereiche, Winkel und Doppler, führen Sie Clustering und Tracking von Erkennungen durch und führen Sie Such- und Trackingvorgänge aus.

Multi-Look-Radarbild, das Küstengelände mit Reichweite vs. Azimut zeigt. Die Graustufenvisualisierung zeigt topografische Merkmale, Küstenlinien und unterschiedliche Oberflächenstrukturen.

Synthetic Aperture Radar (SAR)

Schätzung der SAR-Leistungsübertragungsbilanz für luft- und weltraumgestützte Anwendungen Simulieren und Testen Sie Algorithmen zur Bilderstellung für Spotlight- und Stripmap-Modus.

Diagramm eines Simulink-Modells eines Radarzielemulators.

Leistungsbeschleunigung und unterstützte Hardware

Beschleunigen Sie Simulationen mit GPU-Verarbeitung und generiertem C/C++ Code. Implementieren Sie Simulink-Modelle auf RFSoC-Hardware-Boards (mit SoC Blockset).

„Mithilfe von KI ist sehr viel mehr möglich. Wir haben festgestellt, dass wir in Ermangelung weiterer Daten auch simulierte Daten mithilfe von MATLAB erzeugen können.“

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Ihre Hochschule bietet möglicherweise bereits Zugang zu MATLAB, Simulink und Add-on-Produkten über eine Campus-Wide License.