Mit MATLAB und Simulink können Sie Ihre Entwicklungen im Bereich der drahtlosen Kommunikation durch Modellierungs-, Simulations-, Test- und Implementierungstools noch schneller und effizienter gestalten. Verkürzen Sie die Entwicklungszeit, erkennen und beseitigen Sie Entwurfsprobleme frühzeitig, optimieren Sie die Tests und Verifizierungen und automatisieren Sie eine Vielzahl von Entwicklungsaufgaben im Bereich der drahtlosen Kommunikation. Gewährleisten Sie dabei höchste Zuverlässigkeit und Leistung während des gesamten Entwicklungsworkflows – von der Ausarbeitung komplexer Algorithmen über die Analyse von Signalen bis hin zur Konzeption einer End-to-End-Systemkonfiguration. So können Sie Ihren generierten Code für Funksysteme und Hardware bereitstellen und anschließend Ihre verwendeten Prototypen und Geräte testen.
Drahtlose Kommunikationsstandards
Entwickeln, analysieren und testen Sie standardisierte 5G-, Wi-Fi-, LTE-, Satellitenkommunikationstechnik und Bluetooth-Systeme.
KI für drahtlose Anwendungen
Wenden Sie die Methoden des Deep Learning, Machine Learning und Reinforcement Learning auf drahtlose Kommunikationsanwendungen an.
Digital-, HF- und Antennenentwicklung
Optimieren Sie parallel die digitalen, HF- und Antennenkomponenten eines drahtlosen End-to-End-Kommunikationssystems.
Entwicklung und Tests von Hardware
Implementieren und verifizieren Sie Ihre Entwicklungen auf Hardware. Führen Sie Over-the-air-Tests Ihrer Algorithmen und Entwicklungen mit HF-Instrumenten und SDR durch.
Was spricht für MATLAB und Simulink bei drahtloser Kommunikation?
Führende Ingenieurteams auf dem Gebiet der drahtlosen Kommunikation vertrauen auf MATLAB und Simulink, um neue 5G-Funkzugangstechnologien zu entwickeln. So lassen sich damit 5G, Wi-Fi, LTE, Bluetooth®, die Satellitennavigation sowie Kommunikationssysteme und -netze simulieren, analysieren und testen. Darüber hinaus haben Sie die Möglichkeit:
- durch die kombinierte Optimierung von Digital-, HF- und Antennenkomponenten und -modellen die Leistung Ihres End-to-End-Systems zu steigern
- Systemkomponenten mithilfe von Methoden des Machine Learning, Deep Learning oder Reinforcement Learning zu optimieren
- Massive-MIMO-, Millimeterwellen- und Beamforming-Systeme mithilfe von Antennen und Antennen-Arrays zu entwickeln
- die reale Leistung von drahtlosen Netzwerken und deren Metriken auf Karten mithilfe von Ausbreitungsszenarien innerhalb und außerhalb von Gebäuden sowie von Channel-Modellen zu beurteilen
- automatisch HDL- oder C Code für das Prototyping zu generieren und die zu testenden Systeme mit Over-the-Air-Tests zu verifizieren
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