Radar Toolbox
Entwurf, Simulation und Testen von multifunktionalen Radarsystemen
Haben Sie noch Fragen? Wenden Sie sich bitte an den Vertrieb.
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Die Radar Toolbox arbeitet mit Algorithmen und Tools für Entwurf, Simulation, Analyse und Tests von multifunktionalen Radarsystemen. Referenzbeispiele bieten einen Anfangspunkt für die Implementierung von luftgestützten, bodengestützten sowie sich an Bord von Schiffen und Automobilen befindenden Radarsystemen. Die Radar Toolbox unterstützt mehrere Workflows, einschließlich der Anforderungen an die Analyse, den Entwurf, die Bereitstellung und die Analyse von Felddaten.
Mit der Radar Designer -App können Sie interaktiv eine Analyse der Leistungsübertragungsbilanz durchführen und Entwurfsalternativen auf der Ebene der Radargleichung bewerten.Die Toolbox beinhaltet Modelle für Sender, Empfänger, Ausbreitungskanäle, Ziele, Störsender und Störflecke. Sie können Radare auf verschiedenen Abstraktionsebenen mithilfe probalistischer Modelle und Modellen auf I/Q-Signalebene simulieren. Mit den in der Toolbox bereitgestellten Signal- und Datenalgorithmen lassen sich zudem die von diesen Modellen oder aus den von Radargeräten erfassten Daten generierten Radardetektionen verarbeiten. Sie können kognitive Radare entwerfen, die gemeinsamen in Umgebungen arbeiten, in denen das HF-Frequenzspektrum überfüllt ist. Bei Anwendungen in der Automobilindustrie ermöglicht Ihnen die Toolbox, Radarsensoren auf den probalistischen und physikbasierten Ebenen zu modellieren und Daten wie beispielsweise Mikro-Doppler-Signaturen und Objektlisten zu simulieren.
Für die Beschleunigung der Simulation oder Rapid Prototyping unterstützt die Toolbox die Generierung von C Code.
Simulation der Radarsignale zum Trainieren von Deep-Learning-Modellen für die Ziel- und Signalklassifizierung. Manuelle oder automatische Markierung der Radarsignale.
Durchführung geschlossener Radarsimulationen für multifunktionale Radarsysteme. Modellsysteme, die mithilfe der Auswahl der Wellenform, der Pulswiederholfrequenz (PRF), der Agilität, der Frequenzagilität und der Interferenzreduzierung auf Umgebungsbedingungen reagieren.
Design probalistischer und physikbasierter Radarsensormodelle. Simulation von MIMO-Antennen, Wellenformen und I/Q-Radarsignalen. Generierung von Mikro-Doppler-Signaturen, Erfassungen, Clustern und Spuren.
Mit dem System Composer können Sie Architekturen für multifunktionale Radare entwickeln, in denen die Komponentisierung, Rückverfolgbarkeit der Subsysteme und auf den Anforderungen basierende Tests berücksichtigt sind.
Erkunden Sie Entwicklungen mit der Radar Designer-App, um Erkennungsfaktoren, Receiver Operating Characteristics (ROC) und Tracker Operating Characteristics (TOC) zu bestimmen sowie Bereichswinkel-Höhendiagramme (Blake-Diagramme) zu generieren.
Modellierung und Analyse der Radarausbreitungseffekte von Störflecken auf Land und See, atmosphärischer Abschwächung aufgrund von Gas sowie Verlusten durch Linseneffekte. Charakterisierung der Störflecke mithilfe von Seegang und der Dielektrizitätskonstante zusätzlich zur Landoberfläche mit Vegetationsart und Dielektrizitätskonstante.
Schätzung der SAR-Leistungsübertragungsbilanz für luft- und raumgestützte Anwendungen Algorithmen für die Simulation und Bildentstehung für Spotlight- und Stripmap-Modus.
Simulieren Sie Radardaten auf probalistischen oder physikbasierten Abstraktionsebenen. Zur Beschleunigung Ihrer Simulation können Sie probalistische Radardetektionen und Spuren generieren, mit denen Sie Algorithmen für Tracking und Sensorfusion testen können.
Modellierung von Land- und Meeresoberflächen für Radarrückmeldungen auf verschiedenen Abstraktionsebenen. Bewertung der Auswirkungen von Oberflächenverdeckungen auf probabilistische Erkennungen und empfangene I/Q-Signale. Synthese von Radardaten aus einer realistischen Szene, einschließlich Oberflächenmodellen mit benutzerdefinierter Reflektionskarte und Speckle, um Algorithmen zur Bilderzeugung zu testen und zu bewerten.
„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.“
Ram Pravesh, Bharat Electronics Limited
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