Radar Toolbox

 

Radar Toolbox

Entwurf, Simulation und Testen von multifunktionalen Radarsystemen

KI für Radar

Simulation der Radarsignale zum Trainieren von Deep-Learning-Modellen für die Ziel- und Signalklassifizierung. Manuelle oder automatische Markierung der Radarsignale.

Multifunktionsradar

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.

Radar für die Automobilindustrie

Design probalistischer und physikbasierter Radarsensormodelle. Simulation von MIMO-Antennen, Wellenformen und I/Q-Radarsignalen. Generierung von Mikro-Doppler-Signaturen, Erfassungen, Clustern und Spuren.

Radarsystemtechnik

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.

Detektions- und Tracking-Statistiken für Radargleichungen

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.

Umgebung und Störflecke

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.

Synthetic Aperture Radar (SAR)

Schätzung der SAR-Leistungsübertragungsbilanz für luft- und raumgestützte Anwendungen Algorithmen für die Simulation und Bildentstehung für Spotlight- und Stripmap-Modus.

Radarsensormodelle: Signal, Erkennung und Spurgeneratoren

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.

Radarszenen: Modelle von Boden- und Meeresoberflächen

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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