WLAN Toolbox
WLAN-Kommunikationssysteme simulieren, analysieren und testen
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Die WLAN Toolbox bietet standardkonforme Funktionen für die Entwicklung, die Simulation, die Analyse und den Test von drahtlosen LAN-Kommunikationssystemen. Sie umfasst konfigurierbare Physical-Layer-Wellenformen für die Standardfamilie IEEE® 802.11™. Darüber hinaus bietet sie Sender-, Kanalmodellierungs- und Empfängerfunktionen, die unter anderem die Kanalcodierung, Modulation, Spatial Stream Mapping und MIMO-Empfänger umfassen.
Die Toolbox bietet Referenzdesigns, die Sie bei der Durchführung von Simulationen auf Basisband-Verbindungsebene und Simulationen auf Mehrknoten-Systemebene unterstützen. Mithilfe der Wireless Waveform Generator-App lassen sich Wellenformen erzeugen und Testbenches entweder programmatisch oder interaktiv anpassen. Sie können typische MAC-Frames generieren und parsen. Außerdem können Sie Signalmessungen durchführen, wie z. B. für die Kanalleistung, Spektralmaske und belegte Bandbreite, und Testbenches für die durchgängige Simulation von WLAN-Kommunikationsverbindungen erstellen.
Sie können die Auswirkungen von HF-Designs und Interferenzen auf die Systemleistung untersuchen. Mit der WLAN Toolbox, zusammen mit HF-Instrumenten oder Hardware Support Packages, können Sie Sender- und Empfängermodelle mit Funkmodulen verbinden und Ihre Entwürfe durch Over-the-Air-Sendung und -Empfang prüfen.
Verbinden von KI-Agenten mit der WLAN Toolbox
Integrieren Sie domänenspezifische Funktionen in Ihren Agentic-AI-Workflow.
Erzeugen und analysieren Sie standardkonforme Wi-Fi®-Wellenformen. Verwenden Sie die Apps "Wireless Waveform Generator" und "Wireless Waveform Analyzer", um verschiedene IEEE 802.11™-Wellenformen zu konfigurieren, zu generieren und zu analysieren. Stellen Sie die Ergebnisse in Konstellationsdiagrammen, Spektrumsanalysator, OFDM-Gitter und Zeitbereichsdiagrammen dar.
Simulieren Sie drahtlose End-to-End-Kommunikationsverbindungen. Integrieren Sie Sender-, Kanalmodellierungs- und Empfängeroperationen. Wenden Sie Kanalmodelle an und führen Sie Simulationen auf Verbindungsebene für verschiedene IEEE 802.11-Standardversionen durch. Analysieren Sie die Verbindungsleistung durch Berechnung der Paketfehlerrate (PFR), der Bitfehlerrate und der Durchsatzmetriken.
Modellieren und prüfen Sie HF-Sendeempfänger bei Vorhandensein von Rauschen und Interferenzen. Führen Sie Sendermessungen durch, einschließlich Modulationsgenauigkeit, spektrale Emissionsmaske und Ebenheit. Prüfen Sie Empfänger mithilfe von Metriken zur Einhaltung der Mindesteingangsempfindlichkeit.
Erzeugen Sie standardkonforme IEEE 802.11bn-Wellenformen. Erstellen Sie eine durchgängige Link-Level-Simulation und messen Sie die Paketfehlerrate einer Wi-Fi 8-Verbindung. Modellieren Sie 802.11bn PHY-Innovationen wie verbesserte Langstreckenpakete, ungleiche Modulation, Zwischenwerte der MCS, verteilte Ton-Ressourceneinheiten (DRUs) und doppellange LDPC-Codes.
Erkennen und Dekodieren Sie WLAN-Pakete. Stellen Sie die Paketformatparameter aus den Präambelfeldinformationen wieder her, um das Datenfeld und den MAC-Rahmen zu dekodieren. Führen Sie Frame-Synchronisation, Frequenzversatzkorrektur, Kanalschätzung und -entzerrung sowie Tracking gemeinsamer Fehlerphasen durch. Demodulieren und decodieren Sie Signal- und Datenfelder.
Wenden Sie KI-Techniken zur Lokalisierung und Erkennung von Merkmalen in WLAN-Netzwerken an. Nutzen Sie ein Convolutional Neural Network für die drahtlose Erkennung mithilfe der Kanalzustandsinformationen. Trainieren und testen Sie ein tiefes neuronales Netz für die hochpräzise Positionierung mehrerer Stationen auf der Grundlage von Fingerprinting.
Modellieren Sie WLAN-Netzwerke mit mehreren Geräten. Simulieren Sie die physikalische, die MAC- und die Anwendungsschicht. Untersuchen Sie die Koexistenz von WLAN- und Bluetooth-Signalen. Modellieren Sie den erweiterten verteilten Kanalzugriff (EDCA) und die Dienstgüte (QoS). Simulieren Sie die gleichzeitige Übertragung und den Empfang (STR) sowie den verbesserten Multi-Link-Einzelfunk-Modus (EMLSR) des Multi-Link-Betriebs (MLO) gemäß 802.11be™.
Schließen Sie Ihre Sender- und Empfängermodelle an Funkgeräte an und senden und empfangen Sie Signale drahtlos. Verwenden Sie MATLAB zur Erfassung und Analyse von Signalen, die mittels RF-Instrumenten oder Software-defined Radio (SDR) empfangen werden. Implementieren Sie WLAN-Zeit- und Frequenzsynchronisationsmodellen.
Die WLAN Toolbox bietet standardkonforme Funktionen für die Auslegung, Simulation, Analyse und Prüfung von Wireless-LAN-Kommunikationssystemen, einschließlich konfigurierbarer Wellenformen der physikalischen Schicht für die IEEE 802.11-Familie von Standards.
Die WLAN Toolbox unterstützt die Familie der IEEE 802.11-Standards, einschließlich 802.11be (Wi‑Fi 7) und 802.11ax, mit Funktionen für Orthogonal Frequency-Division Multiplexing (OFDM), MIMO-Empfänger und Mehrbenutzerkonfigurationen.
Sie können Wellenformen erzeugen und Testbänke entweder programmatisch oder interaktiv mit der Wireless Waveform Generator app anpassen, mit Optionen zum Hinzufügen von Hochfrequenzstörungen und zur Visualisierung der Ergebnisse.
Die WLAN Toolbox ermöglicht Basisband-Link-Level-Simulationen mit Sender, Kanalmodellierung und Empfängerfunktionen sowie System-Level-Simulationen mit mehreren Knoten, die physikalische, MAC- und Anwendungsschichten modellieren.
Ja. Sie können gängige MAC-Frames erzeugen und parsen, einschließlich der Wiederherstellung von 802.11 Orthogonal Frequency-Division Multiplexing (OFDM) non-HT-Beacon-Paketen.
Die WLAN Toolbox unterstützt Messungen wie Kanalleistung, Spektrummaske, belegte Bandbreite, Fehlervektormagnitude (EVM), Modulationsgenauigkeit, spektrale Emissionsmaske, Paketfehlerquote (PER), Bitfehlerrate und Durchsatz.
Ja. Durch die Verwendung der WLAN Toolbox mit RF-Instrumenten oder Hardware-Support-Paketen können Sie Ihre Sender- und Empfängermodelle mit Funkgeräten verbinden und Ihre Entwürfe per Over-the-Air-Übertragung und -Empfang verifizieren.
Ja. Sie können Techniken der Künstlichen Intelligenz für Wireless Sensing mithilfe von Kanalzustandsinformationen anwenden, tiefe neuronale Netze für hochpräzise Positionierung basierend auf Fingerprinting trainieren und Merkmale über Wi‑Fi-Netzwerke erkennen.