MATLAB und Simulink für Radarsysteme

Entwurf, Simulation, Test und Bereitstellung multifunktionaler Radarsysteme

Radaringenieure verwenden MATLAB® und Simulink® zur Beschleunigung der Entwicklung von Radarsystemen – von der Antennengruppe über die Signalverarbeitungs-Algorithmen bis hin zur Datenverarbeitung und -steuerung.

Mit MATLAB und Simulink können Radaringenieure:

  • Machbarkeitsstudien und Abdeckungsanalysen in 3D-Geländesimulationen vornehmen und die Systemleistung prognostizieren
  • Architekturen von Radarsystemen interaktiv entwerfen und analysieren
  • Antennenelemente und -gruppen sowie Funkkomponenten entwerfen, analysieren, integrieren und visualisieren
  • Ausbreitungskanäle, Ziele, Störsender und Clutter modellieren
  • phasengesteuerte Multifunktions- und Multisensor-Tracking- und Positionierungssysteme entwerfen und testen
  • Gleitkomma- und Festkomma-Code für das Prototyping und die Produktion von MCUs, GPUs, SoCs und FPGAs generieren
  • die Daten synthetisieren und Deep Learning-Modelle für Anwendungen wie Zielklassifizierung und Modulationserkennung trainieren

MATLAB und Simulink für Radarsysteme verwenden

Radarsysteme

Ingenieure nutzen MATLAB und Simulink für die Ende-zu-Ende-Entwicklung, die Simulation und das Testen von Multifunktions-Radarsystemen.  Die Umgebung erlaubt Machbarkeitsanalysen, die parametrisierte Leistungsvorhersage mit Metriken, das Ressourcenmanagement sowie Abdeckungsanalysen in 3D-Geländesimulationen. Radaringenieure können damit die Charakteristiken von Sensorgruppen und Wellenformen untersuchen und so Linkbudgets analysieren. Zusätzlich lassen sich damit System- oder Softwarearchitekturen definieren und analysieren. Entwickler, die mit Untersystemen betraut sind, können die so geschaffenen Architekturmodelle mit ihren in MATLAB, Simulink oder C/C++ entwickelten Verhaltensmodellen bestücken.


Antennen und HF-Teil

Antennen- und HF-Ingenieure nutzen MATLAB und Simulink als gemeinsame Entwurfsumgebung zum Prototyping von Elementen der Signalkette wie dem HF-Anteil, Antennen und digitalen Elementen. Die Beiträge verschiedenster Teams lassen sich danach zu einem ausführbaren System-Level-Modell zusammenführen.

Vereinfachte Modelle können dabei mit hochgetreuen gemischt und so die Wechselwirkung von Komponenten simuliert, Trade-Offs bewertet und die Auswirkung von Designentscheidungen auf die Systemleistung analysiert werden. In solche Systemsimulationen lassen sich zudem S-Parameter und andere HF-Messungen integrieren.


Signalverarbeitung

Auf Radarsysteme spezialisierte Signalverarbeitungs-Ingenieure nutzen MATLAB, Simulink und Apps für den Entwurf und die Analyse multifunktionaler Phased-Array-Systeme, die eine hohe Agilität bezüglich Frequenz, PRF, Wellenform und Strahlungscharakteristik erfordern. Ingenieure können die Dynamik von Radar- und EloKa-Systemen und -Zielen für boden-, luft- und schiffsgestützte Szenarien modellieren. Ihnen stehen außerdem integrierte Bibliotheken mit Signalverarbeitungs-Algorithmen für Aufgaben wie Beamforming, Optimalfilter, Schätzung der Direction of Arrival (DoA) und die Zielerkennung zur Verfügung.


Datenverarbeitung

Datenverarbeitungs-Ingenieure verwenden MATLAB und Simulink für den Entwurf, die Simulation und das Testen von Systemen, die Daten verschiedenster Sensoren zur Lageerkennung und Ortung zusammenführen. Diese Algorithmen können mithilfe echter oder synthetischer Daten gegen in MATALB durch modellierte Radar-, EO/IR-, IMU- und GPS-Sensoren getestet werden. Integrierte Bibliotheken für Multiobjekt-Tracker und Schätzfilter gestatten die Auswertung von Architekturen, die die Grid-Ebene, Erkennungsebene, Objekt-Ebene und Track-Ebene mit aussagekräftigen Metriken kombinieren, und so die Validierung der Leistung gegen eine Ground-Truth.


Ziele und Umgebung

Radar- oder EloKa-Ingenieure nutzen MATLAB und Simulink zur Modellierung von Wellenausbreitung, Clutter, Störsignalen und Interferenzen sowie von Zielen mit gleichbleibender Geschwindigkeit und Beschleunigung oder konstantem Radarquerschnitt. Dabei lässt sich auch die atmosphärische Dämpfung mithilfe von LOS-Ausbreitungsmodellen (Line of Sight) abbilden. Solche Modelle berechnen die Signalausbreitung durch atmosphärische Gase, Regen, Nebel und Wolken.


Bereitstellung auf Hardware

Radaringenieure können MATLAB- oder Simulink-Modelle auf unterschiedlichsten Deployment-Targets in Produktionsumgebungen bereitstellen. Diese Modelle lassen sich in C, C++, HDL und CUDA® konvertieren und so auf Embedded- oder Edge-Devices übertragen. Ebenso können Modelle in eigenentwickelte Unternehmensanwendungen für Desktops und Server integriert werden. Durch generierten C/C++- und MEX-Code sowie durch Nutzung von GPUs oder Node Pools lassen sich Simulationen und Anwendungen außerdem zusätzlich beschleunigen.


KI für Radar

Radaringenieure nutzen MATLAB zur Entwicklung KI-basierter Anwendungen für Felder wie Cognitive Radar, Software-Defined Radio und intelligente Empfänger. Mit MATLAB-Modellen lassen sich Daten synthetisieren, die zum Training von Deep Learning- und Machine Learning-Netzen für verschiedenste Anwendungen wie die Modulations-Erkennung oder Zielklassifizierung eingesetzt werden können.