Radar Toolbox
Concevoir, simuler et tester des systèmes radar multifonctions
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Radar Toolbox comprend des algorithmes et des outils pour concevoir, simuler, analyser et tester des systèmes radar multifonctions. Les exemples de référence offrent un point de départ pour implémenter des systèmes radar aéroportés, terrestres, maritimes et automobiles. Radar Toolbox supporte plusieurs workflows, notamment l'analyse des exigences, le design, le déploiement et l’analyse des données terrain.
Vous pouvez effectuer un bilan de liaison de manière interactive et évaluer les meilleurs compromis de design avec l'application Radar Designer. La toolbox comprend des modèles pour les émetteurs, les récepteurs, les canaux de propagation, les cibles, les brouilleurs et les échos parasites. Vous pouvez simuler des radars à différents niveaux d'abstraction en utilisant des modèles probabilistes et des modèles physiques qui utilisent les échantillons I/Q. Vous pouvez traiter les détections générées à partir de ces modèles ou de données collectées par des systèmes radar en utilisant des algorithmes pour le traitement du signal et des données proposés dans la toolbox. Vous pouvez concevoir des radars cognitifs qui opèrent dans des environnements à spectre RF partagé et encombré. Pour les applications automobiles, Radar toolbox permet de modéliser des capteurs de manière probabiliste ou physique et de synthétiser des données, notamment des signatures micro-Doppler.
Pour l'accélération de la simulation ou le prototypage rapide, la toolbox supporte la génération de code C.
L'IA pour les radars
Synthétisez des signaux radar pour entraîner des modèles de Machine Learning et de Deep Learning pour la classification de cibles et de formes d'onde. Labellisez les signaux radar manuellement ou automatiquement.
Radar multifonction
Effectuez une simulation en boucle fermée pour modéliser des radars multifonctions. Modélisez des systèmes qui répondent aux conditions environnementales avec la sélection de forme d'onde, l'agilité de fréquence, la fréquence de récurrence (PRF) et la mitigation des interférences.
Radar automobile
Concevez des modèles de capteurs radar probabilistes et basés sur la physique. Simulez des antennes MIMO, des formes d'onde et des signaux radar I/Q. Générez des signatures micro-Doppler, des détections, des clusters et des pistes.
Ingénierie de systèmes radar
System Composer vous permet de développer des architectures pour des radars multifonctions qui incluent la modularisation de sous-systèmes, la traçabilité et les éditions de tests basés sur les exigences.
Statistiques de détection et de pistage pour les équations radar
Explorez les designs avec l'application Radar Designer pour déterminer les facteurs de détectabilité, la fonction d'efficacité du récepteur (courbe ROC) et la fonction d'efficacité du tracker (TOC), et également pour générer des diagrammes de Blake.
Environnement et échos parasites
Modélisez et analysez les effets de la propagation et des échos parasites terrestres et maritimes, l'atténuation atmosphérique due au brouillard et aux hydrométéores. Caractérisez les échos parasites en utilisant l'état de la mer et sa permittivité ainsi que la surface terrestre avec la végétation et sa permittivité.
Synthetic Aperture Radar (SAR)
Estimez les bilans de liaison SAR pour les applications aéroportées et spatiales. Simulez et testez des algorithmes de formation d'images pour les modes Spotlight et Stripmap.
Modèles de capteurs radar : génération de formes d'onde, de détections et de pistes
Simulez des données radar à des niveaux d'abstraction probabilistes ou basés sur la physique. Pour des simulations plus rapides, générez des pistes et des détections radar probabilistes pour tester des algorithmes de pistage et de fusion de capteurs.
Scènes radar : modèles de surfaces terrestres et maritimes
Modélisez des surfaces terrestres et maritimes pour les retours radar à différents niveaux d'abstraction. Évaluez l'impact des occlusions de surface sur les détections probabilistes et les signaux I/Q reçus. Synthétisez des données radar à partir de scènes réalistes, notamment des modèles de surfaces avec une carte de réflectance personnalisée et en considérant les effets de speckle, pour tester et évaluer des algorithmes de formation d'images.
Ressources produits :
« Avec l'aide de l'IA, on peut faire beaucoup plus. Nous avons découvert qu'il était possible, en l'absence de données supplémentaires, de générer des données simulées en utilisant MATLAB. »
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