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レーダー システムの設計、シミュレーション、およびテスト

レーダー エンジニアリング チームは、MATLAB® および Simulink® を使用して、多機能レーダー システムの設計、解析、シミュレーション、テストを行います。Radar Toolbox を他の MathWorks® 製品と組み合わせることで、開発時間の短縮、設計上の問題の早期解決、また、空中、地上、船上、および車載向けのレーダー システムの解析やテストの合理化を図ることができます。

Antenna and RF systems, signal processing, and data processing in a development environment. Create model scenarios and scenes including resource management and controls.

レーダー システム向けの MathWorks 製品を使用することで、レーダー システムのライフサイクル全体をサポートするモデルを開発することができます。

  • リンク バジェット解析の実行、アーキテクチャのモデル化、およびシステム設計のトレードオフの評価。

  • ジオリファレンスされたシナリオの作成、およびレーダー信号、レーダー検出、レーダー追跡のシミュレーションの実行。

  • 異なる波形やフェーズド アレイ フロント エンドに対応した、信号およびデータ処理チェーンの設計。

  • プロトタイピングおよび展開用の HDL コードまたは C コードの自動生成。


レーダー システム エンジニアリング

レーダー シナリオのシミュレーション

  • Radar Performance Analysis over Terrain (Mapping Toolbox)
    The performance of a radar system can depend on its operating environment. This example shows how radar detection performance improves as target elevation increases above the terrain.
  • Simulate and Track Targets with Terrain Occlusions (Sensor Fusion and Tracking Toolbox)
    This example shows you how to model a surveillance scenario in a mountainous region where terrain can occlude both ground and aerial vehicles from the surveillance radar. You define a tracking scenario with geo-referenced terrain data from a Digital Terrain Elevation Data (DTED) file, create trajectories following terrain, simulate the scenario, and track targets with a multi-object tracker.
  • Simulated Land Scenes for Synthetic Aperture Radar Image Formation (Radar Toolbox)
    Simulate of an L-band remote-sensing SAR system by generating IQ signals from a scenario containing three targets and a wooded-hills land surface and then processing the returns using a range migration focusing algorithm.


  • Adaptive Tracking of Maneuvering Targets with Managed Radar (Radar Toolbox)
    This example employs radar resource management to efficiently track multiple maneuvering targets. An interacting multiple model (IMM) filter estimates when the target is maneuvering to optimize radar revisit times.
  • Multibeam Radar for Adaptive Search and Track (Radar Toolbox)
    Use radarDataGenerator as part of a closed-loop simulation of a multifunction phased array radar (MPAR) tracking multiple maneuvering targets. At each update interval the radar requests resources from the MPAR to search for targets and revisit existing tracks.
  • Track Space Debris Using a Keplerian Motion Model (Sensor Fusion and Tracking Toolbox)
    This example shows how to model earth-centric trajectories using custom motion models within trackingScenario, how to configure a fusionRadarSensor in monostatic mode to generate synthetic detections of space debris, and how to setup a multi-object tracker to track the simulated targets.

レーダー アンテナ、ビームフォーミング、波形

  • Modeling Mutual Coupling in Large Arrays Using Embedded Element Pattern (Phased Array System Toolbox)
    Model mutual coupling effects between array elements by using an embedded pattern technique. The example models an array two ways: (1) using the pattern of the isolated element or (2) using the embedded element pattern, and then compares both with the full-wave Method of Moments (MoM)-based solution of the array.
  • Conventional and Adaptive Beamformers (Phased Array System Toolbox)
    Apply three beamforming algorithms to narrowband array data: the phase shift beamformer, the minimum variance distortionless response (MVDR) beamformer, and the linearly constrained minimum variance (LCMV) beamformer.
  • Radar and Communications Waveform Classification Using Deep Learning (Phased Array System Toolbox)
    Classify radar and communications waveforms using the Wigner-Ville distribution (WVD) and a deep convolutional neural network (CNN).