レーダー
レーダー システムの解析、設計、およびシミュレーション
MathWorks® 製品を使用することで、実装ための開始点として、多機能レーダー システムの設計、シミュレーション、解析、テストを行うことができます。Radar Toolbox を他の製品と組み合わせると、空中、地上、船上、および車載向けのレーダー システムと、物理環境で移動および動作するプラットフォームのシナリオを検討することができます。
指定された要件とパフォーマンス メトリクスに基づいて、レーダー システムのトレードオフ解析を適用する
送信機、受信機、伝播チャネル、ターゲット、ジャマー、クラッターをさまざまなレベルの抽象化でモデル化する
アクティブおよびパッシブ フェーズド アレイをシミュレーションし、ビームフォーミングと信号処理のアルゴリズム設計を行う
プラットフォーム、軌跡、パス、環境、センサーを組み込んだ自律システムのシナリオを設計し、さまざまな座標系とマップを使用してシミュレーションする
レーダーの測定値を、他の実際のセンサーやセンサー アレイから取得したデータと融合する
検出および追跡の統計をコンパイルして処理し、マルチオブジェクト トラッカーと推定フィルターを使用してアーキテクチャを評価する
Deep Learning Toolbox™ を使用して、AI を独自の設計やモデルに統合します。MATLAB® Coder™ を使用して、開発した信号処理アルゴリズムからコードを生成し、ハードウェア上にソリューションを展開します。
レーダー 向け製品
トピック
モデル化とシミュレーション
- Airborne SAR System Design (Radar Toolbox)
Design an X-band Synthetic Aperture Radar (SAR) sensor parameters. - Radar Signal Simulation and Processing for Automated Driving (Radar Toolbox)
Model the hardware, signal processing, and propagation environment of an automotive radar.
地図作成
- Create Maps with Data in Projected Coordinate Reference Systems (Mapping Toolbox)
Create a map using multiple data sets with coordinates in geographic and projected coordinate reference systems. - Export Images and Raster Grids to GeoTIFF (Mapping Toolbox)
Write data referenced to standard geographic and projected coordinate systems to GeoTIFF files.
状況認識と状態推定
- Extended Object Tracking of Highway Vehicles with Radar and Camera (Sensor Fusion and Tracking Toolbox)
Track highway vehicles around an ego vehicle as extended objects that span multiple sensor resolution cells. - Visual-Inertial Odometry Using Synthetic Data (Sensor Fusion and Tracking Toolbox)
Estimate the pose (position and orientation) of a ground vehicle using an inertial measurement unit (IMU) and a monocular camera.
オブジェクトの追跡とモーション プランニング
- Object Tracking and Motion Planning Using Frenet Reference Path (Sensor Fusion and Tracking Toolbox)
Dynamically plan the motion of an autonomous vehicle based on estimates of the surrounding environment. - 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.
機械学習と深層学習
- Label Radar Signals with Signal Labeler (Radar Toolbox)
Label the time and frequency features of pulse radar signals with added noise. - 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).
ハードウェアへの展開
- FPGA-Based Range-Doppler Processing - Algorithm Design and HDL Code Generation (Phased Array System Toolbox)
Design a range-Doppler response that is implementation-ready for a FPGA and compare a simulation output of the model with a Simulink® behavioral model. - Estimating Orientation Using Inertial Sensor Fusion and MPU-9250 (Sensor Fusion and Tracking Toolbox)
Obtain data from an InvenSense MPU-9250 IMU sensor, and to use the 6-axis and 9-axis fusion algorithms in the sensor data to compute orientation of the device.