レーダーと無線の共存
このセクションには、レーダーおよび無線通信へのツールボックスの適用例が含まれます。適用分野には、以下のものがあります。
高速スペクトル センシングに基づき、直交周波数分割多重 (OFDM) 通信波形が存在する環境における、レーダー波形送信に最適な周波数領域を決定する。
通信波形が占める領域にノッチ (スペクトル電力が低下した領域) を設けた疑似ランダム最適化周波数変調 (PRO-FM) パルス波形を作成および解析する。
2 機能多入力多出力 (MIMO) レーダー通信 (RadCom) システム用の波形セットを設計する。レンジと方位角でターゲットを検出し、複数のダウンリンク ユーザーにデータを送信できる RadCom システムをシミュレーションする。
注目の例
Waveform Design for a Dual-Function MIMO RadCom System
Design a set of waveforms for a dual-function multiple-input-multiple-output (MIMO) radar-communication (RadCom) system.
Spectrum Sharing Using Spectrum Sensing and Waveform Notching
Implement and analyze techniques for reducing mutual interference between non-cooperative radar and communication systems by inserting notches into the transmitted radar waveform.
Synthesizing Gapped LFM Waveform with Spectral Mask Requirements
Synthesize a wideband gapped Linear Frequency Modulated (LFM) waveform with spectral mask requirements for operation in congested RF environments.
Joint Radar-Communication Using PMCW and OFDM Waveforms
Models a joint radar-communication system using two modulation schemes that combine radar and communication signals. One scheme uses phase-modulated continuous wave (PMCW) waveforms and orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) waveforms .
Spectrum Sensing with Deep Learning for Radar and Wireless Communications
Train a deep learning neural network using deep learning to identify radar and wireless communication signals in the air.
Integrated Sensing and Communication I:Radar-Centric Approach Using PMCW Waveform
Model a radar-centric Integrated Sensing and Communication (ISAC) system based on a MIMO radar transmitting a PMCW waveform.
Integrated Sensing and Communication II: Communication-Centric Approach Using MIMO-OFDM
Model a communication-centric Integrated Sensing and Communication (ISAC) system based on a generic MIMO-OFDM communication system.
