Communications Toolbox には、通信システムの設計、エンドツーエンドのシミュレーション、解析、および検証のためのアルゴリズムおよびアプリが用意されています。ツールボックスには、カスタムまたは標準ベースの波形を生成できるグラフィカルベースのアプリがあります。テストベクトルを作成して、受信機の性能を検証したり、波形に RF 劣化要因を追加することで人工知能 (AI) アプリケーション用のデータセットを作成したりすることができます。このツールボックスでは、伝播チャネルを統計的にモデル化したり、地形や建物を含むレイトレーシングのソリューションを使用してモデル化したりできます。チャネル劣化の影響を補正し、SDR を使用して OTA (over-the-air) テストで設計を検証することができます。
Communications Toolbox は、アンテナから RF チェーン、ビット処理までの通信リンクのモデル化を促進します (Antenna Toolbox および RF Blockset を使用)。クラウドまたはローカルクラスターを使用して、BER シミュレーションを高速化できます (Parallel Computing Toolbox を使用)。このツールボックスは、AI 手法を使用した通信の問題の解決に役立ちます (Deep Learning Toolbox を使用)。
波形生成
さまざまな種類のカスタマイズ可能な、または標準規格に基づく物理層の波形を生成します。また、無線波形発生器アプリを使用してテスト信号を作成します。さらに、波形を設計のゴールデン リファレンスとして使用します。
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RF 伝播とチャネルのモデル化
屋内と屋外のシナリオでレイトレーシング解析を実行します。ノイズとフェージングの影響の特性評価を行います。自由空間および大気の影響による経路損失を考慮します。
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無線向け AI
スペクトル監視、デジタル プリディストーション、ビーム管理、チャネル状態情報フィードバックなどの無線通信の技術に AI を活用します。RF 劣化要因を組み込んだ合成信号を作成して、AI モデルを学習させます。既存の Python ベースのネットワークと MATLAB を同時実行します。
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RF、アンテナ、および MIMO
RF フロントエンドの効果、アンテナ設計、デジタル ベースバンド システムを 1 つの環境でモデル化します。RF コンポーネントの高忠実度モデル、アンテナ、フェーズド アレイ システムを含めます。複数のアンテナ手法を使用する MIMO および Massive MIMO で、システムのパフォーマンスを大幅に向上させます。また、MIMO 受信機とチャネルの特性を評価します。
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性能の高速化
複数のローカルコア、エンタープライズ クラスター、GPU、AWS®、および FPGA を使用して、通信リンク シミュレーションを高速化します。単一の CPU に対し、桁違いの向上を実現できます。
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