Phased Array System Toolbox

フェーズドアレイ信号処理システムを設計しシミュレーションする 

 

Phased Array System Toolbox™ には、レーダー、無線通信、EW、ソナー、および医療用画像処理アプリケーションにおけるセンサーアレイ システムの設計、シミュレーション、解析のためのアルゴリズムとアプリが用意されています。フェーズドアレイ システムを設計し、さまざまなシナリオにおけるパフォーマンスを合成データまたは取得したデータを使用して解析できます。また、Phased Array System Toolbox のアプリを使用すると、センサーアレイと波形の特性を調べ、リンクバジェット解析を実行できます。製品に付属している例を元に、周波数、PRF、波形、およびビームパターン アジリティを必要とする、すべての範囲のフェーズドアレイ 機能システムを実装することも可能です。

レーダーソナーおよび EW システム設計の場合、ツールボックスにより、地上、空中、船上、潜水艦、および自動車システムのダイナミクスとターゲットをモデル化できます。これにはビームフォーミング、整合フィルター処理、DOA (到来方向) 推定、ターゲット検出のためのパルス波形と連続波形、信号処理アルゴリズムが含まれています。また、送信機および受信機、伝播チャネル、ターゲット、ジャマー、クラッターのモデルもこのツールボックスに含まれます。

第 5 世代、LTE、WLAN 無線通信システム設計において、このツールボックスを使用すると、アンテナアレイおよびビームフォーミングのアルゴリズムをシステムレベルのシミュレーション モデルに統合できます。これには、アレイジオメトリおよびサブアレイ構成の設計および解析機能が含まれ、従来型およびハイブリッド型ビームフォーミング、DOA (到来方向) 推定、および空間多重化用のアレイ処理アルゴリズムが備わっています。

詳細を見る:

設計

任意のジオメトリで AESA (アクティブ電子走査アレイ) または PESA (パッシブ電子走査アレイ) の動作をモデル化し、解析します。

フェーズドアレイの設計と解析

アレイジオメトリ、素子間の間隔、カスタムアンテナ素子、位相シフトの量子化、相互結合、および摂動素子を含め、フェーズドアレイをモデル化し、解析します。

位相配列ギャラリー。

サブアレイ モデリング

最新のフェーズドアレイシステムでよく使用されるサブアレイをモデル化します。

位相配列アンテナでのサブアレイ。

偏波

偏波電磁場を送信し、伝播し、反射し、受信します。

偏波のモデル化と解析。

ビームフォーミングと DOA (到来方向) 推定

狭帯域と広帯域のデジタル ビームフォーミング アルゴリズムをモデル化します。干渉を抑制し、適応ビームフォーマーで自己ヌリングを回避します。STAP (時空間適応信号処理) 手法を使用して、クラッターとジャマーを削除します。入射信号の DOA (到来方向) を推定します。

狭帯域および広帯域ビームフォーミング

狭帯域と広帯域のデジタル ビームフォーミング アルゴリズムをモデル化します。このアルゴリズムは、スペクトルベースおよび共分散ベースの手法をカバーします。 

従来のビームフォーマーと適応ビームフォーマー。

時空間適応信号処理

STAP (時空間適応信号処理) を実行します。時間フィルターと空間フィルターを組み合わせて、干渉ジャマーを無効化します。STAP 処理を使用して、バックグランド クラッター内の動きが遅いか静止しているターゲットを検出します。

時空間適応信号処理の概要。

到来方向推定

DOA (到来方向) 推定を使用して、放射源または反射源の方向を推定します。DOA アルゴリズムとしては、ビームスキャン、MVDR、MUSIC、2D MUSIC、ルート MUSIC、移動しているオブジェクトのモノパルス トラッカーなどがあります。

ビームスキャン、MVDR、および MUSIC による DOA 推定。

複素信号データ生成

性能解析と機械学習アルゴリズムのトレーニングのために、レーダー、ソナー、および EW データを生成します。

IQ データ生成

性能解析のために、レーダー、ソナー、および EW の IQ データを生成します。

レーダーエコー シミュレーション。

学習アルゴリズムをトレーニングする

機械学習アルゴリズムのトレーニングのために、レーダーおよびソナーデータを生成します。

機械学習を使用したレーダーターゲット分類。

波形設計と解析

波形と波形ライブラリを定義します。スペクトル特性、レンジ分解能、およびドップラー分解能を解析できます。

パルスおよび連続波形

パルスと連続波形を設計し、ベースバンド IQ データを生成します。

不確定性関数を使用した波形解析。

PRF および周波数アジャイル波形

PRF および周波数アジリティを持つパルス波形ライブラリを作成します。

波形アジリティ。

検出可視化

レンジドップラー、レンジ角度、RTI (レンジ-時間-強度)、および DTI (ドップラー-時間-強度) を使用して、データを可視化します。

レンジ角度の表示。

検出、レンジ、およびドップラー推定

整合フィルター処理、伸縮処理、パルス圧縮、パルス積分、レンジおよびドップラー推定、CFAR 検出を行います。

パルス圧縮とターゲット検出

CFAR、2D CFAR、および整合フィルターを使用して、ターゲット検出を生成します。ROC 曲線を生成し、レーダー方程式とソナー方程式を使用して要件を確認します。

定誤アラームレート検出。

レンジおよびドップラー推定

レンジ、レンジ-ドップラー処理、レンジ角度、および FMCW レンジ推定を推定します。

レンジ-ドップラー応答。

ターゲット、干渉、およびチャネルモデル

複雑な軌跡を持つ分散ターゲットモデルなど、複雑なシナリオを定義します。さまざまな伝播チャネル、クラッター、およびジャマー干渉をモデル化することもできます。

ターゲットとターゲット軌跡のモデル化

方位角、高度、および周波数に基づく RCS パターンでターゲットをモデル化します。センサーとターゲットの軌跡を定義します。

ターゲット RCS をモデル化します。

マルチパス MIMO チャネル 

雨、ガス、霧などの散乱体と環境条件でマルチパス MIMO チャネルをモデル化します。

アレイビーム スキャンを可視化します。

応用例

レーダー、ソナー、EW システム、自動車、および MIMO 通信システムをシミュレーションします。

多機能レーダーのリソース スケジューリング。

運転シナリオ用のレーダーシステムのモデル化。

アルゴリズム高速化

生成された C/C++ および MEX コードによって、または GPU あるいはデータフ ローを使用することによって、シミュレーションとアプリケーションを高速化し ます。

クラッター シミュレーションの高速化

GPU またはコード生成 (MEX) を使用してクラッター シミュレーシ ョンを高速化します。

GPU とコード生成を使用した クラッター シミュレーションの 高速化。

C コードの生成

モデル用の C コードを生成して、システム シミュレーションを高速 化します。

レーダーシステムのシミュレー ションのストリームと高速化。

シミュレーションを高速化するためのデータフロー

データフローを使用し、並列処理スレッドを使用することによって、シミュレーションを高速化します。

データフロー高速化。

新機能

自転車運転者レーダー後方散乱モデル

自転車と運転者から後方散乱レーダーの信号をシミュレーション

検出クラスタリング

density-based spatial clustering of applications with noise (DBSCAN) アルゴリズムを使用してレーダー検出をクラスタリング

 ハイブリッド ビームフォーミング

直交マッチング追跡アルゴリズムに基づいて MIMO ビームフォーミングのための最適な重みを計算

Sensor Array Analyzer

レーダー、無線、およびソナーのためのフェーズドアレイの設計と解析

Terrain Integrated Rough Earth Model (TIREM) パスの損失

TIREM を使用してRF 伝播の損失を計算

これらの機能やそれに対応する機能の詳細については、リリースノート をご覧ください。

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