Radar Toolbox には、多機能レーダーシステムの設計、シミュレーション、解析、およびテストのためのアルゴリズムとツールが含まれています。参照例を使用して、航空機搭載、地上設置型、艦載、および車載レーダーシステムの実装を始めることができます。Radar Toolbox は、要件解析、設計、展開、フィールドデータ解析など、複数のワークフローをサポートしています。
Radar Designer アプリを使用してリンクバジェット解析を実行し、レーダー方程式レベルでの設計のトレードオフを対話的に評価することができます。このツールボックスには、送信機、受信機、伝播チャネル、ターゲット、ジャマー、クラッター向けのモデルが含まれています。確率モデルや I/Q 信号レベルのモデルを用いて、さまざまな抽象度でレーダーをシミュレーションすることができます。ツールボックスに用意されている信号処理およびデータ処理のアルゴリズムを使用して、これらのモデルから生成された検出値や、レーダーシステムから収集したデータから生成された検出値を処理することができます。混雑した RF 共有スペクトル環境で動作するコグニティブレーダーを設計することができます。自動車用途向けには、確率と物理学に基づくレベルでレーダーセンサーをモデル化し、マイクロドップラー シグネチャやオブジェクトリストを含むデータをシミュレーションすることができます。
このツールボックスは、シミュレーションの高速化やラピッド プロトタイピングのための、C コード生成をサポートしています。
レーダー向け AI
レーダー信号をシミュレーションして、ターゲットおよび信号の分類向けの機械学習モデルおよびディープラーニング モデルの学習を行います。レーダー信号を手動または自動でラベル付けします。
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多機能レーダー
多機能レーダーシステムの閉ループレーダーのシミュレーションを行います。波形選択、パルス繰り返し周波数 (PRF) アジリティ、周波数アジリティ、および干渉緩和を使用して環境条件に対応するシステムをモデル化します。
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車載レーダー
確率と物理学に基づいたレーダー センサー モデルを設計します。MIMO アンテナ、波形、および I/Q レーダー信号のシミュレーションを行います。マイクロドップラー・シグネチャ、検出、クラスター、およびトラックを生成します。
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レーダー システム エンジニアリング
System Composer を使用して、サブシステムのコンポーネント化、トレーサビリティ、要件ベースのテストなどの多機能レーダーのアーキテクチャを開発します。
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レーダー方程式のための検出および追跡の統計
Radar Designer アプリで設計を検討して、検出係数、受信者動作特性 (ROC)、およびトラッカー動作特性 (TOC) を特定し、距離・角度・高さ (ブレイク) チャートを作成します。
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環境およびクラッター
陸や海のクラッター、ガス、霧、雨、雪による大気の減衰、レンズ効果損失などのレーダーの伝播効果をモデル化および解析します。植生の種類と誘電率を備えた地表に加えて、海の状態と誘電率によりクラッターを特性評価します。
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合成開口レーダー (SAR)
航空および宇宙用途向けの SAR リンクバジェットを推定します。スポットライトモードとストリップマップ モードの画像形成アルゴリズムのシミュレーションとテストを行います。
レーダー センサー モデル: 信号、検出、および追跡ジェネレーター
レーダーデータを確率または物理学に基づく抽象度でシミュレーションします。より高速なシミュレーションを行うために、確率的なレーダー検出と追跡を生成し、追跡およびセンサー フュージョン アルゴリズムをテストします。
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レーダーシーン: 陸地および海面モデル
さまざまな抽象度でのレーダー反射に対して陸地および海面をモデル化します。確率的検出および受信 I/Q 信号における表面オクルージョンの影響を評価します。カスタム反射率マップとスペックルを備えた表面モデルなど、現実的なシーンからレーダーデータを合成して、画像形成アルゴリズムをテストおよび評価します。
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製品リソース:
「AI を活用すれば、もっと多くのことを実現できます。データを十分に利用できない場合でも、MATLAB を使用してシミュレーション データを生成できるとわかりました。」
あなたは学生ですか?
ご所属の学校にはすでに Campus-Wide License が導入されていて、MATLAB、Simulink、その他のアドオン製品を利用できる可能性があります。