Radar Toolbox

グラフは、さまざまなクラスのしきい値 0.5 に対する適合率-再現率曲線を示しています。

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。

シナリオ進行中の MPAR リソースの使用を可視化。

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。

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。

レーダー設計および要件の状態を示すパネルを備えた System Composer。

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。

要件、ストップライト図、パターンプロットなど実際の設計が表示された Radar Designer アプリ。

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。

2 つのレーダーシステムを組み合わせたターゲットカバレッジ領域を示す地形ベースの地図。

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。

画像の解像度と引き換えに、マルチルック処理を実行してスペックルを低減。

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。

さまざまなシナリオ向けに異なるスキャンモデルでモノスタティック レーダーを使用した検出と追跡のシミュレーション。

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。

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。

「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。」