レーダーシステム向けMATLABおよび仿真软金宝app件
多機能レーダーシステムの設計,シミュレーション,テスト,展開
レーダーのエンジニアは,MATLAB®や仿金宝app真软件®を使用して,アンテナアレイからレーダー信号処理アルゴリズム,データの処理および制御にいたるまで,レーダーシステム設計の速度を向上させています。
MATLABおよび仿真金宝app软件により,レーダーのエンジニアは以下を行うことができます。
- 実現可能性の研究,システム性能の予測,3 d地形上でのカバレッジ解析
- レーダーシステムのアーキテクチャの対話的な設計および解析
- アンテナ素子やアレイ,および射频コンポーネントの設計,解析,統合,可視化
- 伝播チャネル,ターゲット,ジャマー,クラッターのモデル化
- 多機能,多センサーのフェーズドアレイ追跡およびポジショニングシステムの設計とテスト
- SoC单片机,GPU, FPGAデバイス用の,浮動小数点または固定小数点でのプロトタイピングまたは量産用のコードの生成
- ターゲット分類や変調識別などの用途向けに,データを合成してディープラーニングモデルを学習
レーダーシステム
エンジニアは,MATLABおよび仿真金宝app软件を使用して,多機能レーダーシステムの設計,シミュレーション,テストをエンドツーエンドで行っています。レーダーシステムのエンジニアは、実現可能性解析、メトリクスによるパラメーター化された性能の予測、リソース管理、3D 地形を使用したカバレッジ解析を行うことができます。エンジニアは、センサーアレイや波形の特性を調べて、リンクバジェット解析を行うことができます。また、システムやソフトウェアのアーキテクチャを定義し、解析することもできます。サブシステムのエンジニアは、MATLAB か Simulink、または C/C++ で開発した動作モデルをアーキテクチャモデルに追加できます。
ユーザー事例
アンテナおよび射频
アンテナおよび射频のエンジニアは,MATLABや仿真软件金宝appを共通の設計環境として使用し,射频,アンテナ,およびデジタル要素などの信号チェーン要素のプロトタイプを作成します。これにより,複数のチームの作業をシステムレベルの実行可能なモデルとして組み合わせることができます。
エンジニアは,高抽象度と高忠実度のモデルを組み合わせて,コンポーネントの相互作用のシミュレーションや,設計上のトレードオフの評価,設計上の選択による性能への影響の解析を行うことができます。またSパラメーターやその他の射频測定値をシステムシミュレーションに含めることもできます。
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信号処理
レーダー信号処理のエンジニアは,MATLAB,金宝app仿真软件,アプリを使用して,周波数、脉冲重复频率、波形,およびビームパターンアジリティを必要とするフェーズドアレイ多機能システムの設計および解析を行います。エンジニアは,レーダーおよび电子战システムのダイナミクスや,地上,空中,船上のターゲットをモデル化できます。また,ビームフォーミング,整合フィルター処理,到来方向(DOA)推定,ターゲット検出などの信号処理アルゴリズムの組み込みライブラリを活用することもできます。
データ処理
レーダーデータ処理のエンジニアは,MATLABおよび仿真金宝app软件を使用して,複数のセンサーからのデータを融合して状況認識と位置推定を維持するシステムの設計,シミュレーション,テストを行います。また,レーダーEO / IR, IMU,およびGPSセンサーをMATLABでモデル化することで,実際のデータまたは合成データを使用して,アルゴリズムをテストできます。マルチオブジェクトトラッカーと推定フィルターの組み込みライブラリで、グラウンドトゥルースに対する性能を検証するためのメトリクスを使用して、グリッドレベルおよび検出レベルと、オブジェクトレベルまたはトラックレベルの融合を組み合わせたアーキテクチャを評価できます。
ユーザー事例
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ターゲットと環境
レーダーや电子战のエンジニアは,MATLABや仿真软金宝app件を使用して,波動伝播,クラッターおよびジャマーと干渉,速度と加速度が一定のターゲットの動き,ターゲットの断面積をモデル化しています。また,エンジニアは洛(视线)伝播モデルを使用して,大気減衰をモデル化することもできます。このようなモデルでは,大気中のガス,雨,霧や雲を通過する信号の伝播を計算します。
ハードウェア展開
レーダーのエンジニアは,MATLABまたは仿真金宝app软件のモデルを運用環境の多くのターゲットに展開します。エンジニアは,モデルをC, c++,高密度脂蛋白,およびCUDA®に変換して,組み込みデバイスやエッジデバイスに展開します。また,社内で開発したエンタープライズデスクトップアプリケーションやサーバーアプリケーションとモデルを統合することもできます。エンジニアは,生成済みのC / c++コードや墨西哥人コード,またはGPUやノードのプールを使用することで,シミュレーションやアプリケーションを高速化できます。
レーダー用AI
レーダーのエンジニアは,MATLABを使用して,コグニティブレーダー,ソフトウェア無線,インテリジェントレシーバーなどのAI(人工知能)ベースのアプリケーションの開発を行っています。また,変調識別やターゲット分類などのさまざまな用途向けに,MATLABモデルでデータを合成し,ディープラーニングおよび機械学習ネットワークの学習に使用できます。
関連する応用分野とトピック
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