雷达工具箱

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设计、模拟和测试 多功能雷达 系统

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雷达的应用

模拟多功能雷达用于汽车、监视和SAR应用。合成雷达信号训练机器和深度学习模型,用于目标和信号分类。

汽车雷达

设计基于概率和物理的雷达传感器模型。模拟MIMO天线、波形、I/Q雷达信号。生成微多普勒信号、检测、簇和轨迹。

多功能认知雷达

为多功能雷达系统进行闭环雷达仿真。使用波形选择、脉冲重复频率(PRF)敏捷性、频率敏捷性和干扰缓解来响应环境条件的模型系统。

雷达覆盖下机动目标的自适应跟踪。

人工智能雷达

模拟雷达信号,训练机器,深入学习目标和信号分类模型。手动或自动标记雷达信号。

自行车运动员的合成微多普勒特征用于训练用于目标分类的深度学习网络。

合成孔径雷达(SAR)

估算机载和空间应用的SAR链路预算。模拟和测试聚光灯和条带贴图模式的图像形成算法。

设计合成孔径雷达系统。

雷达系统工程

模拟将需求与模型和测试联系起来的雷达架构。分析雷达链路预算。预测不同环境下的检测和跟踪性能。

雷达体系结构建模

具有系统编写器,开发多功能雷达体系结构,包括子系统组件化、可跟踪性和基于需求的测试。

雷达体系结构与雷达子系统模型集成。

雷达方程的探测和跟踪统计

使用Radar Designer应用程序探索设计,填充用于搜索和跟踪的雷达方程。交互式地可视化结果以比较设计选择。确定可检测因素、接收机工作特性(ROC)和跟踪器工作特性(TOC)并生成距离-角度-高度(Blake)图。

使用雷达设计器应用程序交互设计系统。

天线和接收机增益和损耗

计算光束和扫描损耗、光束驻留因子、蚀损、噪声系数、匹配损耗、脉冲集成损耗、CFAR损耗和MTI损耗。

有效探测概率红绿灯图。

环境和杂物

对地杂波和海杂波的雷达传播效应进行建模和分析;气体、雾、雨和雪引起的大气衰减;和镜头效果损失。除地表植被类型和介电常数外,还使用海况和介电常数来表征杂波。

在地形条件下规划雷达覆盖范围。

雷达数据合成

设计雷达传感器模型;信号、探测和跟踪发电机;传播通道;杂乱目标雷达散射截面(RCS);和微多普勒信号。为机载、陆基和舰载平台以及地面真实轨迹创建逼真的雷达场景。

雷达传感器型号:信号,检测,和跟踪发电机

在概率或基于物理的抽象层次上模拟雷达数据。为了更快的模拟,生成概率雷达探测和跟踪,以测试跟踪和传感器融合算法。或者,高保真物理模拟从发射波形开始,在环境中传播信号,将其反射到目标之外,然后在雷达上接收。

雷达场景生成

为机载、陆基和舰载平台和目标创建逼真的雷达场景。基于航路点和轨迹或通过模拟惯性导航系统对平台运动和方向进行建模。可视化并记录雷达场景的时间演变。

雷达信号与数据处理

为多功能雷达设计波形库。开发在存在噪声和杂波的情况下检测目标的算法。估计雷达目标的距离、角度和多普勒响应。对雷达回波进行聚类和多目标跟踪。

波形库与多普勒估计

创建波形的脉冲压缩库,并进行相应的匹配滤波和拉伸处理。估计接收信号参数。确定目标和干扰源的到达方向、探测、距离、角度和多普勒响应。

使用运动目标指示(MTI)滤波去除地杂波。

聚类

利用基于密度的算法,从扩展目标上的雷达返回生成聚类雷达探测。

使用DBSCAN算法对扩展对象进行群集检测。

多功能相控阵雷达的搜索与跟踪调度。