Phased Array System Toolbox
Diseñe y simule System de procesamiento de señales de arrays en fase
Phased Array System Toolbox™ proporciona algoritmos y apps para el diseño, la simulación y el análisis de sistemas de arrays de sensores en aplicaciones de radar, comunicaciones inalámbricas , guerra electrónica, sonar y generación de imágenes médicas. Es posible diseñar sistemas de arrays en fase y analizar su rendimiento en distintos escenarios mediante datos sintéticos o adquiridos. Las apps de esta toolbox permiten explorar las características de las formas de onda y los arrays de sensores y llevar a cabo análisis de balance de enlace. Los ejemplos de productos proporcionan un punto de partida para implementar una gama completa de sistemas multifunción de arrays en fase que requieren versatilidad de patrones de haz, frecuencias, frecuencias de repetición de impulsos (PRF) y formas de onda.
Para el diseño de sistemas de radar, sonar y guerra electrónica (EW), la toolbox permite modelar la dinámica y los objetivos para sistemas terrestres, aéreos, de a bordo, submarinos y de automoción. Incluye formas de onda pulsadas y continuas, así como algoritmos de procesamiento de señales, formación de haces, filtrado de correspondencia emparejada, estimación de la dirección de llegada (DOA) y detección de objetivos. Esta toolbox también incluye modelos para transmisores y receptores, canales de propagación, objetivos, perturbadores y ecos parásitos.
En el caso del diseño de sistemas de comunicaciones inalámbricas 5G, LTE y WLAN, la toolbox permite incorporar arrays de antenas y algoritmos de conformación del haz en los modelos de simulación de nivel de sistema. Incluye capacidades para diseñar y analizar geometrías de configuración de arrays y subarrays, además de proporcionar algoritmos de procesamiento de arrays para la conformación del haz convencional e híbrida, estimación de DOA y multiplexación espacial.
Comience:
Diseño y análisis de arrays en fase
Modele y analice arrays en fase, lo cual incluye la geometría del array, el espaciado entre elementos, los elementos de antena personalizados, la cuantificación del desplazamiento en fase, el acoplamiento mutuo y los elementos perturbados.
Galería de arrays en fase.
Modelado de subarrays
Modele subarrays empleados habitualmente en los sistemas modernos de arrays en fase.
Subarrays en antenas de arrays en fase.
Polarización
Transmita, propague, refleje y reciba campos electromagnéticos polarizados.
Modelado y análisis de polarización.
Conformación del haz y estimación de DOA
Modele algoritmos de conformación del haz digitales de banda estrecha y banda ancha. Suprima las interferencias y evite la autoanulación con conformadores del haz adaptativos. Utilice técnicas de procesamiento adaptativo de espacio-tiempo (STAP) para eliminar los ecos parásitos y las perturbaciones. Estime la dirección de llegada (DOA) de las señales incidentes.
Conformación del haz de banda estrecha y banda ancha
Modele algoritmos de conformación del haz digitales de banda estrecha y banda ancha. Los algoritmos abarcan técnicas espectrales y basadas en la covarianza.
Formadores de haces convencionales y adaptativos.
Procesamiento adaptativo de espacio-tiempo
Lleve a cabo el procesamiento adaptativo de espacio-tiempo (STAP). Combine la filtración temporal y espacial para anular las perturbaciones que provocan interferencias. Utilice el procesamiento STAP para detectar objetivos inmóviles o de movimiento lento en el eco parásito de fondo.
Introducción al procesamiento adaptativo de espacio-tiempo.
Estimación de la dirección de llegada
Use la estimación de la dirección de llegada (DOA) para localizar la dirección de una fuente radiante o reflectante. Entre los algoritmos de DOA se incluyen beamscan, MVDR, MUSIC, 2D MUSIC, root-MUSIC, y rastreadores monopulso para objetos en movimiento.
Estimación de DOA con beamscan, MVDR y MUSIC.
Generación de datos IQ
Genere datos IQ para radar, sonar y EW destinados al análisis de rendimiento.
Simulación de eco de radar.
Entrenamiento de algoritmos de aprendizaje
Genere datos de radar y sonar para entrenar algoritmos de machine learning.
Clasificación de objetivos de radar mediante machine learning.
Formas de onda de pulso y continuas
Diseñe formas de onda de pulso y continuas, además de generar datos IQ de banda base.
Análisis de formas de onda mediante la función de ambigüedad.
Formas de onda con versatilidad de PRF y frecuencias
Cree librerías de formas de onda de pulso con versatilidad de PRF y frecuencias.
Versatilidad de formas de onda.
Visualización de detección
Visualice datos mediante presentaciones visuales de Doppler de rango, ángulo de rango, intensidad temporal de rango (RTI) e intensidad temporal de Doppler (DTI).
Presentación visual de ángulo de rango.
Compresión de pulsos y detección de objetivos
Genere detecciones de objetivos mediante CFAR, 2D CFAR y filtros emparejados. Genere curvas ROC y explore los requisitos mediante ecuación de radar y ecuación de sonar.
Detección de la tasa constante de falsas alarmas.
Estimación de rango y Doppler
Estimación de rango, procesamiento de Doppler de rango, ángulo de rango y rango FMCW.
Respuesta de Doppler de rango.
Modelado de objetivos y trayectorias de objetivos
Modele objetivos con patrones de RCS basados en acimut, elevación y frecuencia. Defina trayectorias de objetivos y sensores.
Modelado de RCS de objetivo.
Canales MIMO multirruta
Modele canales MIMO multirruta con dispersadores y condiciones medioambientales, tales como lluvia, gas y niebla.
Escaneo visual de haces de array.
Interferencias y ecos parásitos
Genere modelos de fuentes de interferencias y ecos parásitos.
Eco parásito terrestre con un radar MTI.
Radar, sonar y EW
Simule sistemas de radar, sonar y EW.
Planificación de recursos para un radar multifunción.
Sistemas de comunicación MIMO
Modele sistemas de comunicación MIMO.
Introducción a la formación de haces híbrida.
Radares de automoción
Simule sistemas de radar de automoción en el nivel de las señales IQ.
Modelado de un sistema de radar para un escenario de conducción.
Aceleración de la simulación de ecos parásitos
Acelere las simulaciones de ecos parásitos mediante una GPU o a través de la generación de código (MEX).
Aceleración de la simulación de ecos parásitos con GPU y generación de código.
Generación de código C
Genere código C para el modelo a fin de acelerar la simulación del sistema.
Streaming y aceleración de la simulación de un sistema de radar.
Flujo de datos para acelerar la simulación
Utilice el flujo de datos para reducir el tiempo de simulación mediante threads de procesamiento paralelo.
Aceleración mediante flujo de datos.
Patrones de antena personalizados
importe patrones personalizados expresados en coordenadas phi-theta usando la app Sensor Array Analyzer
Conformación del haz de diagonalización de bloques multiusuario
calcule la precodificación y la combinación de pesos para sistemas MIMO multiusuario
Modelos de desvanecimiento por lluvia
pronostique el desvanecimiento de la señal con Global Crane Rain Attenuation y modelos de la UIT
Modelo del radio de la Tierra
calcule el radio efectivo de una tierra esférica utilizando el método del radio de curvatura medio
Modelo de retrodispersión de radar de ciclista
simule señales de radar retrodispersadas a partir de una bicicleta y un ciclista
Clustering de detecciones
clustering de detecciones de radar mediante el algoritmo de clustering espacial basado en la densidad de aplicaciones con ruido (DBSCAN)
Consulte las notas de la versión para saber los detalles sobre estas características y las funciones correspondientes.
