Phased Array System Toolbox

Diseñe y simule sistemas de arrays de sensores y beamforming

Phased Array System Toolbox™ proporciona algoritmos y apps para diseñar y simular sistemas de arrays de sensores y beamforming en aplicaciones de comunicaciones inalámbricas, radar, sonar, acústicas y de generación de imágenes médicas. Puede modelar y analizar el comportamiento de arrays activos y pasivos, incluidos subarrays y geometrías arbitrarias. Estos arrays pueden transmitir y recibir señales simuladas para beamforming y para diseñar algoritmos de procesamiento de señales.

Para sistemas de comunicaciones móviles 5G y LTE, SATCOM y WLAN, puede diseñar antenas multihaz y con orientación electrónica. La toolbox incluye algoritmos para simular arquitecturas de hybrid beamforming y completamente digitales para sistemas de ondas milimétricas y MIMO masivo. Puede simular entornos de desvanecimiento multitrayecto para probar el rendimiento de los arrays de antenas de beamforming.

Para el diseño de sistemas de radar, sonar y acústicos, la toolbox incluye algoritmos de procesamiento de señales para beamforming, procesamiento adaptativo de espacio-tiempo (STAP), estimación de la dirección de llegada (DOA), filtrado adaptado y detección de señales. Esta toolbox también proporciona formas de onda continuas y pulsadas que se pueden utilizar para generar señales de prueba, y simular ecos de objetivos, interferencias y efectos de propagación.

Para la aceleración de las simulaciones o el prototipado, la toolbox soporta la generación de código C. Los ejemplos de referencia proporcionan flujos de trabajo para generar código HDL a partir de modelos de Simulink^®.

Más información:

Diseño de arrays en fase
Beamforming y estimación de DOA
Detección y estimación de rango y Doppler
Diseño de formas de onda y síntesis de señales
Ejemplos de aplicación
Aceleración de algoritmos y generación de código

White paper gratuito

Exploración de arquitecturas de conformación del haz híbrida para sistemas 5G

Lea el white paper

Diseño de arrays en fase

Modele y analice el comportamiento de radares de barrido electrónico activos o pasivos (AESA o PESA) con geometrías arbitrarias.

Diseño y análisis de arrays en fase

Modele y analice arrays en fase, incluidos la geometría del array, el espaciado entre elementos, los elementos de antena personalizados, la cuantización del cambio de fase, el acoplamiento mutuo y los elementos con perturbaciones.

Galería de arrays en fase

Modelado de acoplamiento mutuo en grandes arrays mediante análisis de arrays infinitos

Uso de la autocalibración para gestionar incertidumbres de arrays

Sensor Array Analyzer

App Sensor Array Analyzer para el diseño interactivo de arrays.

Modelado de subarrays

Modele subarrays de uso frecuente en sistemas de arrays en fase modernos.

Subarrays en antenas de arrays en fase

Vista lateral de subarrays hexagonales sobre una esfera.

Antena de arrays en fase construida con subarrays.

Modelado de polarización

Transmita, propague, refleje y reciba campos electromagnéticos polarizados.

Modelado y análisis de polarización

Modelado y análisis de polarización.

Beamforming y estimación de DOA

Modele algoritmos de beamforming digital de banda estrecha y banda ancha. Elimine las interferencias y evite la autoanulación con beamformers adaptativos. Utilice técnicas STAP para eliminar interferidores y ecos parásitos. Estime la dirección de llegada de señales incidentes.

Beamforming de banda estrecha y banda ancha

Modele algoritmos de beamforming digital de banda estrecha y banda ancha utilizando técnicas espectrales y basadas en la covarianza.

Beamformers convencionales y adaptativos

Beamforming acústico con un array de micrófonos

Beamforming y estimación de la dirección de llegada

Síntesis de patrones de arrays - parte 2: optimización

Síntesis de patrones de arrays - parte 3: Deep Learning

Gráfica de directividad 3D de un array rectangular uniforme con el lóbulo principal en la dirección X y los lóbulos laterales alrededor del lóbulo principal.

Beamforming para un sistema de arrays en fase.

Procesamiento adaptativo de espacio-tiempo

Combine STAP con el filtrado temporal y espacial para anular los interferidores. Utilice STAP para detectar objetivos inmóviles o de movimiento lento en los ecos parásitos de fondo.

Introducción al procesamiento adaptativo de espacio-tiempo

Respuesta de Doppler angular de ADPCA después de STAP que muestra la detección de objetivos y líneas donde se eliminaron interferencias y ecos parásitos.

Procesamiento adaptativo de espacio-tiempo.

Estimación de la dirección de llegada

Use la estimación de 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 la dirección de llegada con beamscan, MVDR y MUSIC

Estimación de la dirección de llegada de alta resolución

Localización de fuentes mediante la correlación cruzada generalizada

Gráfica 3D de potencia frente a ángulo de elevación y ángulo de acimut que muestra dos picos del algoritmo MVDR.

Estimación de DOA con MVDR.

Detección y estimación de rango y Doppler

Realice filtrado adaptado, procesamiento de extensión, compresión de pulsos, integración de pulsos, estimación de rango y Doppler, y detección de CFAR.

Compresión de pulsos y detección de objetivos

Genere detecciones de objetivos mediante CFAR (tasa constante de falsas alarmas), CFAR 2D y filtros adaptados. Genere curvas ROC y explore los requisitos usando la ecuación de radar y la ecuación de sonar.

Detección de CFAR (tasa constante de falsas alarmas)

Análisis de rendimiento de un detector usando curvas ROC

Detección de señales en ruido blanco gaussiano

Señal en presencia de ruido con varias detecciones por encima del umbral basado en CFAR.

Detección de la tasa constante de falsas alarmas.

Estimación de rango y Doppler

Estime el rango y genere respuestas de rango-Doppler y rango-ángulo.

Respuesta de rango-Doppler

Estimación del rango con procesamiento de extensión

Gráfica de rango-Doppler que muestra tres detecciones.

Respuesta de rango-Doppler de un cubo de datos de radar.

Diseño de formas de onda y síntesis de señales

Diseñe formas de onda pulsadas y continuas, y filtros adaptados. Analice las funciones de ambigüedad de las formas de onda. Sintetice las señales transmitidas y los retornos de objetivos para arrays monoestáticos y biestáticos.

Formas de onda pulsadas y continuas, filtros adaptados y funciones de ambigüedad

Diseñe formas de onda pulsadas y continuas, y sus correspondientes filtros adaptados. Genere datos IQ de banda base para la simulación y el modelado.

Análisis de formas de onda con la función de ambigüedad

Estimación simultánea de rango y velocidad con la forma de onda MFSK

Diseño de formas de onda para aumentar el rendimiento de un sistema de radar existente

Gráfica de la función de ambigüedad de una forma de onda LFM con un eje Y de frecuencia Doppler y un eje X de retraso en el tiempo.

Análisis de formas de onda con la función de ambigüedad.

Propagación de señales y objetivos

Modele objetivos con patrones de RCS basados en acimut, elevación y frecuencia. Defina trayectorias de objetivos y sensores. Modele canales MIMO multitrayecto con dispersadores y condiciones medioambientales, tales como lluvia, gas y niebla.

Visualización del beamscan de un array de antenas en un mapa

Modelado de la propagación de señales de RF

Mapa de SINR de un entorno de prueba de macrocelda urbana 5G

Visualización del beamscan en un mapa.

Ejemplos de aplicación

Simule sistemas de comunicaciones MIMO, radar, guerra electrónica, sonar y audio espacial.

Sistemas de comunicaciones MIMO

Modele sistemas de comunicaciones MIMO con arrays en fase de extremo frontal de gran tamaño. Arquitecturas de beamforming de partición en subsistemas de banda base y RF.

Introducción a hybrid beamforming

Mejora de la capacidad y SNR de comunicaciones inalámbricas con arrays de antenas

Hybrid beamforming para MIMO masivo

Hybrid beamforming para MIMO con algoritmos QSHB y HBPS

MIMO masivo

Barrido de haces con SSB para NR

Ajuste de haz del extremo de transmisión de enlace descendente NR usando CSI-RS

Interferencia de una constelación de satélites en un enlace de comunicaciones

Mejora del enlace de comunicaciones con una constelación de satélites.

Sistemas de radar y guerra electrónica

Simule sistemas de radar y guerra electrónica.

Estimación simultánea de rango y velocidad con la forma de onda MFSK

Aumento de la resolución angular con arrays virtuales

Extracción de parámetros de formas de onda a partir de pulsos recibidos

Dos picos visibles por encima del umbral de detección, correspondientes a dos objetivos de radar en presencia de ruido.

Picos de objetivos por encima de un umbral de detección.

Sistemas de sonar y audio espacial

Simule sistemas de sonar y audio espacial.

Detección de objetivos submarinos con un sistema de sonar activo

Localización de una baliza acústica con un sistema de sonar pasivo

Beamforming acústico con arrays de micrófonos

Introducción a beamforming diferencial

Gráfica de un perfil de Munk de velocidad del sonido y trayectorias de propagación submarina generadas a partir de un modelo Bellhop.

Trayectorias de propagación submarina entre el transmisor y el receptor utilizando un modelo Bellhop.

Aceleración de algoritmos y generación de código

Acelere las simulaciones y las aplicaciones con código C/C+ generado o con el dominio del flujo de datos en Simulink^®. Siga flujos de trabajo de referencia para generar código HDL a partir de modelos de Simulink.

Generación de código para algoritmos de procesamiento de señales espaciales

Genere código C/C++ y MEX o código HDL para algoritmos de procesamiento de señales espaciales.

Streaming y aceleración de la simulación de sistemas de radar

Beamforming basado en FPGA en Simulink - parte 1: diseño de algoritmos

Beamforming basado en FPGA en Simulink - parte 2: generación de código

Beamformer de respuesta sin distorsión de varianza mínima (MVDR) optimizado para HDL de punto fijo

Flujo de trabajo de técnica de monopulso basado en FPGA - parte 1: diseño de algoritmos

Streaming y aceleración de la simulación de un sistema de radar.

Flujo de datos para acelerar la simulación

Utilice el dominio del flujo de datos para acelerar las simulaciones con subprocesos de procesamiento en paralelo.

Simulación multinúcleo de un sistema de radar monoestático

Simulación multinúcleo de un sistema de beamforming de audio

Aceleración por flujo de datos.

Recursos del producto:

Documentación Funciones Artículos técnicos Casos prácticos Requisitos del sistema Notas de la versión Vídeos y webinars Ejemplos

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