Radar Toolbox
Diseñe, simule y pruebe sistemas de radar multifunción
Radar Toolbox incluye algoritmos y herramientas para diseñar, simular, analizar y probar sistemas de radar multifunción. Los ejemplos de referencia proporcionan un punto de partida para implementar sistemas de radar aéreos, terrestres, marítimos y de automoción. Radar Toolbox soporta diversos flujos de trabajo, incluidos el análisis de requisitos, el diseño, el despliegue y el análisis de datos de campo.
Puede realizar análisis de balances de enlace y evaluar tradeoffs de diseño en el nivel de la ecuación de radar de forma interactiva con la app Radar Designer. La toolbox incluye modelos para transmisores, receptores, canales de propagación, objetivos, interferidores y ecos parásitos. Puede simular radares con diferentes niveles de abstracción utilizando modelos probabilísticos y modelos de nivel de señal I/Q. Puede procesar detecciones generadas a partir de estos modelos o de datos recopilados de sistemas de radar utilizando los algoritmos de procesamiento de datos y señales proporcionados en la toolbox. Puede diseñar radares cognitivos que operen en entornos de espectro compartido de RF saturado. Para aplicaciones de automoción, la toolbox permite modelar sensores de radar en niveles probabilísticos y basados en la física, y simular datos, incluidas firmas de micro-Doppler y listas de objetos.
Radar toolbox soporta la generación de código C para la aceleración de simulaciones o el prototipado rápido.
Más información:
Radares de automoción
Diseñe modelos de sensores de radar probabilísticos y basados en la física. Simule señales de radar I/Q, antenas MIMO y formas de onda. Genere firmas de micro-Doppler, detecciones, clusters y pistas.
Radar multifunción y cognitivo
Realice una simulación de radar de lazo cerrado para sistemas de radar multifunción. Modele sistemas que responden a las condiciones ambientales utilizando selección de formas de onda, agilidad de frecuencia de repetición de pulsos (PRF), agilidad de frecuencias y reducción de interferencias.
IA para radar
Simule señales de radar para entrenar modelos de Machine Learning y Deep Learning para clasificar objetivos y señales. Etiquete las señales de radar manual o automáticamente.
Radar de apertura sintética (SAR)
Estime los balances de enlace de SAR para aplicaciones aéreas y espaciales. Simule y pruebe algoritmos de formación de imágenes para los modos SpotLight y StripMap.
Diseño de sistemas SAR.
Modelado de arquitecturas de radar
Con System Composer, puede desarrollar arquitecturas para radares multifunción que incluyen división en componentes de los subsistemas, trazabilidad y pruebas basadas en requisitos.
Arquitectura de radar integrada con modelos de subsistemas de radar.
Detección y seguimiento de estadísticas para ecuaciones de radar
Explore diseños con la app Radar Designer para rellenar ecuaciones de radar de búsqueda y seguimiento. Visualice los resultados de forma interactiva para comparar las opciones de diseño. Defina los factores de detectabilidad, las características operativas del receptor (ROC) y las características operativas del rastreador (TOC), y genere gráficas de alcance-ángulo-altura (Blake).
Diseño interactivo de sistemas con la app Radar Designer.
Ganancias y pérdidas de antenas y receptores
Calcule la pérdida de haz y exploración, el factor de permanencia del haz, la pérdida de eclipsado, el factor de ruido, la pérdida de coincidencia, la pérdida de integración de pulsos, la pérdida de CFAR y la pérdida de MTI.
Gráfica de colores de probabilidad efectiva de detección.
Entorno y ecos parásitos
Modele y analice los efectos de propagación de los ecos parásitos terrestres y marítimos; la atenuación atmosférica por gas, niebla, lluvia o nieve y las pérdidas relacionadas con efectos de lentes. Caracterice los ecos parásitos con la permitividad y el estado del mar, y la superficie terrestre con la permitividad y el tipo de vegetación.
Planificación de la cobertura de radar en presencia de terreno.
Síntesis de datos de radar
Diseñe modelos de sensores de radar; generadores de señales, detección y seguimiento; canales de propagación; ecos parásitos; sección transversal de radar (RCS) objetivo; y firmas de micro-Doppler. Cree escenarios de radar realistas para plataformas aéreas, terrestres y marítimas, y trayectorias de validación (ground-truth).
Modelos de sensores de radar: generadores de señales, detección y seguimiento
Simule datos de radar con niveles de abstracción probabilísticos o basados en la física. Para acelerar las simulaciones, genere detecciones y pistas de radar probabilísticas para probar algoritmos de seguimiento y fusión de sensores. Como alternativa, las simulaciones basadas en la física de mayor fidelidad comienzan con formas de onda transmitidas, propagan señales a través del entorno, las reflejan cuando alcanzan los objetivos y las reciben en el radar.
Generación de escenarios de radar
Cree escenarios de radar realistas para plataformas y objetivos aéreos, terrestres y marítimos. Modele el movimiento y la orientación de la plataforma basándose en waypoints y trayectorias, o simulando sistemas de navegación inercial. Visualice y registre la evolución temporal del escenario de radar.
Procesamiento de datos y señales de radar
Diseñe librerías de formas de onda para radares multifunción. Desarrolle algoritmos para detectar objetivos en presencia de ruido y ecos parásitos. Estime el alcance, el ángulo y las respuestas Doppler para objetivos de radar. Realice agrupación en cluster y seguimiento multiobjetivo en retornos de radar.
Librerías de formas de onda y estimación Doppler
Cree librerías de compresión de pulsos de formas de onda con el filtrado adaptado y el procesamiento de extensión correspondientes. Estime los parámetros de señal recibidos. Defina la dirección de llegada, la detección, el alcance, el ángulo, las respuestas Doppler de los objetivos y las fuentes de interferencias.
Eliminación de ecos parásitos terrestres con el filtrado MTI.
Agrupación en clusters
Agrupe en clusters las detecciones de radar generadas a partir de retornos de radar en objetos ampliados utilizando algoritmos basados en la densidad.
Detecciones agrupadas en cluster de objetos ampliados con un algoritmo DBSCAN.
Seguimiento multiobjetivo
Realice el seguimiento de varios objetivos con un seguidor de objetos puntuales de hipótesis única.
