Radar Toolbox

 

Radar Toolbox

다기능 레이더 시스템을 설계, 시뮬레이션 및 테스트할 수 있습니다.

시작하기:

레이더 응용 분야

자동차, 감시 및 SAR 응용 분야를 위한 다기능 레이더를 시뮬레이션할 수 있습니다. 레이더 신호를 합성하여 표적 및 신호 분류에 대한 머신러닝 모델과 딥러닝 모델을 훈련시킬 수 있습니다.

자동차 레이더

확률 및 물리 기반 레이더 센서 모델을 설계할 수 있습니다. MIMO 안테나, 파형, I/Q 레이더 신호를 시뮬레이션할 수 있습니다. 마이크로 도플러 시그니처, 검출, 군집 및 트랙을 생성할 수 있습니다.

레이더 다중 경로 검출로 인한 고스트 검출.

다기능 및 인지 레이더

다기능 레이더 시스템을 위한 폐루프 레이더 시뮬레이션을 수행할 수 있습니다. 파형 선택, PRF(펄스 반복 주파수) 민첩성, 주파수 민첩성, 간섭 완화를 사용하여 환경 조건에 반응하는 시스템을 모델링할 수 있습니다.

레이더 커버리지 내 기동 표적의 적응적 추적.

레이더에서의 AI

레이더 신호를 시뮬레이션하여 표적 및 신호 분류에 대한 머신러닝 모델과 딥러닝 모델을 훈련시킬 수 있습니다. 레이더 신호에 레이블을 수동 또는 자동으로 지정할 수 있습니다.

그래프는 서로 다른 클래스를 임계값 0.5로 하는 정밀도-재현율 곡선을 보여줍니다. 대다수 클래스의 평균 정밀도는 0.9를 상회합니다. 이 클래스에 대해서 훈련된 모델은 정밀도의 저하를 보이지만 0.7의 평균 정밀도를 달성합니다.

딥러닝을 사용한 SAR 영상 내 자동 표적 인식.

SAR(합성 개구 레이더)

공중 및 우주 응용 분야를 위한 SAR 링크 버짓을 추정할 수 있습니다. 스포트라이트 및 스트립맵 모드의 영상 형성 알고리즘을 시뮬레이션 및 테스트할 수 있습니다.

멀티룩 처리를 수행하여 영상 분해능을 상쇄함에 따라 스페클의 효과가 감소했습니다.

거리 및 방위각 방향의 멀티룩 처리.

레이더 시스템 공학

요구사항을 모델 및 테스트에 연결하는 레이더 아키텍처를 시뮬레이션할 수 있습니다. 레이더 링크 버짓을 분석할 수 있습니다. 다양한 환경에서 검출 및 추적 성능을 예측할 수 있습니다.

레이더 아키텍처 모델링

System Composer를 사용하여 서브시스템 구성요소화, 추적성 및 요구사항 기반 테스트가 포함된 다기능 레이더의 아키텍처를 개발할 수 있습니다.

요구사항 상태를 보여주는 레이더 설계와 패널이 있는 System Composer.

레이더 서브시스템 모델과 통합된 레이더 아키텍처.

레이더 방정식을 위한 검출 및 추적 통계량

Radar Designer 앱을 사용하여 설계를 살펴보고 탐색 및 추적을 위한 레이더 방정식을 작성할 수 있습니다. 대화형 방식으로 결과를 시각화하여 여러 설계를 비교할 수 있습니다. 검출가능성 인자, ROC(수신자 조작 특성) 및 TOC(추적기 조작 특성)를 확인하고 범위-각도-높이(블레이크) 차트를 생성할 수 있습니다.

요구사항, 스포트라이트 차트 및 패턴 플롯을 포함한 활성 설계를 볼 수 있는 Radar Designer 앱.

Radar Designer 앱을 사용하여 대화형 방식으로 시스템 설계하기.

안테나와 수신기의 이득 및 손실

빔 및 조향 손실, 빔 체류 인자, 일식 현상 손실, 잡음 지수, 정합 손실, 펄스 적분 손실, CFAR 손실 및 MTI 손실을 계산할 수 있습니다.

유효 검출 확률을 위한 레이더 스포트라이트 차트. 설계에 대해 설정된 목표와 임계값이 충족되는 지점을 보여주는 플롯.

유효 검출 확률 스포트라이트 차트.

환경 및 클러터

지상 및 해양 클러터의 레이더 전파 효과, 가스, 안개, 비, 눈으로 인한 대기 감쇠 및 렌즈 효과 손실을 모델링하고 분석할 수 있습니다. 지표면의 식생 유형 및 유전율, 그리고 해상 상태 및 유전율을 사용하여 클러터의 특성을 나타낼 수 있습니다.

두 레이더 시스템의 결합된 표적 커버리지 영역을 보여주는 지형 기반 지도.

지형이 있는 경우의 레이더 커버리지 계획하기.

레이더 데이터 합성

레이더 센서 모델, 신호, 검출 및 트랙 생성기, 전파 채널, 클러터, 표적 RCS(레이더 반사 면적), 마이크로 도플러 시그니처를 설계할 수 있습니다. 공중, 지상 및 선상 플랫폼과 실측 궤적을 위한 현실적인 레이더 시나리오를 생성할 수 있습니다.

레이더 센서 모델: 신호, 검출 및 트랙 생성기

확률 또는 물리 기반 추상화 수준에서 레이더 데이터를 시뮬레이션할 수 있습니다. 더욱 빠른 시뮬레이션을 위해 확률 레이더 검출 및 트랙을 생성하여 추적 및 센서 융합 알고리즘을 테스트할 수 있습니다. 또는 고충실도 물리 기반 시뮬레이션을 통해 전송된 파형에서 시작하여 환경을 통해 신호를 전파하고 표적에서 반사하고 레이더에서 수신할 수 있습니다.

조향 레이더 시뮬레이션하기.

레이다 장면: 지표면 및 해수면 모델

지표면과 해수면을 모델링하여 다양한 추상화 수준에 걸친 레이다 표면 반사를 생성할 수 있습니다. 표면 폐색이 확률적 검출 및 수신되는 I/Q 신호에 미치는 영향을 평가할 수 있습니다. 사용자 지정 반사도 지도 및 스페클이 있는 표면 모델 등 현실적인 장면의 레이다 데이터를 합성하여 영상 형성 알고리즘을 테스트 및 평가할 수 있습니다.

지표면 및 해수면 레이다 장면.

레이다 시나리오 생성

공중, 지상 및 선상 플랫폼과 표적을 위한 현실적인 레이다 시나리오를 생성할 수 있습니다. 중간점과 궤적을 기반으로, 또는 관성 항법 시스템을 시뮬레이션하여 플랫폼의 움직임과 방향을 모델링할 수 있습니다. 레이다 시나리오의 시간 변화를 시각화하고 기록할 수 있습니다.

레이다 시스템을 위한 다중표적 시나리오.

레이더 신호 및 데이터 처리

다기능 레이더를 위한 파형 라이브러리를 설계할 수 있습니다. 잡음과 클러터가 있는 상황에서 표적을 검출하는 알고리즘을 개발할 수 있습니다. 레이더 표적의 범위, 각도 및 도플러 응답을 추정할 수 있습니다. 레이더 반사에 대해 군집화 및 다중표적 추적을 수행할 수 있습니다.

파형 라이브러리 및 도플러 추정

파형의 펄스 압축 라이브러리, 대응하는 정합 필터링 및 스트레치 처리를 생성할 수 있습니다. 수신된 신호의 파라미터를 추정할 수 있습니다. 간섭원과 표적의 도래각, 검출, 범위, 각도 및 도플러 응답을 확인할 수 있습니다.

MTI 필터링 전후의 레이더 수신 강도 대 범위를 보여주는 플롯. MTI 필터링 이후 두 개의 표적을 볼 수 있습니다.

MTI(이동 표적 표시) 필터링을 이용하여 지상 클러터 제거하기.

군집화

확장 객체에 대한 레이더 반사에서 생성된 레이더 검출을 밀도 기반 알고리즘을 사용하여 군집화할 수 있습니다.

DBSCAN 군집화 알고리즘을 사용하여 확장 객체에 대한 8개의 군집화된 검출 집합의 플롯.

DBSCAN 알고리즘을 사용한 확장 객체의 군집화된 검출.

다중표적 추적

단일 가설 점 객체 추적기를 사용하여 여러 레이더 표적을 추적할 수 있습니다.

다기능 위상 배열 레이더의 탐색 및 추적 스케줄링.