Radar Toolbox

 

Radar Toolbox

다기능 레이다 시스템 설계, 시뮬레이션 및 테스트

AI를 사용한 레이다

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

다기능 레이다

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

자동차 레이다

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

레이다 시스템 공학

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

레이다 방정식을 위한 검출 및 추적 통계량

Radar Designer 앱을 사용해 설계를 살펴보고 탐지가능성 인자, ROC(수신자 조작 특성) 및 TOC(추적기 조작 특성)를 파악하고 거리-각도-높이(블레이크) 차트를 생성할 수 있습니다.

환경 및 클러터

지상 및 해양 클러터의 레이다 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.

SAR(합성 개구 레이다)

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

레이다 센서 모델: 신호, 검출 및 트랙 생성기

확률 또는 물리 기반 추상화 수준에서 레이다 데이터를 시뮬레이션할 수 있습니다. 더욱 빠른 시뮬레이션을 위해 확률 레이다 탐지 및 트랙을 생성하여 추적 및 센서 융합 알고리즘을 테스트할 수 있습니다.

레이다 장면: 지표면 및 해수면 모델

다양한 추상화 수준에서 레이다 반사 신호의 지표면과 해수면을 모델링할 수 있습니다. 확률적 탐지 및 수신 I/Q 신호에 미치는 표면 가림의 영향을 평가할 수 있습니다. 사용자 지정 반사도 지도 및 스페클이 있는 표면 모델을 비롯한 현실적인 장면의 레이다 데이터를 합성하여 영상 형성 알고리즘을 테스트하고 평가할 수 있습니다.

“AI 덕분에 훨씬 더 많은 것이 가능합니다. 더 많은 데이터가 없는 경우 MATLAB으로 시뮬레이션된 데이터를 생성할 수 있다는 것도 알게 되었습니다.”

Ram Pravesh, Bharat Electronics Limited

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