Radar Toolbox에는 다기능 레이다 시스템의 설계, 시뮬레이션, 분석 및 테스트를 위한 알고리즘과 툴이 있습니다. 참조 예제를 출발점으로 활용하여 공중, 지상, 선상 및 자동차 레이다 시스템을 구현할 수 있습니다. Radar Toolbox는 요구사항 분석, 설계, 배포 및 현장 데이터 분석 등의 여러 워크플로를 지원합니다.
Radar Designer 앱을 통해 레이다 방정식 수준에서 대화형 방식으로 링크 버짓 분석을 수행하고 설계 장단점을 평가할 수 있습니다.이 툴박스에는 송신기, 수신기, 전파 채널, 표적, 재머 및 클러터를 위한 모델이 있습니다. 확률 모델 및 I/Q 신호 수준 모델을 사용하여 다양한 추상화 수준에서 레이다를 시뮬레이션할 수 있습니다. 툴박스에서 제공되는 신호 및 데이터 처리 알고리즘을 사용하여 이러한 모델 또는 레이다 시스템에서 수집된 데이터에서 생성된 탐지 결과를 처리할 수 있습니다. 혼잡한 RF 공유 스펙트럼 환경에서 작동하는 인지 레이다를 설계할 수 있습니다. 자동차 응용 분야의 경우 이 툴박스를 통해 확률 및 물리 기반 수준에서 레이다 센서를 모델링하고 마이크로 도플러 시그니처 및 객체 목록 등의 데이터를 시뮬레이션할 수 있습니다.
이 툴박스는 시뮬레이션 가속화 또는 신속 프로토타이핑을 위한 C 코드 생성을 지원합니다.
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.
제품 관련 자료:
“AI 덕분에 훨씬 더 많은 것이 가능합니다. 더 많은 데이터가 없는 경우 MATLAB으로 시뮬레이션된 데이터를 생성할 수 있다는 것도 알게 되었습니다.”
