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设计,模拟和Testufction Readarsystems

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雷达的应用

模拟多功能雷达用于汽车、监视和SAR应用。合成雷达信号训练机器和深度学习模型,用于目标和信号分类。

汽车雷达

设计概率和物理基础雷达传感器型号。模拟MIMO天线,波形,I / Q雷达信号。生成微量多普勒签名,检测,群集和轨道。

由于雷达多径反射导致的重影检测。

多功能和认知雷达

为多功能雷达系统进行闭环雷达仿真。使用波形选择、脉冲重复频率(PRF)敏捷性、频率敏捷性和干扰缓解来响应环境条件的模型系统。

雷达覆盖中操纵目标的自适应跟踪。

人工智能雷达

模拟雷达信号以培训机器和深度学习模型的目标和信号分类。手动或自动标记雷达信号。

用于培训深度学习网络的骑自行车司机进行对象分类的综合微多普勒签名。

合成孔径雷达(SAR)

估算机载和空间应用的SAR链接预算。模拟和测试图像形成算法,用于聚光灯和条带图模式。

设计SAR系统。

雷达系统工程

模拟将要求与模型和测试的要求连接的雷达架构。分析雷达链接预算。在不同环境中预测检测和跟踪性能。

雷达架构建模

系统作曲家,开发多功能雷达体系结构,包括子系统组件化、可跟踪性和基于需求的测试。

雷达体系结构与雷达子系统模型集成。

雷达方程的探测和跟踪统计

使用Radar Designer应用程序探索设计,填充用于搜索和跟踪的雷达方程。交互式地可视化结果以比较设计选择。确定可检测因素、接收机工作特性(ROC)和跟踪器工作特性(TOC)并生成距离-角度-高度(Blake)图。

雷达设计师应用的交互式设计系统。

天线和接收器收益和损失

计算光束和扫描损耗、光束驻留因子、蚀损、噪声系数、匹配损耗、脉冲集成损耗、CFAR损耗和MTI损耗。

检测氧化灯图表的有效概率。

环境和杂物

陆地杂乱的模型与分析雷达传播效应;由于天然气,雾,雨和雪,大气衰减;和镜头效果损失。除了带有植被类型和介电常数的土地表面之外,使用海状态和介电常数表征杂乱。

在地形条件下规划雷达覆盖范围。

雷达数据合成

设计雷达传感器型号;信号,检测和轨道发生器;传播渠道;杂乱;目标雷达横截面(RCS);和微多普勒签名。为机载,基于地面和船载平台和地面真理轨迹创造现实的雷达场景。

雷达传感器型号:信号,检测,和跟踪发电机

在概率或基于物理的抽象层面模拟雷达数据。为了更快的模拟,产生概率雷达检测和轨道以测试跟踪和传感器融合算法。或者,较高的保真物理学的模拟从传输的波形开始,通过环境传播信号,将它们反射关闭目标,并在雷达处接收它们。

雷达场景生成

为机载,基于地面和船载平台和目标创建现实的雷达情景。基于航点和轨迹的模型平台运动和方向或通过模拟惯性导航系统。可视化并记录雷达场景的时间演变。

雷达信号与数据处理

用于多功能雷达的波形库。开发用于检测噪声和杂波的目标的算法。雷达靶标估计范围,角度和多普勒响应。在RADAR返回上执行群集和多标准跟踪。

波形库和多普勒估计

创建波形的脉冲压缩库,并进行相应的匹配滤波和拉伸处理。估计接收信号参数。确定目标和干扰源的到达方向、探测、距离、角度和多普勒响应。

通过移动目标指示(MTI)过滤除去地面杂波。

聚类

利用基于密度的算法,从扩展目标上的雷达返回生成聚类雷达探测。

使用DBSCAN算法群集扩展对象的检测。

多功能相控阵雷达的搜索和跟踪调度。