相控阵系统工具箱

フェーズドアレイ信号処理システムを設計しシミュレーションする

相控阵系统工具箱™には,レーダー,無線通信,电子战,ソナー,および医療用画像処理アプリケーションにおけるセンサーアレイシステムの設計,シミュレーション,解析のためのアルゴリズムとアプリが用意されています。フェーズドアレイシステムを設計し,さまざまなシナリオにおけるパフォーマンスを合成データまたは取得したデータを使用して解析できます。また,相控阵系统工具箱のアプリを使用すると,センサーアレイと波形の特性を調べ,リンクバジェット解析を実行できます。製品に付属している例を元に,周波数、脉冲重复频率、波形,およびビームパターンアジリティを必要とする,すべての範囲のフェーズドアレイ機能システムを実装することも可能です。

レーダーソナーおよび电子战システム設計の場合,ツールボックスにより,地上,空中,船上,潜水艦,および自動車システムのダイナミクスとターゲットをモデル化できます。これにはビームフォーミング,整合フィルター処理,DOA(到来方向)推定,ターゲット検出のためのパルス波形と連続波形,信号処理アルゴリズムが含まれています。また,送信機および受信機,伝播チャネル,ターゲット,ジャマー,クラッターのモデルもこのツールボックスに含まれます。

第5世代,LTE, WLAN無線通信システム設計において,このツールボックスを使用すると,アンテナアレイおよびビームフォーミングのアルゴリズムをシステムレベルのシミュレーションモデルに統合できます。これには,アレイジオメトリおよびサブアレイ構成の設計および解析機能が含まれ,従来型およびハイブリッド型ビームフォーミング,DOA(到来方向)推定,および空間多重化用のアレイ処理アルゴリズムが備わっています。

詳細を見る:

設計

任意のジオメトリでAESA(アクティブ電子走査アレイ)またはPESA(パッシブ電子走査アレイ)の動作をモデル化し,解析します。

フェーズドアレイの設計と解析

アレイジオメトリ,素子間の間隔,カスタムアンテナ素子,位相シフトの量子化,相互結合,および摂動素子を含め,フェーズドアレイをモデル化し,解析します。

位相配列ギャラリー。

サブアレイモデリング

最新のフェーズドアレイシステムでよく使用されるサブアレイをモデル化します。

位相配列アンテナでのサブアレイ。

偏波

偏波電磁場を送信し,伝播し,反射し,受信します。

偏波のモデル化と解析。

ビームフォーミングとDOA(到来方向)推定

狭帯域と広帯域のデジタルビームフォーミングアルゴリズムをモデル化します。干渉を抑制し,適応ビームフォーマーで自己ヌリングを回避します.STAP(時空間適応信号処理)手法を使用して,クラッターとジャマーを削除します。入射信号のDOA(到来方向)を推定します。

狭帯域および広帯域ビームフォーミング

狭帯域と広帯域のデジタルビームフォーミングアルゴリズムをモデル化します。このアルゴリズムは,スペクトルベースおよび共分散ベースの手法をカバーします。

従来のビームフォーマーと適応ビームフォーマー。

時空間適応信号処理

堵塞(時空間適応信号処理)を実行します。時間フィルターと空間フィルターを組み合わせて,干渉ジャマーを無効化します.STAP処理を使用して,バックグランドクラッター内の動きが遅いか静止しているターゲットを検出します。

時空間適応信号処理の概要。

到来方向推定

DOA(到来方向)推定を使用して,放射源または反射源の方向を推定します.DOAアルゴリズムとしては,ビームスキャン,MVDR,音乐,2 d音乐,ルート音乐,移動しているオブジェクトのモノパルストラッカーなどがあります。

ビームスキャン、MVDRおよび音乐によるDOA推定。

複素信号データ生成

性能解析と機械学習アルゴリズムのトレーニングのために,レーダー,ソナー,および电子战データを生成します。

智商データ生成

性能解析のために,レーダー,ソナー,および电子战の智商データを生成します。

レーダーエコーシミュレーション。

学習アルゴリズムをトレーニングする

機械学習アルゴリズムのトレーニングのために,レーダーおよびソナーデータを生成します。

機械学習を使用したレーダーターゲット分類。

波形設計と解析

波形と波形ライブラリを定義します。スペクトル特性,レンジ分解能,およびドップラー分解能を解析できます。

パルスおよび連続波形

パルスと連続波形を設計し,ベースバンド智商データを生成します。

不確定性関数を使用した波形解析。

脉冲重复频率および周波数アジャイル波形

脉冲重复频率および周波数アジリティを持つパルス波形ライブラリを作成します。

波形アジリティ。

検出可視化

レンジドップラー,レンジ角度,RTI(レンジ——時間——強度),およびDTI(ドップラー——時間——強度)を使用して,データを可視化します。

レンジ角度の表示。

検出,レンジ,およびドップラー推定

整合フィルター処理,伸縮処理,パルス圧縮,パルス積分,レンジおよびドップラー推定,CFAR検出を行います。

パルス圧縮とターゲット検出

CFAR、2 d CFARおよび整合フィルターを使用して,ターゲット検出を生成します.ROC曲線を生成し,レーダー方程式とソナー方程式を使用して要件を確認します。

定誤アラームレート検出。

レンジおよびドップラー推定

レンジ,レンジ——ドップラー処理,レンジ角度,およびFMCWレンジ推定を推定します。

レンジ——ドップラー応答。

ターゲット,干渉,およびチャネルモデル

複雑な軌跡を持つ分散ターゲットモデルなど,複雑なシナリオを定義します。さまざまな伝播チャネル,クラッター,およびジャマー干渉をモデル化することもできます。

ターゲットとターゲット軌跡のモデル化

方位角,高度,および周波数に基づくRCSパターンでターゲットをモデル化します。センサーとターゲットの軌跡を定義します。

ターゲットRCSをモデル化します。

マルチパスMIMOチャネル

雨,ガス,霧などの散乱体と環境条件でマルチパスMIMOチャネルをモデル化します。

アレイビームスキャンを可視化します。

応用例

レーダー,ソナー,电子战システム,自動車,および那通信システムをシミュレーションします。

多機能レーダーのリソーススケジューリング。

ハイブリッドビームフォーミングの概要。

自動車レーダー

自動車レーダーシステムを智商信号レベルでシミュレーションします。

運転シナリオ用のレーダーシステムのモデル化。

アルゴリズム高速化

生成されたC / c++および墨西哥人コードによって,またはGPUあるいはデータフローを使用することによって,シミュレーションとアプリケーションを高速化します。

クラッターシミュレーションの高速化

GPUまたはコード生成(墨西哥人)を使用してクラッターシミュレーションを高速化します。

GPUとコード生成を使用したクラッターシミュレーションの高速化。

レーダーシステムのシミュレーションのストリームと高速化。

シミュレーションを高速化するためのデータフロー

データフローを使用し,並列処理スレッドを使用することによって,シミュレーションを高速化します。

データフロー高速化。

新機能

カスタムのアンテナパターン

传感器阵列分析仪アプリを使用してφ-θ座標軸で表現されるカスタムのパターンをインポート

マルチユーザーブロック対角化ビームフォーミング

マルチユーザーMIMOシステム向けにプリコーディングおよび組み合わせウェイトを計算

降雨減衰モデル

グローバル起重机降雨減衰モデルおよびITUモデルを用いて信号減衰を予測

地球半径モデル

曲率の平均半径を使用して効率的な地球の半径を計算

自転車運転者レーダー後方散乱モデル

自転車と運転者から後方散乱レーダーの信号をシミュレーション

検出クラスタリング

density-based空间聚类的应用程序与噪声(DBSCAN)アルゴリズムを使用してレーダー検出をクラスタリング

これらの機能やそれに対応する機能の詳細については,リリースノートをご覧ください。