雷达的工具箱

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雷达的工具箱

多機能レーダーシステムの設計,シミュレーション,およびテスト

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レーダーアプリケーション

車載用,監視用,およびSAR用の多機能レーダーをシミュレーションします。レーダー信号を合成して,ターゲットおよび信号の分類向けの機械学習モデルおよびディープラーニングモデルの学習を行います。

車載レーダー

確率的および物理ベースのレーダーセンサーモデルを設計します。米姆アンテナ,波形,I / Qレーダー信号のシミュレーションを行います。マイクロドップラー・シグネチャ,検出,クラスター,およびトラックを生成します。

レーダーマルチパス反射によるゴースト検出。

多機能コグニティブレーダー

多機能レーダーシステムの閉ループレーダーのシミュレーションを行います。波形選択,パルス繰り返し周波数(脉冲)アジリティ,周波数アジリティ,および干渉緩和を使用して環境条件に対応するシステムをモデル化します。

レーダーカバレッジ内での操縦ターゲットの適応追跡。

レーダー用AI

レーダー信号をシミュレーションして,ターゲットおよび信号の分類向けの機械学習モデルおよびディープラーニングモデルの学習を行います。レーダー信号を手動または自動でラベル付けします。

自転車運転者向けに合成されたマイクロドップラー・シグネチャを使用して,オブジェクト分類のためのディープラーニングネットワークの学習を行います。

合成開口レーダー(SAR)

航空および宇宙アプリケーション向けのSARリンクバジェットを推定します。スポットライトモードとストリップマップモードの画像形成アルゴリズムのシミュレーションとテストを行います。

SARシステムの設計。

レーダーシステムエンジニアリング

要件をモデルやテストに接続するレーダーアーキテクチャをシミュレーションします。レーダーリンクバジェットを解析します。さまざまな環境で検出および追跡の性能を予測します。

レーダーアーキテクチャモデリング

系统的作曲家を使用して,サブシステムのコンポーネント化,トレーサビリティ,要件ベースのテストなどの多機能レーダーのアーキテクチャを開発します。

レーダーサブシステムモデルと統合されたレーダーアーキテクチャ。

レーダー方程式の統計情報の検出および追跡

雷达设计师アプリを使用して設計を探索し,検索用および追跡用のレーダー方程式を入力します。結果を対話的に可視化し,設計の選択肢を比較します。検出係数,受信者動作特性(ROC)およびトラッカー動作特性(TOC)を特定し,範囲・角度・高さ(ブレーキ)図を作成します。

雷达设计师アプリで対話的にシステムを設計。

アンテナおよび受信機の利得と損失

ビームおよびスキャン損失,ビームドウェル係数,エクリプス損失,ノイズ指数,マッチング損失,パルス積分損失,CFAR損失,MTI損失を計算します。

効果的な検出確率のストップライト図。

環境およびクラッター

陸や海のクラッター,ガス,霧,雨,雪による大気の減衰,レンズ効果損失などのレーダーの伝播効果をモデル化および解析します。植生の種類と誘電率を備えた地表に加えて,海の状態と誘電率によりクラッターを特性評価します。

地形が存在する場合のレーダーカバレッジの計画。

レーダーデータ合成

レーダーセンサーモデル,信号,検出,および追跡ジェネレーター,伝播チャネル,クラッター,ターゲットのレーダー断面積(RCS)マイクロドップラーシグネチャを設計します。空中,地上,船上のプラットフォーム向けの現実的なレーダーシナリオと,グラウンドトゥルース軌道を作成します。

レーダーセンサーモデル:信号,検出,および追跡ジェネレーター

レーダーデータを確率的または物理ベースレベルの抽象度でシミュレーションします。より高速なシミュレーションを行うために,確率的なレーダー検出と追跡を生成し,追跡およびセンサーフュージョンアルゴリズムをテストします。また,より忠実度の高い物理ベースのシミュレーションでは,送信された波形から始め,信号を環境内で伝播し,ターゲットで反射し,レーダーで受信します。

スキャンレーダーのシミュレーション。

レーダーシナリオの生成

空中,地上,船上のプラットフォームおよびターゲット向けの現実的なレーダーシナリオを作成します。ウェイポイントおよび軌道に基づいて,あるいは慣性航行システムをシミュレーションして,プラットフォームの動作や向きをモデル化します。レーダーシナリオの時間発展を可視化して記録します。

レーダーシステムのマルチターゲットシナリオ。

レーダー信号およびデータ処理

多機能レーダー向けの波形ライブラリを設計します。ノイズやクラッターが存在する場合にターゲットを検出するアルゴリズムを開発します。レーダーターゲットの範囲,角度,ドップラー応答を推定します。レーダー反射のクラスタリングとマルチターゲット追跡を行います。

波形ライブラリとドップラー推定

対応する整合フィルターとストレッチ処理により,波形のパルス圧縮ライブラリを作成します。受信信号のパラメーターを推定します。ターゲットおよび干渉源の到来方向,検出,範囲,角度,およびドップラー応答を特定します。

移動目標指示(MTI)フィルタリングを使用したグラウンドクラッターの除去。

クラスタリング

密度ベースのアルゴリズムを使用して,拡張オブジェクト上のレーダー反射で生成されたレーダー検出をクラスタリングします。

DBSCANアルゴリズムを使用した拡張オブジェクトのクラスター化された検出。

マルチターゲット追跡

単一仮説のポイントオブジェクトトラッカーを使用して複数のレーダーターゲットを追跡します。

多機能位相配列レーダーの検索および追跡スケジューリング。