MATLAB ile Radar Sistemleri Çözümleri
Radar mühendisleri, anten dizisinden radar sinyal işleme algoritmalarına, veri işleme ve kontrole kadar radar sistemi tasarımının hızını iyileştirmek için MATLAB ve Simulink’i kullanır.
MATLAB ve Simulink ile radar mühendisleri şunları yapabilir:
- 3D arazide fizibilite çalışmaları yapabilir, sistem performansını tahmin edebilir ve kapsam analizi yapabilirsiniz.
- Radar sistem mimarisini etkileşimli olarak tasarlayabilir ve analiz edebilirsiniz.
- Anten elemanlarını ve dizilerini ve RF bileşenlerini tasarlayabilir, analiz edebilir, entegre edip, görselleştirebilirsiniz.
- Çok işlevli, çok sensörlü faz dizi izleme ve konumlandırma sistemleri tasarlayabilir ve test edebilirsiniz.
- MCU’lar, GPU’lar, SoC’ler ve FPGA cihazları için floating veya fixed-point prototip oluşturma veya üretim için kod oluşturabilirsiniz.
- Hedef sınıflandırma ve modülasyon tanımlama gibi uygulamalar için verileri sentezleyerek, derin öğrenme modellerini eğitebilirsiniz.
Otonom Sistemler ve Gözetim Sistemleri için Çoklu Nesne Takibi e-kitabı için
Radar Sisteminde Kullanılan Ürünler
Radar Sistemleri
Radar sistemi mühendisleri, çok işlevli radar sistemlerinin uçtan uca tasarımı, simülasyonu ve testi için MATLAB ve Simulink’i kullanır. Radar sistem mühendisleri, fizibilite analizi, metriklerle parametreli performans tahmini, kaynak yönetimi ve 3D arazi kullanarak kapsam analizi yapabilir. Mühendisler, bağlantı bütçesi analizi yapmak için sensör dizilerinin ve dalga biçimlerinin özelliklerini keşfedebilir. Ayrıca mühendisler sistem veya yazılım mimarilerini tanımlayabilir ve analiz edebilir. Alt sistem mühendisleri, mimari modeli MATLAB veya Simulink veya C/C++’da geliştirilen davranışsal modellerle doldurabilir.
Yeni Nesil Sistemler için Radar Sistem Mühendisliği sunum dosyası için
Sinyal işleme
Radar sinyal işleme mühendisleri, frekans, PRF, dalga biçimi ve ışın deseni çevikliği gerektiren aşamalı dizi çok işlevli sistemleri tasarlamak ve analiz etmek için MATLAB, Simulink ve uygulamaları kullanır. Mühendisler, radar ve EW sistemlerinin dinamiklerini ve yer tabanlı, havadaki ve gemideki hedefler için modelleyebilir. Mühendisler ayrıca hüzme oluşturma, eşleşen filtreleme, varış yönü (DOA) tahmini ve hedef algılama dahil olmak üzere yerleşik sinyal işleme algoritmaları kitaplıklarından yararlanabilir.
Veri işleme
Radar veri işleme mühendisleri, durumsal farkındalığı ve yerelleştirmeyi sürdürmek için birden fazla sensörden gelen verileri birleştiren sistemleri tasarlamak, simüle etmek ve test etmek için MATLAB ve Simulink’i kullanır. Mühendisler, MATLAB’da radar, EO/IR, IMU ve GPS sensörlerini modelleyerek algoritmalarını gerçek dünya verileri veya sentetik verilerle test edebilirler. Çok nesneli izleyiciler için yerleşik kitaplıklar ve tahmin filtreleri, performansı temel gerçeğe karşı doğrulamak için ızgara düzeyinde, algılama düzeyinde ve nesne veya iz düzeyinde füzyonu metriklerle birleştiren mimarileri değerlendirmek için kullanılabilir.
Hedefler ve Çevre
Radar mühendisleri, dalga yayılımını, dağınıklığını, bozucuyu ve paraziti, sabit hız ve ivme ile hedef hareketi ve hedef kesitini modellemek için MATLAB ve Simulink’i kullanır. Mühendisler ayrıca görüş hattı (LOS) yayılma modellerini kullanarak atmosferik zayıflamayı modelleyebilir. Bu modeller, atmosferik gazlar, yağmur, sis ve bulutlar aracılığıyla sinyal yayılımını hesaplar.
Donanım Dağıtımı
Radar mühendisleri, MATLAB veya Simulink modellerini bir üretim ortamındaki birçok dağıtım hedefine dağıtır. Mühendisler, gömülü veya uç cihazlara dağıtmak için modelleri C, C++, HDL ve CUDA’ya dönüştürebilir. Mühendisler ayrıca, modelleri kurum içinde geliştirilen kurumsal masaüstü veya sunucu uygulamalarıyla entegre edebilir. Mühendisler, oluşturulan C/C++ ve MEX koduyla veya GPU’lar veya düğüm havuzu kullanarak simülasyonları ve uygulamaları hızlandırabilir.
Radar için Yapay Zeka
Radar mühendisleri, bilişsel radar, yazılım tanımlı radyo ve akıllı alıcıda yapay zeka tabanlı uygulamalar geliştirmek için MATLAB’ı kullanır. Mühendisler, modülasyon tanımlama veya hedef sınıflandırma gibi çeşitli uygulamalar için derin öğrenme ve makine öğrenimi ağlarını eğitmek için kullanılabilecek MATLAB modelleriyle verileri sentezler.