В радиолокационной системе фронтэнд РФ часто играет важную роль в определении производительности системы. Например, поскольку фронтэнд РФ является первым разделом в цепочке получателя, проект ее низкого шумового усилителя очень важен для достижения желаемого отношения сигнал-шум (SNR). Этот пример показывает, как включить поведение фронтэнда РФ в существующую разработку радарных систем.
Этот пример требует Phased Array System Toolbox™.
Этот пример включает две модели Simulink®:
Моностатический Радар с Одной Целью: simrfV2_monostatic_radar.slx
Радарная Область значений FMCW и Оценка Скорости: simrfV2_fmcw_radar.slx
Несколько примеров, такой как От начала до конца Моностатический Радар и Автомобильный Адаптивный Круиз-контроль Используя FMCW и Технологию MFSK, показали, что можно создать сквозные радиолокационные системы в Simulink с помощью Phased Array System Toolbox. Во многих случаях, если системная модель создается, следующий шаг добавил бы больше точности в различных подсистемах и компонентах. Популярный кандидат на такой компонент является фронтэндом РФ. Одним преимуществом моделирования системы в Simulink является возможность выполнения многодоменных симуляций.
Следующие разделы показывают два примера слияния возможности моделирования RF Blockset™ в радиолокационных системах, созданных с Phased Array System Toolbox.
Первая модель адаптируется от примера, Моделируя Взаимную Связь в Больших массивах Используя Встроенный Шаблон Элемента, который моделирует моностатический импульсный радар с одной целью. Из самой схемы модель ниже выглядит идентичной модели, показанной в том примере.
model = 'simrfV2_monostatic_radar';
open_system(model);
Когда модель выполняется, получившийся график является также тем же самым.
sim(model);
Однако более глубокий взгляд на подсистему передатчика показывает, что передатчик теперь использует два усилителя RF Blockset.
open_system([model '/Transmitter']);
Подобные изменения также реализованы на стороне получателя.
open_system([model '/Receiver Noise']);
С этими изменениями модель способна к симуляции поведений РФ. Например, результат симуляции, показанный выше, принимает совершенный усилитель мощности. В действительных приложениях усилитель страдает от многой нелинейности. Если вы устанавливаете IP3 передатчика к 70 дБ и запускаете симуляцию снова, пик, соответствующий цели, больше не как доминирующий. Это дает инженеру некоторое знание относительно производительности системы под различными ситуациями.
set_param([model '/Transmitter/PA'],'IP3','70'); sim(model);
bdclose(model);
clear model;
Второй пример адаптируется от Автомобильного Адаптивного Круиз-контроля Используя Технологию FMCW. Однако эта модель использует треугольную форму волны развертки вместо этого, таким образом, система может оценить область значений и скорость одновременно. В верхнем уровне модель подобна тому, что создается из Phased Array System Toolbox. После того, как выполняемый, модель показывает предполагаемую область значений и значения скорости, которые совпадают с расстоянием и относительной скоростью целевого автомобиля.
model = 'simrfV2_fmcw_radar';
open_system(model);
sim(model);
Подобно первому примеру подсистемы передатчика и получателя теперь создаются с блоками RF Blockset.
Следующие данные показывают подсистему передатчика.
open_system([model '/Radar Transmitter']);
Следующие данные показывают подсистему получателя.
open_system([model '/Radar Receiver']);
В непрерывной радиолокационной системе волны часть переданной формы волны используется в качестве ссылки на dechirp полученное целевое эхо. Из схем выше, каждый видит, что переданная форма волны отправляется в получатель через разветвитель, и dechirping выполняется через микшер I/Q. Поэтому путем корректировки параметров в тех компонентах РФ, более высокая точность симуляции может быть достигнута.
bdclose(model);
clear model;
Этот пример показывает две радарных модели, которые были первоначально созданы с Phased Array System Toolbox и позже включили модели РФ от RF Blockset. Точность симуляции значительно улучшена путем объединения этих двух продуктов вместе.