智能化雷达原型验证系统

概述

  • 立思方构建的雷达信号智能解译模型及算法(包括在Pytorch等平台上训练的深度学习模型或算法)快速验证的原理样机平台,具备实验环境与离线数据回放两种工作模式下快速验证智能算法的能力。平台由雷达信号处理、目标仿真和雷达干扰仿真三个模块共同构建的一个闭环算法验证系统,以确保原型验证系统的高效协同。

    • 所验证的智能模型算法类型包括:雷达目标检测识别、自适应杂波抑制、信号增强等

  • 平台提供与所验证算法相匹配的基线对照算法,如经典雷达信号处理算法:脉冲压缩、匹配滤波、CFAR检测等

    • 具备真实射频收发通道,可以完成与真实目标和干扰信号进行交互

    • 开放自定义AI算法接口,支持接入用户自定义算法模型

    • 可集成用户所开发模型算法,并根据相应算法功能特性优化显控界面设计

解决方案

雷达仿真:具备自定义波形生成能力,支持生成线性调频、相位编码、相参步进频以及自定义波形等信号样式;提供二次开发接口,支持用户以MATLAB语言、Python脚本语言、LabVIEW编写的自定义雷达信号处理算法接入 。

目标模拟:具备目标模拟功能,能够逼真模拟目标散射特性,包括距离、速度、RCS起伏类型;可根据目标运动状态与目标散射特性生成目标回波及MTD数据;支持自定义RCS模型,包括:RCS起伏类型:Swelling 0型(不起伏),Swelling1/2/3/4型 。

干扰模拟:压制干扰-具备窄带瞄准干扰、宽带阻塞干扰、扫频噪声干扰、梳状谱噪声干扰、杂乱脉冲干扰、压制性假目标干扰等;欺骗干扰-距离-速度拖引干扰、独立可控假目标、密集复制干扰、间歇性采样转发干扰、脉冲延时叠加干扰、噪声卷积干扰;并支持自定义干扰策略生成,也支持导入自定义波形文件。

 

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