{"id":1679,"date":"2024-08-13T08:30:00","date_gmt":"2024-08-13T08:30:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.grupossc.com\/blog\/?p=1679"},"modified":"2024-08-12T15:58:00","modified_gmt":"2024-08-12T15:58:00","slug":"ansys-2024-r2-el-software-de-modelado-de-canales-de-rf-mejora-la-simulacion-de-radar-sintetico","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/grupossc.com\/blog\/2024\/08\/13\/ansys-2024-r2-el-software-de-modelado-de-canales-de-rf-mejora-la-simulacion-de-radar-sintetico\/","title":{"rendered":"Ansys 2024 R2: el software de modelado de canales de RF mejora la simulaci\u00f3n de radar sint\u00e9tico"},"content":{"rendered":"\n
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El radar, o los sensores que se utilizan para localizar, reconocer y rastrear objetos mediante la transmisi\u00f3n de energ\u00eda electromagn\u00e9tica hacia ellos, existe desde hace d\u00e9cadas. Esta tecnolog\u00eda es \u00fatil de muchas maneras: por ejemplo, para mantener un avi\u00f3n en la ruta de vuelo correcta, para ayudar a un veh\u00edculo aut\u00f3nomo a \u201cver\u201d la carretera que tiene por delante y para predecir el tiempo.<\/p>\n\n\n\n

Los nuevos avances en la tecnolog\u00eda de radar, como el radar de apertura sint\u00e9tica (SAR), permiten ver los detalles m\u00e1s min\u00fasculos desde el espacio para detectar cambios en una escena debido a factores ambientales, como tormentas, terremotos e incluso nuevas depresiones de huellas de neum\u00e1ticos en suelo blando. El SAR permite a los sat\u00e9lites en el espacio hacer rebotar se\u00f1ales de radar en la superficie de la Tierra e interpretar esos ecos, incluso a trav\u00e9s de nubes y humo o en completa oscuridad, para exponer esos detalles.<\/p>\n\n\n\n

Las im\u00e1genes SAR se utilizan en la industria de seguros para la evaluaci\u00f3n de da\u00f1os tras desastres naturales y en la industria de la construcci\u00f3n, as\u00ed como para la investigaci\u00f3n medioambiental y muchas otras aplicaciones. Aunque el SAR puede ser la manifestaci\u00f3n m\u00e1s visible de esta tecnolog\u00eda, la obtenci\u00f3n de im\u00e1genes por radar de apertura sint\u00e9tica inversa (ISAR), en su capacidad de utilizar im\u00e1genes de radar para generar una imagen bidimensional de alta resoluci\u00f3n de un objetivo, tambi\u00e9n desempe\u00f1a un papel fundamental en la seguridad nacional.<\/p>\n\n\n\n

En la realizaci\u00f3n de una vigilancia persistente, el nuevo \u00e9xito de SAR ha aumentado significativamente el volumen de datos que deben usarse para beneficiar al cliente comercial y de seguridad nacional. El software de modelado de datos de radar de alta fidelidad 2024 R2 Ansys RF Channel Modeler permite la generaci\u00f3n de datos realistas que respaldan conceptos de an\u00e1lisis avanzados, planificaci\u00f3n de recopilaci\u00f3n y desarrollo de algoritmos de inteligencia artificial (IA) para encontrar y etiquetar objetos y actividades.<\/p>\n\n\n\n

La simulaci\u00f3n detallada y la generaci\u00f3n de datos sint\u00e9ticos mediante el software RF Channel Modeler son fundamentales para comprender c\u00f3mo funcionan los sistemas avanzados basados \u200b\u200ben radar, como el SAR, en estos y otros escenarios complejos. Recrearlos en un entorno de simulaci\u00f3n ayuda a los estudiantes y analistas novatos a comenzar a establecer conexiones entre lo que est\u00e1 sucediendo, c\u00f3mo se dispersan los objetos y c\u00f3mo explotar los datos resultantes para desarrollar nuevas aplicaciones.<\/p>\n\n\n\n

Apoyo al an\u00e1lisis avanzado de firmas de radar mediante datos<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Un \u00e1rea en la que el software RF Channel Modeler es particularmente \u00fatil es el an\u00e1lisis de la firma de radar, o la comprensi\u00f3n de c\u00f3mo las se\u00f1ales de radar interact\u00faan con objetivos complejos para exponer las diversas caracter\u00edsticas dispersas por radar de un objeto o una escena. En este contexto, las im\u00e1genes de radar no son im\u00e1genes literales generadas por sensores electro\u00f3pticos e infrarrojos. M\u00e1s bien, son un mapeo de los retornos de dispersi\u00f3n de radar en el espacio de alcance y Doppler.<\/p>\n\n\n\n

Este a\u00f1o, Ansys est\u00e1 mejorando el software RF Channel Modeler para crear datos de radar sint\u00e9ticos para cualquier geometr\u00eda de recopilaci\u00f3n y para cualquier dominio geoespacial, a fin de respaldar la generaci\u00f3n de datos SAR e ISAR. Ahora, el software fusiona las capacidades del software de an\u00e1lisis de sistemas e ingenier\u00eda de misiones digitales Ansys Systems Tool Kit (STK) y el software de simulaci\u00f3n EM Ansys Perceive , lo que permite a los clientes orquestar escenarios de recopilaci\u00f3n realistas y luego generar datos de radar sint\u00e9ticos (datos de se\u00f1ales I\/Q sin procesar).<\/p>\n\n\n\n

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Diagrama de flujo del software de modelado de datos de radar de alta fidelidad Ansys RF Channel Modeler 2024 R2<\/em><\/p>\n\n\n\n

Los datos resultantes se pueden procesar para crear todos los datos asociados con el escenario de recopilaci\u00f3n de datos para la respuesta de frecuencia, los perfiles de alcance, los perfiles Doppler y las im\u00e1genes de radar de banda ancha. Lo m\u00e1s importante es que el software RF Channel Modeler utiliza la aceleraci\u00f3n de la unidad de procesamiento de gr\u00e1ficos para crear datos casi en tiempo real.<\/p>\n\n\n\n

\u00bfQui\u00e9n se beneficia del software de modelado de canales de RF?<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Estas capacidades de generaci\u00f3n de datos de radar sint\u00e9ticos totalmente agn\u00f3sticos permiten que el software RF Channel Modeler admita una amplia gama de clientes de Ansys.<\/p>\n\n\n\n

Los analistas de datos se benefician de una soluci\u00f3n multidominio completamente independiente. Ya sea que un usuario recree un evento pasado o desee explorar una oportunidad o concepto de recolecci\u00f3n futuro, el software RF Channel Modeler puede manejar escenarios de recolecci\u00f3n complejos y realistas definidos por el sistema de recolecci\u00f3n, el objetivo, la escena o el entorno y los contribuyentes adicionales de la escena.<\/p>\n\n\n\n

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El software RF Channel Modeler admite la generaci\u00f3n de datos tanto monoest\u00e1ticos como biest\u00e1ticos.<\/em><\/p>\n\n\n\n

Los planificadores de recopilaci\u00f3n de datos pueden crear entornos de prueba virtuales de los sistemas operativos existentes y de los sistemas propuestos para el futuro. El software RF Channel Modeler permite la generaci\u00f3n de datos de radar realistas para ensayos de pruebas en vivo, independientemente del alcance de acceso, los costos, las geometr\u00edas de recopilaci\u00f3n de datos, la precisi\u00f3n de las mediciones y el conocimiento de la posici\u00f3n, y la seguridad, para aumentar el \u00e9xito de las pruebas y acortar el ciclo de desarrollo.<\/p>\n\n\n\n

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Software RF Channel Modeler para la planificaci\u00f3n de la recopilaci\u00f3n de datos de rango de prueba virtual<\/em><\/p>\n\n\n\n

Para la comunidad de desarrollo de algoritmos de inteligencia artificial\/aprendizaje autom\u00e1tico (IA\/ML), el software RF Channel Modeler aborda varios desaf\u00edos, entre ellos:<\/p>\n\n\n\n

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  • Gesti\u00f3n de datos: la IA y el aprendizaje autom\u00e1tico permiten a los analistas de datos aprovechar al m\u00e1ximo un volumen de datos SAR comerciales que aumenta exponencialmente. Se utilizan muchos algoritmos diferentes para identificar los objetos deseados en im\u00e1genes SAR complejas, pero requieren una enorme cantidad de datos de entrenamiento. Sin embargo, estos datos no se pueden utilizar como fuente principal de datos de entrenamiento. En su lugar, se deben utilizar datos de rango de prueba bien documentados.

    El software RF Channel Modeler aborda esta deficiencia de datos de entrenamiento al crear una cantidad ilimitada de datos de radar sint\u00e9ticos realistas en cualquier \u00e1ngulo, frecuencia, ancho de banda o polarizaci\u00f3n, por ejemplo. Con esta infusi\u00f3n de nuevos datos, el aprendizaje autom\u00e1tico puede comenzar a definir caracter\u00edsticas de radiofrecuencia \u00fanicas para los objetos y posibles diferencias entre los objetos.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
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    Datos de destino generados por software RF Channel Modeler para entrenamiento de algoritmos de inteligencia artificial\/aprendizaje autom\u00e1tico (IA\/ML)<\/em><\/p>\n\n\n\n

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    • Validaci\u00f3n del algoritmo: una vez que se entrena el algoritmo, el software RF Channel Modeler crea escenarios representativos de escenas grandes con los objetos integrados necesarios para validar el rendimiento de identificaci\u00f3n de objetos del algoritmo de IA.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n

      Luego, se pueden agregar caracter\u00edsticas \u00fanicas del sensor a los datos de la se\u00f1al I\/Q sin procesar para probar la sensibilidad o la resiliencia del algoritmo y mitigar las caracter\u00edsticas no deseadas del sensor. Al final, el acceso a datos ilimitados del software RF Channel Modeler garantiza el \u00e9xito y la confianza en las soluciones de IA\/ML.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

      El radar, o los sensores que se utilizan para localizar, reconocer y rastrear objetos mediante la transmisi\u00f3n de energ\u00eda electromagn\u00e9tica hacia ellos, existe desde hace d\u00e9cadas. Esta tecnolog\u00eda es \u00fatil de muchas maneras: por ejemplo, para mantener un avi\u00f3n en la ruta de vuelo correcta, para ayudar a un veh\u00edculo aut\u00f3nomo a \u201cver\u201d la carretera […]<\/p>\n","protected":false},"author":7,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[],"tags":[],"class_list":["post-1679","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/grupossc.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1679","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/grupossc.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/grupossc.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/grupossc.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/users\/7"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/grupossc.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=1679"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/grupossc.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1679\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":1685,"href":"https:\/\/grupossc.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1679\/revisions\/1685"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/grupossc.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=1679"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/grupossc.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=1679"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/grupossc.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=1679"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}