Desempenho de detecção de radar em Monte Carlo
Calcule a probabilidade de detecção (Pd) versus alcance para sistemas de radar pulsado. Selecione o modelo alvo Swerling (0—IV), especifique os ganhos da antena, o valor do ruído, os parâmetros de pulso e a taxa de chuva. As flutuações de Monte Carlo sobre o RCS e as incertezas do sistema produzem bandas de confiança de Pd e curvas ROC.
Como funciona
O equação do alcance do radar fornece SNR de pulso único em função do alcance:
SNR = (Pt × Gt × Gr × λ² × σ)/((4π) ³ × R⁴ × Kt․ BFL)
Integração não coerente de n pulsos fornecem um ganho aproximado de n0,8 (Fórmula de Barton) em um único pulso.
O Modelos Swerling descreva como o RCS alvo flutua de varredura para varredura (lenta, I/III) ou pulso para pulso (rápido, II/IV). Swerling I/II assume um alvo de amplitude de Rayleigh (chi² (2) RCS). O Swerling III/IV usa chi² (4). Swerling 0 não é flutuante (esfera metálica ideal).
O Limite de detecção de CFAR é definido exigindo P (alarme falso) = Pfa em H( somente ruído). O limite é igual ao quantil (1—Pfa) da distribuição chi² (2n).
O Monte Carlo varre a flutuação do RCS (amostragem Swerling), o valor do ruído do receptor (± 0,5 dB) e a potência de transmissão (± 0,3 dB) para produzir bandas de confiança de Pd em cada faixa.
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Perguntas frequentes
Qual é a diferença entre Swerling I e Swerling II?+
Ambos modelam um alvo de amplitude de Rayleigh (soma de muitos pequenos dispersores sem componente dominante, fornecendo distribuição exponencial de RCS). O Swerling I é um “desvanecimento lento” — o RCS é constante em todos os n pulsos integrados em uma habitação. O Swerling II está “desaparecendo rapidamente” — o RCS é reamostrado de forma independente para cada pulso. O desvanecimento lento é mais adequado para mudanças de digitalização para digitalização; o desvanecimento rápido modela alvos ágeis ou altamente flutuantes.
Por que o Pd aumenta com pulsos mais integrados?+
A integração não coerente calcula a média das flutuações de ruído. Cada pulso adicional adiciona energia ao sinal, enquanto a média do ruído diminui. O ganho de integração é de aproximadamente n ^ 0,8 para processamento não coerente (em comparação com n para processamento coerente ideal). Os retornos decrescentes ocorrem porque as flutuações de ruído diminuem em √n, enquanto o limite também se ajusta para manter o Pfa constante.
O que as faixas de confiança p5/p50/p95 representam?+
As bandas vêm da simulação de Monte Carlo que varre as flutuações do RCS (amostragem Swerling), o valor do ruído do receptor (± 0,5 dB σ) e a potência de transmissão (± 0,3 dB σ). A curva p5 é o pior 5º percentil — 5% dos cenários fabricados/operacionais têm um desempenho pior do que isso. p95 é o melhor caso. Para alocação de margem do sistema, projete com base na curva p5.