MATLAB e Simulink per le comunicazioni wireless

Progettazione, ottimizzazione, implementazione e test di sistemi di comunicazione wireless

MATLAB e Simulink sono in grado di rendere i tuoi progetti di comunicazioni wireless più veloci ed efficienti grazie a strumenti di modellazione, simulazione, test e implementazione. Riduci i tempi di sviluppo, identifica ed elimina in anticipo i problemi di progettazione, semplifica i test e le verifiche e automatizza un serie di attività di progettazione wireless. Garantisci affidabilità e prestazioni durante tutto il workflow di progettazione, dallo sviluppo di algoritmi avanzati all’analisi dei segnali e alla progettazione della configurazione del sistema end-to-end. Sarai in grado di distribuire il codice generato su radio e hardware per poi testare i prototipi e i dispositivi distribuiti.

Standard wireless

Progetta, analizza e testa sistemi 5G, Wi-Fi, LTE, di comunicazione satellitare e Bluetooth basati su standard.

Intelligenza artificiale per sistemi wireless

Applica le tecniche di Deep Learning, Machine Learning e Reinforcement Learning alle applicazioni di comunicazione wireless.

progettazione di antenne, dispositivi digitali e RF

Ottimizza congiuntamente i componenti digitali, RF e dell’antenna di un sistema di comunicazione wireless end-to-end.

Progettazione e test hardware

Implementa e verifica i tuoi progetti sull’hardware. Testa i tuoi algoritmi e progetti over-the-air con strumenti RF e SDR.

Perché utilizzare MATLAB e Simulink per le comunicazioni wireless?

I principali team di ingegneri di sistemi wireless utilizzano MATLAB e Simulink per sviluppare nuove tecnologie di accesso radio 5G. È possibile simulare, analizzare e testare sistemi e reti di comunicazione 5G, Wi-Fi, LTE, Bluetooth® e navigazione satellitare. Inoltre, è possibile:

  • Ottimizzare congiuntamente i componenti e modelli digitali, RF e dell’antenna, migliorando le prestazioni del sistema end-to-end
  • Ottimizzare i componenti del sistema utilizzando tecniche di Machine Learning, Deep Learning o Reinforcement Learning
  • Progettare sistemi massive MIMO, a onde millimetriche e di beamforming utilizzando antenne e array di antenne
  • Valutare le prestazioni e le metriche della rete wireless nel mondo reale su mappe utilizzando scenari di propagazione indoor e outdoor e modelli di canali
  • Generare automaticamente codice HDL o C per la prototipazione e la verifica dei sistemi testati mediante test over-the-air