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World File Search System雷达数据
ratrack：使用4D雷达点云
摘要 - 移动自主权依赖于动态环境的精确感知。在3D世界中强有力地跟踪移动对象，因此在诸如Trajectory预测，避免障碍和路径计划之类的应用中起着关键作用。虽然大多数当前方法利用激光镜或摄像机进行多个对象跟踪（MOT），但4D成像雷达的功能仍未得到探索。认识到4D雷达数据中雷达噪声和点稀疏所带来的挑战，我们引入了Ratrack，这是一种针对基于雷达的轨道量身定制的创新解决方案。绕过对特定对象类型和3D边界框的典型依赖，我们的方法着重于运动分割和聚类，并由运动估计模块丰富。评估在“视图”数据集中，ratrack展示了移动对象的卓越跟踪精度，在很大程度上超过了最新技术的性能。我们在https://github.com/ljacksonpan/ratrack上发布代码和模型。
遥感 InSAR 特刊 - pscmr
遥感中的 InSAR 特刊 合成孔径雷达干涉测量 (InSAR) 主要用于遥感应用，并创建了一类新的雷达数据。InSAR 自从最初作为一种用于测量地球表面变形和地形的新型先锋遥感工具发展成为一项成熟的技术以来，已经发生了重大变化，现在可以为广泛而多样的地球科学过程提供关键约束。本期特刊将邀请投稿，回顾当前的进展，重点介绍 InSAR 信号处理技术的最新趋势以及 InSAR 在地球科学中的应用。感兴趣的主题包括（但不限于）InSAR 在配准和噪声过滤、相位展开、变形时间序列分析、火山骚乱、水文学、灾害科学、森林科学、地震和城市场景中的应用。受邀论文的选拔将以 4 页白皮书为基础，以双栏格式提交。根据白皮书选出的投稿人将被邀请提交完整的手稿。手稿应在线提交至
印度气象部门 - IMD 浦那
1.3 印度气象部门在 20 世纪 50 年代初试验了战时处置雷达，但后来出现了更精良和更专业的设备。目前（1991 年初），该部门拥有一个运行在 3 厘米波长上的所谓 X 波段雷达（图 1）的网络，主要在机场，主要用于航空气象服务。其中一些站点拥有所谓的“多气象雷达”，通常用于跟踪无线电探空气球，但也可以用作“气象雷达”。还有一个 S 波段雷达网络（波长为 10 厘米）。沿海地区的 S 波段雷达主要用于探测热带气旋（图 2）。这两个网络都由所谓的传统脉冲微波雷达组成，本章将仅详细讨论此类雷达可以探测到的现象。现在，可以使用更多功能齐全的雷达，这些雷达具有实时计算机处理雷达数据和用于探测天气系统中风的多普勒设备等设施。双极化和双波长雷达也可用于各种研究应用。由于这些雷达尚未在该国投入使用，因此本文将仅简要介绍它们（第 9 节）。
第33届年度纽芬兰电气和计算机工程会议（NECEC）2024年11月14日在Holiday Inn酒店圣约翰，NL 180葡萄牙湾
1 Zhiding Yang A Hybrid Approach for Wave Height Estimation from Rain-Contaminated Radar Images Based on Segmentation and Iterative Dehazing 2 Wanglong Lu TextDoctor: Unified Document Image Inpainting via Patch Pyramid Diffusion Models 3 Sachithra H Atapattu Enhancing the Region of Attraction of a Multi-Rotor UAV Using Neural Network-Based iLQR Control 4 Zahra Jafari A Novel Method for Estimation of Sea-Surface Wind Speed from SAR Imagery 5 Jesse Chen An Evaluation of the Effect of Seasonal Evolution on GNSS Reflectometry Based Sea Ice Classification Using Random Forest Classifiers 6 Manish Patel Optimization-Based Design and Reliability Assessment of a Hybrid Energy System for Natuashish, Labrador 7 Xin Qiao Ocean Surface Wind Speed Estimation From GNSS-R Data Using CNN-Transformer Network 8 Afzal Ahmed A对Windows 11和Ubuntu上媒体玩家功耗的比较分析24.04.1 9 Fatemeh Kafrashi设计以及浮动太阳能的反渗透饮用水系统Kish Island 10 Syed Nafiz Imtiaz设计和Newfoundland Stephenville H2项目的500 MW Winderf Project Syed Nafiz Imtiaz设计和模拟。23 Sondos Omar陡坡 - 修改深神经网络，以减轻消失的梯度问题24 ASAD MEHMOOD HASSAN设计和分析Lahore模型镇房屋的光伏系统的分析，使用Homer Pro。11 Benjamin f Stanley搜索订购星际争霸订单优化的订购12 yi li改进了PCS从X频段雷达数据中从X频段雷达数据中检索的PCS算法13 RUSLAN MASINJILA对象操纵使用多模式，基于触觉的感应和使用Ahsan Mustaf for Aduning大型语言15 Khan khan khan khan khan khan khan khan khan khaan khaan khaan khaan khaan khaan khaan khaan基于ARM的CPU 16 RIDWANULLAH ABDULKAREEM FPGA基于GNSS-R整合的海洋监测的实时信号处理17 Samarasimha Reddy Chittamuru机器基于机器学习的功率预测亨利·拉尔森（Henry Larsen Thilakanayake Generative Adversarial Network Based Synthetic Radar Image Generation Method for Automotive Perception Datasets 20 Nirasha Herath Real-Time Video Super-Resolution Using Generative Adversarial Networks 21 Masoud Torabi Enhanced Radar Cross Section Modeling for Ocean Surface 22 Nnaemeka Nwauzor Dynamic Simulation of Solar Energy System for A Shop in Nigeria Providing Community Cellphone Charging Service.
使用雷达对无人机进行自动分类 - TechRxiv
摘要 — 自动目标分类是非合作式无人机监视雷达在多种国防和民用应用中的一项关键功能。因此，这是一个成熟的研究领域，并且存在许多用于从雷达信号识别目标（包括微型无人机系统（即小型、微型、微型和纳米平台））的算法。它们显著受益于机器学习（例如深度神经网络）的进步，并且越来越能够实现非常高的准确度。此类分类结果通常由标准、通用的对象识别指标捕获，并且源自在高信噪比下对无人机的模拟或真实雷达测量进行测试。因此，很难在实际操作条件下评估和基准测试不同分类器的性能。在本文中，我们首先概述了从雷达数据自动分类微型无人机的主要挑战和注意事项。然后，我们从最终用户的角度提出了一组重要的性能指标。它们与典型的无人机监视系统要求和约束相关。为便于说明，我们展示了从真实雷达观测中选取的示例。我们还在此概述了各种新兴方法和未来方向，这些方法和方向可以为雷达生成更强大的无人机分类器。
印度气象局 - IMD 浦那
1.3 印度气象部门在 20 世纪 50 年代初试验了战时处置雷达，但后来出现了更精良和专业的设备。目前（1991 年初），该部门拥有一个运行在 3 厘米波长上的所谓 X 波段雷达（图 1）的运营网络。主要在机场，主要用于航空气象服务。其中一些站点拥有所谓的“多气象雷达”，通常用于跟踪无线电探空气球，但也可以用作“气象雷达”。还有一个 S 波段雷达网络（10 厘米波长）。沿海地区的 S 波段雷达主要用于探测热带气旋（图 2）。这两个网络都由所谓的传统脉冲微波雷达组成，本章将详细讨论这种雷达可以探测到的现象。现在可以使用更多功能齐全的雷达，例如实时计算机处理雷达数据和用于探测天气系统中风的多普勒设施。双极化和双波长雷达也可用于各种研究应用。由于这些雷达尚未在该国投入使用，因此将仅简要介绍它们（第 9 节）。
利用机载激光扫描数据建立电力线三维模型并进行勘测
摘要 激光扫描是获取地形及其上物体的高精度最新空间数据的方法之一。激光雷达 (LIDAR) 是最现代、发展最快的技术之一，它揭示了迄今为止传统方式无法实现的测量新功能。本文旨在展示使用机载激光扫描数据进行能源网络测量和可视化的可能性，以及使用 TerraSolid 软件包识别现有网络对周围环境构成的危险。根据从机载激光扫描中获得的两种不同点云，对电力线的两个独立部分进行了测量。第一个点云的密度为 16 点/平方米，另一个点云的密度为 22 点/平方米。该项目是在 MicroStation V8i 软件环境中创建的，使用特殊叠加层——芬兰 TerraSolid 公司的 TerraScan 和 TerraModeler。使用不同密度的测试云旨在指示点云的最佳密度，从而允许基于机载激光扫描数据对能源网络进行调查和可视化。该出版物通过特定示例介绍了电力线矢量化和可视化的过程以及在危险距离内检测物体的过程。还证实了使用满足行业要求的应用激光雷达数据进行电力线调查的可能性。
4b.3 1 - turbulence kinetic energy and dissipation rate ...
湍流动能 (TKE) 和 TKE 耗散率的值可以通过雷达对速度和多普勒谱宽的估计获得。然而，这些估计通常没有足够的时间分辨率，并会导致滤波结果，而这些结果不能直接进行理论解释。提出了一种使用数值大涡模拟 (LES) 生成的流场评估雷达测量速度分布特性的程序。TKE 估计值是通过在空间上取平均或作为替代/补充，在时间上取平均从 LES 湍流速度场获得的。将这些估计值与嵌入在 LES 中的虚拟雷达的测量值进行比较。研究了获得稳定一致统计数据的最佳平均时间。众所周知，风切变会导致雷达测量的 TKE 估计值产生偏差。还通过分析虚拟雷达数据和 LES 的湍流统计数据来研究这种影响。湍流耗散率的值是通过 LES 数据估计的，该表达式将耗散率与子网格 TKE 和湍流长度尺度联系起来。在考虑了所有其他贡献后，从湍流对谱宽的贡献中获得了虚拟雷达耗散率的估计值。比较了虚拟雷达、垂直和斜波束以及 LES 的耗散率估计值。
董事会简报备忘录 - 城市森林树冠覆盖率 - 更新
娱乐 主题：城市森林树冠覆盖 – 更新 – 董事会简报备忘录 尊敬的委员们，公园局城市林业部很高兴与大家分享由 Diamond Head Consulting (DHC) 编写的最近完成的 2022 年温哥华树冠评估报告。DHC 还在推进城市森林战略的更新，该战略将于 2024 年第四季度完成。此次树冠评估更新了 2018 年进行的上一次树冠分析，并提供了有关城市森林现状的宝贵见解和趋势。本报告中的数据来自 2022 年夏季捕获的航空图像和激光雷达数据。该报告强调了温哥华市对城市森林管理的持续承诺，并量化了扩大全市树冠覆盖率的进展。它还确定了未来植树工作的重点领域，以促进公平和气候适应目标。本报告提供的关键数据将为即将出台的城市森林战略更新以及相关行动和城市林业计划提供支持，以支持温哥华建立有弹性、可持续和公平的城市森林冠层。主要亮点
下一代机载防撞系统
构建一个能够满足商业航空所需安全标准的防撞系统具有挑战性。林肯实验室与其他组织合作，花了几十年时间开发和完善目前使用的系统 [1]。创建一个强大的系统很困难，原因有几个。系统可用的传感器不完善且噪声大，导致所涉及飞机的当前位置和速度不确定。飞行员行为和飞机动力学的多变性使得很难预测飞机未来的位置。此外，该系统必须平衡多个相互竞争的目标，包括安全和操作考虑。在过去的几年里，林肯实验室一直在开发先进的算法技术来应对这些防撞的主要挑战。这些技术依靠概率模型来表示各种不确定性来源，并依靠基于计算机的优化来获得最佳的防撞系统。使用记录的雷达数据进行的模拟研究证实，这种方法可以显著提高安全性和操作性能 [2]。美国联邦航空管理局 (FAA) 已组建一个组织团队来完善该系统，该系统现已被称为机载防撞系统 X (ACAS X)。2013 年令人满意的概念验证飞行测试将加强使 ACAS X 成为下一个防撞国际标准的目标。