XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemAzimuth
机载目标雷达目标生成器 - IJSTE
雷达是一种物体检测系统，它可以识别目标并帮助生成目标的各种特征。为了测试雷达系统，需要进行多次现场测试。这非常昂贵，需要使用大量资源，这是一个巨大的缺点。为了降低这种复杂性，雷达目标生成器变得非常关键。本文提出了一种用于机载目标的雷达目标生成器。所提出的系统降低了成本，因为它是一个模拟环境，从而为用户提供了可视化场景的机会。它还可以动态生成目标的各种参数，从而节省大量时间。关键词：机载目标、方位角、仰角、雷达、雷达数据处理器 ________________________________________________________________________________________________________
关于非常高分辨率星载 SAR 的处理...
摘要 — 本文讨论了处理分米级分辨率的星载 SAR 数据时需要考虑的几个重要方面。特别是，本文将展示卫星在发送/接收线性调频信号期间的运动以及对流层的影响如何在未适当考虑的情况下使脉冲响应函数恶化。已研究的其他方面包括弯曲轨道、电子控制天线的阵列模式以及处理本身中的几个考虑因素。针对每个方面都提出了解决方案，并使用 TerraSAR-X 以 16 厘米方位角分辨率和 300 MHz 范围带宽获取的模拟点目标和凝视聚光灯数据阐述和验证了完整的聚焦方法。
利用分子束外延自生长的六方锗...
图 1：(a) GaAs 核（蓝色）- Ge 壳（红色）NW 示意图，具有受控晶相：纤锌矿 (WZ)、闪锌矿 (ZB)，具有堆垛层错 (SF) 区域。通过 RHEED 原位监测样品，以获得有关 GaAs/Ge NW 晶体结构的实时信息。在 WZ GaAs 生长期间（b）29 分钟（c）35 分钟和六方 Ge 生长期间（d）3 分钟（e）10 分钟，沿 [1-10] 方位角记录的 RHEED 图案。WZ 点以白色箭头突出显示。(f) 45° 倾斜 SEM 图像（二次电子对比度）显示 GaAs/Ge NW。比例尺为 1 m。
遥感技术 - 垦务局
1. 词汇表和缩略语 遥感和地理信息系统领域积累了大量技术词汇、短语和首字母缩略词。本报告开头列出了这些词汇、短语和首字母缩略词，以供参考并帮助理解后面的讨论。 吸收：从辐射光谱中去除能量。 反照率：从表面反射的入射光的百分比。相当于反射率。 反太阳点：从观察者角度看，正对太阳的位置；潜在的阴影位置。球面上与太阳成 180 度角的点。 方位：倾斜表面所面对的方位角。 姿态：观景台（如飞机）的方位。 方位角：水平方向角，0 度 = 北，90 度 = 东，等等。 后向散射：辐射大致朝光源的反向偏转。 波段：与特定波长范围有关。 波段组合：用于可视化或计算的一组波段。波段比例：用一个影像波段划分另一个波段，以减少阴影效应并增强差异。 BGR：蓝绿红；显示色带的顺序；与 RGB 顺序相反。 黑体：完全吸收辐射的物体。 注：在热平衡下，黑体的吸收和辐射速率相同；当保持热平衡时，辐射刚好等于吸收。这个假想的物体由足够数量的分子组成，这些分子发射和吸收电磁波谱所有部分的电磁辐射，以便所有入射辐射都被完全吸收，并且在所有波段和所有方向上都能实现最大可能的辐射。 CAD：计算机辅助设计；一组点、线、多边形、形状、文本，通常没有矢量的严格拓扑规则。 校准：将数值调整为标准参考。
遥感技术 - 垦务局
1.词汇和缩写 遥感和地理信息系统领域积累了大量技术词汇和短语以及首字母缩略词。这些列在本报告的开头，以供参考并帮助理解后面的讨论。吸收：从辐射光谱中去除能量。反照率：从表面反射的入射光的百分比。相当于反射率。反太阳点：从观察者的角度来看，与太阳正对的位置；潜在的阴影位置。球面上与太阳成 180 度的点。方位角：倾斜表面朝向的方位角。姿态：观景台（例如飞机）的方向。方位角：水平方向角，0 度 = 北，90 度 = 东，等等。反向散射：辐射大致朝源方向的反向偏转。波段：与特定波长范围有关。波段组合：用于可视化或计算的一组波段。波段比率：将一个图像波段除以另一个图像波段，以减少阴影效果并增强差异。BGR：蓝-绿-红；显示色带的顺序；与 RGB 顺序相反。黑体：不反射辐射的全吸收体。注意：在热平衡中，黑体的吸收和辐射速率相同；当保持热平衡时，辐射将刚好等于吸收。这个假设的物体由足够数量的分子组成，这些分子发射和吸收电磁波谱所有部分的电磁辐射，因此所有入射辐射都被完全吸收，并且在所有波长带和所有方向上，都能实现最大可能的发射。CAD：计算机辅助设计；一组点、线、多边形、形状、文本，通常没有矢量的严格拓扑规则。校准：将数值调整为标准参考。
可持续建筑能源系统中光伏面板的网格感知布局
在人们对人为CO 2排放的关注点越来越关注的背景下，住宅建筑部门仍然代表了能源需求的主要贡献者。可再生能源，尤其是光伏（PV）面板的整合正在成为越来越广泛的解决方案，用于减少建筑能源系统的碳足迹（BES）。然而，能源发电及其与典型需求模式的不匹配引起了人们的关注，尤其是从电网管理的角度来看。本文旨在展示光伏面板在设计新的BES时的方向影响，并为最佳PV放置决策过程提供支持。该主题是用混合整数线性优化问题来解决的，其成本是目标，并且PV面板的安装，倾斜和方位角作为主要决策变量。与文献中报道的现有BES优化方法相比，PV面板的贡献是更详细的，包括更准确的太阳辐照模型和面板之间的阴影效果。与现有的PV建模研究相比，PV面板与BES的其余单元之间的相互作用，包括最佳调度的效果。该研究基于来自瑞士西部40座建筑物的住宅区的数据。结果证实了PV面板方位角对BES性能的相关影响。与向东的面板相比，南方方向仍然是最优选的选择，以西方为导向的面板更好地符合需求。除了对单个建筑物的好处外，适当选择的方向可以使网格有益：向西20°旋转面板可以与BES的适当调度相同，将交换的峰值与电力网的峰值降低50％，而总成本仅增加8.3％。包括PV能量产生的更详细的建模表明，假设水平表面可以导致
伪装对受监督的SAR超级...
合成孔径雷达（SAR）是一个尖端的遥感系统，在地球仪和环境监测中起着重要作用。高分辨率SAR成像提供了图像中的更细节，可以检测和识别地面上较小的对象和特征。然而，从理论上讲，侧面空气传播的雷达（SLAR）的分辨率受到倾斜范围的雷达带宽的限制，而在方位角[1]中的天线足迹宽度[1]实际上受到目标侧侧的降解[2]。为了克服这些问题，已经在[2、3、4、5]中提出了空间变体速差（SVA）算法及其旨在减少或取消旁观的变体。这些基于脉冲响应模型的这些不明显的算法在计算上是快速有效地减少侧叶的。但是，主叶宽度保持不变。可以使用基于神经网络的监督学习方法来解决后一个问题，通过利用配对高分辨率（HR）和低分辨率（LR）SAR图像的数据库中的先验信息[6，7，8]。对于尖锐的主机，神经网络必须学会从下采样的LR SAR输入中恢复HR SAR图像，这可能是在光学图像超级分辨率上的挑战中类似的设置[9]。但是，SAR图像形成特定于与视神经不同的雷达波。尤其是SAR范围和方位角轴是不可列出的，并且是经典的增强轴（例如旋转和翻转）是不现实的。此外，斑点噪声高度损坏了SAR图像，从而使伪造过程对靶标和异常进行了决定[10]。幸运的是，诸如[11，12]之类的SAR佩克林方法能够使用很少的single外观复杂（SLC）SAR图像减少斑点噪声。在本文中，我们建议评估使用Fell fell
互连过程工作组（IPWG）
Dan Alfred, CMS Dan Stroh, Ameren Daniel Clark, Scout Clean Energy Dave Galarowicz, Alliant Dave Harlan, Veriquest David Brauch, Peregrine David Bromberg, Pearl Street David Davis, Apex David Leventhal, AES David Mabe, Pearl Street David Osterkamp, ITC David Sapper, CGA David Savage, IURC David Ticknor, RES David Zito, Gabel Dawn Quick, NIPSCO Deral Danis, Pattern Energy Derek Kou, EDP Renewables Derek Mosolf, GRE Derek Sunderman, Savion Devon Pehrson, NGR DeWayne Todd, Alcoa Drew Hagin, Azimuth Renewables Ed Franks, PJM Elias Fallon, Pearl Street Emily McClure, ICC Eric Bryant, Urban Grid Eric Hope, LRE Eric Thoms, Invenergy Erik Hanser, MI PSC Erin Buchanan, CMPAS Erin Chiari, Jupiter Power Erin Lai, PJM Erin Murphy, Next Era Ethan Chastain, Hoosier Energy Ethan Tellier, CIPCO Forrest Tingo, LSBP Frederick Salvo, Baker Donelson Geethika Vanteru, Balanced Rock Power Gertrude Riversa，Entergy Gimod Mathee，Grid United
RobotEye 技术入门 - 眼科机器人
除了持续的“全场”扫描之外，对于所有用例，孔径加速能力都至关重要。对于涉及稳定、跟踪、测绘、瞄准等应用，快速改变方向的能力至关重要。图 2-4 显示了测试中一系列移动过程中的方位角和仰角孔径加速度分量，从图中可以看出，在测试过程中，孔径加速度经常超过 60,000°/s 2 。实际上，这种加速能力提供了其他替代方案无法实现的响应能力，使从高度不稳定的平台（例如在崎岖地形上快速移动的地面车辆和小型水面舰艇）获得稳定视觉成为可能，实现无延迟远程呈现、多目标跟踪等。
RobotEye 技术入门 - Ocular Robotics
对于除持续“全场”扫描之外的所有用例，孔径加速能力都至关重要。对于涉及稳定、跟踪、测绘、瞄准等许多应用，快速改变方向的能力至关重要。图 2-4 显示了测试中一系列移动过程中的方位角和仰角孔径加速度分量，从图中可以看出，在测试过程中，孔径加速度经常超过 60,000°/s 2 。实际上，这种加速能力提供了其他方法无法实现的响应能力，使从高度不稳定的平台（例如在崎岖地形上快速移动的地面车辆和小型水面舰艇）获得稳定视觉成为可能，实现无延迟远程呈现、多目标跟踪等。