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雷达在大气科学及相关领域的应用
附属单位：b luestein — 俄克拉荷马大学气象学院，俄克拉荷马州诺曼市；c Hilson 和 P alMer — 俄克拉荷马大学气象学院和高级雷达研究中心，俄克拉荷马州诺曼市；r auber — 伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校，伊利诺伊州厄巴纳；b urgess — 中尺度气象学研究合作研究所，俄克拉荷马州诺曼市；J orgensen — 美国国家海洋和大气管理局 / 国家强风暴实验室，俄克拉荷马州诺曼市；a lbrecHt — 迈阿密大学，佛罗里达州迈阿密；ellis、lee 和 weckwertH — 美国国家大气研究中心，科罗拉多州博尔德市；r icHardson 和 Markowski — 宾夕法尼亚州立大学，宾夕法尼亚州帕克市；F rasier — 马萨诸塞大学阿默斯特分校微波遥感实验室，马萨诸塞州阿默斯特市； y uter — 北卡罗来纳州立大学，北卡罗来纳州罗利市；d owell — 国家海洋和大气管理局
人机交互中的雷达感应
Soli 是一种用于 HCI 的新型手势感应技术，具有许多潜在用例。与电容式感应或基于视觉的感应相比，它旨在克服遮挡、照明和嵌入式感应问题。它还旨在支持 3D、距离和微动作，以实现新颖的交互形式。Soli 结合了硬件架构、信号处理、软件抽象、UX 范例和手势识别的视图，适用于嵌入式硬件和最终产品。Soli 技术与硬件无关，这意味着传感技术可以与不同的雷达芯片配合使用。事实上，该团队已经开发了两个完全集成的雷达芯片（图 1）、一个调频连续波 (FMCW) SiGe 芯片和一个直接序列扩频 (DSSS) CMOS 芯片。有四个接收 (Rx) 和两个发射 (Tx) 天线。Rx 天线间距设计用于最佳波束形成，而 Rx/Tx 间距设计用于获得隔离。雷达原型是一款定制的 57-64 GHz 雷达，配有多个窄波束喇叭天线。在 60 GHz 频段，FCC 将带宽限制为 7 GHz（40 至 82 dBm EIRP），这导致分辨率比 Microsoft Kinect 传感器分辨率低约 2cm。如今，Soli 雷达的中心频率为 60 GHz，波长为 5mm，探测范围为 0.05 -15m，视野为 180 度。alpha 开发套件（图 2）使用 FMCW 版本，带有集成开发板，允许通过 USB 与主机连接。
雷达系统中的生成AI
*（sevcan.cakan@outlook.com）摘要 - 在当代技术进步时代，将生成人工智能（AI）与雷达系统融为一体，已成为一种开创性的方法，以提高雷达数据的质量和清晰度。这种融合为数据准确性和解释的重大改善铺平了道路，并扩大了雷达技术在各个行业中的潜在应用；包括国防，气象，航空和自动驾驶汽车。生成的AI算法通过其从广泛的数据集中学习并生成高分辨率雷达图像的能力，彻底改变了雷达数据的处理和分析。本文对应用于雷达系统的当前最新生成的AI技术进行了全面调查，突出了关键的方法论，例如深度学习模型和神经网络，这些方法在实现这些进步方面具有重要作用。此外，它探讨了集成过程中面临的挑战，包括数据隐私问题，计算需求以及能够处理现实世界可变性的强大模型的需求。通过对最近的案例研究和实验结果的详细分析，这项调查强调了生成AI对增强雷达数据质量和清晰度的变革性影响，从而提供了对未来方向和现场潜在突破的见解。关键字 - 雷达，gan，vae，sar，sar，图像融合，信号产生
技术雷达第 27 期
机器学习 (ML) 曾经是少数幸运儿的专属领域，他们拥有工具和资源来构建酷炫的东西。幸运的是，随着各种尺寸设备上计算能力的增长、开源工具的出现以及对隐私和个性化信息的更严格要求和意识的融合，我们看到 ML 逐渐成为主流，所有这些都汇聚在一起，形成了一个蓬勃发展的生态系统。联合机器学习等技术允许 ML 模型为敏感信息提供隐私。TinyML 领域允许模型在资源受限的设备上执行，将推理转移到边缘，这既释放了资源，又提高了敏感数据的隐私。特征存储为应用程序开发提供了与模型-视图-控制器设计模式类似的优势，允许更清晰地分离数据管理、模型训练和推理之间的关注点。诸如稳定扩散之类的公开可用模型既突出了机器学习的惊人能力，也突出了对源数据和道德的关注。ML 组件也比以往任何时候都更容易连接在一起，从而可以通过创造性地组合自定义业务模型和功能强大的通用模型来构建 ML 体验和解决方案。我们对这一领域的新功能表示赞赏，并热切期待未来的进步。
大陆高级雷达技术和...
明天为每个人的自主权提供全栈移动解决方案。›与我们的合作伙伴一起，我们塑造了直观，负担得起和安全的机动性。›我们专注于为客户提供最高质量。›我们重视多样性，培养一种协作和个人成长的文化
沿海监视和VTS雷达
• Increased resolution – 3m cell size delivers unsurpassed weather penetration • Improved Frequency Diversity and Time Diversity for enhanced small target detection • High immunity against interference • Transmission power adjustable in sectors – to match desired range and avoid unnecessary radiation of selected areas • Radar video distribution on LAN • Extremely high reliability – MTBFC ≥ 50,000 hours and very low maintenance costs • Optional Doppler processing (MTI) for短距离，低级空气监视以支持搜索和救援行动
无人机安装的雪雷达系统
摘要：机载地面穿透雷达系统提供了一种安全且效率的方法，可在挑战性地形中测量雪深和积雪地层，并具有潜在的雪崩危险。雪花龙是一种定制的雪测量系统，其中包含一个未螺旋的航空车辆（UAV）平台和雷达有效载荷。专门设计用于在各种雪覆盖场景上进行雪调查，该系统具有针对此类任务的性能属性。在这里，我们介绍了完整系统的技术实施，再加上在Svalbard上进行的三个广泛的现场活动的验证结果。此外，我们还提供了对雪地无人机获得的雪地层测量结果的见解，并原位获得了雪轮剖分以进行比较分析。通过将雷达观测值与1673的共同位置测量降雪深度相关联，范围从5到200 cm，并揭示了高度的一致性，从而产生了r = 0.938的相关系数。雪花源是可靠有效的工具，可在坡度范围内协助当地的雪崩危险评估，其中有关积雪深度和结构的信息至关重要。
量子雷达的机遇与挑战
已经被认可了半个多世纪，量子力学定义了传感设备的最终限制，并且该识别的产物现在正处于实际实施的范围内。与经典替代方案相比，这些产品中最有希望的是量子雷达，它具有显着提高能量和检测敏感性之间的权衡。我们提供了一个背面的信封和实施 - 敏锐的分析，以瞥见量子雷达可以为感兴趣的应用提供的预期改进。我们的分析依赖于相对简单的模型，这些模型仅旨在促进对量子-VS古典区域的直观掌握。当然，这种分析不能得出明确的结论，但我们认为它们提供了证据，表明在某些情况下，可以期望量子雷达与经典替代方案具有可实现的实际优势。我们以讨论理论和实践障碍的讨论，以及关于量子雷达当前状态的高级摘要。