摘要:NASA 戈达德太空飞行中心 (GSFC) 的 W 波段 (94 GHz) 云雷达系统 (CRS) 已全面更新为现代固态和数字技术。该 W 波段 (94 GHz) 雷达在 NASA ER-2 高空飞机上以天底指向模式飞行,提供云和降水的极化反射率和多普勒测量。本文介绍了升级后的 CRS 的设计和信号处理。它包括硬件升级 [固态功率放大器 (SSPA) 发射器、天线和数字接收器] 的详细信息,包括新的反射阵列天线和固态发射器。它还包括算法,包括内部环回校准、使用体积反射率和海洋距离积分反向散射之间的直接关系的外部校准,以及改进的交错脉冲重复频率 (PRF) 多普勒算法,该算法对展开误差具有很强的抵抗力。提供了通过最近的 NASA 机载科学任务升级的 CRS 获取的数据样本。
超冷分子是许多重要应用的理想平台,从量子模拟 1 – 5 和量子信息处理 6, 7 到基础物理的精密测试 2, 8 – 11。生产捕获的、致密的超冷分子样品是一项具有挑战性的任务。一种很有前途的方法是直接激光冷却,它可以应用于几类不易由超冷原子组装的分子 12, 13。在本文中,我们报告了激光冷却 CaF 分子捕获样品的生产,其密度为 8! × !10 7 cm − 3,相空间密度为 2! × !10 − 9,比自由空间中的亚多普勒冷却样品高 35 倍 14。这些进展是通过将光学捕获的分子有效地激光冷却到远低于多普勒极限而实现的,这是迈向许多未来应用的关键一步。这些领域包括超冷化学和量子模拟,其中需要保守地捕获低温致密样品。此外,冷却光学捕获分子的能力为量子简并开辟了新途径。
到 2017 年底,欧洲航天局 (ESA) 将发射大气激光多普勒仪器 (ALADIN),这是一种在 355 nm 下工作的直接检测多普勒风激光雷达。ALADIN 机载演示器 A2D 是使用真实大气信号验证和优化 ALADIN 硬件和数据处理器进行风检索的重要工具。为了能够验证和测试 ALADIN 的气溶胶检索算法,需要一种从 A2D 检索大气后向散射和消光轮廓的算法。A2D 采用直接检测方案,使用双法布里-珀罗干涉仪测量分子瑞利信号,使用菲索干涉仪测量气溶胶米氏回波。信号由累积电荷耦合器件 (ACCD) 捕获。这些规范使得信号预处理中的不同步骤成为必要。本文描述了从 A2D 原始信号中检索气溶胶光学产品(即粒子后向散射系数 β p 、粒子消光系数 α p 和激光雷达比 S p )所需的步骤。
– 仪表着陆系统 (ILS), – 甚高频全向无线电信标 (VOR), – 测距设备 (DME), – 紧急定位发射机 (ELT), – 防撞系统 (ACAS), – 二次监视雷达 (SSR), – 交通防撞系统 (TCAS), – 雷达高度计、无线电测定站(包括雷达和信标), – 微波着陆系统 (MLS), – 机载气象雷达 (AWR) 和机载多普勒雷达。
为国防部和联邦航空局提供雷达 (DASR)。雷神公司制造终端多普勒气象雷达 (TDWR) 和机场地面探测设备 (ASDE),并提供完整的机场系统支持服务,包括现场勘测、新系统或扩建系统设计、建造、集成和测试、维护和保修、需求分析、融资研究、性能预测、安装、操作员和维护培训以及项目管理。
使用实时3维体积多普勒echocardiog echocardiog-raphy-raphy-raphy:在体外和临床验证中,通过自动的3维峰和近端近端的异伏特式表面积和中风量技术来定量慢性功能性二尖瓣反理量。cir-diovasc成像。2013; 6:125 - 133。2013; 6:125 - 133。
(2020 年 1 月:即发射后不到 1.5 年)从 ALADIN(第一台多普勒风激光雷达,紫外线)中学到了很多经验教训 • 早期 • 采购“加压”仪器 • 定义测试方法(真空、热、寿命、OGSE) • 更改为冗余 FM-B(发射后约 10 个月) • 机载活动、更多 TM、振荡器对准、材料
许多疾病,如心血管疾病、动脉粥样硬化、糖尿病、慢性静脉功能不全等,都会引起血流的功能性和形态性改变。1,2血流的动态监测在生命科学研究、药物评价、临床诊断、临床应用以及手术指导等方面有重要的价值。目前,一些针对活体动物组织特别是血管的有效测量方法正在研究,如磁共振灌注成像、正电子发射断层扫描(PET)、X射线血管造影、荧光血管造影、激光多普勒血流仪等。但这些血流成像技术都存在一定的局限性。3-5例如,磁共振灌注成像和PET多用于整体成像,空间和时间分辨率不高,成本较高;荧光血管造影和X射线血管造影不能提供血流的功能性信息,并且需要注射造影剂。多普勒流量计只能提供单点监测,不能提供完整的二维(2-D)血流速度图。6 – 9 与其他成像技术相比,激光散斑对比成像(LSCI)可以以较低的成本提供二维全速血流分布。
未来的机载雷达将需要在由杂波和干扰组成的干扰背景下检测目标。空时自适应处理 (STAP) 是指多维自适应滤波算法,它同时将来自阵列天线元件的信号和相干雷达波形的多个脉冲组合在一起,以抑制干扰并提供目标检测。STAP 可以改善对被主瓣杂波遮蔽的低速目标的检测、对被旁瓣杂波掩盖的目标的检测以及在杂波和干扰组合环境中的检测。本报告分析了解决 STAP 问题的各种方法。回顾了最佳或完全自适应处理。计算复杂性以及从有限可用数据中估计干扰的需求使完全自适应 STAP 不切实际。因此,需要部分自适应空时处理器。介绍了降维 STAP 算法的分类,其中算法根据所采用的预处理器类型进行分类。例如,波束空间算法使用空间预处理,而后多普勒方法在自适应处理之前执行时间(多普勒)滤波。在某些情况下,可以利用杂波的特殊结构来设计产生最小杂波等级的预处理器。对于每个类,可以采用样本矩阵求逆 (SMI) 或基于子空间的权重计算。仿真结果显示