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World File Search System测距
太空光通信终端 2022
100 Gbps（收发器认证） 编码 LPC、RS、LDPC（可在轨重新编程） 测距 单向、双向测距 数据接口 以太网 TM/TC 接口 以太网 最大 OAU 功率 2W、4W、5W 测距范围 250 km – 10,000 km 万向架测距方位角 +/-160°、仰角 +/-55° LOS 速度 5°/s 跟踪和旋转 重量 12.5kg 包括线束 SDA 标准 符合 2.1.2 (T0)、3.0 (T1)
压电薄膜传感器技术手册 - Metrolog
压电薄膜通常无法产生较大的力位移。例如，在设计扬声器元件时，这一点就变得很明显，因为低频性能（低于 500Hz）往往受到限制。即使是一大片薄膜也无法产生像低音频频率那样的高振幅压力脉冲。然而，这并不适用于低频到高频超声波频率，正如目前设计的超声波空气测距传感器（40-50 KHz）和医学超声波成像应用中所见。在封闭的气腔中（耳机扬声器、助听器），压电薄膜的低频响应非常出色。对于空气测距超声波，压电薄膜元件高度控制垂直波束角度，而传感器的曲率和宽度控制水平波束模式。压电薄膜空气测距传感器可以提供高达 360 度的视野，以高分辨率测距几厘米到几米的物体。
TT&C SCOE (TCR 测试仪)
Celestia TTC-IMBU：TC：STD PM；TM：ESA STD PM、OQPSK、GMSK；测距延迟：ESA PM 音调代码、用于深空应用的 PN 测距）、1Hz 步长、线性和矩形扫描 Safran Cortex CRT-Q：双模式，适用于 G2G 中的 ESA STD 和扩频（TC：ESA STD PM、扩频；TM：STD PM、OQPSK、GMSK、扩频；测距延迟：ESA PM 音调代码、类似 ESA 的 100kHz、扩频），1Hz 步长，线性和矩形扫描 信号发生器（干扰源 / 杂散校准 / TLT-LO 信号）R&S SMCV100B / R&S SMB100B 和选配
机载激光雷达在考古调查中的应用
Lidar 与 radar 一样，实际上是一个首字母缩略词。radar 代表“无线电探测和测距”，lidar 代表“光探测和测距”，它描述了一种使用激光确定三维 (3D) 数据点的方法。它是一种遥感技术，使用地面（地面激光扫描；TLS）或机载（机载激光扫描；ALS）系统；它可以在静态或移动平台上使用，包括飞机和车载传感器。它也被称为机载激光测绘 (ALSM)，在某些军事环境中，它被称为激光探测和测距 (LaDAR)。从最广泛的意义上讲，lidar 指的技术范围比本指南中涉及的要广泛得多；因此，本指南侧重于航空系统的应用，并通篇使用 lidar 这一术语。
PGAD1S03H – 905 nm 脉冲半导体激光器，采用 SMD 封装，高功率激光二极管系列，适用于 LiDAR 和测距
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使用瞳孔平面波前数据导出动态测距瑞利信标弗里德参数值的湍流剖面分析
摘要。大气湍流通常会阻碍远距离光学成像应用。湍流对成像系统的影响可以表现为图像模糊效应，通常通过系统中存在的相位失真来量化。模糊效应可以根据沿传播路径测量的大气光学湍流强度及其对成像系统内相位扰动统计的影响来理解。获取这些测量值的一种方法是使用动态范围的瑞利信标系统，该系统利用沿传播路径的战略性变化的信标范围，有效地获得影响光学成像系统的像差的估计值。我们开发了一种从动态范围的瑞利信标系统中提取断层扫描湍流强度估计值的方法，该系统使用 Shack - Hartmann 传感器作为相位测量装置。介绍了从快速序列中获得的战略性范围变化的信标测量中提取断层扫描信息的基础，以及典型湍流场景的建模示例。此外，处理算法还用于模拟孤立强湍流层的识别。我们介绍了所选处理算法的基础，并讨论了该算法作为大气湍流分析方法的实用性。© 作者。由 SPIE 根据 Creative Commons Attribution 4.0 Unported 许可证出版。分发或复制本作品的全部或部分内容需要完全署名原始出版物，包括其 DOI。[DOI：10.1117/1.OE.59.8.081807]
主动 3D 传感 - 哥伦比亚大学 CS
摘要 主动三维视觉涉及从场景中可见表面的几何形状和纹理中提取信息，推理数据并最终传达结果。随着电子学、光子学、计算机视觉和计算机图形学领域的最新技术进步，现在可以构建可靠、高分辨率和精确的三维主动测距相机。本文将介绍组成这些测距相机的元素。回顾了这些系统中大多数的基本物理原理。特别是，本文介绍了光学三角测量和时间延迟测量系统。展示了一些说明该技术的应用。最后，为了帮助读者，列出了一些基于网络的主动 3D 视觉资源。
文献综述重点关注用于选择性过滤光检测和测距 (LiDAR) 数据以增强河流地貌表面表现的数据处理技术
整个垦务局的地球科学家和水文学家经常使用 LiDAR 数据进行地貌研究和水力建模。实际使用数据时，发现了一些数据质量问题，包括对河岸、堤坝和水面等景观特征的不准确表示。此外，数据文件大小可能超出用于生成和分析表面模型的软件的处理能力。这些数据质量问题不一定与数据处理的质量保证和质量控制有关，而是与标准过滤程序的广泛认可的局限性有关（Axelsson 1999 和 2000、Bowen 和 Waltermire 2002、Bretar 和 Chehata 2007、Brovelli 和 Lucca 2011、Chen 等人 2007、Evans 和 Hudak 2007、Goepfert 等人 2008、Kraus 和 Pfeifer 1998 和 2001、Meng 等人 2010、Raber 等人 2002、Schickler 和 Thorpe 2001、Silvan-Cardenas 和 Wang 2006、Sithole 和 Vossleman 2004、Wang 和 Glenn 2009）。在此上下文中，过滤是指用于分离地形和非地形数据点的过程（即，将 LiDAR 点云分离为景观表面数据集（表示植被和人造物体的高程值）和地形表面数据集（表示裸地高程值）。地形表面数据集用于生成数字地形模型 (DTM)；用于地貌研究和水力建模的连续表面模型。