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World File Search System雷达信号
AN/APR-39D(V)2 雷达信号检测装置 (RSDS)
执行摘要 • 陆军 FOT&E 和合作脆弱性和渗透性评估 (CVPA) 的初步结果表明，AN/APR-39D(V)2 雷达信号检测装置安装在陆军 AH-64 上是有效且合适的。它之所以有效，是因为 D(V)2： - 总体而言，及时宣布威胁射频发射器。- 总体而言，为 AH-64 机组人员提供足够的态势感知，以识别所需的威胁系统并执行规定的战术、技术和程序 (TTP)。- CVPA 未发现任何特定的 D(V)2 漏洞。• 它之所以合适，是因为少数软件故障对任务的影响很小，因为 D(V)2 系统可以立即自动从每次故障中恢复，而无需机组人员采取行动。• 海军开发测试发现了与 MV-22B 飞机集成相关的几个关键缺陷。
SAR 指南 - 合成孔径雷达和 - sarmap
成像雷达是一种主动照明系统。安装在平台上的天线以侧视方向向地球表面发射雷达信号。反射信号（称为回声）从表面反向散射，并在几分之一秒后在同一天线（单基地雷达）上接收。
通过自监督学习和领域自适应实现雷达信号识别
摘要 — 自动雷达信号识别 (RSR) 在电子战 (EW) 中起着关键作用，因为准确分类雷达信号对于为决策过程提供信息至关重要。深度学习的最新进展显示出在具有大量注释数据的领域中提高 RSR 性能的巨大潜力。然而，这些方法在注释 RF 数据稀缺或难以获得的 EW 场景中就显得不足了。为了应对这些挑战，我们引入了一种自监督学习 (SSL) 方法，该方法利用掩蔽信号建模和 RF 域自适应来增强 RF 样本和标签有限的环境中的 RSR 性能。具体而言，我们研究了对来自不同 RF 域的基带同相和正交 (I/Q) 信号进行预训练掩蔽自动编码器 (MAE)，然后将学习到的表示转移到注释数据有限的雷达域。实证结果表明，与不使用 SSL 的基线相比，我们的轻量级自监督 ResNet 模型在域内信号（即雷达信号）上进行预训练时，1 次分类准确率可提高 17.5%，在域外信号（即通信信号）上进行预训练时，1 次分类准确率可提高 16.31%。我们还为几种 MAE 设计和预训练策略提供了参考结果，为少样本雷达信号分类建立了新的基准。索引术语 — 少样本、雷达信号识别、域自适应、自监督学习、掩蔽自动编码器
双线雷达液位变送器 - Serv'Instrumentation
Rosemount 5400 系列是脉冲式 2 线非接触式雷达液位变送器，旨在提高过程工厂的盈利能力。它采用 Radar Echonomics™ 概念，通过最佳处理雷达信号以确保可靠的测量，为您的工厂增加价值。Radar Echonomics™ 结合了三个基本领域的卓越性能：Echosensitivity™ - 在嘈杂信号环境中检测弱雷达回波的技能，Echodynamics™ - 同时处理弱和强雷达回波的技能，以及 Echologics™ - 区分真实回波和虚假回波的智能。这些技能以及创新使用它们的能力基于多年的专业知识和经验。
使用仿真数据的机器学习使用机器学习的到达角度估计
摘要 - 在汽车行业中，雷达技术正在越来越重要，因为它被用于对象检测，避免碰撞和巡航控制。鉴于雷达信号固有的大量数据，机器学习是制定对车辆情况意识至关重要的预测和决策的理想工具。该技术文档报告了一项初步研究，旨在通过使用机器学习技术的汽车雷达来估算目标，信号到达的方向。最初，进行了道路上的雷达方案的模拟，从而产生了64 GB的数据集，其中约为20万个样本。随后，该数据集被用于训练两种类型的深度学习算法：经典密集的神经网络和卷积神经网络。将结果与被称为音乐的经典信号方向进行比较。
diffradar：扩散
毫米波（mmwave）雷达由于其稳健性在低光条件下，在环境感知中的越来越多。但是，现有方法无法解决多路径干扰和低分辨率分辨率的挑战。在本文中，我们引入了衍射，该衍射概率模型（DPM）用于高质量的MMWAVE环境感应。为了适应DPM的雷达信号，缺少PIX级的结构信息，我们会签署一个轮廓编码器，以捕获固有的场景特征，使DPM能够从雷达数据中学习强大的表示。然后，DPM解码器利用此高级语义信息有效地重建了现实世界的场景。广泛的实验表明，在各种复杂情况下，我们的APACH超过了最新方法。
EMSO信号分类的机器学习
传统上，电磁信号（例如通信和雷达信号）已使用针对特定信号类型的手工制作的特征提取器进行了分类。然后，在分析或统计学上得出低维特征空间中的决策边界。但是，对无线电频谱的快速自主理解对于诸如频谱干扰监测，无线电故障检测，动态频谱访问以及各种调节和防御目的等应用至关重要。因此，尽可能多地自动化这些过程是由于疲劳引起的效率和误差。机器学习（ML）方法，尤其是基于人工智能的方法，在增强电磁频谱操作（EMSO）信号识别的敏感性和准确性方面具有重要潜力，尤其是在短时观察的情况下。
Contrail 员工 - DVIDS
“我们得到了一些金属板模块化靶，代表一辆坦克、一辆装甲运兵车和一些地对空导弹发射装置，在上空飞行的飞机看来，它们看起来很逼真。它们是模块化的，因此你可以在被击中后更换金属板，但这很耗时，而且很费钱。我们目前收到的金属板靶现在是“无投掷”靶。它们的技术含量非常高，可以产生逼真的热信号和雷达信号，但它们的成本接近 250,000 美元，因此继续将这些东西放在那里以设置多个目标组并不划算。如果来袭的飞机希望进行这种类型的训练，那么有两三个可以投入使用的靶子是很好的，但在大多数情况下，如果他们要来投炸弹，他们需要投掷炸弹的东西是我们不太担心修理的东西。“
工程和考古中的探地雷达模拟
使用精确射线追踪技术开发了地面穿透雷达的正向建模。地面模型的结构边界通过离散网格合并，其界面由样条函数、多项式描述，对于圆形物体等特殊结构，边界以其函数公式给出。在合成雷达图方法中，计算了许多不同波类型的波形贡献。使用精细数字化的天线方向响应函数，可以统计建模埋藏目标的雷达截面和接收天线的有效面积。还监测了沿射线路径的衰减。正向模型用于：（1）作为学习工具，以避免雷达图解释中的陷阱，（2）了解跨各种工程结构测量的雷达信号，以及（3）预测日本重要考古遗址下埋藏的文化结构的响应。