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World File Search System雷达场
雷达场：FMCW雷达的频率空间神经场景表示
为主动和被动的光学感官技术提供了互补的方式。此外，现有的雷达传感器具有很高的成本效益，并且在运行在户外操作的机器人和车辆中。我们介绍了雷达场 - 一种为活动雷达成像器设计的神经场景重建方法。我们的方法将具有隐式神经几何形状和反射模型的显式，物理知识的传感器模型团结起来，以直接合成原始雷达测量并提取场景占用率。所提出的方法不依赖卷渲染。相反，我们在傅立叶频率空间中学习字段，并通过原始雷达数据监督。我们验证了我们在各种室外场景中的有效性，包括带有密集车辆和基础设施的城市场景以及MM波长感应的恶劣天气情况。
反无人飞机系统（CUAS）
CUAS系统旨在创建一个低空雷达场，并在亚音速速度和系统下从低空对象的信号频谱进行被动检测，以抑制无人机的抑制和火灾。移动防空整合系统CUA由指导系统组成，12/24 Band Jammer UAV和PS 12/24 UAV具有无人机和可重新配置的集成武器平台（RIWP），并具有模块化自动网络指导系统，拦截和消除目标的截距和消除目标，包括使用Kamikaze Antimikaze Antimaze Antimaze Antimaze Antimaze Antimaze Antimains antimaze Antimaze Antimaze Antimaze Antimains antimation antimaze Antimaze Antimaze Antimaze Antimake Elements。该系统设计用于在20-30 km的距离内对无人机和无人机的电子抑制，具体取决于地形及其火灾损坏，高达70 km。CUAS系统的组成：无人机和无人机检测系统1。主动 /被动雷达2。< / div>视觉目标识别系统3。安装在移动平台或固定的4.天线方向机制5。定向天线块系统，用于抑制和对抗导航，遥测和无人机的通信1。电子干扰单元2。精确拍摄系统3。用30毫米大炮的战斗模块； 4。喷气无人机
从卫星图像中基于变压器的雷达复合材料的现象
摘要：天气雷达数据对于现象和数值天气预测模型的组成部分至关重要。虽然天气雷达数据以高分辨率提供了有价值的信息，但其基于地面的性质限制了其供应能力，这阻碍了大规模应用。相比之下，气象卫星覆盖了较大的域，但具有更粗糙的重置。然而，随着数据驱动方法和地球静止卫星上的现代传感器的快速发展，新的机会正在出现，以弥合地面和太空观测之间的差距，最终导致更熟练的天气预测以高准确性。在这里，我们提出了一个基于变压器的模型，用于使用最多2小时的卫星数据进行基于接地的雷达图像序列。预测在不同的天气现象下发生的雷达场，并显示出鲁棒性，以防止快速生长/衰减的领域和复杂的场结构。模型解释表明，以10.3 m m（C13）为中心的红外通道包含所有天气条件的熟练信息，而闪电数据在恶劣天气条件下的相对特征最为重要，尤其是在较短的交货时间。该模型可以支持在大型范围内进行降水，而无需明确需要雷达塔，增强数值天气预测和水文模型，并为数据筛选区域提供雷达代理。此外，开源框架有助于朝着操作数据驱动的NOWCASTING的进步。