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World File Search System雷达技术
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
室内定位和4D MMWave成像雷达
状态估计是成功实施机器人系统的关键组成部分，依赖于相机，LIDAR和IMU等传感器。然而，在现实情况下，这些传感器的性能是通过具有挑战性的环境来划分的，例如不利的天气条件和弱光场景。新兴的4D成像雷达技术能够在不利条件下提供强大的感知。尽管有潜力，但对于嘈杂的雷达数据没有明确的几何特征而言，室内环境仍然存在挑战。此外，雷达数据分解和视野（FOV）的差异可能导致不准确的测量结果。虽然先前的研究探索了基于多普勒速度信息的雷达惯性探测仪，但由于FOV和雷达传感器的分辨率差异，估计3D运动的挑战仍然存在。在本文中，我们解决了多普勒速度测量不确定性。我们提出了一种在管理多普勒速度不确定性的同时优化车身速度的方法。基于我们的观察结果，我们提出了双成像雷达配置，以减轻雷达数据中差异的挑战。为了获得高精度3D状态估计，我们引入了一种策略，该策略将雷达数据与消费级IMU传感器无缝整合，并使用固定lag平滑光滑优化。最后，我们使用现实世界3D运动数据评估了我们的方法，并演示了本地化和映射的流任务。
LeoLabs 创下订单记录，巩固其在太空领域的领先地位
政府和商业客户推动收入同比增长超过 100% 加利福尼亚州门洛帕克，2024 年 8 月 6 日 — LeoLabs 是领先的集成解决方案提供商，可持续监测太空活动以揭示安全威胁，今天宣布它在 2024 年上半年赢得了超过 2000 万美元的合同。这一重要里程碑推动了收入同比增长超过 100%，并凸显了该公司在商业空间领域感知 (SDA) 和空间交通管理 (STM) 市场中的快速崛起。2024 年上半年，该公司签订了新的合同，以支持不断扩大的全球客户群中的 SDA 和 STM 任务。其中包括美国太空军、美国商务部以及几个未具名的美国和国际政府客户。该公司很自豪目前为八个国家提供支持，包括美国主要盟友和合作伙伴的太空司令部和民用太空机构，并受到拥有 75% 低地球轨道 (LEO) 运行卫星的商业太空运营商的信任。LeoLabs 为美国太空司令部的联合商业行动小组和几个美国盟友提供对低地球轨道 (LEO) 中高关注物体的持续监测，并支持 NOAA 的空间商务办公室推进其美国空间交通协调系统 (TraCSS)。该公司还通过第二阶段小企业创新研究奖为美国空军研究实验室开发下一代雷达技术，旨在加强对非合作发射、较小的轨道碎片和极低地球轨道物体的跟踪。“LeoLabs 已成为行业领导者，”3 月加入公司担任首席执行官的 Tony Frazier 表示。“我们在 2024 年上半年经历的强劲需求反映了太空中新出现的威胁，这些威胁需要我们独特的能力和专业知识。”我们致力于成为美国、盟国和商业航天器运营商的重要任务合作伙伴，并将继续投资于新的能力，帮助我们的客户应对当前和未来的威胁。” 在不断扩大规模的同时，公司专注于开发几个关键市场。这包括支持美国太空司令部确定的 41 个国家的 SDA 任务，这些国家是其“合作伙伴取胜”战略的关键，并应用 LeoLabs 的 STM 能力来支持全球民用太空任务。LeoLabs 还对其下一代雷达技术表现出浓厚的兴趣，以承担美国和盟国合作伙伴的新兴任务。 LeoLabs 成立于 2016 年，已扩大业务规模，以应对全球太空经济的加速发展。2019 年，在近地轨道上运行的卫星不到 900 颗。如今，有超过 9,000 颗卫星和 13,000 块大于 10 厘米的碎片。预测表明，到 2024 年底，运行卫星的数量可能超过 12,000 颗，到 2030 年将超过 70,000 颗。轨道拥堵和太空对抗活动的交织导致了对 LeoLabs 能力的空前需求。
简介 - 免费
乔治·史汀生十几岁时还是一名业余无线电爱好者，他开始对无线电波着迷，并设计和制造了发射器和接收器。他第一次接触雷达是在第二次世界大战初期，当时他在斯坦福大学超高频实验室外的实验间隙测量海军飞艇的回波。获得电气工程学士学位后，他在加州理工学院学习了一些额外的课程，在鲍登学院和麻省理工学院的海军雷达学校学习，最后成为攻击运输机上的电子军官。战后，他担任南加州爱迪生变频项目的工程师，并在项目完成后加入了诺斯罗普的斯纳克导弹项目。在那里，他偶然涉足技术出版物和电影。1951 年，他被休斯飞机公司聘用，负责撰写一本广为流传的技术期刊《雷达拦截器》。在随后的几年里，他与公司的顶级设计师密切合作，亲眼目睹了机载雷达从第一批全天候拦截器的简单系统到当今先进的脉冲多普勒系统的迷人演变。他见证了第一枚雷达制导空对空导弹的发展、数字计算机首次融入小型机载雷达、激光雷达、SAR 和可编程数字信号处理器的诞生；他还看到了机载雷达技术向太空应用的扩展。1990 年退休后，他仍然活跃在该领域，在莫哈韦国家试飞员学校教授现代雷达短期课程，撰写有关休斯天线辐射图和 RCS 测量设施的技术手册，制作有关新型 HYSAR 雷达的全程叙述交互式多媒体演示，并为 1998 年版《美国百科全书》撰写有关雷达的文章。
产品目录
29.高增益 X 波段 SCP.................................................................................................................60 30. X 波段 SCP.................................................................................................................61 31. 样条喇叭天线.................................................................................................................62 32. 波纹喇叭天线.................................................................................................................63 33. C 波段 SAT 馈电网络....................................................................................................64 34. Ku 波段 SAT 滤波器....................................................................................................65 35. X 波段 SAT DRA.............................................................................................................66 36. X 波段 SAT - AM 设计................................................................................................67 37. X 波段 SAT 系统.............................................................................................................68 38. Ku 波段 SAT 系统.............................................................................................................69 39. K/Ka 波段 SAT 系统.............................................................................................................70 40. Q 波段 SAT系统................................................................................................................71 41. QV 波段 SAT 系统..............................................................................................................72 42. E 波段 SAT 系统..............................................................................................................73 地面段系统......................................................................................................................74 43. C 波段系统......................................................................................................................75 44. X 波段系统......................................................................................................................76 45. K/Ka 波段馈电网络.............................................................................................................77 46. X/K/Ka 波段系统.............................................................................................................78 47. DBS / Ka (+跟踪) 系统.............................................................................................................79 发射器天线.............................................................................................................................80 48. 平面和共形天线.............................................................................................................81 定制开发.............................................................................................................................82 雷达技术.............................................................................................................................84 uRAD - 通用雷达 - Anteral 公司出品.............................................................................................85 开源 24 GHz uRAD........................................................................................................86 uRAD 60 GHz 工业级.........................................................................................................................87 uRAD 77 GHz 汽车级.....................................................................................................................88 uRAD 智能交通解决方案.........................................................................................................................89 uRAD 液位传感.........................................................................................................................92 uRAD 智能雷达传感器.........................................................................................................................93
机载和地面激光扫描中的回波数字化和波形分析
机载和地面激光扫描中的回波数字化和波形分析 ANDREAS ULLRICH，MARTIN PFENNIGBAUER，霍恩，奥地利 摘要 基于短激光脉冲飞行时间测距的激光雷达技术能够以所谓的点云形式获取准确而密集的 3D 数据。该技术适用于不同的平台，如地面激光扫描中的稳定三脚架或机载和移动激光扫描中的飞机、汽车和船舶。从历史上看，这些仪器使用模拟信号检测和处理方案，但专用于科学研究项目或水深测量的仪器除外。2004 年，一款用于商业应用和大量数据生成的激光扫描仪设备 RIEGL LMS-Q560 被推向市场，它采用了一种激进的替代方法：对仪器接收到的每个激光脉冲的回波信号进行数字化，并在所谓的全波形分析中离线分析这些回波信号，以便使用适用于特定应用的透明算法检索回波信号中包含的几乎所有信息。在激光扫描领域，从那时起就建立了一个不太具体的术语“全波形数据”。我们尝试对市场上发现的不同类型的全波形数据进行分类。我们从仪器制造商的角度讨论了回波数字化和波形分析中的挑战。我们将讨论使用这种技术所能获得的好处，特别是关于脉冲飞行时间激光雷达仪器所谓的多目标能力。
通过极限学习对多频射频信号进行分类，
使用人工神经网络以低能耗成本从射频 (RF) 信号中提取信息是从雷达到健康的广泛应用的关键需求。这些 RF 输入由多个频率组成。在这里，我们表明磁隧道结可以并行处理具有多个频率的模拟 RF 输入并执行突触操作。我们使用一种称为极限学习的无反向传播方法，使用来自同时充当突触和神经元的磁隧道结的实验数据，对由 RF 信号编码的噪声图像进行分类。我们实现了与等效软件神经网络相同的精度。这些结果是嵌入式射频人工智能的关键一步。简介分析射频 (RF) 信号在各种应用中都至关重要，例如联网物体、雷达技术、手势感应和生物医学设备 1–8 。对于许多信号分类任务，例如发射器类型识别，人工神经网络已被证明比标准方法表现更好，并且表现出对噪声和缺陷的卓越鲁棒性 1 。然而，在传统计算硬件上运行神经网络非常耗时且耗能，这使得将这种功能集成到嵌入式系统中具有挑战性 9,10 。这一问题在射频信号的情况下被放大，因为它们需要先进行信号数字化，然后才能由神经网络处理。降低人工智能能耗的一种有前途的方法是利用新兴技术构建物理神经网络 11 。对于这一目标，自旋电子纳米器件具有关键优势，包括多功能性、快速动态、小尺寸、低功耗、高循环性、高可靠性和 CMOS 兼容性 12,13 。此外，自旋电子器件的高速动态为它们提供了发射、接收和处理射频信号的关键特性 14–20 。多项研究表明它们在构建硬件神经网络方面具有潜力 11,21–
人类解剖学的图表中的平均亲切标记
图理论涉及对所称图的数学结构的检查，这些数学结构是说明数学和计算机科学等学科实体之间成对连接的工具（Prathik等，2016）。图形标记是图理论中的一个字段，该字段是数学的一个分支，它侧重于根据某些规则（Gallian，2022）将标签（通常数字）分配给边缘或顶点，或两者兼而有之。图形标记至关重要，因为它在各个领域的广泛应用，包括电路设计，雷达技术，通信网络寻址等。在计算机科学和通信网络的各个方面，网络表示起着至关重要的作用（Pir等，2023）。（Pir＆Parthiban，2022）的研究论文介绍了广义彼得森图和周期的主要距离标记，探索了不同的标记技术，研究突出了有趣的应用，包括基于图形的密码学中的潜在用途。这种创新的方法可以增强密码系统的安全措施。图形标签在Web设计中也具有重要的应用。在网络图中，网页由顶点表示，而超链接则通过边缘表示。标记这些元素有助于有效查找和组织有吸引力的信息。另一个应用程序在网站社区中，顶点表示对象和边缘的类别表示它们之间的连接。在图理论中，它形成一个完整的图，称为k n，每个顶点都连接到其他每个顶点。这种完整的互连性促进了网络社区内的全面分析和导航（Dhanalakshmi等，2022）。主要目标是探索通信部门中图形标记的功能。此外，图形标记简化了各种与网络相关的域中的任务，使其成为功能强大的工具。此摘要说明了该概念，帮助研究人员
FMCW 激光雷达：扩展到芯片级并改进阶段...
激光雷达（光检测和测距）技术有可能彻底改变自动化系统与其环境和用户的交互方式。当今行业中的大多数激光雷达系统都依赖于脉冲（或“飞行时间”）激光雷达，而这种激光雷达在深度分辨率方面已达到极限。相干激光雷达方案，例如调频连续波 (FMCW) 激光雷达，在实现高深度分辨率方面具有显著优势，但通常过于复杂、昂贵和/或体积太大，无法在消费行业中实施。FMCW 及其近亲扫频源光学相干断层扫描 (SS-OCT) 通常针对计量应用或医疗诊断，这些系统的成本很容易超过 30,000 美元。在本论文中，我介绍了我在芯片级光学和电子元件集成方面的工作，以应用于相干激光雷达技术。首先，我将总结将通常体积庞大的 FMCW 激光雷达控制系统集成到光电芯片堆栈上的工作。芯片堆栈由一个 SOI 硅光子芯片和一个标准 CMOS 芯片组成。该芯片用于成像系统，可在 30 厘米的距离内生成深度精度低至 10 微米的 3D 图像。其次，我将总结我在实施和分析一种新的 FMCW 激光雷达信号后处理方法方面的工作，称为“多同步重采样”（MK 重采样）。这涉及非线性信号处理方案下激光相位噪声的蒙特卡罗研究，因此我将展示随机模拟和实验结果，以证明新重采样方法的优势。QS 重采样有可能提高相干成像系统的采集率、精度、信噪比和动态深度范围。
使用LIDAR技术的自动驾驶汽车
电子邮件：1 pallavidakhore47@gmail.com，2 kiteymayuri@gmail.com，3 dipaktembhurne6763@gmail.com，4 chetanthobre214@gmail.com摘要：摘要：一项前进的技术已经不可能忽略了Autonomus车辆的工作。这些车辆从科学的好奇心转变为几年后的主流，很快我们将把它们视为街头的正常交通。自动驾驶车辆中的一个非常独特的组件是安装在车辆顶部的旋转激光雷达传感器。这是自动驾驶车辆的主要组件之一，因为它收集了有关周围区域的数据，以便导航系统安全地指导车辆。关键字：Arduino，LiDar，颜色传感器。1。简介该项目的主要目的是使用LiDAR提供自动驾驶汽车。想象一辆公共汽车自行运送乘客，驾驶比任何公共汽车司机都能做得更好。想象一下出租车，可以通过安装在智能手机中的应用程序来调用，该应用程序可以尽可能快，经济地将您带到目的地。想象一下独自致力于农业的车辆，而无需休息。想象车辆自己行驶，不仅在地球上，而且在宇宙中的任何岩石上绘制所有经历的地方。想象一下自己的汽车为您开车，而您不需要关心，而它的驱动力比以往任何时候都更好。想象一下在一个自主驱动的世界中的可能性。2。目标1。2。3.设计自动问题的定义通常称为自动驾驶汽车的自动驾驶汽车的开发和部署，由于其可能彻底改变运输系统的潜力，因此引起了极大的关注。LIDAR（光检测和范围）技术在使这些车辆能够导航和与环境互动中起着至关重要的作用。但是，与“使用激光雷达技术自动驱动的车辆”实施相关的挑战和问题领域存在一些挑战和问题领域。使用LIDAR技术设计自动驱动的车辆，以进行障碍物检测和避免。设计自动驱动车辆以进行监视和定位。