避障雷達

2020年以來，以滴滴為的典型單比融資均在5億元以上。“車聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域融資水平比較高，但投融資事件呈現(xiàn)出逐漸回落的態(tài)勢。其他幾個領(lǐng)域整體投融資活躍度不是非常高，但可以看到2021上半年，雷達、算法、芯片三個領(lǐng)域活躍度呈上升態(tài)勢，投融資事件超過了2020全年水平?！辟惖现菐旃I(yè)經(jīng)濟研究所所長關(guān)兵表示，“希望在投融資領(lǐng)域加快產(chǎn)能合作，鼓勵企業(yè)科創(chuàng)板、創(chuàng)業(yè)板上市，直接融資為主，進一步優(yōu)化間接融資渠道，豐富創(chuàng)新產(chǎn)品，共同打造產(chǎn)業(yè)發(fā)展的良好投融資環(huán)境?！彪S著雷達的小型化和輕型化，當雷達可以裝進戰(zhàn)機時，夜間攻擊任務(wù)就變得可能了。避障雷達

“隔墻識人知心者——射頻雷達人體智能感知系統(tǒng)”，設(shè)計并實現(xiàn)了較早可同時獲取多個被遮擋人體目標位置、呼吸心跳生命體征信號和三維姿態(tài)信息的射頻雷達人體智能感知系統(tǒng)，在反恐維穩(wěn)和人質(zhì)救援行動中，可幫助救援人員迅速掌握非視距內(nèi)的人體多域信息，有效提高救援效率和成功率。這個系統(tǒng)不僅實現(xiàn)了市面上產(chǎn)品不具有的功能，姿態(tài)重構(gòu)精度更優(yōu)于國內(nèi)外高校的相近研究。這套系統(tǒng)的成功研制，離不開電子科學學院金添教授指導的團隊長久以來的努力。鑒于這套系統(tǒng)的穿墻應(yīng)用，他們把團隊戲稱為“穿墻小分隊”。
成都車載雷達怎么樣分析的結(jié)論對于研究國際先進的天基雷達系統(tǒng)有著重要的指導意義。

作為傳統(tǒng)毫米波雷達的巨頭之一，大陸集團在已經(jīng)上市第五代毫米波雷達、量產(chǎn)4D成像雷達（ARS540）的基礎(chǔ)上，正在加快第六代遠程雷達和360環(huán)繞雷達的量產(chǎn)，預(yù)計2023年開始交付。和此代雷達（ARS510、SRR520）相比，第六代毫米波雷達采用了共享軟件和硬件平臺的策略，降低了整體開發(fā)和生產(chǎn)的復雜度，從而繼續(xù)降低成本，并且?guī)椭蛻魷p少測試和應(yīng)用開發(fā)工程量。與第五代相比，第六代的性能將繼續(xù)大幅提升（同時體積減小40%），并作為一個可擴展的解決方案，覆蓋從入門級和新車評級要求，到自動變道等更高級別自動駕駛功能的實現(xiàn)。同時，新的智能算法，可以過濾掉來自其他雷達的干擾信號。

目標識別是雷達的任務(wù)之一，傳統(tǒng)雷達主要采用基于特征的目標分類方法，首先，基于先驗知識構(gòu)建回波、運動、RCS等特征庫；然后，進行特征提?。?，將實時目標特征與特征庫進行模板匹配實現(xiàn)目標識別。隨著戰(zhàn)場環(huán)境復雜化、作戰(zhàn)對象多樣化，只依靠單部雷達所能獲取的目標特征有限，且不同雷達的特征庫是分散構(gòu)建的，效率低下且無法復用，傳統(tǒng)雷達目標識別能力面臨“瓶頸”。目標識別本質(zhì)上是分類器，深度學習利用海量訓練數(shù)據(jù)，構(gòu)建多層機器學習模型，可獲得更本質(zhì)的目標特征，從而提高目標識別的準確性。電參數(shù)下的非線性極化變換具有橢圓極化參數(shù)下非線性極化變換全部特性，適用于雷達中雜波和干擾的極化抑制。

隨著傳感器技術(shù)的發(fā)展，雷達數(shù)據(jù)急劇提升，如何處理這些龐大的各類數(shù)據(jù)從而獲取有價值的戰(zhàn)場情報成為當前的研究熱點和亟需解決的問題。對于海量數(shù)據(jù)的分析必然涉及各種復雜的計算，所以對高效的并行計算的需求不言而喻。云計算是分布式計算、效用計算、虛擬化技術(shù)、Web服務(wù)、網(wǎng)格計算等技術(shù)的融合發(fā)展，其目標是用戶通過網(wǎng)絡(luò)能夠在任何時間、任何地點比較大限度地使用虛擬資源池，處理大規(guī)模計算問題。Hadoop MapReduce、Spark、Storm是當前當下流行的云計算架構(gòu)。相對來說， 多普勒雷達是比較有效和常用的一種觀測儀器。西安微動作雷達

對采用順序搜索截獲法的擴譜雷達的平均截獲時間進行了研究。避障雷達

大數(shù)據(jù)時代，雷達數(shù)據(jù)呈現(xiàn)信息多維海量、處理動態(tài)復雜、數(shù)據(jù)多源異構(gòu)、價值高密度低的特點，如何解決多源數(shù)據(jù)存儲難、處理難、融合難、挖掘難的問題，是提升雷達輔助決策能力的關(guān)鍵。本文提出一種基于大數(shù)據(jù)的雷達輔助決策架構(gòu)，研究了基于云計算的雷達數(shù)據(jù)處理、基于知識圖譜的關(guān)聯(lián)分析、基于深度學習的目標識別等關(guān)鍵技術(shù)。相對于傳統(tǒng)系統(tǒng)，具有雷達數(shù)據(jù)全源引接、實時計算、深度挖掘、智能識別等優(yōu)點，提升了雷達輔助決策智能化水平。避障雷達

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