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天气雷达应用与开发

本文是我在17年的时候做过的一次多普勒天气雷达的科普PPT,当时主要目的是为了针对软件开发人员完成通用航空气象服务系统开发时应该如何考虑雷达数据的应用。 我们气象专业人员对这些知识都比较了解,但是IT开发人员要弄懂天气雷达的原理和应用设计还是有一定难度的。 因此我特意准备了这样一个PPT文档,从天气雷达的基础知识讲起,最终落脚到通用航空气象服务系统的产品设计和开发上,旨在让系统开发人员对雷达应用有个基本了解。 在制作这个PPT时, 从一个气象服务系统开发者的角度出发,来了解天气雷达,能够做到应用雷达数据和产品,并基于雷达开发出满足服务需求的服务系统。 因此,按照这个思路来设计,都需要掌握哪些雷达知识才能达到要求。不过多的讲解雷达探测的基础理论以及算法,多从应用角度出发,力求让听者有个基本概念,遇到雷达系统开发明白从哪些地方着手准备。

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    超声波雷达应用总结「建议收藏」

    超声波雷达应用总结 超声波雷达简介 超声波雷达的数学模型 超声波雷达的特性 超声波雷达配置情况 无人驾驶中超声波主要的应用 超声波雷达简介 常见的超声波雷达有两种。 第一种是安装在汽车前后保险杠上的,也就是用于测量汽车前后障碍物的倒车雷达,这种雷达业内称为UPA;第二种是安装在汽车侧面的,用于测量侧方障碍物距离的超声波雷达,业内称为APA。 UPA超声波雷达 UPA超声波雷达的探测距离一般在15~250cm之间,主要用于测量汽车前后方的障碍物。如下图所示,为单个UPA的探测范围示意图。 APA超声波雷达 APA超声波雷达的探测距离一般在30~500cm之间。APA的探测范围更远,因此相比于UPA成本更高,功率也更大。

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    毫米波雷达跟激光雷达_毫米波雷达市场

    文章目录 激光雷达 超声波雷达 摄像头 毫米波雷达 激光雷达 激光雷达的波长介于750nm-950nm之间, 以单线或多线束机制辐射光束,接收目标或环境的反射信号, 以回波时间差和波束指向测量目标的距离和角度等空间位置参数 超声波雷达的主要优点是: (1) 雷达结构简单模块小巧且易于实现。 (2) 超声波雷达数据处理算法清晰易于系统开发。 超声波雷达的主要缺点是: (1) 超声波雷达的作用距离近,其作用范围几厘米到几米之间,常常用于车 载后向和近距离目标的探测,作为倒车辅助传感器。 (4)毫米波雷达模块小巧, 易千安装, 可以在智能化汽车上安装多个毫米波雷达传感器元件以便于道路覆盖探测。 毫米波雷达主要缺点是: (1)远距离探测信号衰减大, 信号处理算法也较为复杂。 车载雷达类型多种多样, 考虑到车载道路环境, 相对于超声波雷达、激光雷达和汽车光学传感器(如摄像头等), 毫米波雷达凭借探测距离远、分辨率高, 受雾、雨、雪等复杂天气影响较小, 能全天候、全天时工作等优良特性

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    雷达探测障碍物是应用了超声波吗_超声波雷达无返回数据

    利用超声波检测往往比较迅速、方便、计算简单、易于做到实时控制,并且在测量精度方面能达到工业实用的要求,因此在移 动机器人的研制上也得到了广泛的应用。 ​ 由于以上特点,超声波在倒车、自动泊车、盲区检测等方面广泛应用,如图所示。 常用的超声波雷达有两种,停车辅助(Ultrasonic Parking Assistance,UPA)超声波雷达和自动泊车(Automatic Parking Assistance,APA)超声波雷达。 APA超声波雷达探测距离稍远,在0.3m~5m左右,一般安装在车辆的侧面,且具有较强的指向性,用于探测车辆左右两侧的障碍物。不过相比之下,APA功率略大,成本略高。 超声波在倒车时的应用示意图。 蓝色扇形区域为APA超声波雷达探测范围,透明扇形区域为UPA超声波雷达探测范围。 l 高温会影响超声波雷达的正常工作:布置上要远离排气管和大功率灯具;排气管的排气方向不要和超声波的探测场干涉。

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    推荐|雷达和卫星的气象深度学习应用最佳实践

    深度学习已经在气象领域显示出很好的应用前景,并且已经在降水短临预报、雷达图像生成、锋面检测等方面取得了不错的进展。为了更有效的训练和验证这些复杂的算法,需要大量多样化的高分辨率数据集。 除了SEVIR数据集之外,文章针对两个深度学习应用(降水的短临预报和雷达图像生成)给出了模型代码,并提供了详细训练过程和结果的评估。 图1 五种不同类型数据简单描述 模型框架和结果 文章中给出了两个模型的应用,包括 Unet 和 cGAN,并且测试了四种不同的损失函数对模型训练结果的影响。 下面是雷达图像生成模型的结果: 图4 三个不同损失函数训练的雷达图像生成模型结果 关于模型框架和评估结果的详细介绍可以阅读原论文,这里不再进行过多的介绍。 如果你想更快的上手深度学习在气象领域的应用,那么可以下载数据集、官方提供的手册和源代码进行尝试了。

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    一文详解毫米波雷达基本技术与应用

    随着电子和半导体技术的进步,近年来雷达技术也有了显着改善,雷达有了更高的分辨率、更大的射程、更宽的FoV以及更好的抗干扰性。本文将系统介绍汽车雷达基础技术与应用。 ? 缺乏宽带宽以及对汽车雷达应用中更高性能的要求,导致汽车雷达公司转向77GHz(76–81 GHz)频段。 监管框架 汽车应用需要更统一的国际雷达频段,这使得包括FCC(美国)和ETSI(欧洲)在内的监管机构都留出了76-81GHz频段。这也导致取消了汽车应用UWB频段的授权。 发射和接收模式之间的切换会导致检测中出现盲区,因此脉冲多普勒雷达更适合于远距离应用,而不是中距或短距应用。 ? FMCW雷达与脉冲波雷达对比 脉冲多普勒雷达的工作原理是接收信号和发射信号之间的时间差。 需求定位与配置 汽车雷达传感器可分为:短距雷达(SRR),中距雷达(MRR)、远距雷达(LRR)。 ? 每个雷达传感器都有其特定的应用,并且所有这些雷达传感器的组合都用于ADAS和自动驾驶应用

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    激光雷达与Polyworks在测量领域应用的简单介绍

    整合了对所有材料的非接触式、无目标、长范围和高精度检测 主要特性 自动无目标检测 易于使用,无需很多操作人员 双倍测量速度 可同时获取更多数据 信噪比高 更高的数据质量 增强型特征和目标检测 更广的应用范围 应用 机身、机翼、机翼/机身连接件、起落架舱门和喷气式发动机涡轮叶片的检测 喷气式发动机罩的间隙和台阶检测 自动检测铆钉孔位置 复合材料零部件的模具、首产品和出厂编号检测 大加工件的在机验证 铣削工艺开始之前 Polyworks和激光雷达在测量领域结合运用的案例还有很多,polyworks里成熟的算法应用也值得我们在开发自己的算法时借鉴。欢迎大家一起讨论交流,共同进步!

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    Python绘制雷达

    本篇文章介绍使用matplotlib绘制雷达图。 雷达图也被称为网络图,蜘蛛图,星图,蜘蛛网图,是一个不规则的多边形。雷达图可以形象地展示相同事物的多维指标,应用场景非常多。 本文中用某高校大一的期末考试成绩作为例子来演示雷达图的效果。 在上面的例子中,将两位同学的考试成绩绘制成了雷达图,通过雷达图,可以看出两个人的单科成绩互有高低,而整体来看,两位同学的成绩都很优秀。 上面的雷达图中,网格线都是圆形的,而用折线图连接的雷达图两个维度之间是直线连接的,所以将网格线换成多边形会更合理一点。 而相对于圆形的雷达图,在多边形的雷达图中,不会出现雷达图与网格线的不合理交叉(雷达图与网格线交叉两次),使用多边形网格线更合理。

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    雷达图面积计算

    (譬如个人在下面10个维度的得分,可以知道数学、英语、生物、音乐及运动等部分还需加强) image.png 本文主要介绍在R中如何绘制雷达图,并计算雷达图的面积。 1.雷达图 这里的雷达图,主要借助于fmsb包进行,具体设置参考Basic radar chart。 画雷达图之前,我们需要准备数据,数据包括的几个维度,如下: Data 这里有八个维度,里面各个维度的名称用V1-V8表示。记住,第一行,第二行是雷达图的刻度尺,即0开始,10结束,单位长度为10。 这里采用的思路是,将雷达图转成shapefile空间polygon形式,然后通过计算polygon来计算面积。 Change polygon 这里将雷达图转成polygon,利用自带的star函数。 先绘制一个雷达图的形状。然后确定各个点的坐标位置。

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    应用机器学习算法识别冰岛多普勒激光雷达的观测数据

    多普勒激光雷达因为其高时空分辨率、小体积、高可靠性的特点,一直在风场测量上广泛应用。近年来,也有许多研究探索其在气溶胶粒子探测上的应用。 在北大西洋上的小国冰岛,由当地大学和气象局学者组成的团队希望利用多普勒激光雷达来检测可能出现的火山灰,避免再次出现十年前“冰岛火山喷发,欧洲航空瘫痪”的情形。 由于冰岛所处纬度高,混合层高度低,空气中粒子一般较少,数据噪音占比高是一直困扰着当地的激光雷达探测团队的难题。 该组模型被测试于冰岛的不同激光雷达系统,发现适用性好,鲁棒性高,需要的校准和订正门槛低,可以实现实时识别,有较高的实用价值。 Figure 2. 标记后用来训练的激光雷达数据 Figure 7.

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    雷达系统及信号处理_毫米波雷达信号处理

    1.2 雷达的分类 1.3 雷达的基本功能 1.4 雷达的性能指标 二、脉冲体制雷达 2.1 系统构成及作用 2.2 雷达接收机 三、Key Points 3.1 为什么雷达接收机同时需要 I/ 按照雷达频段分 按照雷达信号分 按照信号处理方式分 按照天线扫描方式分 超视距雷达 微波雷达 毫米波雷达 激光雷达 连续波雷达 脉冲雷达 脉冲压缩雷达 相参累积雷达 非相参累计雷达 动目标显示雷达 动目标检测雷达 脉冲多普勒雷达 合成孔径雷达 机械扫描雷达 相控阵雷达 1.3 雷达的基本功能 雷达常见的应用场景有: 海陆空的监视、导航和武器制导; 天基和机载雷达用于观测水面、冰面、森林覆盖、土地应用、污染情况; 生命体征雷达用于跌倒检测、生命体征监测和预警; …… 由此可见,雷达的主要用途可以大致分为 实际应用中,信号处理通常会将 I 通道的信号当成实部,Q 通道的信号当成虚部,形成一个复信号,即: x ( t ) = I ( t ) + j Q ( t ) = e j θ ( t ) x(t)=

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    如何像巫师那样隔空操作——聊聊迷你雷达的原理和应用

    图1 传统的探测侦查雷达(左)以及Project Soli中用于手势识别的迷你雷达(右) 相比于其它隔空操作技术,比如体感相机、超声波等,雷达有着一些天然优势:比如无论白天黑夜,暴晒寒风,皆可正常工作 这些特性让雷达,尤其是微型雷达,在未来都有着广阔的应用前景。除体感手势识别之外,亦可用于商业和住宅的室内室外监控,甚至隔空测量生命体征。 雷达组成 一般雷达由发射器、接收器、发射/接收天线、信号处理单元,以及终端设备组成。 终端设备通常是一个可以显示物体位置的屏幕,但在迷你雷达应用中更多是将雷达提取的物理信息作为输入信号传送给诸如手表或其它电子设备。 应用前景展望 尽管雷达技术本身已有近百年历史,在军事,通讯等领域都有着广泛的应用,但迷你雷达的研究和商业应用直到最近才初露端倪,相信它在未来的可穿戴设备,室内外监控,体征检测等领域都有着广阔的应用前景。

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