无源雷达( passive radar)，是指这种雷达没有辐射源，它是借用空间已有的电波，照射到目标所形成的回波来探测目标。
近期“萨德”体系入韩事情时至今日照旧波涛四起，一开端的强烈抗议深表轻视如同并没有啥作用，现在各路网友开端评论如何反制“萨德”以求威胁最小化。事实上网路频传的反辐射导弹或许巡航导弹都是不错的手法，不过报
今天给大家分享一篇多传感融合定位的工作：R3live++。这是继R3live后的第二个版本。这项工作提出的激光雷达视觉惯性融合框架实现了鲁棒和准确的状态估计，同时实时重建光度地图。
全文地址：http://www.qxkj.net.cn/qxkj/article/abstract/20210614
尽管神经辐射场（NeRFs）在图像新视角合成（NVS）方面取得了成功，但激光雷达NVS的发展却相对缓慢。之前的方法follow图像的pipeline，但忽略了激光雷达点云的动态特性和大规模重建问题。有鉴于此，我们提出了LiDAR4D，这是一种用于新的时空LiDAR视图合成的LiDAR-only的可微分框架。考虑到稀疏性和大规模特征，进一步设计了一种结合多平面和网格特征的4D混合表示，以实现从粗到细的有效重建。此外引入了从点云导出的几何约束，以提高时序一致性。对于激光雷达点云的真实重建，我们结合了ray-drop概率的全局优化，以保持cross-region模式。在KITTI-360和NuScenes数据集上进行的大量实验证明了我们的方法在实现几何感知和时间一致的动态重建方面的优越性。
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。 激光雷达主要优点如下： (1)波长短，测量精度高 (2)多线束的探测， 可以实现对场景的三维成像。 激光雷达的主要缺点是： (1)抗干扰能力低， 易受天气影响， 在雨雪雾等天气的作用下， 激光雷达使 用受限。 (2)激光发射、被测目标表面粗糙等因素都对测量精度有影响。 (3)结构复杂， 除激光器本身， 还必须添加精密伺服机构， 实现对探测空域 机械扫描， H前的成本以数万美元计。
其实这可是物理学家正经研究的黑科技，还发表在了物理学顶刊PRL（物理评论快报）上。
这段时间，美国两大权威机构——联邦通信委员会（FCC）与联邦航空管理局（FAA），爆发了激烈的矛盾冲突，引发行业关注。
环境感知是自动驾驶领域非常重要的一项任务。特别是在夜晚或者极端天气的情况下，现有的视觉感知和激光雷达两种方式对环境的感知和识别都效果不佳。这给自动驾驶等高风险应用带来了挑战。
大数据文摘投稿作品 投稿作者｜轩辕智驾涛哥 在美国亚利桑那州坦佩市，当地时间3月18日晚10点，发生了全球首例无人车致行人死亡事件。49岁的Elaine Herzberg被Uber无人驾驶测试车撞倒，抢救无效身亡。（详细报道戳《Uber无人车发生全球首例行人致死事件，自动驾驶技术信度或倒退10年？》） 在当地时间周三，事件有了更新，坦佩市警方最新发布了事故发生的全程视频。 事故视频▼ 这段时长21秒的视频， 由Uber自动驾驶汽车上的摄像头拍摄，包含了车内和车外的画面。在车前道路的画面中可以看到，当行人推
1、遥感的概念：在不直接接触的情况下，在地面，高空和外层空间的各种平台上，运用各种传感器获取各种数据，通过传输，变换和处理，提取有用的信息，实现研究地物空间形状、位置、性质、变化及其与环境的关系的一门现代应用技术学科。
遥感技术是从远距离感知目标反射或自身辐射的电磁波、可见光、红外线，对目标进行探测和识别的技术。遥感卫星是搭载了相关遥感传感器，利用遥感器收集地球或大气目标辐射或反射 的电磁波信息，并记录下来，由信启、传输设备发送回地面，通过电磁波转换、识别得到可视图像，即我们常说的卫星图像。
对于大于50mW CW模式的激光器我们就可以称之为大功率激光器。介绍一下边发射大功率激光器。现在常用的外延以及芯片结构如下，也有很多新奇的设计。
是波长小于 10^ 10 米的电磁波。这种不可见的电磁波是从原子核内发出来的，放射性物质或原子核反应中常有这种辐射伴随着发出。 γ 射线的穿透力很强，对生物的破坏力很大 。 大脑生理信号 EEG中常用这个频段 。
这一类云，不仅仅能上窜到十几公里、深入平流层，还能够给地面带来各种剧烈的天气现象，比如短时强降水、雷暴、冰雹，甚至龙卷。这种云便是本文研究的对象，深对流（deep convection）。
目前，随着网络流量的需求爆发式增长，光纤通信传输速率得到大幅提升，其中一种提升传输速率的方式就是通过更高更复杂的调制格式，这对激光器的线宽要求变得更高。
当移植好一款wifi模块后，需要到检测机构去检测各项指标，取得相关认证，这时有必要了解下WiFi测试的相关测试内容。
他们计划将系统小型化并将其安装到计算机键盘一个角落，以用于进行身份识别。 26日，纽约州立大学布法罗分校对外公布了一项研究成果，他们表示，学校的研究团队开发出了一套系统，安装了该系统的计算机将会根据使用者的心脏大小来实现解锁。 据了解，当研究人员安装了该种使用心脏形状和大小进行登录的计算机身份验证系统时，系统就会调用微型多普勒雷达来连续扫描使用者的心脏大小和位置信息。第一次扫描时，系统需要8秒左右的时间，此后，监护仪可以持续识别心脏，只要该计算机的使用者坐在电脑前，就可以解锁和使用该计算机。 对此，研究的主
融入边缘AI的嵌入式技术正在为各种极端环境带来智能和实时处理能力，就连那些最具挑战性的场景也难不倒它。边缘AI越来越广泛地应用于农业、建筑、能源、航空航天、卫星、公共部门等领域。借助NVIDIA Jetson边缘AI和机器人平台，你可以在这些复杂环境中部署传感器融合的人工智能和计算能力。
哨兵系列卫星是哥白尼计划的一部分，该计划是欧盟的一个地球观测计划。要了解哨兵卫星，我们需要先了解哥白尼计划。
论文地址：http://arxiv.org/pdf/2209.03666v1.pdf
1.Neural Impostor: Editing Neural Radiance Fields with Explicit Shape Manipulation
基于3s和地学知识的MH370搜救方案编制 0.引言 2014年3月8日，马航MH370航班在从马来西亚吉隆坡飞往中国北京的航班上从空中交通管制雷达上消失，机上共有239名乘客和机组人员。马航MH370次航班在2014年3月8日零时失联后，其定位于命运牵动着每一个乘客家属的心和全社会的关注。迄今为止中国已经投入大量人力物力、集中力量在南印度洋展开空中与水面搜索以及水下探测；同时澳大利亚、马来西亚等国家也相应地组织搜寻工作，通过卫星遥感、海洋科学与技术等多学科合力以及国际合作，力求尽快对飞机及黑匣子进行定位、以进一步揭示其失联过程的真正原因。灾害救援有明显的阶段性，通常可以界定为三个阶段：早期/紧急/应急阶段（0-1个月）；中期/恢复阶段（1-6个月）；后期/重建/发展阶段（6个月以上）。介于此，本文将从以上三个时间阶段探索并且给出基于2014年3月8日马航MH370失事时的时间维度的搜救方案。 1.短期搜救方案 时间回到MH370刚刚失事的时候，北京时间8日凌晨3点左右，根据从NASA获取的低分辨率卫星影像MODIS卫星数据（卫星观测范围为东经101.5 -103.8度，北纬6.5-9.5度），可较为清晰的看到一条长约180公里的油污带。根据卫星图中油污带的位置，洋流的方向与速度，加之越南军方昨晚发现的油污带等信息。可以作为一条搜救方案来展开，届时我们可以根据当天的风向、风速、洋流等环境因素综合分析，可以使用Landsat 8卫星遥感影像在30米分辨率上对油污带区域进行重点排查。同时基于高分辨率的国产遥感卫星高分一号、高分二号也可以投入到影像搜寻中去，在最短的时间内搜寻尽可能多的区域。 一般来说，遥感卫星是指在空间利用遥感器对地球及大气目标辐射或反射的电磁波信号进行收集、处理从而实现观测和信息利用的人造卫星。它主要由卫星本体、遥感器、信息处理系统和信息传输系统等组成，涵盖了结构、温控、姿控、测控、程控、天线及能源等功能。 所以说利用遥感图像尽心搜寻是在短时间内的最佳方案，当然，飞机失事也不排除有人为因素，如果MH370被劫持在某个海岛机场降落，或是降落到某个内陆国家的废弃机场，这样的话，遥感卫星即便有在高的经度可能也是无法准去观测到的，因为在飞机降落后很可能进行一定的隐蔽工作，这时就需要高分辨率光学遥感卫星和雷达卫星携手工作，通过全色和多光谱卫片与SAR (合成孔径雷达)图像的结合，去伪存真找到客机可能的踪迹。如果航班客机已经耗尽燃油解体坠海，但部分碎片残骸浮在海面上的话，那也只有超高分辨率光学遥感卫星才可能发现一丝蛛丝马迹。 其他方案无非是配合遥感卫星以及专家对图像的分析进行实地的搜寻，可能带来的结果是通过遥感卫星找到了具体的飞机残骸，当然，更可能的会是徒劳无功，不然为什么到了2022年我们还没有得出一个准确的结果证实其到底怎么遇害的以及其残骸到底落到了哪里。 2.中期搜救方案 随着时间的推移，基于早期专家们得出的飞机可能在遇难后又飞行了7个小时的言论又结合了当时的分析，飞机残骸很大几率会落在印度洋海域，要知道，一架飞机坠毁在陆地和坠毁在海上的搜救难度完全不一样，因为陆地上的地点基本上是不会发生轻易改变的，特别是一架大型客机坠毁后，就算是撞击地面成残骸也会有非常大的坠毁痕迹，而且这个痕迹就算十年后、二十年后依然不难发现。所以中期的搜救主要集中在了海洋范围当中，这也大大增加了搜救成本。先客机坠毁在海面会直接解体成数不清的残骸碎片，那么这些碎片在洋流的涌动下很快就会被吹散到其他地方或者沉没到深海，当初的坠毁地点和和坠毁前基本看不出任何不同，所以对于海上搜救而言，就不可能轻易发现坠毁地点，而且因为洋流的涌动也不可能“刻舟求剑”般的直接在疑似坠毁的地点附近搜寻客机残骸，所以这也是当初MH370坠海后，连续三年搜救都没有发现其踪迹的核心原因之一。 所以在此阶段的搜寻可能要借助于海洋遥感技术来进行。海洋遥感利用传感器对海洋进行远距离非接触观测，以获取海洋景观和海洋要素的图像或数据资料。海洋不断向环境辐射电磁波能量，海面还会反射或散射太阳和人造辐射源(如雷达)射来的电磁波能量，故可设计一些专门的传感器，把它装载在人造卫星、宇宙飞船、飞机、火箭和气球等携带的工作平台上，接收并记录这些电磁辐射能，再经过传输、加工和处理，得到海洋图像或数据资料。例如风云系列卫星以及海洋一号系列等都可以投入到海洋遥感监测中去。当然，这种监测大多是海面或者是海洋环境的监测，对海洋图像观测的还没有相应产品，所以使用声纳进行实地探测要比遥感图像有意义的多，虽然船舶携带的声纳能够发现水下更深的目标，但是搜寻船舶每小时最高航速换算成公里数不会超过40公里/小时，这也是为什么二十多个国家连续搜寻了三年，只搜寻了460万平方公里的原因，460万平方公里和3700万平方公里相比不过九牛一毛，这也是大海捞针这个成语的具体表现。 3.后期搜救方案 在持
Shader.TileMode.CLAMP： 边缘拉伸模式，它会拉伸边缘的一个像素来填充其他区域。
随着人们生活的互联网化，人们上网的时间越来越多，wifi成了每个家庭的必需品。随之而来的是人们开始担心这个给人们带来极大便利的网络设备究竟对我们的健康有没有影响。下面小编就和大家探讨一下。 什么是W
恒虚警率CFAR是ConstantFalse-AlarmRate的缩写。在雷达信号检测中，当外界干扰强度变化时，雷达能自动调整其灵敏度，使雷达的虚警概率保持不变，这种特性称为恒虚警率特性。恒虚警率检测是雷达目标自动检测的一个重要组成部分，作为从雷达中提取目标的第一步，是进一步识别目标的基础。虚警率是指侦察设备在单位时间内将噪声或其他干扰信号误判为威胁辐射源信号的概率。而恒虚警率检测则证明了检测算法的稳定性和可靠性。
IMU(加速度计)的测量频率高，即可以精确的测量到物体的姿态运动，对运动灵敏，同时成本低，体积小，抗干扰能力强，基本上在多传感器融合中是一个必备的传感器。
一幅图像可定义为一个二维函数 f(x,y)f(x,y)f(x,y)，其中 xxx 和 yyy 是空间（平面）坐标，而任何一对空间坐标 (x,y)(x,y)(x,y) 处的幅值 fff 称为图像在该点处的强度或灰度。当 x,yx,yx,y 和灰度值 fff 是有限的离散数值时，我们称该图像为数字图像。数字图像处理是指借助于数字计算机来处理数字图像。
本文旨在探讨两种不同的方法，用于绘制雷达反射率和剖面，通过比较它们的优缺点，以及适用的场景。 我们将介绍这两种方法的实现步骤和代码示例，它们分别是
要使用Sentinel-1数据提取水域面积并进行下载，可以按照以下处理过程进行操作：
要说相控阵雷达的原理，就不得不提一下传统雷达的工作方式。影视中，如果非要出现雷达画面的话，传统雷达就是最好的道具，因为传统雷达动感十足，快速旋转的天线便于营造紧迫感。
backgroundColor：背景颜色 circleNum：圆的数量 startColor：开始颜色 endColor：结束颜色 lineColor：线的颜色
Landsat Collection 2 是对 Landsat 档案的第二次主要再处理工作，它带来了多项数据产品改进，这些改进应用了数据处理、算法开发以及数据访问和分发功能方面的进步。
降水云的垂直发展指示着水汽、云滴和雨滴的运动、转化和相变过程，是认知云内物理过程和提升降水预测水平的一把金钥匙。20世纪90年代以来，卫星搭载的主动和被动仪器性能取得了长足的进步，在云和降水观测的作用凸显。今天咱们就来聊聊，风云四号卫星在其中的作用。
雷达是自1930年代以来我们一直使用的传感器。最初，它被军方用来检测敌机。它在战争期间一直是一个巨大的传感器，被各方使用。今天，它是一种用于自适应巡航控制的车辆以及用于障碍物检测的自动驾驶车辆的技术。让我们看一下雷达的工作原理，该传感器的优缺点是什么以及如何将其用于检测物体的位置，类别和速度。
摄像头：可分为数字摄像头和模拟摄像头两大类。数字摄像头可以将视频采集设备产生的模拟视频信号转换成数字信号，进而将其储存在计算机里。模拟摄像头捕捉到的视频信号必须经过特定的视频捕捉卡将模拟信号转换成数字模式，并加以压缩后才可以转换到计算机上运用。数字摄像头可以直接捕捉影像，然后通过串、并口或者USB接口传到计算机里。
摄像头可分为数字摄像头和模拟摄像头两大类。数字摄像头可以将视频采集设备产生的模拟视频信号转换成数字信号，进而将其储存在计算机里。模拟摄像头捕捉到的视频信号必须经过特定的视频捕捉卡将模拟信号转换成数字模式，并加以压缩后才可以转换到计算机上运用。数字摄像头可以直接捕捉影像，然后通过串、并口或者USB接口传到计算机里。
光学传感器外方位估计以及同时重建三维（3D）环境的问题在计算机视觉领域中通常被称为SfM（Structure from Motion），在机器人学中被称为SLAM（Simultaneous Localisation and Mapping）[1]。
明敏 羿阁 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 没想到，用在航母军舰上的相控阵雷达，现在被拿来防野猪了？？？ 还能配合着大疆无人机一起用。 雷达一发现野猪，无人机就去驱离。覆盖范围从半径5公里到10公里不等，可同时监控100个目标。 而且雷达只要15kg，单人就能扛走。 好家伙，防个野猪把“迷你”、“移动式”、“相控阵”、“蜂群”这群关键字给凑齐了。 网友看了都忍不住说： 这要给隔壁毛子馋哭了。 不过话说回来，号称是雷达之王的相控阵雷达，咋就被拿去防野猪了？ 军用技术防野猪 其实原因很简单
神经网络的发展近些年在汽车上发展相当迅速，无人驾驶汽车虽然短时间无法实现，但智能车载互联系统确实已经在车上使用，并且各大汽车厂商还在车载互联系统上进行了一场科技竞赛。
从全球网络覆盖面积来看，目前尚有80%以上的陆地区域和95%以上的海洋区域没有地面网络覆盖。非地面网络（NTN）是地面蜂窝通信技术的重要补充，是手机直连卫星的技术方向之一。
湖北省人工影响天气中心李德俊高级工程师近年来专注研究云降水物理、人工影响天气等关键技术问题。针对山区冰雹、短时强降水等强对流天气频发，为了有效防灾减灾，采用多种分析方法研究了强冰雹和短时强降水的天气雷达特征及临近预警。
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汽车智能化通常是指单一车辆的智能化，主要呈现在感知、决策和控制执行三个层面。在感知层面，车上多传感器融和，通过雷达系统（激光雷达、毫米波雷达和超声波雷达）和视觉系统（摄像头）对周围环境进行数据采集；在决策层面，通过车载计算平台及合适的算法对数据进行处理，作出最优决策，最后执行模块将决策的信号转换为车辆的行为；在控制执行层面, 主要包括车辆的运动控制及人机交互，决定每个执行器如电机、油门、刹车等控制信号。
近些年来，随着自动驾驶技术的突飞猛进，无人车能够在大部分常规情景下有很好的表现。但是目前的技术仍难保证安全的部署，究其原因是在真实世界存在着很多安全关键（safety-critical）的场景而这些边界又是至关重要的。仿真测试变成了一种行之有效的手段，它能帮助研究者们能够以低成本的方式来生成大量的边界场景，从而全方位的测试和训练已有自动驾驶模型。由于无人车通过装配各种传感器来感知真实世界，真实的可拓展的传感器仿真变成为整个仿真系统重要的一环。
为期四天的东京电玩展于昨日正式落下帷幕，而根据CESA官方所给出的数据显示，TGS 2017热度不比往年：254311人参与了此次盛会，相比去年减少了17000人；参展的日本厂商为292家，海外厂商为
近年来,受雷电灾害的危害程度不断加剧,由此对社会产生的影响和经济损失也越来越大。因此,因此,做好雷电活动的有效监测﹑预测和研究,对于防雷减灾工作的顺利推进,具有十分重要的现实意义。
现在可以把选最美角度这件事交给AI了，让妹子不再苦恼。只要几张照片，它能从中生成各种角度的自拍。
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