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合成孔径雷达权威发布_中国最先进的雷达叫啥名(2024年12月精准访谈)

内容来源：毛坦厂SEO所属栏目：观点更新日期：2024-11-30

合成孔径雷达

昨天转帖“为什么央视引用美联社的卫星照片？” 为什么提这个问题？因为卫星图片的不同角度，传递的信息大相径庭。中国不是没有卫星，我国的光学卫星和SAR卫星已经世界一流，图4是吉林一号光学卫星，图5是海丝一号合成孔径雷达卫星，在苏伊士运河事故中的表演很棒。经过网友指点，才知道因为“种种考虑”，央媒选择的是转发美媒卫星图片，那些很可能是刻意设计过的，而并不去使用我国卫星照片[允悲] “种种考虑”有哪些？我不知道，但在国际舆论场中，拿着人家设计好的素材，能讲出不同的故事吗？前些年咱的卫星不给力，那无话可说，可这些年卫星给力了啊。很不理解[费解]

基于GEE的多光谱与SAR洪水监测方法摘要：本研究提出了一种结合多光谱光学影像和合成孔径雷达（SAR）数据的新方法，用于简化、自动化并映射洪水淹没范围。利用谷歌地球引擎（GEE）的近实时和云计算能力，该方法能够快速进行大规模洪水监测。研究评估了2021年飓风艾达和2017年飓风哈维在美国墨西哥湾沿岸的洪水影响。研究制定了一个变化检测和阈值设定框架，使用多时序SAR影像，并用Landsat 8和Sentinel-2光学影像派生的洪水范围图进行验证。结果表明，SAR变化检测指数用于洪水提取的恒定阈值不适用于所有地理区域；因此，研究提出了一种启发式方法，通过完全自动化的敏感性分析为特定站点选择合适的阈值。结果显示，SAR和光学影像之间有很高的一致性，SAR提供了云下检测的好处。洪水范围识别研究方法：这项研究的目标是开发一种结合多时序和多源遥感数据的工具，用于近实时监测洪水。该工具的核心是利用合成孔径雷达（SAR）的变化检测和阈值设定技术，结合基于SAR和光学指数的灵敏度分析，以及阈值校准来估计洪水范围。通过使用谷歌地球引擎（GEE）中的大量卫星影像和地理空间分析工具，构建了一个可扩展和可复制的洪水淹没范围模型。在光学影像方面，通过选择洪水后的多光谱图像，并计算修正归一化差水指数（MNDWI）来识别水体，并从这些影像中提取洪水范围。此外，利用欧洲委员会联合研究中心（JRC）的全球水域映射层去除永久水域，从而有效区分洪水与完整的水体足迹。同时，采取措施遮蔽云层和云影。在SAR数据分析方面，使用多时序SAR影像来捕捉洪水前后地表的变化。通过变化检测和阈值设定方法来识别洪水导致的地表变化，并确定洪水区域。此外，应用平滑滤波器来减少雷达影像的斑点效应，降低结果图像中的噪声。同时，使用数字高程模型（DEM）和全球水面数据去除相应区域，进一步精确洪水范围。最后，通过灵敏度分析确定SAR指标的最佳阈值，将SAR和光学数据的互补信息结合起来，提高洪水范围估计的准确性。这一过程包括多次迭代，以确定最优的阈值设置，并生成最终的洪水范围图。 PS:本文开源code

毫米波雷达目标检测与跟踪全解析毫米波雷达技术在目标检测、聚类、干涉测角、跟踪以及点云处理等方面有着广泛的应用。本文将详细介绍毫米波雷达的目标检测和跟踪原理，包括信号处理、雷达测速、测距和测角等方面的MATLAB仿真。目标检测与跟踪基础 𐟎﫧𑳦𓢩›𗨾𞩀š过发射毫米波信号，接收目标反射的回波信号，从而实现对目标的检测和跟踪。在目标检测过程中，雷达会生成目标的点云数据，通过聚类算法对点云数据进行处理，得到目标的轨迹和位置信息。信号处理与仿真 𐟓ˆ 在毫米波雷达的信号处理过程中，涉及到FMCW-dbscan、CFAR（恒虚警率）以及卡尔曼滤波等算法。这些算法可以帮助雷达系统提高目标检测的准确性和可靠性。通过MATLAB仿真，可以模拟不同场景下的雷达信号处理过程，验证算法的有效性。目标跟踪与点云处理 𐟚— 在目标跟踪过程中，雷达会根据目标的轨迹和位置信息，通过卡尔曼滤波算法对目标进行跟踪。同时，通过对点云数据的处理，可以得到目标的俯仰角度和水平角度等信息。这些数据可以用于目标的识别和分类。 SAR成像与测角 𐟓𘊥ˆ成孔径雷达（SAR）成像技术可以通过毫米波雷达实现对目标的二维成像。通过SAR成像技术，可以得到目标的精确位置和形状信息。此外，毫米波雷达还可以通过干涉测角技术，实现对目标角度的精确测量。实验结果与分析 𐟓Š 通过实验数据的展示，可以看到毫米波雷达在目标检测和跟踪过程中的实际效果。例如，通过拟轨迹图，可以观察到目标的真实位置和测量位置之间的关系；通过DBF2D-DOA估计结果，可以得到目标的俯仰角度和水平角度信息；通过方位角和俯仰角度的测量结果，可以验证毫米波雷达的角度测量性能。毫米波雷达技术在目标检测和跟踪方面具有较高的准确性和可靠性，通过多种算法的结合，可以实现对目标的精确测量和识别。未来，毫米波雷达技术将广泛应用于智能交通、无人驾驶等领域。

MATLAB雷达仿真与数据处理全攻略 𐟓Š 探索雷达信号处理的奥秘，我们为你准备了MATLAB雷达仿真与数据处理的全套源码！以下是部分精彩内容概览： 1️⃣ 调频连续波雷达信号仿真：探索不同频率调制下的雷达信号表现。 2️⃣ 毫米波雷达模型在环仿真实例：模拟真实环境中的毫米波雷达系统。 3️⃣ 典型干扰对脉压雷达影响的仿真：分析各种干扰对脉冲压缩雷达的影响。 4️⃣ 雷达CFAR恒虚警检测仿真：测试雷达的恒虚警检测性能。 5️⃣ 8种体制雷达信号的MATLAB仿真：涵盖多种雷达信号体制的仿真研究。 6️⃣ 雷达目标检测与恒虚警处理：第二版何友仿真程序，深入探索目标检测与恒虚警处理的原理。 7️⃣ 雷达图像处理软件：生成干涉图像，提升雷达图像处理能力。 8️⃣ 雷达系统设计与仿真：从源代码角度深入理解雷达系统设计。 9️⃣ 杂波信号建模与仿真：模拟雷达系统中的杂波信号，提升系统性能。 𐟔Ÿ 脉冲多普勒雷达的MATLAB仿真：探索脉冲多普勒雷达的工作原理。 𐟓š 程序集锦： MATGPR R3探地雷达数据处理 MATLAB 程序：处理探地雷达数据，提取地下信息。 Python 雷达图像识别：利用Python进行雷达图像识别。 SAR 雷达回波仿真 MATLAB：模拟合成孔径雷达的回波信号。 SAR 雷达影像处理源码：处理合成孔径雷达影像，提取有用信息。 STFT 处理 IPIX 雷达信号源码：利用短时傅里叶变换处理IPIX雷达信号。雷达模糊函数 MATLAB 代码：计算雷达模糊函数，评估雷达性能。雷达信号去斜处理：去除雷达信号中的斜坡分量，提升信号质量。雷达压制干扰 MATLAB 程序：模拟并处理雷达压制干扰信号。微多普勒效应源码：探索雷达中的微多普勒效应，提升雷达性能。完整的雷达系统仿真程序：涵盖从信号处理到系统设计的全方位仿真。 𐟔 立即下单，获取所有程序的打包版本，开启你的雷达仿真与数据处理之旅！

关于高超音速飞行器的“黑障”问题常常有很多言论认为高超导弹在末端再入时会出现“黑障”影响雷达头工作，所以高超导弹不得不主动减速来规避高速运动与大气摩擦产生的高温等离子体鞘套“黑障”现象。但这种说法其实是错误的，实际上产生足够强“黑障”效应，是需要非常高温度才能形成，对于典型弹 ...

俄罗斯成功发射“秃鹰-FKA”系列雷达遥感卫星，可在各种天气条件下获取中高分辨率的地表图像！ “秃鹰-FKA”是俄罗斯开发的小型民用雷达地球遥感观测卫星，采用 S 波段合成孔径雷达，可进行连续扫描或定点扫描，幅宽 20～200km，可在各种天气条件下获取中分辨率以及高分辨率的地表图像（在聚焦模式下为 1-2 米，在条带地图模式下为 1-3 米，在 ScanSAR 模式下为 5-30 米）。该卫星重约 1050 公斤，运行轨道高度 500-550 公里，设计寿命 5 年。「太空探索助力计划」「中国航展」

「烽火问鼎计划」前几天双剑合璧的重要时机，外国卫星不仅拍摄了光学照片，也使用合成孔径雷达卫星对16和17进行了高分辨率雷达成像同角度对比雷达成像和照片挺有意思的，舰艇和岸基设施建筑都勾勒出了比较清晰的轮廓。同样是平面的飞行甲板，停放了更多飞机的辽宁舰上明显有更强烈和复杂的反射

美国陆军接收首架“哈迪斯”(HADES)合成孔径雷达侦察机「微博公开课超话武器装备超话」「美军动态」烽火议军情的微博视频

网页链接阿布扎比哈利法大学探索利用「人工智能」技术在阿拉伯半岛探寻「考古遗址」的方法，利用「机器学习」算法分析合成孔径雷达 SAR收集的卫片，探寻地下遗存。

「烽火问鼎计划」芬兰ICEYE卫星公司的合成孔径雷达卫星对停靠中国海南榆林海军基地的中国人民解放军海军航母“辽宁”舰和“山东”舰的的成像照片(50厘米分辨率)，ICEYE 的 Dwell Fine 成像产品可提供细节，支持对航母甲板上的飞机进行识别。「每天认识一件兵器」 ICEYE于2023年5月首次推出Dwell模式，6月推出了 Spot Fine 模式，随后于2024年3月推出Dwell Fine(50厘米分辨率)。Dwell Fine 是商用 SAR 卫星成像领域的独有模式。卫星在 Dwell Fine 模式下绕地球轨道运行时，其雷达信号将聚焦于地表的特定区域，成像时间长达 25 秒，而标准 Spot 模式的成像时间通常为 10 秒。得益于这种更长时间的成像模式，Dwell Fine 用户可以识别飞机的机身、机翼、安定面和发动机的形状；识别细长物体，如电力线和天线；或评估民用基础设施的损坏范围和性质。Dwell Fine 服务中包含的短视频由成像期间拍摄的多张图像组成，能够检测船只的移动、方向和速度。自 2018 年以来，ICEYE 已成功部署了40颗卫星，并运营着世界上最大的 SAR 卫星星座，并在2024年10月发布了业界最高保真度的25厘米成像产品Dwell Precision。Dwell Precise将高质量数据与高分辨率相结合。其1200 MHz雷达带宽决定了独特的25厘米分辨率。与一般单极化SAR黑白图像不同，该模式可以提供彩色显示，可以识别较小的物体或目标，例如车辆类型和军事装备，而无需额外的情报来源。Dwell模式可提供非常不错的信息密度和高度减少的散斑，这意味着图像中的每个细节都显得非常清晰。

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