ragine
유효성: | |
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수량: | |
X 밴드 저 고도 감지 레이더
이 제품은 신호 대 잡음 비율에 대한 강력한 적응성을 갖는 딥 러닝 기술을 채택하고 복잡한 환경에서 낮은 고도의 소규모 목표를 감지하는 문제를 효과적으로 해결합니다. 그것은 서로 다른 지형 및 환경 조건에 대한 높은 적응성을 유지하면서 혼란스러운 배경에서 저속 및 작은 목표를 효율적으로 감지 할 수있게합니다. 배포 후 매개 변수 조정이 필요하지 않으며 직접 작동 할 수 있으므로 사용하기 쉽습니다.
또한 MTI + MTD, CFAR 및 기존의 혼란 탐지 방법과 같은 전통적인 레이더 알고리즘의 한계를 살펴 봅니다. 복잡한 도시 환경에는 적합하며 피치 각도가 큰 대상에 대해 높은 추적 정확도를 제공하면서 오 탐지가 낮은 경보율을 유지합니다.
이 시스템은 안정적인 궤적 추적을 보장하고 조류와 같은 움직이는 물체를 효과적으로 식별하여 환경 간섭과 자동으로 구별 할 수 있습니다. 이를 통해 대기 혼란을 효과적으로 억제하고 지속적인 전천후 작동을 보장합니다.
매개 변수 | 값 |
손상 모드 | X 대역 |
탐지 범위 | ≥5km (드론, RCS : 0.01㎡) |
블라인드 존 | 200m |
eirp | ≥76dBm |
배열 크기 | 16 × 16 |
각도 적용 범위 | 방위각 : -45 ° ~ 45 °, 고도 : 0 ° ~ 60 ° |
추적 정확도 | 거리 : <10m, 방위각 : <0.8 °, 고도 : <0.8 ° |
에코 업데이트 속도 | ≤3s (구성 가능) |
인터페이스 | 이더넷 포트 |
무게 | ≤20kg |
전원 공급 장치 | AC220V |
전력 소비 | ≤400W |
X 밴드 저 고도 감지 레이더
이 제품은 신호 대 잡음 비율에 대한 강력한 적응성을 갖는 딥 러닝 기술을 채택하고 복잡한 환경에서 낮은 고도의 소규모 목표를 감지하는 문제를 효과적으로 해결합니다. 그것은 서로 다른 지형 및 환경 조건에 대한 높은 적응성을 유지하면서 혼란스러운 배경에서 저속 및 작은 목표를 효율적으로 감지 할 수있게합니다. 배포 후 매개 변수 조정이 필요하지 않으며 직접 작동 할 수 있으므로 사용하기 쉽습니다.
또한 MTI + MTD, CFAR 및 기존의 혼란 탐지 방법과 같은 전통적인 레이더 알고리즘의 한계를 살펴 봅니다. 복잡한 도시 환경에는 적합하며 피치 각도가 큰 대상에 대해 높은 추적 정확도를 제공하면서 오 탐지가 낮은 경보율을 유지합니다.
이 시스템은 안정적인 궤적 추적을 보장하고 조류와 같은 움직이는 물체를 효과적으로 식별하여 환경 간섭과 자동으로 구별 할 수 있습니다. 이를 통해 대기 혼란을 효과적으로 억제하고 지속적인 전천후 작동을 보장합니다.
매개 변수 | 값 |
손상 모드 | X 대역 |
탐지 범위 | ≥5km (드론, RCS : 0.01㎡) |
블라인드 존 | 200m |
eirp | ≥76dBm |
배열 크기 | 16 × 16 |
각도 적용 범위 | 방위각 : -45 ° ~ 45 °, 고도 : 0 ° ~ 60 ° |
추적 정확도 | 거리 : <10m, 방위각 : <0.8 °, 고도 : <0.8 ° |
에코 업데이트 속도 | ≤3s (구성 가능) |
인터페이스 | 이더넷 포트 |
무게 | ≤20kg |
전원 공급 장치 | AC220V |
전력 소비 | ≤400W |