Questions tagged «radar»

7
每辆汽车都配备雷达/激光雷达后,它们还会继续工作吗?
自动驾驶汽车依靠摄像头,雷达和激光雷达识别周围的环境。摄像机当然是不会相互干扰的,因为它们是无源传感器。由于直接从另一个发射器接收到的信号比从您自己的发射器接收到的信号要强得多,因此,什么阻止来自一个雷达/雷达的发射信号干扰另一个发射器/接收器的干扰? 当所有的汽车都配备了雷达/激光雷达后,它们还会继续工作吗?假设他们愿意,这将如何实现?

6
旧的WW2时代的雷达如何准确地测量时间延迟并将其集成到示波器中?
光速约为每秒30万公里。仅有1 ms的误差将导致偏离约300 km,这对于雷达而言是太大的误差。我猜想它需要大约10微秒的精度才能达到3 km的测距精度。 但是,我想知道的是如何将微秒精度集成到示波器中,以便操作人员可以在视觉上注意到1毫秒的差异。翻译是什么?例如,1微秒的差异使笔尖相距10毫米?我了解示波器将信号转换为电压,但是我不明白的是,如何处理延时并在屏幕上显示出来?这需要真空管吗?

2
在被数百种其他LIDAR扫描的环境中,LIDAR如何避免混淆?
(元:我不知道在Stack Exchange上合适的位置。似乎没有与自动驾驶技术和计算机3D视觉/感知系统相关的小组。) 对于在高速公路上使用3D深度感知LIDAR的自驾车以及数百辆其他车辆也在使用各种其他LIDAR扫描束或点场(kinect型)发射扫描仪的情况下,如何通过扫描来区分自己的信号返回由其他系统完成? 对于非常大的多车道高速公路或复杂的多路交叉路口,可以在所有方向看到这种辐射,覆盖所有表面,并且无法避免检测其他扫描仪发出的光束。 这似乎是为自动驾驶汽车实施LIDAR的主要技术障碍。如果它是道路上唯一使用LIDAR的车辆,它是否可以完美工作并不重要。 真正的问题是,在未来的场景中,如果每辆车都有激光雷达,可能会被来自类似系统的虚假信号淹没,这可能是如何处理的,每辆车可能配备多个扫描仪,并在每辆车周围的各个方向进行扫描。 它是否能够正常运行,可以以某种方式区分自己的扫描并拒绝其他扫描,或者在最坏的情况下它可以完全失败并仅报告无用的垃圾数据,并且不知道它在报告垃圾数据? 至少要像人类大脑那样,仅基于自然光和立体相机深度集成,才能获得被动3D计算机视觉,这是一个强有力的案例。
21 radar 

4
为什么声波是许多位置探测器的最佳选择?
所以我目前正在做我的高中期末项目,基本上是Radar :) ... 我正在使用SRF05检测器来检测设备表面附近的物体。我目前的任务是学习和总结将在最后组装的所有不同组件。(UART,MAX232 74HC244等,如果您想知道:) 我的老师告诉我,我对这些组成部分了解得越多,我的工作和考试就越好。所以这是我的问题:为什么声波是SRF05的最佳选择?此外,为什么选择超声波呢?使用声波而不是看不见的光波,热量或任何其他可以完成工作的方法有什么好处?例如,光传播得更快,因此产生更好的结果,并且可能比声音更有效。
15 ultrasound  radar 

2
chi雷达设计要克服哪些功率限制?
rp脉冲放大(CPA)是一项光学技术,获得了2018年诺贝尔物理学奖,该技术用于产生强度足够高的短激光脉冲,如果增益介质试图放大非线性信号,它将通过非线性现象破坏自身。通过将放大器夹在脉冲扩展器和压缩器之间来直接产生脉冲。 光学领域的民间传说是,该技术最初是为在电子历史的早期阶段放大雷达信号而开发的,从某种意义上来说,如果您使用的是脆弱的真空管放大器或其他产品,则可以换掉用于适当分散的微波波导的光学衍射光栅,或它们在60年代使用的任何光栅,这将为保护敏感电子设备免受油炸提供了奇迹。 为了超越这种模糊的理解,我试图看一下雷达放大的哪些问题是最初的拉伸-放大-压缩工作的目标(我不确定CPA的名称在其开发过程中是否已经使用过,即使它是否真的用于描述电子系统中的此类系统),也包括1985年跃入光学领域时在电子学中所使用的语言,以及更广泛的发展历史。但是,有些不确定的地方我不太确定,我希望这个SE是询问这些问题的好地方。 原始CPA纸, 放大的chi光脉冲的压缩。D.斯特里克兰和G.穆鲁。光学通讯。 55,447(1985) 。 承认该技术类似于当时已在雷达中使用的解决方案,并将读者带到了对初学者友好的评论中。 相控阵雷达。E.布鲁克纳。《科学美国人》 252,1985年2月,第94-102页。。 但这有点书目末路,因为它没有参考。尤其是,我对这些技术具有显着差异感到震惊。 在光学方面,我们希望有一个短脉冲,并且希望使其变强。然后,这使我们能够研究非线性光学现象,这种现象可以达到相当极端的程度。这意味着我们需要先压缩脉冲,然后再使用它来完成我们要达到的目标。 另一方面,在斯特里克兰(Strickland)和布鲁克纳(Brookner)的描述中,很明显,电子设备仅在最终分析之前真正关心压缩脉冲,并且该系统非常满意地将未压缩的脉冲发射出去,以便与任何平面或“柚子”进行交互。大小的金属物体在那里,然后进行压缩。 罗切斯特(Rochester)报告更容易获得这种观点, LLE评论,季度报告,1985年10月至12月。纽约州罗彻斯特市激光能量学实验室。§3B,第42-46页。 试图更详细一些,我有点困惑。Wikipedia向感兴趣的读者介绍了1960年该技术解密后的评论, 脉冲压缩是提高雷达传输效率的关键。行政长官库克。程序 IRE 48,310(1960) 。 但我正在努力了解他们试图解决的问题。根据库克的介绍, 在大多数情况下,对于一定范围的最小分辨能力来说,增加检测距离的要求并没有以牺牲常规战术要求为代价。面对这种情况,雷达管设计人员不得不集中精力提高其管的峰值功率,因为​​战术上的考虑不允许通过借助更宽的发射脉冲来增加平均功率来扩展检测范围。结果,在许多情况下,就平均功率而言,高效率的灯管效率低下。为了弥补这种低效率,工程师开发了检测后集成技术来扩展雷达的检测范围。只要考虑使用总可用平均功率,这些技术还会导致进一步的低效率。 在这里尚不清楚什么是“战术要求”,以及为什么以及它们如何影响系统的脉冲宽度,平均功率和峰值功率要求尚不明确。 Dicke和 Darlington的专利在某种程度上帮助确定了问题所在,特别是在天线上发出火花以限制放大器内部及其后的输出元件的雷达脉冲峰值功率方面。(这与光学CPA情况相反,问题在于激光增益介质的强度阈值超过了该阈值,非线性阈值如自聚焦和激光灯丝化 会破坏增益介质,但是在反射镜或其他类似“输出”元件上发出高强度脉冲是完全可以的。)但是,库克稍后提到了对峰值功率和平均功率的具体要求还有更多的事情我不清楚。 要将这些混乱归结为一些更具体的问题: chi雷达设计要克服哪些对峰值和平均功率以及雷达脉冲宽度的特定要求?这些纯粹是关于电子产品的“内部”关注,还是存在其他目标和限制难以满足的外部需求? 雷达环境中曾经使用过“ chi脉冲放大”这个名称吗? 光学风格的CPA是拉伸,放大,压缩然后使用脉冲吗?是在雷达应用或更广泛的电子领域中使用吗?

2
我可以改善带有集成平面贴片天线的X波段雷达模块的方向性吗?
提供了许多细节,以备不时之需。 我将继续研究由Arduino驱动的远程接近传感器(最终只是ATMEGA *芯片及其安全伙伴),到目前为止,它已经有了一个不错的原型。它像PIR模块一样拾取运动并发出信号,Arduino通过5V螺线管将其变成机械敲击。PIR模块不能在中空玻璃后面工作(可以预见),并且使其成为室外设备需要的工作(以及电池的电源管理)超出我目前愿意投入的工作。 为简化起见,我决定尝试使用X波段雷达模块,以便将其保持在室内并避免风雨。将微波设备指向砖墙以检测运动的吸引力非常强大。:-)我正在使用这个视差模块(数据表)。 问题在于,即使灵敏度锅一直降到最低,该装置除了在天线侧以外,还在后面进行移动。查看数据表(并查看代表其字段的图形-不知道术语),这似乎确实是预期的行为。但是,我想将其聚焦在一个面向前方的光束(相对于设备)中,以便将其瞄准外部。 我知道足够多,我需要某种波导,但是用金属(铝箔,可乐罐切成的圆锥形,以及我用吊扇代替的1950年代锥形吊灯的圆锥形)阻塞其背面的任何尝试均告失败。该模块在其后面不断移动。我什至把整个东西都封装在一个铝制项目外壳中,只是为了验证我是否可以将其遮蔽。似乎以某种方式直接穿过外壳并获得了运动。这是出乎意料的。我怀疑有干扰,但检测结果仅与实际运动一致。 那么:什么才是好的波导?你们将如何解决将脉冲多普勒雷达聚焦到适当窄的光束以进行运动检测的问题?感谢您提供的任何见解。我很高兴获得更多具体信息或澄清以上任何问题。 注意: 我确定主题可能更具体,但这是我的第一个电子项目,我宁可含糊而不是混淆不正确。:-} 干扰附录: 我仍然不相信不会发生任何干扰。由于我还没有示波器,所以我不确定如何测试该理论。 该线程似乎表明我的方法存在缺陷:显然,应从具有噪声和时间阈值的模拟引脚读取模块的状态。我一直在数字引脚HIGH / LOW上阅读它。

2
该雷达波检测器电路如何工作?
我很难理解下面的电路是如何仅通过使用C1和电缆的长度来检测雷达波的IC1。能行吗?如果是的话,怎么办?这背后的物理学理论是什么? 该电路使用1458双运放构成雷达检测器。C1是雷达信号的检测器。第一个运算放大器构成一个电流电压转换器,第二个运算放大器缓冲输出以驱动压电换能器。R5设置第二运算放大器的开关阈值;通常会对其进行调整,以使电路几乎不会触发背景噪声,然后稍微回退一点。可以通过调整C1上引线的长度来调节电路的响应。对于典型的公路雷达系统,输入电容器的引线应长约0.5至0.6英寸。 (《无线电电子》杂志,86年7月,(C)Gernsback Publications,Inc.版权所有,1986年)
By using our site, you acknowledge that you have read and understand our Cookie Policy and Privacy Policy.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.