|
| MOQ: | 1 |
| 価格: | negotiable |
| 配達期間: | 30 |
| 決済方法: | L/C,T/T |
| Supply Capacity: | 月10セット |
高感度レーダー技術
周波数帯: Ku/Ka帯 (12-40 GHz),バランス検出精度 (センチメートルレベル解像度) と降雨防止干渉
敏感性: ≤-120 dBm (典型) 5 km からの 0.01 m2 RCS のマイクロ UAV (例えば DJI Mavic シリーズ) を検出する.
ドップラー効果: UAVと鳥を区別するための速度フィルタリング (0.3-50 m/s) (>15 m/s典型的には).
全天候 の 検出
適応環境補償:砂嵐/雪のときに自動的に送信電力を (最大500Wまで) 増加させる.
熱画像: 統合された冷却されていないIR検出器 (8-14μm波長) で,夜間認識率は92%以上.
AI認識エンジン
機械学習: ResNet-50モデルは UAV/鳥/ヘリコプター機能の200,000のデータセットで訓練されました
リアルタイム分類: 0.2秒以内に主流のUAVブランド (DJI/Autel) を識別する.
密度: 境界50kmあたり3台のレーダー (120°セクターカバー),干渉を避けるためにTDMAを使用します.
ネットワーク構築:
LoRaWAN バックハール (15 km の範囲, <5W の電力消費)
カルマン・フィルタリングアルゴリズムを持つデータ・フュージョンセンター
車両搭載レーダー:
低空の覆いのために12mの引き上げ式マスト
水素燃料電池 (72時間耐久性)
UAV対策車両: 統合されたダブルバンド (2.4/5.8 GHz) マイクロ波妨害装置
| 層 | 検出範囲 | 対応措置 | 応答時間 |
|---|---|---|---|
| 早期 の 警告 | 5〜10km | 音声・視覚警報 + 座標 | 3秒 |
| 傍受する | 1〜3km | GPS スプーフィング + スペクトル 抑制 | 8秒 |
| 中和化 | <500m | 網捕獲型UAV/レーザーアブラーション | 15秒 |
| パラメータ | 従来のレーダー | 高感度バージョン |
|---|---|---|
| ミ RCS* | 0.1m2 | 0.01m2 |
| 誤警報率 | 2/h | 0.5/h |
| 電力消費量 | 300W | 180W (GaNコンポーネント) |
| 複数のターゲット処理 | 50の目標 | 200の目標 (FPGA加速) |
| 温度範囲 | -20°C~+55°C | -40°C~+70°C |
| *RCS:レーダー横断 |
国境を違法に越境する検知
森林侵入:人間の動きを検出する (ドップラーシグナチャー0.5-2m/s)
振動感知光ファイバーシステムとの統合 (±3m精度)
UAVスワーム防衛
群れ攻撃 (>10 UAV) を識別し,反飽和モードを起動します
RFトライアングル化によってオペレータの位置を特定する (<100mエラー)
緊急対応
野火の監視: 炎の広がりの方向を予測する
捜索救助: ヘリコプター に リアルタイム で 地形 を 避け られる 方法 を 提供 する
初期投資
~$150,000/km (設備+設置)
手動パトロールを 60% 削減する
メンテナンス
予測保守:レーダー健康指数 (RHI) は14日間の故障予報を表示します
モジュール式設計:TRモジュールを20分で交換する
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| MOQ: | 1 |
| 価格: | negotiable |
| 配達期間: | 30 |
| 決済方法: | L/C,T/T |
| Supply Capacity: | 月10セット |
高感度レーダー技術
周波数帯: Ku/Ka帯 (12-40 GHz),バランス検出精度 (センチメートルレベル解像度) と降雨防止干渉
敏感性: ≤-120 dBm (典型) 5 km からの 0.01 m2 RCS のマイクロ UAV (例えば DJI Mavic シリーズ) を検出する.
ドップラー効果: UAVと鳥を区別するための速度フィルタリング (0.3-50 m/s) (>15 m/s典型的には).
全天候 の 検出
適応環境補償:砂嵐/雪のときに自動的に送信電力を (最大500Wまで) 増加させる.
熱画像: 統合された冷却されていないIR検出器 (8-14μm波長) で,夜間認識率は92%以上.
AI認識エンジン
機械学習: ResNet-50モデルは UAV/鳥/ヘリコプター機能の200,000のデータセットで訓練されました
リアルタイム分類: 0.2秒以内に主流のUAVブランド (DJI/Autel) を識別する.
密度: 境界50kmあたり3台のレーダー (120°セクターカバー),干渉を避けるためにTDMAを使用します.
ネットワーク構築:
LoRaWAN バックハール (15 km の範囲, <5W の電力消費)
カルマン・フィルタリングアルゴリズムを持つデータ・フュージョンセンター
車両搭載レーダー:
低空の覆いのために12mの引き上げ式マスト
水素燃料電池 (72時間耐久性)
UAV対策車両: 統合されたダブルバンド (2.4/5.8 GHz) マイクロ波妨害装置
| 層 | 検出範囲 | 対応措置 | 応答時間 |
|---|---|---|---|
| 早期 の 警告 | 5〜10km | 音声・視覚警報 + 座標 | 3秒 |
| 傍受する | 1〜3km | GPS スプーフィング + スペクトル 抑制 | 8秒 |
| 中和化 | <500m | 網捕獲型UAV/レーザーアブラーション | 15秒 |
| パラメータ | 従来のレーダー | 高感度バージョン |
|---|---|---|
| ミ RCS* | 0.1m2 | 0.01m2 |
| 誤警報率 | 2/h | 0.5/h |
| 電力消費量 | 300W | 180W (GaNコンポーネント) |
| 複数のターゲット処理 | 50の目標 | 200の目標 (FPGA加速) |
| 温度範囲 | -20°C~+55°C | -40°C~+70°C |
| *RCS:レーダー横断 |
国境を違法に越境する検知
森林侵入:人間の動きを検出する (ドップラーシグナチャー0.5-2m/s)
振動感知光ファイバーシステムとの統合 (±3m精度)
UAVスワーム防衛
群れ攻撃 (>10 UAV) を識別し,反飽和モードを起動します
RFトライアングル化によってオペレータの位置を特定する (<100mエラー)
緊急対応
野火の監視: 炎の広がりの方向を予測する
捜索救助: ヘリコプター に リアルタイム で 地形 を 避け られる 方法 を 提供 する
初期投資
~$150,000/km (設備+設置)
手動パトロールを 60% 削減する
メンテナンス
予測保守:レーダー健康指数 (RHI) は14日間の故障予報を表示します
モジュール式設計:TRモジュールを20分で交換する
