雷达

最近看到很多人对反测速雷达仪器（也就是电子狗感兴趣），很多人对其只了解一半，这里我给大家找了一些资料，希望大家能学习学习。 [真假电子狗] 假电子狗：也叫广州电子狗，原理是在地下埋设发射器的。 真电子狗：也叫台湾电子狗，是通过GPS定位+超K雷达探测器的。 详细介绍： http://www.91100.net/shownews.asp?id=68 台湾真电子狗的实测录象[非常的棒]： 分离式反雷达设备+GPS导航组合使用实测录象 反雷达设备实测录象8-流动雷达测速警车 反雷达设备实测录象7-流动雷达测速警车 反雷达设备实测录象6-流动测速拍照设备 点了自己看吧，还有很多，呵呵 电子狗的来源与真伪： 反测速雷达设备最初来源于日本，开发商研制的第一代反雷达产品原理很简单，有一个发射器和一个接受器。厂商先将发射器埋放在每个路段固定的雷达测速仪器的支柱下面。再将接收器卖给司机，这样司机开车开车接近这些测速雷达的时候，接收器马上就能收到发射器的波段，然后就叫起来，接收器像只狗一样嗅探柱子下面发射器的波段，于是司机就喊它"电子狗"。 被淘汰的第一代电子狗，中国内地市面上80%都是这种电子狗，价格在200-500元之间 电子狗的繁衍： 不久日本的这项技术被台湾商家看中，在台湾也开始大量生产此类设备，当时非常的畅销，并且流传到了中国内地，广州也开始生产这种电子狗，可是内地厂家并没有考虑到

作为高速数据处理的专业厂商，坤驰科技在高速数据采集存储回放方面有着成熟的解决方案。广泛应用于雷达、电子战、卫星通信、无线电及及自动化测试平台。 坤驰科技代理产品ADQ-DSU系统是基于PXIe总线的高速信号采集存储与回放平台。该平台基于PXI Express的高吞吐量和ADQ高精度高速板卡与SSD磁盘阵列板实现构建成，可实现高7GS/s采样率，1.6GS/s回放速率，超过300MB/s存储带宽的高速采集存储回放系统。 系统规格： 系统采样的是PXIe总线传输数据，整个系统包括如下几个部分： 1.PXIe AD采集卡：ADQ8 分辨率：10位 采样率：每通道1 GSPS 输入通道：8 耦合：直流 模拟输入带宽：500MHz 输入电压范围：0.25、0.5、1、2.5、5 Vpp 可编程直流偏移：整个信号范围 输入阻抗：50欧姆和1欧姆（仅PXIe） 具有多种模式和源的高精度时钟/触发 内存大小：1 GB 可用接口和数据传输速率（峰值/持续）： PXIe：3.2/2.6GByte/s 2.PXIe DA回放卡：SDR14TX 触发：内部软件/外部 精度：14位 输出信号范围：0.5至2Vpp 输出通道：2 更新率：2GS/s 内存：1G 3.高速SSD存储板： 16TB存储容量 支持最大1500MB/s的写速率，最大1700MB/s的读速率 PXIe 3U4槽位 可以和AD

截止到今天，我国新冠肺炎的治愈人数已经超过了5万，感觉看到曙光了，再坚持俩月就能出去撒欢了。为什么说俩月呢？我认为即便全国一例都没有了也得再关1个月用于观察，然后距离我国确诊患者降为几乎为0的那天我估计还得1个月，所以加起来俩月。俩月后就是五一，希望五一能出去游玩。。。 进入正题，今天接着讲第二篇，开始第5章-用一种非数学的方法理解雷达。 照例先上目录，如下图所示。 5. 用一种非数学的方法理解雷达 5.1 如何用相量便是一个信号 5.2 不同相位信号的合成 5.2.1 闪烁 5.3 不同频率信号的合成 5.3.1 频率转换 5.3.2 镜像频率 5.3.3 边带的产生 5.4 将信号分解为同相(I)与正交(Q)分量 5.4.1 辨别多普勒偏移的方向 5.4.2 区分信号和镜像：镜像抑制 5.5 总结 这一章其实是介绍了如何使用相量这一几何的方法来处理和分析雷达信号。请注意这里是相量（phasor）而不是向量或者矢量（vector）。那么什么是相量呢，它与向量或者矢量是什么关系呢？ 相量是振幅、相位和频率均为时不变的正弦波的一个复数，是更一般的概念解析表示法的一个特例。 向量和矢量其实是一样的，英文都叫vector，但是本文要把他们做下区分，只代表个人看法。物理上一般将平面上或者空间内的一段带有方向的线段叫做矢量，数学上将一维矩阵叫做向量，向量中元素的个数不受限制。 大家都知道矢量

我司“江西云沛科技”自主研发：边坡雷达、一维微变形雷达、分布式光纤布里渊温度应变监测系统、分布式光纤振动监测系统、分布式光纤DAS声波传感系统、分布式光纤DTS测温系统、光纤光栅解调仪（高速、中速、静态、便携、低成本）、35种光纤光栅传感器、便携充电式点焊机、大数据物联网平台、手机APP监测客户端、减振阻尼器等近50种自主研发产品，质量可靠，性价比高。 分布式光纤监测系统连接一根几十至上百公里长度的光纤或光缆即可实现上百公里范围内的振动、应变和温度同时在线实时监测，监测距离分辨率可达厘米级，应变精度微米级，温度精度0.1~1摄氏度，可用于大坝坝体微裂缝监测、隧道裂缝形变监测、桥梁主梁应变监测、斜拉索索力监测、管道裂缝泄漏监测、边坡滑坡监测、高低温火灾预警等工程，搭载普通通讯光缆即可实现上百公里范围内的数据监测及传输， 无需另外铺设光纤光缆，真正实现了通信光缆和监测光缆的合二为一，几乎不需施工费用，即可实现上百公里范围内的温度和微变形在线监测。 二维三维坝体边坡扫描可实现15分钟快速安装布设，无需布线，无需前端传感器，10分钟快速扫描，扫描范围3公里，变形监测最高精度0.1mm，被工程界称为当今最先进的形变监测技术手段。 一维微变形监测雷达，可实现2公里范围内，一维结构物的高速扫描，如桥梁、高层建筑、高耸结构物等，最高100Hz扫描频率，最高精度可达0.01mm，无需布线

** 1：24GHz ** 主要用于短中距离 安置在车后方 可探测车身周围环境（行人、车辆等） 实现泊车辅助、变道辅助等功能 ** 2：77GHz ** 雷达用于中长距离测量 安置在车前方 实现自动跟车、自适应巡航、 紧急制动等功能 ** 3：79GHz ** 短距离 探测、区分近距物体 区分人与车 来源： CSDN 作者： LJK1064 链接： https://blog.csdn.net/weixin_42031364/article/details/104517966

Description Assume the coasting is an infinite straight line. Land is in one side of coasting, sea in the other. Each small island is a point locating in the sea side. And any radar installation, locating on the coasting, can only cover d <tex2html_verbatim_mark> distance, so an island in the sea can be covered by a radius installation, if the distance between them is at most d <tex2html_verbatim_mark> . We use Cartesian coordinate system, defining the coasting is the x <tex2html_verbatim_mark> -axis. The sea side is above x <tex2html_verbatim_mark> -axis, and the land side below. Given the

雷达安装 题目描述： 假定海岸线是一条无限延伸的直线，陆地在海岸线的一边，大海在另一侧。海中有许多岛屿，每一个小岛我们可以认为是一个点。现在要在海岸线上安装雷达，雷达的覆盖范围是d，也就是说大海中一个小岛能被安装的雷达覆盖，那么它们之间的距离最大为d。 我们使用平面直角坐标系，定义海岸线是x轴，大海在x轴上方，陆地在下方。给你海中每一个岛屿的坐标位置（x,y）和要安装的雷达所覆盖的范围d，你的任务是写一个程序计算出至少安装多少个雷达能将所有的岛屿覆盖。 输入描述： 第一行两个整数n（1≤n≤100000）和d，分别表示海中岛屿的数目和雷达覆盖的范围半径d。 接下来n行，每行两个整数，表示每个岛屿的坐标位置（x,y）。 输出描述： 一行一个整数，即能将所有岛屿全部覆盖至少安装的雷达个数，如果无解则输出“-1”。 样例输入： 3 2 1 2 -3 1 2 1 样例输出： 2 数据范围及提示： （1≤n≤100000） 注意会输出-1 思路： 贪心思想 尽量使岛屿位于圆的边上，所以与处理一下：在图形中就是计算出以d为半径，p2为圆心的圆与x轴的交点（只处理左边的），记为点m。 然后算一下p3与m的距离，如果大于d，则ans++。 #include<iostream> #include<cmath> #include<algorithm> using namespace std;

作者： 刘少山，唐洁，吴唯玥 责编： 何永灿，欢迎人工智能领域技术投稿、约稿、给文章纠错，请发送邮件至 heyc@csdn.net 本文为 《程序员》 原创文章，未经允许不得转载，更多精彩文章请 订阅《程序员》 本文是无人驾驶技术系列的第12篇，也是最后一篇（ 文末汇总了无人驾驶系列文章 ）。本文梳理总结了前面11篇涉及到的技术点，尝试呈现一个宏观的无人驾驶系统架构。另外，简单分析了无人驾驶的产业链现状以及根据笔者自己的经验提出了一些给开发者、创业者，以及投资者的建议。 无人驾驶技术总结 无人驾驶是一个复杂的系统，如图1所示，系统主要由三部分组成：算法端、Client端和云端。其中算法端包括面向传感、感知和决策等关键步骤的算法；Client端包括机器人操作系统以及硬件平台；云端则包括数据存储、模拟、高精度地图绘制以及深度学习模型训练。 图1 无人驾驶系统架构图 算法子系统从传感器原始数据中提取有意义的信息以了解周遭环境情况，并根据环境变化做出决策。Client子系统融合多种算法以满足实时性与可靠性的要求。举例来说，传感器以60HZ的速度产生原始数据，Client子系统需要保证最长的流水线处理周期也能在16ms内完成。云平台为无人车提供离线计算以及存储功能。通过云平台，我们能够测试新的算法、更新高精度地图并训练更加有效的识别、追踪、决策模型。 无人驾驶算法 算法系统由几部分组成：第一

激光雷达（LIDAR） vs. 雷达（RADAR） 1、定义 LIDAR---------Light Detection And Ranging 即激光探测与测距 RADAR-------radio detection and ranging 即无线电探测与测距 2、波的区别 Rada采用无线电波，使用的波长是4-12mm; LIDAR使用的激光波长通常在900-1500nm之间。 3、工作原理 lidar传感器主要分为两种，一种是基于三角测距的；另一种是基于飞行时间（TOF）的； LiDAR传感器快速发射激光脉冲（通常最高可达每秒150000次脉冲），激光信号到达障碍物后反射回LiDAR传感器。传感器通过测量激光信号从发射到返回的时间，精确计算确定传感器到障碍物之间的距离，它还能探测目标物体的准确尺寸。LiDAR通常用于高分辨率地图的绘制。 RADAR系统的工作原理跟LiDAR很相似，唯一的区别在于RADAR采用的是无线电波而非激光。在RADAR系统中，其天线既可以作为雷达接收器也可以作为发射器。不过，和光波相比，在与被测物体接触时，无线电波的吸收较少，因此，RADAR的有效工作距离相对更远。RADAR技术最广为人知的应用，应该是军事用途了。飞机和战舰都会装备RADAR来测量高度，或探测附近其它的运输设备和物体。 4、用途 LiDAR传感器常用于周围环境的实时3D地图创建

微服务架构 王键，ThoughtWorks, 首席咨询师 　　 首先微服务架构的定义，thoughtWorks在2012年3月的技术雷达中这样定义： 　　　　“微服务架构是一种架构，它提倡将单一应用程序划分为一组小的服务，每个服务运行在其独立的进程中，服务间采用轻量级的通信机制互相沟通（通常是基于HTTP的RESTful API）。每个服务都围绕着具体的业务进行构建，并且能够被独立的部署到生产环境、类生产环境等。” 　　从这个定义中可以知道，如何甄别一个一个架构是不是微服务架构，可以从2点来判断。 　　　　一个是服务跑在单独的进程，另一个是可以独立部署。 　　那么Microservices有什么优点，以至于它近年来如此的热？ 　　它有以下的四个优点： 　　　　1、弹性架构 　　　　　　什么叫弹性架构，可以设想以下场景。我们的系统是由一些小的服务构成，然后在通过容器这种非常灵活的基础设施，放入云的环境。假如现在双11.客户蜂拥而至， 　　　　这时候系统会自动监控到系统的响应非常的紧张，系统会弹性的开启成千上万的服务。在高峰过去之后，系统会自动把这些服务取消，从开始到结束完全没有人在干扰， 　　　　完全是自动化的。其实这种微服务架构结合Docker，结合云就为实现以上场景提供了一种可能。 　　　　2、组件化 　　　　　　传统的组件化是库和应用都运行在进程中