|
| MOQ: | 1 |
| Giá cả: | negotiable |
| Thời gian giao hàng: | 30 |
| phương thức thanh toán: | L/C, T/T |
| Supply Capacity: | 10 bộ mỗi tháng |
Công nghệ radar nhạy cao
Dải tần số: Phạm vi Ku/Ka (12-40 GHz), độ chính xác phát hiện cân bằng (phát giải ở mức độ cm) và can thiệp chống mưa.
Nhạy cảm: ≤-120 dBm (thường), phát hiện các UAV vi mô (ví dụ, loạt DJI Mavic) với 0,01 m2 RCS ở 5 km.
Hiệu ứng Doppler: lọc tốc độ (0,3-50 m/s) để phân biệt UAV với chim (>15 m/s).
Khám phá mọi thời tiết
Phản ứng môi trường thích nghi: Tự động tăng công suất truyền (lên đến 500W) trong bão cát / tuyết.
Hình ảnh nhiệt: Máy phát hiện hồng ngoại không làm mát tích hợp (8-14 μm bước sóng) với tỷ lệ nhận dạng ban đêm > 92%.
Ứng dụng nhận dạng AI
Học máy: Mô hình ResNet-50 được đào tạo trên 200.000 bộ dữ liệu về các tính năng UAV / chim / trực thăng.
Phân loại thời gian thực: Xác định các thương hiệu UAV chính (DJI / Autel) trong vòng 0,2 giây.
Mật độ: 3 radar trên 50 km biên giới (120 ° khu vực phủ sóng), sử dụng TDMA để tránh nhiễu.
Mạng lưới:
LoRaWAN backhaul (15 km, tiêu thụ điện < 5W)
Trung tâm tổng hợp dữ liệu với thuật toán lọc Kalman
Radar gắn trên xe:
Cây cột kéo ra dài 12m để trang trải ở độ cao thấp
Các pin nhiên liệu hydro (bằng thời gian 72 giờ)
Xe chống UAV: Máy nhiễu sóng vi sóng hai băng tần (2.4/5.8 GHz) tích hợp
| Lớp | Phạm vi phát hiện | Phương pháp đối phó | Thời gian phản ứng |
|---|---|---|---|
| Cảnh báo sớm | 5-10 km | Cảnh báo âm thanh-viễn ảnh + tọa độ | 3 giây. |
| Bắt giữ | 1-3 km | GPS giả mạo + ngăn chặn phổ | 8 giây. |
| Trợ lý | < 500 m | Máy bay không người lái (UAV) thu thập lưới / cắt bỏ laser | 15 giây. |
| Parameter | Radar thông thường | Phiên bản nhạy cảm cao |
|---|---|---|
| RCS tối thiểu* | 0.1 m2 | 0.01 m2 |
| Tỷ lệ báo động sai | 2/h | 0.5/h |
| Tiêu thụ năng lượng | 300W | 180W (Các thành phần GaN) |
| Xử lý đa mục tiêu | 50 mục tiêu | 200 mục tiêu (FPGA-Accelerated) |
| Phạm vi nhiệt độ | -20°C~+55°C | -40°C~+70°C |
| * RCS: Radar cắt ngang |
Khám phá việc vượt biên bất hợp pháp
Thâm nhập rừng: phát hiện chuyển động của con người (dấu hiệu Doppler 0,5-2 m/s)
Tích hợp với các hệ thống cảm biến sợi quang rung động (chính xác ± 3m)
Phòng vệ bầy UAV
Xác định các cuộc tấn công bầy (> 10 UAV), kích hoạt chế độ chống bão hòa
Đặt vị trí các nhà khai thác thông qua hình tam giác RF (lỗi < 100m)
Phản ứng khẩn cấp
Theo dõi cháy rừng: Dự đoán hướng lan rộng lửa
Tìm kiếm và cứu hộ: Cung cấp thời gian thực tránh địa hình cho trực thăng
Đầu tư ban đầu
~ $150,000/km (thiết bị + lắp đặt)
Giảm tuần tra bằng tay 60% so với CCTV truyền thống
Bảo trì
Bảo trì dự đoán: Chỉ số sức khỏe radar (RHI) cho báo động lỗi 14 ngày
Thiết kế mô-đun: thay thế mô-đun TR trong 20 phút
|
|
| MOQ: | 1 |
| Giá cả: | negotiable |
| Thời gian giao hàng: | 30 |
| phương thức thanh toán: | L/C, T/T |
| Supply Capacity: | 10 bộ mỗi tháng |
Công nghệ radar nhạy cao
Dải tần số: Phạm vi Ku/Ka (12-40 GHz), độ chính xác phát hiện cân bằng (phát giải ở mức độ cm) và can thiệp chống mưa.
Nhạy cảm: ≤-120 dBm (thường), phát hiện các UAV vi mô (ví dụ, loạt DJI Mavic) với 0,01 m2 RCS ở 5 km.
Hiệu ứng Doppler: lọc tốc độ (0,3-50 m/s) để phân biệt UAV với chim (>15 m/s).
Khám phá mọi thời tiết
Phản ứng môi trường thích nghi: Tự động tăng công suất truyền (lên đến 500W) trong bão cát / tuyết.
Hình ảnh nhiệt: Máy phát hiện hồng ngoại không làm mát tích hợp (8-14 μm bước sóng) với tỷ lệ nhận dạng ban đêm > 92%.
Ứng dụng nhận dạng AI
Học máy: Mô hình ResNet-50 được đào tạo trên 200.000 bộ dữ liệu về các tính năng UAV / chim / trực thăng.
Phân loại thời gian thực: Xác định các thương hiệu UAV chính (DJI / Autel) trong vòng 0,2 giây.
Mật độ: 3 radar trên 50 km biên giới (120 ° khu vực phủ sóng), sử dụng TDMA để tránh nhiễu.
Mạng lưới:
LoRaWAN backhaul (15 km, tiêu thụ điện < 5W)
Trung tâm tổng hợp dữ liệu với thuật toán lọc Kalman
Radar gắn trên xe:
Cây cột kéo ra dài 12m để trang trải ở độ cao thấp
Các pin nhiên liệu hydro (bằng thời gian 72 giờ)
Xe chống UAV: Máy nhiễu sóng vi sóng hai băng tần (2.4/5.8 GHz) tích hợp
| Lớp | Phạm vi phát hiện | Phương pháp đối phó | Thời gian phản ứng |
|---|---|---|---|
| Cảnh báo sớm | 5-10 km | Cảnh báo âm thanh-viễn ảnh + tọa độ | 3 giây. |
| Bắt giữ | 1-3 km | GPS giả mạo + ngăn chặn phổ | 8 giây. |
| Trợ lý | < 500 m | Máy bay không người lái (UAV) thu thập lưới / cắt bỏ laser | 15 giây. |
| Parameter | Radar thông thường | Phiên bản nhạy cảm cao |
|---|---|---|
| RCS tối thiểu* | 0.1 m2 | 0.01 m2 |
| Tỷ lệ báo động sai | 2/h | 0.5/h |
| Tiêu thụ năng lượng | 300W | 180W (Các thành phần GaN) |
| Xử lý đa mục tiêu | 50 mục tiêu | 200 mục tiêu (FPGA-Accelerated) |
| Phạm vi nhiệt độ | -20°C~+55°C | -40°C~+70°C |
| * RCS: Radar cắt ngang |
Khám phá việc vượt biên bất hợp pháp
Thâm nhập rừng: phát hiện chuyển động của con người (dấu hiệu Doppler 0,5-2 m/s)
Tích hợp với các hệ thống cảm biến sợi quang rung động (chính xác ± 3m)
Phòng vệ bầy UAV
Xác định các cuộc tấn công bầy (> 10 UAV), kích hoạt chế độ chống bão hòa
Đặt vị trí các nhà khai thác thông qua hình tam giác RF (lỗi < 100m)
Phản ứng khẩn cấp
Theo dõi cháy rừng: Dự đoán hướng lan rộng lửa
Tìm kiếm và cứu hộ: Cung cấp thời gian thực tránh địa hình cho trực thăng
Đầu tư ban đầu
~ $150,000/km (thiết bị + lắp đặt)
Giảm tuần tra bằng tay 60% so với CCTV truyền thống
Bảo trì
Bảo trì dự đoán: Chỉ số sức khỏe radar (RHI) cho báo động lỗi 14 ngày
Thiết kế mô-đun: thay thế mô-đun TR trong 20 phút
