2020年以來(lái)，以滴滴為的典型單比融資均在5億元以上?！败?chē)聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域融資水平比較高，但投融資事件呈現(xiàn)出逐漸回落的態(tài)勢(shì)。其他幾個(gè)領(lǐng)域整體投融資活躍度不是非常高，但可以看到2021上半年，雷達(dá)、算法、芯片三個(gè)領(lǐng)域活躍度呈上升態(tài)勢(shì)，投融資事件超過(guò)了2020全年水平。”賽迪智庫(kù)工業(yè)經(jīng)濟(jì)研究所所長(zhǎng)關(guān)兵表示，“希望在投融資領(lǐng)域加快產(chǎn)能合作，鼓勵(lì)企業(yè)科創(chuàng)板、創(chuàng)業(yè)板上市，直接融資為主，進(jìn)一步優(yōu)化間接融資渠道，豐富創(chuàng)新產(chǎn)品，共同打造產(chǎn)業(yè)發(fā)展的良好投融資環(huán)境。”隨著雷達(dá)的小型化和輕型化，當(dāng)雷達(dá)可以裝進(jìn)戰(zhàn)機(jī)時(shí)，夜間攻擊任務(wù)就變得可能了。避障雷達(dá)

“隔墻識(shí)人知心者——射頻雷達(dá)人體智能感知系統(tǒng)”，設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了較早可同時(shí)獲取多個(gè)被遮擋人體目標(biāo)位置、呼吸心跳生命體征信號(hào)和三維姿態(tài)信息的射頻雷達(dá)人體智能感知系統(tǒng)，在反恐維穩(wěn)和人質(zhì)救援行動(dòng)中，可幫助救援人員迅速掌握非視距內(nèi)的人體多域信息，有效提高救援效率和成功率。這個(gè)系統(tǒng)不僅實(shí)現(xiàn)了市面上產(chǎn)品不具有的功能，姿態(tài)重構(gòu)精度更優(yōu)于國(guó)內(nèi)外高校的相近研究。這套系統(tǒng)的成功研制，離不開(kāi)電子科學(xué)學(xué)院金添教授指導(dǎo)的團(tuán)隊(duì)長(zhǎng)久以來(lái)的努力。鑒于這套系統(tǒng)的穿墻應(yīng)用，他們把團(tuán)隊(duì)?wèi)蚍Q(chēng)為“穿墻小分隊(duì)”。
成都車(chē)載雷達(dá)怎么樣分析的結(jié)論對(duì)于研究國(guó)際先進(jìn)的天基雷達(dá)系統(tǒng)有著重要的指導(dǎo)意義。

作為傳統(tǒng)毫米波雷達(dá)的巨頭之一，大陸集團(tuán)在已經(jīng)上市第五代毫米波雷達(dá)、量產(chǎn)4D成像雷達(dá)（ARS540）的基礎(chǔ)上，正在加快第六代遠(yuǎn)程雷達(dá)和360環(huán)繞雷達(dá)的量產(chǎn)，預(yù)計(jì)2023年開(kāi)始交付。和此代雷達(dá)（ARS510、SRR520）相比，第六代毫米波雷達(dá)采用了共享軟件和硬件平臺(tái)的策略，降低了整體開(kāi)發(fā)和生產(chǎn)的復(fù)雜度，從而繼續(xù)降低成本，并且?guī)椭蛻魷p少測(cè)試和應(yīng)用開(kāi)發(fā)工程量。與第五代相比，第六代的性能將繼續(xù)大幅提升（同時(shí)體積減小40%），并作為一個(gè)可擴(kuò)展的解決方案，覆蓋從入門(mén)級(jí)和新車(chē)評(píng)級(jí)要求，到自動(dòng)變道等更高級(jí)別自動(dòng)駕駛功能的實(shí)現(xiàn)。同時(shí)，新的智能算法，可以過(guò)濾掉來(lái)自其他雷達(dá)的干擾信號(hào)。

目標(biāo)識(shí)別是雷達(dá)的任務(wù)之一，傳統(tǒng)雷達(dá)主要采用基于特征的目標(biāo)分類(lèi)方法，首先，基于先驗(yàn)知識(shí)構(gòu)建回波、運(yùn)動(dòng)、RCS等特征庫(kù)；然后，進(jìn)行特征提取；，將實(shí)時(shí)目標(biāo)特征與特征庫(kù)進(jìn)行模板匹配實(shí)現(xiàn)目標(biāo)識(shí)別。隨著戰(zhàn)場(chǎng)環(huán)境復(fù)雜化、作戰(zhàn)對(duì)象多樣化，只依靠單部雷達(dá)所能獲取的目標(biāo)特征有限，且不同雷達(dá)的特征庫(kù)是分散構(gòu)建的，效率低下且無(wú)法復(fù)用，傳統(tǒng)雷達(dá)目標(biāo)識(shí)別能力面臨“瓶頸”。目標(biāo)識(shí)別本質(zhì)上是分類(lèi)器，深度學(xué)習(xí)利用海量訓(xùn)練數(shù)據(jù)，構(gòu)建多層機(jī)器學(xué)習(xí)模型，可獲得更本質(zhì)的目標(biāo)特征，從而提高目標(biāo)識(shí)別的準(zhǔn)確性。電參數(shù)下的非線性極化變換具有橢圓極化參數(shù)下非線性極化變換全部特性，適用于雷達(dá)中雜波和干擾的極化抑制。

隨著傳感器技術(shù)的發(fā)展，雷達(dá)數(shù)據(jù)急劇提升，如何處理這些龐大的各類(lèi)數(shù)據(jù)從而獲取有價(jià)值的戰(zhàn)場(chǎng)情報(bào)成為當(dāng)前的研究熱點(diǎn)和亟需解決的問(wèn)題。對(duì)于海量數(shù)據(jù)的分析必然涉及各種復(fù)雜的計(jì)算，所以對(duì)高效的并行計(jì)算的需求不言而喻。云計(jì)算是分布式計(jì)算、效用計(jì)算、虛擬化技術(shù)、Web服務(wù)、網(wǎng)格計(jì)算等技術(shù)的融合發(fā)展，其目標(biāo)是用戶通過(guò)網(wǎng)絡(luò)能夠在任何時(shí)間、任何地點(diǎn)比較大限度地使用虛擬資源池，處理大規(guī)模計(jì)算問(wèn)題。Hadoop MapReduce、Spark、Storm是當(dāng)前當(dāng)下流行的云計(jì)算架構(gòu)。相對(duì)來(lái)說(shuō)， 多普勒雷達(dá)是比較有效和常用的一種觀測(cè)儀器。西安微動(dòng)作雷達(dá)

對(duì)采用順序搜索截獲法的擴(kuò)譜雷達(dá)的平均截獲時(shí)間進(jìn)行了研究。避障雷達(dá)

大數(shù)據(jù)時(shí)代，雷達(dá)數(shù)據(jù)呈現(xiàn)信息多維海量、處理動(dòng)態(tài)復(fù)雜、數(shù)據(jù)多源異構(gòu)、價(jià)值高密度低的特點(diǎn)，如何解決多源數(shù)據(jù)存儲(chǔ)難、處理難、融合難、挖掘難的問(wèn)題，是提升雷達(dá)輔助決策能力的關(guān)鍵。本文提出一種基于大數(shù)據(jù)的雷達(dá)輔助決策架構(gòu)，研究了基于云計(jì)算的雷達(dá)數(shù)據(jù)處理、基于知識(shí)圖譜的關(guān)聯(lián)分析、基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)識(shí)別等關(guān)鍵技術(shù)。相對(duì)于傳統(tǒng)系統(tǒng)，具有雷達(dá)數(shù)據(jù)全源引接、實(shí)時(shí)計(jì)算、深度挖掘、智能識(shí)別等優(yōu)點(diǎn)，提升了雷達(dá)輔助決策智能化水平。避障雷達(dá)

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