Produktdetails:
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Mindestdetektionsbereich: | 10 m | Betriebsfrequenzband: | X-Band |
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Entfernungsauflösung: | 1 bis 10 M | Scanning-Bereich: | 0° bis 40° |
Antennen-Durchmesser: | 1 bis 5 m | Blinde Reichweite: | 180m |
Scanmodus: | Sektor-Scan | Antennenrotation: | 360 Grad |
Abstand zum Scannen Azimut: | 360° | Betriebshöhe: | 0 bis 10 km |
Empfängerempfindlichkeit: | -120 dBm | Breite des Pulsens: | 1 bis 10 μs |
Leistung des Senders: | 1-10 Kilowatt | Impulsfrequenzfrequenz: | 100 bis 1000 Hz |
Reichweite: | Bis zu 100 km | ||
Hervorheben: | AI Grenzüberwachungsradar,Hochempfindliches Grenzüberwachungsradar,Hochempfindliches Luftverteidigungsradar |
Hochempfindliche Radartechnologie
Frequenzband: Ku/Ka-Bänder (12-40 GHz), Gleichgewichtsdetektionsgenauigkeit (Auflösung auf Zentimeterebene) und Interferenz gegen Niederschläge.
Empfindlichkeit: ≤-120 dBm (typisch), erkennt Mikro-UAVs (z. B. DJI Mavic-Serie) mit 0,01 m2 RCS in 5 km Entfernung.
Doppler-Effekt: Geschwindigkeitsfilterung (0,3-50 m/s) zur Unterscheidung von UAVs von Vögeln (>15 m/s typischerweise).
Erkennung bei jedem Wetter
Adaptive Umweltkompensation: Erhöht die Übertragungsleistung (bis zu 500 W) bei Sandstürmen/Schnee automatisch.
Wärmebildgebung: Integrierter ungekühlter IR-Detektor (8-14 μm Wellenlänge) mit einer Nachtrennung von > 92%
KI-Erkennungsmaschine
Maschinelles Lernen: ResNet-50-Modell, ausgebildet auf 200.000 Datensätzen von UAV/Vogel/Helikopterfunktionen.
Echtzeit-Klassifizierung: Identifiziert die Marken von UAVs (DJI/Autel) innerhalb von 0,2 Sekunden.
Dichte: 3 Radarsysteme pro 50 km Grenze (120° Sektor Abdeckung), mit TDMA zur Vermeidung von Störungen.
Vernetzung:
LoRaWAN-Backhaul (15 km Reichweite, < 5 W Stromverbrauch)
Datenfusionszentrum mit Kalman-Filteralgorithmus
Fahrzeugmontiertes Radar:
Einziehmasten mit einer Länge von 12 m für die Abdeckung in geringer Höhe
Wasserstoffbrennstoffzelle (72-Stunden-Ausdauer)
Fahrzeuge zur Bekämpfung von UAV: integrierter Mikrowellenstörgerät mit doppeltem Frequenzband (2,4/5,8 GHz)
Schicht | Erfassungsbereich | Gegenmaßnahmen | Reaktionszeit |
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Frühe Warnung | 5 bis 10 km | Audiovisuelle Warnungen + Koordinaten | 3 Sekunden. |
Abfangen | 1 bis 3 km | GPS-Spoofing + Spektrumunterdrückung | Acht Sekunden. |
Neutralisierung | < 500 m | UAV mit Nettoaufnahme/Laserablation | 15 Sekunden. |
Parameter | Herkömmliches Radar | Hochempfindliche Version |
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Min RCS* | 0.1 m2 | 00,01 m2 |
Falschalarmrate | 2/h | 0.5/h |
Stromverbrauch | 300 W | 180 W (GaN-Komponenten) |
Mehrzweckbehandlung | 50 Ziele | 200 Ziele (FPGA-beschleunigt) |
Temperaturbereich | -20°C bis +55°C | -40°C bis +70°C |
*RCS: Radarquerschnitt |
Ermittlung illegaler Grenzüberschreitungen
Walddurchdringung: Erkennt menschliche Bewegung (Doppler-Signatur 0,5-2 m/s)
Integration mit Vibrationssensor-Faseroptiksystemen (Genauigkeit ± 3 m)
UAV-Schwarmverteidigung
Identifiziert Schwarmangriffe (> 10 UAVs), aktiviert den Anti-Saturationsmodus
Ortung der Betreiber über HF-Triangulation (<100m Fehler)
Notfallmaßnahmen
Wildfeuerüberwachung: Vorhersage der Ausbreitungsrichtung des Feuers
Suche und Rettung: Hilft Hubschraubern, sich in Echtzeit vor Gefahren zu schützen
Erste Investition
~ 150.000 USD/km (Ausrüstung + Installation)
Reduziert manuelle Patrouillen um 60% im Vergleich zu herkömmlichen CCTV
Instandhaltung
Vorhersagende Wartung: Radar Health Index (RHI) gibt 14-tägige Fehlervorwarnung
Modulärer Aufbau: TR-Modulwechsel in 20 Minuten
Ansprechpartner: Bruce Lan
Telefon: 8617318665683