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Marineforscher suchen Firma, um Software-definiertes Radar für Suche des weiten Bereichs zu verbessern

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U.S. Marineforscher bitten um die Hilfe der Industrie, ein modernes Software-definiertes Radarsystem zu verbessern, das für Suche des weiten Bereichs und undeutlich gemachte Zielentdeckung bestimmt ist.

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Beamte des Marineforschungslabors (NRL) in Stennis-Raumfahrtzentrum, Fräulein., gaben eine Quelle-gesuchte Mitteilung (NRL-18-WR03) für die synthetische Öffnungs-Radar-Entwicklung heraus - Betriebsmittel projektieren, die Fähigkeiten des Northrop Grumman-Mehrbandsynthetischöffnungsradars (MB-SAR) zu erhöhen.

Northrop Grumman Corp. entwickelte das MB-SAR und lieferte es an das NRL im Jahre 2010. Die Marine hat das System für eine Vielzahl von Modernentdeckungsprojekten wie arktischem Treibeisdiagramm, anti--IED Operationen, niedergeworfenem Flugzeugstandort des Zweiten Weltkrieges im Pazifik und in Grönland und spezieller Zieldarstellung benutzt.

Im Jahre 2010 schlossen NRL-Wissenschaftler die dreimonatige Projekt Perseus-schnellreaktions-Fähigkeitsentwicklung des MB-SAR ab, um Kampftruppen zu helfen, vom Irak sicher zurückzutreten, indem sie das MB-SAR für weiter Bereich anti-improvisierte Operationen des Sprengkörpers (IED) verwendeten.

Dieses im Auftrag NRL arbeiteten Wissenschaftler und Northrop Grumman-Ingenieure zusammen, um das MP-SAR an Bord eines Forschungsflugzeuges Turboprop-Triebwerk der Marine NP-3D zu installieren viermotorigen, um mögliches IEDs und andere Drohungen über Schwaden zu ermitteln fast acht Meilen breit.

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Zusätzlich zur Entdeckung des weiten Bereichs IED kann das MB-SAR Laub- und Gebäudedurchdringen, Änderungsentdeckung und Überwachung des weiten Bereichs auch durchführen.

Jetzt möchten NRL-Forscher neue Fähigkeiten in des dem Radar MB-SARS entwickeln und optische die Datenerfassung, die Verarbeitung und die Analyse und integrieren diese Technologien an Bord der Marineflugzeuge für Gebrauch auf dem Gebiet.

Auf NRLS ist Tagesordnung, verbessernd entwickelnd und SAR-Datenerfassung und Signal-verarbeitet und - Ausnutzungsalgorithmen, Datensiebungs- und Kompressionstechniken und Weisen, diese Informationen zu den Militärbenutzern zu verbreiten.

Dieses erfordert sich entwickelnde Hardware, Software und Algorithmen, um die aktiven und passiven Signale zu ermitteln, Bahn, Bild auszunutzen und identifiziert Ziele innerhalb nachgiebigen und gewetteiferte Bereiche entweder unter Verwendung einer einzelnen oder verteilten Rf-Architektur, NRL-Beamte sagen.

Das MB-SAR System hat bestimmten Nutzen zum Militär. Vermächtnisradarsysteme gewöhnlich sind mit spezifischen Anwendungen im Verstand entworfen worden, der die Informationen von den Sensor-Daten begrenzte.

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Das Software-definierte MB-SAR bietet jedoch flexiblere Rfabfragung und mehrfache Ausnutzungsschichten über einem weiten Bereich von einem Sensor-Strom an. In gewetteiferter Umwelt außerdem stellt das System möglicherweise Gelegenheiten dar, die passive Abfragung unter Verwendung der Signale der Gelegenheit auszunutzen.

Dieses Verbesserungsprojekt bezieht mit ein, das MB-SAR Radarantennesubsystem zu verbessern, um seine Strecke zu erweitern und zusätzliche Teile des Frequenzspektrums zu umfassen. NRL-Forscher möchten auch die Anforderungen des MB-SARS Größen-, Gewichts- und Energie(TAUSCHEN) für Gebrauch in drucklosen Flugzeugfächern oder -hülsen verringern.

NRL möchte auch die neuen Entdeckungsalgorithmen auf Einzelblick, zusammenhängend und inkohärente Änderungsentdeckung entwickeln und prüfen. Forscher sind auch am geolocation interessiert und an, bewegliche Ziele wie Bewegung-Haltbewegung, Niedriggeschwindigkeitsurheber und Niedrig-Radar-Kreuzabschnittgegenstände aufzuspüren.

NRL ist auch an den neuen Algorithmen für moderne SAR-Darstellung für das Anvisieren, Klassifikation, interferometric SAR, Video-SAR, ultra-feine Entschließungsbilder und volumetrische Bilder 3D interessiert -- besonders in verstopfter und gewetteiferter Umwelt.

Auch vom Interesse ist neue Software, damit Kompression, Datenintegration und Sichtbarmachung SAR Entdeckung, zu ändern konserviert und Identifizierungsqualität anzuvisieren. NRL wünscht auch tief-Lernen- und des neuralen Netzes Fähigkeit, damit das MB-SAR verschiedene Systemfunktionen automatisiert.