|
| MOQ: | 1 |
| 가격: | negotiable |
| 배달 기간: | 30 |
| 지불 방법: | L/C, T/T |
| Supply Capacity: | 달 당 10개 세트 |
고감도 레이더 기술
주파수 대역: Ku/Ka 대역 (12-40 GHz), 균형 감지 정확성 (센티미터 수준의 해상도) 및 비 방지 간섭.
감수성: ≤-120 dBm (유형), 5km에서 0.01m2 RCS를 가진 마이크로 UAV (예를 들어, DJI Mavic 시리즈) 를 감지합니다.
도플러 효과: UAV와 새를 구별하기 위한 속도 필터링 (0.3-50 m/s) (>15 m/s 일반적으로).
모든 날씨 에 탐지
적응성 환경 보상: 모래 폭풍 / 눈의 경우 자동으로 전송 전력 (500W까지) 을 증가시킵니다.
열영상: 통합된 냉각되지 않은 IR 탐지기 (8-14μm 파장) 로 야간 인식률이 92% 이상입니다.
인공지능 인식 엔진
기계 학습: ResNet-50 모델은 UAV/새/헬리콥터 기능의 200,000개의 데이터 세트에 훈련되었습니다.
실시간 분류: 0.2초 이내에 주류 UAV 브랜드 (DJI/Autel) 를 식별합니다.
밀도: 50km 경계에 3개의 레이더 (120° 부문 커버리지), 간섭을 피하기 위해 TDMA를 사용한다.
네트워크 구축:
로라완 백하운 (15km 범위, <5W 전력 소비)
칼만 필터링 알고리즘을 가진 데이터 융합 센터
차량용 레이더:
12m 내리는 막대기, 낮은 고도의 커버링
수소연료전지 (72시간 내구성)
안티 UAV 차량: 통합된 듀얼 밴드 (2.4/5.8 GHz) 마이크로 웨이브 제머
| 레이어 | 탐지 범위 | 대책 | 반응 시간 |
|---|---|---|---|
| 조기 경고 | 5~10km | 오디오 비주얼 경보 + 좌표 | 3초 |
| 가로채기 | 1~3km | GPS 스푸핑 + 스펙트럼 억제 | 8초 |
| 중화 | <500m | 네트워크 캡처 UAV/레이저 절제 | 15초 |
| 매개 변수 | 일반 레이더 | 높은 감수성 버전 |
|---|---|---|
| 미니 RCS* | 0.1m2 | 00.01m2 |
| 거짓 경보율 | 2시간 | 0.5/시간 |
| 전력 소비 | 300W | 180W (GaN 부품) |
| 다목적 처리 | 50개의 목표 | 200개의 목표물 (FPGA 가속) |
| 온도 범위 | -20°C~+55°C | -40°C~+70°C |
| *RCS: 레이더 가로 절단 |
불법 국경을 넘나드는 것 검출
숲 침투: 인간의 움직임을 감지합니다 (도플러 신호 0.5-2m/s)
진동 감지 광섬유 시스템과의 통합 (±3m 정확성)
UAV 스왈드 방어
스와어 공격 (> 10 UAV) 을 식별하고, 반 포화 모드를 활성화합니다.
RF 삼각화를 통해 운영자를 찾습니다 (<100m 오류)
비상대책
산불 모니터링: 화재 확산 방향을 예측합니다.
수색 및 구조: 헬리콥터 가 실시간 으로 지형 을 회피 할 수 있도록 한다
초기 투자
~$ 150,000/km (장비 + 설치)
기존 CCTV와 비교해 수동 순찰을 60% 줄일 수 있습니다.
유지보수
예측 유지보수: 레이더 건강 지표 (RHI) 는 14 일 결함 예보를 제공합니다.
모듈형 설계: 20분 안에 TR 모듈을 교체
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| MOQ: | 1 |
| 가격: | negotiable |
| 배달 기간: | 30 |
| 지불 방법: | L/C, T/T |
| Supply Capacity: | 달 당 10개 세트 |
고감도 레이더 기술
주파수 대역: Ku/Ka 대역 (12-40 GHz), 균형 감지 정확성 (센티미터 수준의 해상도) 및 비 방지 간섭.
감수성: ≤-120 dBm (유형), 5km에서 0.01m2 RCS를 가진 마이크로 UAV (예를 들어, DJI Mavic 시리즈) 를 감지합니다.
도플러 효과: UAV와 새를 구별하기 위한 속도 필터링 (0.3-50 m/s) (>15 m/s 일반적으로).
모든 날씨 에 탐지
적응성 환경 보상: 모래 폭풍 / 눈의 경우 자동으로 전송 전력 (500W까지) 을 증가시킵니다.
열영상: 통합된 냉각되지 않은 IR 탐지기 (8-14μm 파장) 로 야간 인식률이 92% 이상입니다.
인공지능 인식 엔진
기계 학습: ResNet-50 모델은 UAV/새/헬리콥터 기능의 200,000개의 데이터 세트에 훈련되었습니다.
실시간 분류: 0.2초 이내에 주류 UAV 브랜드 (DJI/Autel) 를 식별합니다.
밀도: 50km 경계에 3개의 레이더 (120° 부문 커버리지), 간섭을 피하기 위해 TDMA를 사용한다.
네트워크 구축:
로라완 백하운 (15km 범위, <5W 전력 소비)
칼만 필터링 알고리즘을 가진 데이터 융합 센터
차량용 레이더:
12m 내리는 막대기, 낮은 고도의 커버링
수소연료전지 (72시간 내구성)
안티 UAV 차량: 통합된 듀얼 밴드 (2.4/5.8 GHz) 마이크로 웨이브 제머
| 레이어 | 탐지 범위 | 대책 | 반응 시간 |
|---|---|---|---|
| 조기 경고 | 5~10km | 오디오 비주얼 경보 + 좌표 | 3초 |
| 가로채기 | 1~3km | GPS 스푸핑 + 스펙트럼 억제 | 8초 |
| 중화 | <500m | 네트워크 캡처 UAV/레이저 절제 | 15초 |
| 매개 변수 | 일반 레이더 | 높은 감수성 버전 |
|---|---|---|
| 미니 RCS* | 0.1m2 | 00.01m2 |
| 거짓 경보율 | 2시간 | 0.5/시간 |
| 전력 소비 | 300W | 180W (GaN 부품) |
| 다목적 처리 | 50개의 목표 | 200개의 목표물 (FPGA 가속) |
| 온도 범위 | -20°C~+55°C | -40°C~+70°C |
| *RCS: 레이더 가로 절단 |
불법 국경을 넘나드는 것 검출
숲 침투: 인간의 움직임을 감지합니다 (도플러 신호 0.5-2m/s)
진동 감지 광섬유 시스템과의 통합 (±3m 정확성)
UAV 스왈드 방어
스와어 공격 (> 10 UAV) 을 식별하고, 반 포화 모드를 활성화합니다.
RF 삼각화를 통해 운영자를 찾습니다 (<100m 오류)
비상대책
산불 모니터링: 화재 확산 방향을 예측합니다.
수색 및 구조: 헬리콥터 가 실시간 으로 지형 을 회피 할 수 있도록 한다
초기 투자
~$ 150,000/km (장비 + 설치)
기존 CCTV와 비교해 수동 순찰을 60% 줄일 수 있습니다.
유지보수
예측 유지보수: 레이더 건강 지표 (RHI) 는 14 일 결함 예보를 제공합니다.
모듈형 설계: 20분 안에 TR 모듈을 교체
