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四大創新基礎技術驅動雷達技術的發展

微波射頻網 ? 2019-04-03 09:05 ? 次閱讀

人類在掌握電磁波技術的50年以后,發展出了無線電雷達技術,它在第二次世界大戰中嶄露鋒芒,發揮了巨大的作用。近二十多年來世界上發生多次局部高技術戰爭,使我們清楚地認識到雷達觀察的目標發生了重大變化,雷達工作的電磁環境嚴重惡化,并對雷達的發展產生了巨大的影響。隨著微波、計算機、半導體、大規模集成電路等各個領域科學進步,也使雷達技術發生了革命性躍進,其內涵和研究內容都在不斷地拓展。雷達功能也由單一功能慢慢演變成多任務、多功能雷達系統。

雷達技術及應用的最新發展趨勢

當前面對日益復雜多變的戰場電磁環境挑戰,各國都在大力提升電子戰裝備的智能化水平。隨著信號產生技術、高功率發射技術、天線技術、信息處理技術等電子信息技術的發展,雷達技術的發展進入新的階段。主要表現為雷達的工作頻率、帶寬、分辨率都在提升,集探測、跟蹤、通信、分析的多功能雷達架構,數字化技術向雷達天線端前移,真空管器件逐漸被固態器件替代,陣列雷達陣元數量的不斷增加,認知電子戰及人工智能在雷達領域的深入應用等。

雷達的工作頻率、帶寬、分辨率都在提升

更大的工作帶寬能夠使雷達獲得更高的分辨率,多波段、共享頻譜使得雷達能夠在多個波段同時工作,高的工作頻率使得雷達更加小型化從而能夠在更小的平臺上安裝。

集探測、跟蹤、通信、分析的多功能架構

如今一部機載雷達能夠完成搜索、跟蹤、火控、天氣、合成孔徑等多種功能,而F22、F35等四代戰機配置的綜合孔徑系統則能實現雷達、通信、電子戰一體化。

數字化技術向雷達天線端前移

表現在雷達天線由機械掃描向相控陣電子掃描發展,無源相控陣(PESA)向有源相控陣(AESA)、數字陣列雷達(DAR)發展,數字波束形成(DBF)技術得到大大的發展等方面。

真空管器件逐漸被固態器件替代

固態器件具有更好的性能(GaAs,GaN,SiC)、更低的成本,可以實現微波單片集成電路、片上系統以及片上雷達等。

陣列雷達陣元數量不斷增加

得益于陣元成本、尺寸、功率不斷減小,使得陣列雷達天線具有更高的集成度,陣元數量不斷增加。

認知電子戰及人工智能在雷達領域的深入應用

隨著人工智能技術的迅速發展和在軍事領域的逐步應用,智能雷達和智能雷達技術已經引起國內外廣泛關注。加強智能雷達及其關鍵技術研究,既是雷達技術發展的需要,更是提高雷達作戰能力的關鍵。

“自適應雷達對抗措施”目標是研制一種干擾雷達系統的新型機載電子戰系統

除了傳統的國防領域雷達技術得到快速發展外,近年來隨著5G自動駕駛無人機等技術大熱發展,毫米波雷達技術變的炙手可熱。同時物聯網應用范圍的不斷擴大,目前雷達技術在民用領域發展已經超越一般人對雷達技術的想象,從智能路燈到運動檢測,從血壓監測到心率監測,雷達技術在物聯網和嵌入式設計中的創新應用遍地開花,雷達傳感器已成為物聯網和嵌入式設計中的重要設計單元。

新的雷達技術發展和不斷出現的創新應用,給設計和測試雷達系統的科學家和工程師帶來了新的挑戰。但這些挑戰也為創新提供了機會,因為這要求工程師使用更具成本效益和時間效益的方法開發日益復雜的系統。為了支持這些新技術和新應用的發展,基礎技術也在不斷發展來應對這些挑戰,筆者認為以下四大創新基礎技術將在未來幾年內對雷達技術產生最大的影響。

四大創新基礎技術驅動雷達技術的發展

1. GaN前端組件提高雷達的功率和搜索能力

氮化鎵(GaN)被認為是自硅以來影響最大的半導體創新產品,該材料能夠在比傳統半導體材料高得多的電壓下工作。更高的電壓意味著更高的效率,因此基于GaN的RF功率放大器和衰減器具有更低的功耗,且產生熱量更少。隨著越來越多使用GaN的RF元件供應商為市場提供適用于生產的可靠產品,基于GaN的放大器日益普及。

該技術對于有源電子掃描陣列(AESA)雷達系統的發展非常重要。AESA是完全有源的陣列,包含數百甚至數千個天線,每個天線都有其相位和增益控制。這些雷達系統使用相控陣發射器和接收器,以電子方式操縱波束而無需物理移動天線。與其他傳統雷達相比,這些類型的雷達系統因其更高的目標功率、空間分辨率和魯棒性而日益普及。例如,如果陣列中的某個元件發生故障,雷達仍可以繼續工作。GaN放大器在AESA雷達中的應用日益增加,提供了更好的性能,可在更小的外形尺寸和更低的冷卻需求下實現相同的輸出功率。

圖1. AESA雷達架構

隨著基于GaN技術的應用和解決方案變得更加先進,將組件級測試結果與系統級測試結果相關聯變得更加重要。使用矢量網絡分析儀的傳統元件測試方法可提供正向和反射增益和相位的精確窄帶視圖。然而,這種傳統方法中的連續波(CW)激勵并不能準確反映元件最終使用的實際信號環境。作為替代方案,您可以利用矢量信號分析儀和矢量信號發生器的寬帶靈活性來創建更能代表真實世界的應用及其環境的脈沖和調制激勵信號。此功能與S參數分析的組合已經成為越來越具有戰略意義的組件級測試方法。

2.?高速數據轉換器??為雷達提供更高的動態范圍和更寬的瞬時帶寬

轉換器技術每年都在不斷進步。現在在同等分辨率下,來自主要半導體公司的模數轉換器adc)和數模轉換器dac)的采樣率比五年前的轉換器要快好幾個數量級。這些高速ADC的分辨率提高也為雷達提供了更高的動態范圍和更寬的瞬時帶寬。動態范圍是決定最大工作范圍的關鍵要素;例如,它使第五代戰斗機能夠識別更遠的目標。更高瞬時帶寬提供了諸多好處,包括通過脈沖壓縮增加空間分辨率以及實現低截獲概率(LPI)雷達等高級技術。更高帶寬帶來的另一個趨勢是傳感器融合。使用傳感器融合技術,您可以對單個信號鏈進行多個功能操作。例如,通過將多個頻段上不同類型的波形分離開,寬帶傳感器可以同時用作為通信系統和雷達。

此外,許多半導體公司正在發布稱為“直接RF采樣轉換器”的ADC和DAC,能夠以高達6.4 GS/s的速率采集數據。RF采樣轉換器此采樣率下具有12位分辨率,可以直接將RF輸入信號轉換為C頻段,而無需上變頻或下變頻。隨著轉換器的不斷發展,未來的雷達將受益于C和X頻段的直接RF采樣。

圖2. 外差與直接射頻采樣架構

直接RF采樣架構將徹底改變AESA雷達。在完全有源陣列中,每個天線元件都需要自己的ADC和DAC。這意味著如果ADC和DAC無法直接以雷達的工作頻率進行采樣,則每個發送- 接收模塊(TRM)需要有一級進行上/下變頻。這會增加設計成本、尺寸和性能變化。而使用直接RF采樣架構,就無需再使用混頻器和本地振蕩器(LO),從而簡化了RF前端架構,降低成本、尺寸和復雜性。基于如此大量的發射器和接收器,直接RF采樣架構將可以顯著提高通道密度并降低每個通道的成本。

由于采用模塊化儀器方法,NI可以在最新轉換器廣泛應用于商用儀器之前,迅速將其推向市場。例如,NI最新的FlexRIO收發器采用直接RF采樣轉換器,采樣率最高可達6.4 GS/s。這有助于研究人員和工程師使用真實的I/O快速進行原型驗證,并開發出與當今雷達的尖端性能相匹配的測試平臺。這些設備還能夠利用PXI的高級時序和同步背板,在單個系統中實現數十個到數百個通道的相位一致性。

3.?不斷發展的fpga技術提升認知雷達的感知能力

FPGA技術也在不斷發展。現代FPGA包含更多邏輯,提供更高的每瓦計算能力,并支持高達150 Gb/s的高速數據流和專用IP模塊。當今的高FPGA計算能力為五年前根本無法實現的創新技術打開了大門。

基于新FPGA技術的一個創新領域是機器學習在認知雷達中的應用。這些技術提高了雷達對環境的響應能力,從而提供更具可操作性的信息。機器學習并不是運行預編程的模式(比如搜索模式、跟蹤模式等),而是允許雷達自動適應最佳工作參數,包括工作頻率和波形類型。機器學習還可實現自動目標識別(ATR)等功能以及基于知識輔助的操作。

圖3.?部署在認知雷達的FPGA上的機器學習技術

雖然國防和航空航天組織多年來一直在使用FPGA技術,但我們所看到的另一個發展是更高級FPGA設計工具的進步。更高級別的工具可以簡化算法從主機到FPGA的遷移,從而提高開發效率,同時在設計中集成底層HDL。對于LABview FPGA,您還可以通過板卡基礎設施(PCI Express、JESD204B、內存控制器和時鐘等)的抽象來實現緊密的NI硬件軟件集成。這可以將FPGA開發的重點從板卡支持轉向算法設計,從而在不犧牲性能的情況下減少開發工作量。即使是不具備VHDL或VERILOG專業知識的軟件工程師和科學家,或者面臨緊迫時間進度的硬件工程師,更抽象的FPGA工具都可以幫助大幅縮短開發周期。

4.?高帶寬數據總線??加速各傳感器的數據融合

另一個關鍵趨勢是在將高帶寬傳感器數據傳輸回集中處理器進行計算時,PCI Express Gen 3,40/100 GbE、光纖通道和Xilinx Aurora等高帶寬數據總線的重要性日益凸顯。例如,F-35的集成核心處理器集合來自多個ISR傳感器的數據,以便對這些數據進行集中處理。這有助于提高飛行員的情境感知能力。這一趨勢的核心是高速串行收發器技術(也稱為多千兆位收發器或MGT)的發展。近年來,該技術發展迅速,目前的線路速率達到每通道32 Gbps; 56 Gbps PAM4即將問世。FPGA通常被認為是處理資源,但它們也包含一些最復雜的MGT,這使它們成為傳感器開發的理想終端。

圖4.?聚合來自多個ISR傳感器的數據,以便使用高速數據總線進行集中處理

使用模塊化儀器的優勢在于,隨著處理能力和帶寬的迅速增加,系統可以更容易地升級。?PXI平臺特別適用于需要高帶寬數據流和集成定時和同步的系統。

COTS整合所有功能??加速新一代雷達及射頻系統開發

隨著這些基礎技術的快速發展,雷達技術和架構的復雜性和性能都在不斷提高,測試系統必須與時俱進。通常企業內部的技術研發人員對測試系統需求有著最準確的理解,所以在企業內部為測試系統專門開發硬件和軟件在某種程度上是最佳的方法。從歷史上看,在公司內部為雷達原型和測試系統開發完全定制的硬件和軟件是唯一可行的選擇。然而,也要看到,這些基于自研產品的解決方案伴隨著長期的維護負擔,可能會讓企業無法享受到最新的行業技術紅利。

面對新一輪的技術革命挑戰,世界主要國家的國防和航空航天相關單位都在采納和集成新的射頻和無線技術來適應新的應用。面對計劃外(或臨時)項目以及超期服役的測試設備,還需要積極學習運用一些管理方法和工具來保證能夠有效應對這些不斷涌現的需求。

隨著FPGA的出現以及模塊化新型轉換器和數據流技術的快速采用,基于商用現成(COTS)技術的測試系統有助于減輕部件維護和報廢管理負擔,使工程師可以專注于最先進的國防和航空航天技術,而不是自行開發測試組件。

COTS不僅可以滿足規范要求,還可以提供靈活性,確保系統具備長壽命周期所需的耐用性。通過將這些技術快速整合到模塊化的COTS設備中,COTS可幫助工程師輕松滿足先進雷達系統不斷變化的要求,同時滿足嚴格的時間表和預算。

在其它射頻領域,例如軟件無線電(software defined radio,SDR)適用于從測向到頻譜監測等各種應用,將SDR結合COTS技術就可提供無可比擬的巨大優勢。典型的SDR概念是將FPGA與RF前端匹配組合在一起的簡單架構。一般會看見一些自行開發定制的SDR,但它們的維護和集成對專業性要求很高。除此之外,自定義驅動程序的開發以及與其他軟件的集成可能是另一個嚴峻的挑戰。然而基于COTS技術可以規避這些困難。基于COTS技術的USRP SDR通過Ettus Research USRP硬件驅動程序和NI LabVIEW驅動程序為軟件開發人員提供了極大的靈活性。除了使用針對USRP SDR的IP之外,您還可以加入多個軟件生態系統的USRP用戶社區。此外,由于USRP硬件驅動程序的一致性,您可以在整個開發過程的設計、原型驗證和部署階段使用相同的軟件。這意味著您可以簡化開發過程并獲得最大的回報。

原文標題:推動未來雷達技術發展的4大關鍵技術

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工業人工智能進入落地期
的頭像 電子發燒友網工程師 發表于 05-13 14:40 ? 328次 閱讀
人工智能在制造業領域的三大方向:視覺檢測、視覺分揀和故障預測

AI的分類與演進

AI,Artificial Intelligence,顧名思義,是人工通過高強度的計算能力,并基于大....
的頭像 嵌入式資訊精選 發表于 05-13 14:02 ? 687次 閱讀
AI的分類與演進

寶馬發明的人工智能“魚骨摩托車”將面世,取名為Spirit

5秒就能變形?
的頭像 電子發燒友網工程師 發表于 05-13 13:55 ? 180次 閱讀
寶馬發明的人工智能“魚骨摩托車”將面世,取名為Spirit

基于區塊鏈技術的REPUTY分散市場介紹

據稱,該公司利用區塊鏈技術在在線客戶和專業人士之間建立可信賴的關系。所有關于Reputy的交易都是公....
發表于 05-13 13:41 ? 45次 閱讀
基于區塊鏈技術的REPUTY分散市場介紹

人工智能基礎層集中發力,科技巨頭企業聚焦應用場景落地

5月9日,在蘇州舉辦的全球人工智能產品應用博覽會上,《新一代人工智能發展年度報告(2018)》重磅發....
的頭像 電子發燒友網工程師 發表于 05-13 10:27 ? 326次 閱讀
人工智能基礎層集中發力,科技巨頭企業聚焦應用場景落地

一個VR版初代《黑客帝國》的故事

陀螺君帶著好奇的心情觀看了短片。故事主要講述了一個名為“The Great C”的強大人工智能掌握了....
的頭像 VR陀螺 發表于 05-13 10:17 ? 140次 閱讀
一個VR版初代《黑客帝國》的故事

從“芯”開始,智能計算將無所不及

與之前幾次在發生在中國的技術應用與創新熱潮不同,我們的AI技術已經走在了世界的前列,前方已經沒有可以....
的頭像 電子發燒友網工程師 發表于 05-13 09:15 ? 192次 閱讀
從“芯”開始,智能計算將無所不及

博士總結整理的ICLR 2019參會Highlights筆記

David表示筆記中涉及到的演講都是他最喜歡的,并特別提出了在RL中學習抽象/層次結構的一些非常好的....
的頭像 新智元 發表于 05-13 09:04 ? 165次 閱讀
博士總結整理的ICLR 2019參會Highlights筆記

6G預計2030年商用 朱伏生分析6G產業時間點和技術挑戰

5月13日,廣東省新一代通信與網絡創新研究院院長朱伏生在出席峰會時表示,6G應用主要應用分為消費互聯....
發表于 05-13 09:01 ? 133次 閱讀
6G預計2030年商用 朱伏生分析6G產業時間點和技術挑戰

人工智能上路需要知道什么常識

想要準確定義我們所說的常識可能有點難。常識可以基于某種文化,比如生活在某一地區的人都知道這種花有毒,而你作為游客卻不知道...
發表于 05-13 06:20 ? 86次 閱讀
人工智能上路需要知道什么常識

【第5期】每周精選之人工智能資料匯總

為了方便大家查找技術資料,從今天開始,每個星期都會有一個社區資料總貼,同時也會選取一周的每天看電路和直播,讓大家可以結合...
發表于 05-10 16:18 ? 315次 閱讀
【第5期】每周精選之人工智能資料匯總

智能控制、人工智能、智能算法的發展前景怎么樣

淺談智能控制、人工智能、智能算法的發展前景...
發表于 05-10 01:21 ? 50次 閱讀
智能控制、人工智能、智能算法的發展前景怎么樣

【Elecfans社區精華帖】(190509):【限時免費領取】超值200G人工智能零基礎最全學習資料包

發表于 05-09 18:36 ? 242次 閱讀
【Elecfans社區精華帖】(190509):【限時免費領取】超值200G人工智能零基礎最全學習資料包

碳化硅與氮化鎵的發展

5G將于2020年將邁入商用,加上汽車走向智慧化、聯網化與電動化的趨勢,將帶動第三代半導體材料碳化硅(SiC)與氮化鎵(GaN)的發...
發表于 05-09 06:21 ? 41次 閱讀
碳化硅與氮化鎵的發展

【專輯精選】人工智能之可穿戴技術教程與資料

電子發燒友總結了以“可穿戴技術”為主題的精選干貨,今后每天一個主題為一期,希望對各位有所幫助!(點擊標題即可進入頁面下載...
發表于 05-08 18:12 ? 205次 閱讀
【專輯精選】人工智能之可穿戴技術教程與資料

【專輯精選】人工智能之神經網絡教程與資料

電子發燒友總結了以“神經網絡”為主題的精選干貨,今后每天一個主題為一期,希望對各位有所幫助!(點擊標題即可進入頁面下載相...
發表于 05-07 19:18 ? 296次 閱讀
【專輯精選】人工智能之神經網絡教程與資料

機器學習新手必學的三種優化算法(牛頓法、梯度下降法、最速下降法)

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發表于 05-07 08:30 ? 141次 閱讀
機器學習新手必學的三種優化算法(牛頓法、梯度下降法、最速下降法)

【專輯精選】人工智能之Python教程與資料

電子發燒友總結了以“Python”為主題的精選干貨,今后每天一個主題為一期,希望對各位有所幫助!(點擊標題即可進入頁面下載相關...
發表于 05-06 17:57 ? 257次 閱讀
【專輯精選】人工智能之Python教程與資料

【限時免費領取】超值200G人工智能零基礎最全學習資料包,滿足你的學習需求!

春風拂面,萬物生長,在復蘇的五月Elecfans小助手為你精心準備了人工智能學習養料足足200G的超值人工智能學習資料包 相關資料...
發表于 05-06 10:50 ? 1135次 閱讀
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