sar,sar场景化方案

本文摘要:目录sarsar场景化方案sar是什么眼镜的图标sar传感器是干什么的1.sar主要区别是,性质不同、原理不同、特点不同

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1.sar


主要区别是,性质不同、原理不同、特点不同,具体如下:一、性质不同1、SARSAR,是合成孔径雷达英文(Synthetic Aperture Radar)首字母缩写。即合成孔径雷达。2、ISARISAR,是逆合成孔径雷达英文 (ISAR: Inverse Synthetic Aperture Radar)首字母缩写。即逆合成孔径雷达。二、原理不同1、SAR合成孔径雷达,是利用雷达与目标的相对运动,把尺寸较小的真实天线孔径用数据处理的方法合成一较大的等效天线孔径的雷达,也称综合孔径雷达。2、ISAR分析回波信号的距离延时和多普勒分辨率,可得到目标各处的散射强度,就是目标的像。在任意垂直于雷达视线方向的平面上的点,到雷达的距离都是相等的,称为等距离面。在任一平行于转轴和雷达视线方向的平面上的点,其多普勒速度都是相等的,称这些平面为多普勒面,通过对目标进行距离分辨和多普勒分辨,就可得到目标散射强度随位置分布,从而得到目标的像。三、特点不同1、SAR合成孔径雷达的特点是分辨率高,能全天候工作,能有效地识别伪装和穿透掩盖物。所得到的高方位分辨力相当于一个大孔径天线所能提供的方位分辨力。2、ISAR逆合成孔径雷达是不同于传统雷达的一种高分辨成像雷达,能够全天候、全天时、远距离获得非合作运动目标(如飞机、舰船和导弹等)的精细图像,具有重要的军用和民用价值。 参考资料来源:参考资料来源:参考资料来源:参考资料来源:

2.sar场景化方案


场景化的解决方案比产品更重要。“开洞”是用户需求,而“开洞师傅”携带不同的钻头,按照用户的要求开不同的“洞口”,提供的是场景化解决方案。场景解决方案是产品的有效营销抓手,要么产品本身成为场景解决方案,完成场景标配;要么借助活动,让产品给用户提供场景化的解决方案。互联网坊间流传着一个神乎其神的名词 “场景”,产品说,我们要从场景出发解决用户的需求痛点;运营说,我们要从场景出发做好用户拉新和提高用户留存。那么,场景到底是个什么鬼?我们到底该如何有效利用场景来实现业务目标呢?场景,我的理解是,什么人在什么时间什么地点需要解决什么样的问题,而我们的产品功能的核心就是要给用户提供解决方案。最重要的是,不同的场景下用户需要不同的解决方案,产品和运营要做的就是深入挖掘,找到用户真正想要的;或者用户也没有意识到他们想要,而我们洞察了他们最乐意接受的解决方案,并提供给他们笑纳,这样的产品才能成为用户的青睐。那么,运营在其中该承担怎样职责呢。我们都知道,运营的工作主要是连接产品与用户,不管是产品推广,还是寻找用户,或是优化用户在使用产品过程中的体验流程,均是周旋在用户和产品之间。这次,运营如何连接用户、产品、场景。很明显,场景营销可以很好的将三者自然的融合到一起,解决各方所需,形成流程闭环。如何为用户构建场景化的解决方案呢?哪里是出发点呢?要从场景出发,结合产品:我有什么?能提供什么?无论是从产品出发,还是从用户出发,都离不开场景。场景就是连接器,把用户的具体场景与品牌结合起来,与产品结合起来,为用户提供最佳的解决方案。这才是未来营销的起点和最终落脚点。用户是“为解决方案付费”,产品是解决方案的“道具”。我们只能借助场景思维,让产品成为特定场景的最佳解决方案,让营销活动为用户提供特定场景的解决方案。
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3.sar是什么眼镜的图标


属于一种镜片的防伪标识。
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4.sar传感器是干什么的


按传感器采用的成像波段分类,光学图像通常是指可见光和部分红外波段传感器获取的影像数据.而SAR传感器基本属于微波频段,波长通常在厘米级.可见光图像通常会包含多个波段的灰度信息,以便于识别目标和分类提取.而SAR图像则只记录了一个波段的回波信息,以二进制复数形式记录下来;但基于每个像素的复数数据可变换提取相应的振幅和相位信息.振幅信息通常对应于地面目标对雷达波的后向散射强度,与目标介质、含水量以及粗糙程度密切相关;该信息与可见光成像获得的灰度信息有较大的相关性.而相位信息则对应于传感器平台与地面目标的往返传播距离,这与GPS相位测距的原理相同.由于SAR影像分辨率相对较低、信噪比较低,所以SAR影像中所包含的振幅信息远达不到同光学影像的成像水平;但其特有的相位信息是其他传感器所无法获取的,基于相位的干涉建模也是SAR的主要应用方向.在成像模式方面,光学影像通常采用中心投影面域成像或推帚式扫描获取数据;而SAR处于信号处理的需要(合成孔径过程,这里就不展开讨论了)不能采用垂直向下的照射方式而只能通过测视主动成像方式发射和接受面域雷达波,并通过信号处理(聚焦、压缩、滤波等)手段后期合成对应于地面目标的复数像元.单一SAR影像的相位信息基本没有统计特征,只有振幅信息可用于目标识别和分类等应用.正如前面所说,振幅信息深受噪声的影响,加之SAR影像特有的几何畸变(叠掩、透视收缩、多路径虚假目标等)特征,个人认为仁兄若是想在图像分割领域做探讨的话,可以直接忽略掉SAR影像了.
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