気象は交通監視においてMMWaveレーダーにどのように影響しますか？

2。霧：mmwaveレーダーへの最小限の影響

霧液滴は通常、レーダー波長よりも小さく、散乱は無視できます。その結果、

• 検出範囲はほとんど変化しません。

• オートバイや歩行者などの小さなターゲットが確実に追跡されます。

これにより、視界の低い条件での光学センサーよりもレーダーが明確な利点を与え、霧のかかった朝や頻繁なhazeの産業エリア中の途切れない交通監視を確保します。

3。雪：課題と緩和

雪は、2つの方法でレーダーに影響を与える可能性があります

1. 湿った雪の減衰 - 湿った雪は信号エネルギーを吸収し、範囲をわずかに減らします。

2. センサーへの蓄積 - レーダーハウジング上の雪の蓄積は、信号をブロックまたは散乱する場合があります。

緩和戦略：

• 疎水性コーティング "2378" data-end = "2398">加熱要素

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• 時間フィルタリングアルゴリズムは、実際の車両から過渡的な反射を区別します。

4。ほこりと砂：都市と砂漠の考慮事項

空中粒子は、特に頻繁な砂嵐や建設のある地域でレーダー波を散乱させる可能性があります。 mmwaveレーダーはこれを経由して管理します：

• ドップラーフィルタリング - 動いている車両からの静止した空中粒子を区別します。

• 高更新率 - ダスト雲からのノイズを減らすために複数のフレームを平均します。

これにより、一貫した車線レベルの検出と正確なトラフィックフロー統計が保証されます。

5。全天候型の信頼性に関する設計と展開の考慮事項

• センサーの配置 - グラウンドまたは近くの構造からの高さと傾斜角度の反射を減らします。

• アンテナ構成 - より広いMIMOアレイは角度分解能を改善し、隣接するレーンの個別の車両を貧しい天候でも補助します。

• 信号処理 - cfar（一定の誤警報レート）検出と軌道連続性分析は、天候誘発騒音からの誤検知を最小限に抑えます。

• 冗長性 - 相互検証のためにレーダーまたはライダーを統合すると最大の信頼性が保証されます。

6。実際のアプリケーション

• 都市交差 - 豪雨、霧、雪の中でも車両と歩行者を正確に検出します。

• highways - 吹雪または砂嵐の間に車線レベルのトラフィックフロー監視を維持します。

• スマートトラフィックシグナル - 信号が実際の車両にのみ応答し、誤検出によって引き起こされる鬱血を減らすことを確認します。

7。 Linpowaveレーダー：展開の例

linpowaveのレーダーシステムは、最大300メートルから、広い検出範囲にわたって精度のために設計されています。すべての天候の信頼性をサポートする主要な機能には、

• 静的オブジェクトと動的を区別するための高精度速度測定。

• 多様な気象条件での堅牢なパフォーマンス。

• レーンレベルの監視の低い誤報速度。