人工智能提升雷达性能：利用人工智能技术改善相控阵天线数据的边缘处理

人工智能提升雷达性能：利用人工智能技术改善相控阵天线数据的边缘处理

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佐治亚理工学院研究人员最近发表了一项重要研究成果，他们将机器学习、现场可编程门阵列（FPGA）、图形处理单元（GPU）和新型射频图像处理算法相结合，成功将雷达信号处理的时间和成本降低了两到三个数量级。这一突破性进展有望为雷达技术带来革命性变化，特别是在实时分析来自潜在敌方目标、自动驾驶汽车和无人机的雷达成像数据方面展现出巨大潜力。

图示为最终的TRIAD演示设置，发射天线位于连接到转盘的金属臂上。

随着相控阵天线上元件数量的不断增加，从收集的信号中提取信息所需的数据量也在不断增加。佐治亚理工学院（Georgia Institute of Technology）的研究人员开发了一种新方法，可以在更接近天线子阵列本身的地方智能地处理数据。

该研究结合了机器学习、现场可编程门阵列（FPGA）、图形处理单元（GPU）和新的射频图像处理算法等技术，简化了雷达信号的模块化处理，以减少处理时间和成本。这些改进多达两到三个数量级，可以实时分析来自潜在敌方目标的射频图像数据，这些数据来自从潜在的敌方目标到超速行驶的汽车。