電子科技大學格拉斯哥學院2017劉子超
本人學生一枚，對雷達技術的發展應用提出一點總結和看法，如有認識錯誤歡迎指出。
前言現代的雷達技術是在二戰時期出於巨大的戰爭壓力而研發成功的，至於支撐其的理論基礎——都卜勒效應和麥克斯韋的電磁場理論等——則可追溯到19世紀。它的研究最早是為了防止船舶相撞，後來被廣泛應用於航空領域，尤其被軍方所青睞。正因為雷達高效的預警功能，盟軍在二戰後期得以對納粹德國的空襲進行早期預判，甚至實施干擾，這對於二戰的勝利起到了至關重要的作用。除了軍事領域，雷達技術在民用方面也有很廣泛的應用前景。
結構與軍事應用
雷達的種類和功能不盡相同，但其基本形式是一致的，包括:發射機、發射天線、接收機、接收天線，處理部分以及顯示器。還有電源裝置、資料錄取裝置、抗干擾裝置等輔助裝置。其原理是雷達裝置的發射機通過天線把電磁波能量射向空間某一方向，處在此方向上的物體反射碰到的電磁波；雷達天線接收此反射波，送至接收裝置進行處理。通過測量發射脈衝與回波脈衝之間的時間差可以得到目標的位置資訊，根據都卜勒效應進一步分析可得到目標的速度等資訊。由於這種原理和蝙蝠的回聲定位極其相似，一段時間以來雷達也成為仿生學的熱門課題。
與雷達技術相對應的是隱身技術，即通過吸波材料和隱身結構使雷達反射截面積大大減小。海灣戰爭中，由於美國f-117「夜鷹」隱身戰機的大量使用，敵軍的地面目標被迅速摧毀。當然，隨著**飛機對****構成日益嚴重的威脅，各國都已經開始了對於反隱身雷達技術的研究，如將發射機和接收機分離的雙基雷達、發射吸波材料無法吸收的無載波的雷達及被動探測輻射的無源雷達等。2023年，一架f-117戰機被南聯盟的地對空飛彈擊毀，可能就是因為無源雷達的應用。
民用領域（道路交通）
除了軍事領域，雷達技術在民用方面也有很廣泛的應用前景。這裡以交通為例。
進行道路交通方面的統計工作時，經常需要收集關於行人及機動車資訊，例如汽車的特徵以及單位時間內的流量等。要進行這樣的統計，依靠傳統方法工作量將會極其繁重，結合公路網進行統籌分析更將帶來巨大的運算量。近年來有專家設想將雷達技術和機器學習相結合，可以高效地解決這一問題。2023年3月adi收購的symeo公司就是研發用於這類工作的雷達的團隊之一。該公司的主要研發產品是雷射雷達，可以精確地探測並識別行人和車輛，據估計這一市場還將繼續擴大。
應用雷達的資訊系統包括了前端子系統、傳輸子系統和後端子系統。前端子系統完成的是資訊採集工作，與雷達的結構效能密切相關：應用在交通領域，就是採集機動車的車高、速度及車牌號碼等資訊（可能需要雷達以外的其他硬體設施）。傳輸子系統則往往基於網路，實現前端子系統和後端子系統的互聯，其重點是保持穩定性，準確完成資料和的傳輸和交換。後端子系統由中心管理平台和儲存系統組成，其功能是將收集的資料進行儲存、歸納和分析計算。總之，應用雷達有響應速度快、可靠性好、錯誤率低、除錯較為方便等特點。與此相比，傳統的基於攝像的交通管理系統由於需要的儲存量大往往不得不降低解析度，進行資料分析時往往也要通過人工處理，雖然可以通過統計學方法降低工作量卻無法同時提高效率和準確度，資料的儲存和傳輸也會面臨很大壓力。
理論上來講，依靠機器學習的方法，通過雷達收集的資料對城市交通進行的系統化分析可以較為準確地**其在特定條件下的執行狀況，從而可以為城市規劃提供十分有意義的參考。目前的侷限在於相關領域的訓練集太少，因為相應的技術尚未完善，演算法有待進一步改進，無法達到可普及的水準。隨著雷達技術的進一步細化發展，相信其會克服一系列難題，在民用領域發揮更大的作用。
以基於時間段**機動車流量的設計為例。如以上所說，這涉及到大量資訊的採集。除了交通部歷年來收集的資料以外，還可以在我們迫切需要研究的區域布設雷達，最終達成覆蓋整個交通網路的雷達系統。高精確性的雷達系統可以高效的抽象化路況為需要採集的資訊，相當於提前做好了大半的特徵工程。這樣一來每一時刻的流量資訊便可以迅速彙總，可以節省大量人力資源。獲得的資料進行進一步處理（如綜合天氣、時令資訊等），選擇代表性強的資料匯入機器學習演算法進行訓練，可以擬合出城市交通的大致模型。在機器學習演算法的選擇上，選用神經網路可能會更快得出模型，然而由於交通問題對於社會學來說也有極大的研究價值，有時會需要用可解釋性更強的演算法以結合實際分析權重誤差。使用雷達的另一大優點則是資料的復用性好，因基於雷達的探測可以同時收集目標的各種資訊歸類儲存，在日後的其他研究中也可以方便地呼叫。
目前，在交通領域研發比較成熟的雷達主要是公釐波雷達和雷射雷達，它們都具有短距解析度高的特點，適合檢測車輛的位置和速度。目前它們被廣泛應用在自動駕駛方案上，其中雷射雷達因為解析度更好、分辨距離長被更多方案採用。但公釐波雷達也有其獨特優點：由於是短波雷達，穿透雨雪霧氣的能力比雷射好得多，可以在惡劣天氣使用。此外由於較低的解析度，儲存資訊的成本也相對低廉。目前，車載公釐波雷達的均價為數千元，而雷射雷達往往達到上萬。但公釐波雷達也有另一不容忽視的短處：無法感知行人，也無法精確的分辨障礙物，因此在建模分析上難免降低了準確性。因此有專家指出，未來的發展方向應當是二者的互補。
總結雷達技術在軍用領域上發揮著舉足輕重的作用，同樣在和平發展上也有極大的利用價值。目前，除自動駕駛外，雷達已經在道路交通領域實現了車輛抓拍等工作。但由於可供大規模機器學習的雷達需要更高解析度和更高效的演算法，目前尚無法普及。雷達技術經過乙個世紀餘的發展已成為相對成熟的一門技術，也衍生出了許多分支學科。但由於其在民用領域尚未得到普及（與網路技術等相比），還有相當大的發展空間。
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