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标题: 中国民标SAR卫星都这么厉害,叫美国航母怎么活? [打印本页]

作者: 晨枫    时间: 2024-5-2 02:29
标题: 中国民标SAR卫星都这么厉害,叫美国航母怎么活?
本帖最后由 晨枫 于 2024-5-1 17:32 编辑
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美国Naitonal Interest报道,这是中国泰景4号03星的合成孔径雷达(SAR)图像,下面是美国东海岸Nolfolk,这是大西洋舰队的主要基地,没有之一。两艘航母和两艘伯克级驱逐舰清晰可见。
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+ C. G$ ^+ R% O. u* s泰星4号是民用的SAR卫星,星座包括5颗卫星。老实说,看到报道之前,都不知道中国还有这样一个SAR星座,现在闻所未闻的小公司太多,也不知道他们的钱和技术力量从哪里来。
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这其实不奇怪。中国航天科技基础发达后,技术人才队伍也卷,全走国家队路线的话,有“人才过剩”的问题。仅“国防七子”,每年就有多少优秀毕业生要求职啊。早年有很多改行的,但谁不想干本行呢?
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钱现在也不是问题。只要有回报前景,不愁没有民间投资。民间谁买这样的高分辨率SAR图像?应该还是有,但不是有军方嘛。只要达到必要的分辨率、及时性、供货可靠性,军方乐意从公开来源购买有用信息。这还避免了军方的固定投资、人员训练、设施维护等问题。民企也有资格审查和出口管制,不是想卖就能卖的。这是欧美军方的普遍做法,中国以前没有这么做是因为缺乏有用的公开来源。工业界大量使用外包是同样的道理。+ s/ Y1 f- d9 k; A$ y2 h

  N& l  g4 I( @4 r' f! S2 v, b最常用的侦察卫星还是光学卫星,分辨率高,设备简单。数码成像后,图像数字下传,避开了早年需要从轨道抛放再入的胶卷盒的麻烦。低轨道光学卫星的分辨率已经达到早年航拍级别,对于一般的普查、详查都够用。除了军用,也大量用于国土和基建勘查、地理测绘、农业普查、灾难救援等,现在新闻图像也成为热门应用,被大量用于各种公开的态势分析,近期根据中国卫星图片对加沙损坏的评估就是例子。0 t3 Q0 |1 C; d  u3 Y5 S3 f* c

% \# N4 E! V* M) q& _但光学卫星受日夜影响很大,雨雪云雾更是可以阻断光学观察。SAR卫星用雷达,这是全天候的,不受昼夜或者天气的影响,情报的实时性和可靠性高很多。SAR通过雷达波束从“向前看”、“向下看”到“向后看”,对同一目标反复扫描,获得很高分辨率的图像。SAR不能用于机动目标,但停泊的航母自然不在话下,航行中的航母相对于卫星的运动速度而言,也可以近似为禁止目标,SAR依然可用。
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但卫星还是有传统的“覆盖面vs分辨率”问题。分辨率越高,覆盖面越小。如果覆盖面是10公里x10公里的格子,覆盖整个地球表面就需要500万颗卫星,这显然是不可能的。但10x10实际上还是“局域普查”,泰星4号的图像不超过1000米x1000米。# @4 l  n5 F$ P, k2 t4 t

6 @" k7 Y' A* H" @0 I) ^$ K) v4 J  o对于固定的机场、港口,目标区域不会移动,这问题不大。对于机动目标,如果盲目搜索的话,容易错过目标,下次再搜索的时候,目标可能已经移动,再次扑空。据报道,传统光学卫星对机动目标的截获率只有14%,只要战术得当,对卫星轨迹和过顶时间掌握精确,航母还是有很大的隐蔽和生存机会的。
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高轨道卫星的覆盖面大得多,同步卫星对地球表面保持凝视,在理论上对所有目标洞察秋毫。不过在36000公里高的同步轨道,光学卫星的分辨率太差,雷达卫星的功率和天线尺寸要求太高,都没法用。中轨道普查卫星靠谱一点,但分辨率只够看清“这是一艘大船”,至于是油轮还是航母,还是没法确认。( q- K* ?; ^7 D# j0 `

& W; |6 a1 U2 t但中轨道卫星、低轨道卫星和人工智能相结合,由中轨道卫星普查,由人工智能推断目标最可能行动方向,由低轨道卫星确认目标,卫星捕获率就极大提高。一旦确认目标,中轨道卫星可以保持跟踪。同一个光点还是看不清是什么东西,但刚才低轨道卫星已经确认这就是目标,对光点保持跟踪就是。当然,有金蝉脱壳的危险,还是需要高重访频率的低轨道核实。
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这样可以满足目标识别和目标引导的要求了。否则即使吉林1号星座那样有138颗卫星,可达10分钟重访周期,还是只能勉强在30节目标不开出10x10格子之前确保捕获。这只是普查精度,不够用于目标识别。航母在10分钟内可移动5海里(约9公里),高速的集装箱船也可能达到这个航速。打错目标不仅浪费战机和弹药,更是可能引起无穷的麻烦。5 z; I" d" A8 y: }7 J
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美国卫星还是比中国多,但美国卫星大多老旧,技术水平也与新卫星不能相比,这还真是后来者优势。想象20年前的胶卷相机和现在的微单相机,就不难理解新技术在成像方面的巨大进步。人工智能进一步强化了从信息提取能力。
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所以美国海军很担忧。
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/ o) t0 a5 p/ s" c中国首先突破“打”的问题,反舰弹道导弹到现在依然是难以拦截的威胁;然后突破指挥控制链的问题,光线、5G极大提高网络化和信息交换速度;现在突破了大洋监视问题。
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美国航母编队在第一岛链和第二岛链之间都要没有生存力了。3 h% a6 N* A  j2 |- M6 j3 L

& _9 a4 F6 m* \新闻里没有提到分辨力,但根据停车场里的汽车推断,应该为1米。轿车宽度在2米级,但停车时车与车之间的距离在1米左右。图中看得到停车间距,所以1米分辨率应该达到了。民标是算经济性的,卫星的成本要与最终卖图片的收益相适应,因此不无限追求性能。军标会追求无限性能,只要需要,也负担得起,分辨力越高越高。那中国军标SAR卫星的分辨力达到多少呢?这是一个脑补的问题。# L. _( w% B. F  i9 h- I3 L
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世界的70%是海洋,剩下的30%陆地里,只有不超过1/4的陆地中国有兴趣密切注视。陆地上有兴趣的目标更多,更分散,也更细小。更高的分辨力是有必要的,对分散和机动部署的“海玛斯”、机动导弹、“快速猛禽/闪电/战隼”战斗机保持跟踪,大有用处。这些目标的机动速度更快,但静止停放状态的时间更长,是有利于持续监视的。舰船一出航基本上一直在连续运动中,但陆地机动系统要是几天、几星期连续机动,在机械和人员上都受不了。5 X/ i# G3 W2 n$ F8 Y5 z

: S6 l. p9 N6 Y# `! w! G$ P航母不仅机动性好,战斗群还自带强大防空反导能力。“海玛斯”、机动导弹、停放的战斗机就脆弱得多,只要被发现,就基本上死路一条,特别适合导弹的快速精准打击。菲律宾,说的就是你。
作者: 雷达    时间: 2024-5-2 05:05
这个分辨率有多少, 1m?
7 U" c$ A/ E0 F$ k4 d# n我现在时不时还看看国内的雷达专业文献,感觉确实是很厉害。
作者: 晨枫    时间: 2024-5-2 05:19
雷达 发表于 2024-5-1 15:05
2 A/ ]& f1 X- V( M, X4 j0 `这个分辨率有多少, 1m?
( r4 b2 B: E$ h7 p7 O; v6 Q我现在时不时还看看国内的雷达专业文献,感觉确实是很厉害。 ...

" Q+ I$ S" K- j没说。级这个分辨率,好像要3-5米?我是比照航母起飞线瞎猜的
作者: 雷达    时间: 2024-5-2 06:26
晨枫 发表于 2024-5-2 05:190 H- S$ ?* }- d2 o
没说。级这个分辨率,好像要3-5米?我是比照航母起飞线瞎猜的
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% n2 C$ f* ~+ p4 o. M. q既然知道地点就好办了。 / x+ W! V# \: s: s7 ~/ A
比较一下,码头上都是小汽车,一个小汽车大概3-4 个像素是有的。那么分辨率能到1m 7 ?8 h  H- l$ Z# }1 z. N

作者: 晨枫    时间: 2024-5-2 07:09
本帖最后由 晨枫 于 2024-5-1 17:11 编辑
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雷达 发表于 2024-5-1 16:26
. @7 o1 t# ^# l+ K2 h既然知道地点就好办了。
' r7 b" k9 F0 c- x( n  A, i比较一下,码头上都是小汽车,一个小汽车大概3-4 个像素是有的。那么分辨率能 ...
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嗯,有道理。轿车宽度在2米级,但停车时车与车之间的距离在1米左右。图中看得到停车间距,所以1米分辨率是应该达到了。
作者: 赫然    时间: 2024-5-2 08:28
这个东西搞工业农业普查也很有用呀。 以后,中帝对美帝的粮食产量,基建规模,物流,啥的,比国会山还清楚。。。/ f8 ?: M* U& f8 ]7 O

3 i3 v7 E2 E( V投资期货大宗货物相关信息,统统搞起来。
作者: 料理鼠王    时间: 2024-5-2 09:01
赫然 发表于 2024-5-2 08:28
' M+ Y4 h6 h: H% i5 L# l这个东西搞工业农业普查也很有用呀。 以后,中帝对美帝的粮食产量,基建规模,物流,啥的,比国会山还清楚 ...
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每次强气候天气后就可以对鹰酱进行精确测产,从而在期货市场稳操胜券。
& D, T! p, z" g; `8 z! y/ v2 t" b  _卫星这点投资完全不在话下,相信如果放开,操盘手对于这方面信息应该会很有兴趣。
作者: 晨枫    时间: 2024-5-2 09:11
赫然 发表于 2024-5-1 18:28* V0 @: J+ a( M$ x/ ^1 q. i
这个东西搞工业农业普查也很有用呀。 以后,中帝对美帝的粮食产量,基建规模,物流,啥的,比国会山还清楚 ...

5 ]4 K- m  {' g9 U8 c2 z* C这大数据全程跟踪,Walmart的卡车找不到了,可能要问中国……




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