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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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$ m+ S  h& c3 z( N' g( L! o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。  S3 T2 ], Z( Z' V

$ B& v1 `% {9 N. E& N0 s& a% `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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5 ?* n) o& G: N5 |# m' l; e9 Z. u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？% o: q6 s- q) |) T7 A+ a& z
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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。
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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。
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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。
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, @( `& x4 Y( @, _" v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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% a! g! J9 e( r' ?* [7 H6 M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。
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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。4 e0 b1 v: h5 I6 i, Y

8 X; @: Z: ]" n6 ~3 q2 I- r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。( i7 c5 Q% f% U  R  [1 M0 O

$ @( |5 _2 \7 G  G2 Y1 ^" W6 T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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0 b. q7 C, K3 a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。+ c: S; K, w7 k* u5 v

, k/ \9 H$ G2 [4 y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。  F" e1 i4 |. F

: {( H- ^6 U9 g" R" q+ _' H1 P" R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。
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4 `8 u5 x9 O9 e  e3 I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? , W" f, s# d/ v# Y" \  F" G% ^
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
0 e5 c: m) G6 z$ F这个分辨率有多少, 1m? 5 }- @; ]: G2 S! l
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。 ...
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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 05:19
& N. X' c$ e, x3 j! \4 v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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" B' D( m: @0 q# W! [7 D; x) S既然知道地点就好办了。
  `. z1 L, E& a/ k- E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
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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 0 J% X  L" ^1 E0 z. k% X9 l
雷达 发表于 2024-5-1 16:26* R" z( d# d# |4 b( M2 {4 L7 P- g
既然知道地点就好办了。 : I2 l) S! T' f% f/ t3 H
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。。。
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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
! \4 q2 \  ~- J* z8 \' r0 T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 ...

$ T$ A0 w: r$ u- M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。
5 S' P: `/ O: X$ F" i2 f  i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
8 ^2 R0 c# o) _( U% b" w! z- L3 W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 ...

9 D6 `# E- {1 \$ y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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