弱信号提取：微型无人机RCS（雷达散射截面积）≤0.01m²（相当于鸟类），回波强度比环境杂波低10-20dB。提取微多普勒特征（如螺旋桨旋转频率），区分无人机与鸟类（鸟类振翅频率通常<20Hz，无人机>100Hz）。嵌入式芯片（如北科天绘自研5款信号处理芯片）降低功耗（≤100W），提升点云处理速度（10000点/秒）。多传感器协同：雷达与光电、无线电侦测、声学设备并行扫描空域，覆盖不同频段与物

1.复杂环境的极端鲁棒性：如何让系统在光照剧烈变化、恶劣天气、密集动态目标、严重遮挡、纹理缺失等极具挑战性的条件下，依然保持高精度、高可靠性的感知能力。这是最大的难点。2.实时性、精度与资源消耗的平衡：在嵌入式平台上，既要处理海量传感器数据，运行复杂模型（深度学习），又要满足严格的实时性要求，还要兼顾功耗和成本，三者之间的平衡极其困难。3.多传感器深度融合的不确定性管理：不同传感器数据存在噪声、误

明确各计算单元（CPU， GPU， NPU， FPGA）的职责划分。这是无人机的基本保障。RTOS（实时操作系统）：飞控等关键任务必须在RTOS（如NuttX， FreeRTOS， VxWorks）上运行，确保任务在确定的时间内完成。总而言之，无人机计算平台设计的核心是 “在严格的SWaP-C约束下，通过异构计算和软硬件协同，实现满足任务需求的、可靠的实时计算能力”。7. 标准化与模块化：为了便于

例如，FRAM（铁电存储器）具有微秒级的写入速度、近乎无限的擦写次数（高达10万亿次）以及极低的写入功耗，非常适合用于频繁记录关键运行日志和配置参数的场景。MRAM（磁阻随机存储器）则拥有极高的可靠性、快如SRAM的读写速度和10年以上的数据保持能力，甚至能抵御太空级别的辐射干扰，适合用于数据极度敏感或环境极其严苛的高端应用。你可以将FRAM用于需要超高频、小数据量记录的场景（如实时状态、错误码）

视频数据（少数情况）：如果遥控器集成或通过USB连接了数字图传接收模块（如HDZero， Walksnail），CPU需要处理极高的视频数据流，这是最大的负荷之一，通常需要专用的视频处理芯片或非常强大的应用处理器。无人机遥控器的CPU通常不是一个独立的通用CPU，而是一个高度集成的微控制器 或微处理器，它包含了CPU核心、内存、闪存以及各种专用外设接口。这是遥控器CPU最关键的要求之一。UI响应：

定位技术：无人机需要精确的定位信息来确定自身的位置和速度，以便与其他无人机保持相对位置和队形。原理：通过设定一架无人机作为长机（领航者），其他无人机作为僚机（跟随者），僚机根据长机的信息来调整自身的飞行状态，以保持与长机的相对位置和队形。所有无人机都根据虚拟领航点的位置和速度来调整自身的飞行状态。原理：通过将无人机之间的相互作用模拟成人工势场中的力，通过计算势场中的力来控制无人机的运动，以达到队形

视觉传感器（RGB-D相机、LiDAR）：用于SLAM（同步定位与地图构建），实现无GPS环境下的定位与3D环境建模。传统算法：如A（全局最优）、Dijkstra（最短路径）、RRT（快速探索随机树，适合动态障碍物）。集群协作模式：多无人机通过V2X通信共享地图，协同完成大面积搜索（如救灾）。卫星通信（如铱星）：适用于超视距任务（如海洋监测），但延迟高、成本昂贵。半自主模式：人工设定目标点，无人机

低延迟传输：采用WebRTC框架结合UDP协议，通过ICE/STUN/TURN服务器解决NAT穿透问题，确保实时控制指令传输。GPS拒止条件：在无GNSS信号区域，依赖UWB或视觉SLAM的定位精度受限，需多传感器融合提升鲁棒性。博弈理论优化：如杭州云箭智融的专利技术，将编队控制转化为多主体博弈问题，通过动态优化实现无中心协调。智能合同网算法：改进的合同网算法支持多无人机协同复杂任务，通过图神经网

系统结构综合化：航电系统通过先进的航电技术，将通信、雷达、导航、敌我识别、电子战、传感器和武器火控等系统整合成一个多手段、自适应、多频谱的一体化航空电子综合系统。信息化、综合化的航电系统显著提升了飞机的远距离作战、近距离作战、单机多目标攻击、电子战、信息战、协同作战和夜战等能力。后台管理系统：承担燃油管理、电源管理、液压管理、座舱/客舱压力系统、环控系统、告警系统、维护及监控等后台任务。大气数据系

索尼AS-DT1等新型LiDAR集成单光子雪崩二极管（SPAD），提升光子探测效率，支持室内40米、室外强光下20米测距，精度达±5 cm。小目标漏检：航拍图像中行人/垃圾仅占数像素，UAV-DETR融合频域特征（FFT增强边缘纹理）提升检测精度。视觉SLAM失效：低纹理场景（隧道、仓库）特征点稀少，PL-ALF框架引入线段特征（LSD）辅助定位。运行方式：调频连续波（FMCW）雷达发射连续电磁波