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Drone Siganl Detektor Modul FPV DIY Drone Detektionsmodul 10 MHz - 6 GHz

Grundlegende Eigenschaften
Herkunftsort: China
Markenbezeichnung: Roviyno
Zertifizierung: CE
Modellnummer: DB02
Produktübersicht
Drohnensignaldetektormodul FPV DIY Drohnendetektormodul Produkteinführung Das Drohnenerkennungsmodul dient als Drohnenerkennungs- und -verarbeitungsplattform für die Erkennung und Erkennung von Drohnen.Das Prinzip basiert auf Spektrumsensorik und künstlicher Intelligenztechnologie zur Identifizierun...

Produktdetails

Hervorheben:

DIY FPV Drohnenerkennungsmodul

,

10 MHz - 6 GHz FPV-Erkennungsmodul

,

Multi-Protokoll-FPV-Erkennungsmodul

Product Name: HF-Erkennungsmodul
Output Type: Analogspannung
Frequency Range: 10 MHz - 6 GHz
Detection Distance: Bis zu 10 Meter
Interface: Analoger Ausgang / Digitaler Ausgang
Sensitivity: -80 dBm
Weight: 3,5 kg
Dimensions: 30 cm x 20 cm x 15 cm
Produkt-Beschreibung

Drohnensignaldetektormodul FPV DIY Drohnendetektormodul

 

 

Drone Siganl Detektor Modul FPV DIY Drone Detektionsmodul 10 MHz - 6 GHz

 

Produkteinführung

 

Das Drohnenerkennungsmodul dient als Drohnenerkennungs- und -verarbeitungsplattform für die Erkennung und Erkennung von Drohnen.Das Prinzip basiert auf Spektrumsensorik und künstlicher Intelligenztechnologie zur Identifizierung und Klassifizierung der Flugsteuerungs- und Bildübertragungsverbindungen von unbemannten LuftfahrzeugenEs kann andere Geräte mit der Fähigkeit ausstatten, unbemannte Luftfahrzeuge zu erkennen, zu erkennen und ihre Richtung zu messen.

 

 

Produktmerkmal

 

·Unterstützung von DJI, Autel, Harbosen, Lightbridge, erweiterten WIFI, analogen FPV, Lora, modifiziertem LTE usw.

·die Erfassungsergebnisse und Echtzeit-Spektrumdaten ausgeben.

·Alle Prozesse auf dem Gerät.

·Frequenzbereich: 70M-6G

·GPIO kontrolliert 8/16 Antennenrichtung.

·Entdeckungsreichweite: 1-10 km

·UDP/TCP/TTL 3.3V mit 115200

·5 V, 3,3 W.

·89mm * 55mm * 18mm

 

 

Typ des Signals

 

Typ des Signals

Modell der Drohne

DJI_ID

DJI Drohnen-ID

Lichtbrücke Typ 1

DJI P4, Spark

Lichtbrücke Typ 2

Autel Evo2V2 und Feimi.

eWifi_5M

DJI Mini1, Air1

eWifi_10M

HUBSAN Zino.HUBSAN Ich bin ein Adler.

PAL-Analog

Analog-PAL

NTSC Analog

Analog-NTSC

Dies gilt auch für die Zulassung von

Mini 2 und...3,4K, Luft 2, 3, Mavic 2,3Avata, P4-2.0

DJI_OC123 20M

Mini 2 und...3, 4K, Air 2, 3, Mavic 2,3Avata, P4-2.0

DJI_O3+

Mavic 3 Reihe

DJI_O4_Typ

Mini4, Air3s, Avata2, und Neo.

Autel_type1/ Autel_type2/ Autel_type3/ Autel_type4/ Autel_type5/

Autel die in Anhang I der Verordnung (EU) Nr. 528/2012 aufgeführten Daten enthalten;

 

Datenverknüpfung

P900/P840/Mavlink

O3+_ofdm_datalink

DJI und Autel FernbedienungKontrolle Und ein paar Datenlink.

LTE_type0

LTE-modifiziert

- Ich weiß.

RadioMaster, Lora Signal, ExpressLRS. Das ist das erste Mal, dass ich hier bin.,T900

Walksnail

Walksnail, Avatar, das ist nicht wahr.

DJI_O4+

Mavic 4 Pro

 

 

Produktfunktion

 

1. Spektrummodul: Detektiert das gesamte Frequenzband (300-6GHz) mit einer Reichweite von 3 km (mit Hilfe einer allseitigen Antenne, montierte Antenne).

1) Zwei Antennenoberflächen auf dem Spektrummodul: RX1, RX2

RX1: hauptsächlich für 2,4 GHz- und 5,8 GHz-Antennen

RX2: Vollbandantennen

Eine Möglichkeit besteht darin, dass die RX1-Schnittstelle zunächst das gesamte Frequenzband erkennt; RX2 kann nur per Befehl aktiviert werden.

Für die Festsetzung des Detektionsfrequenzbands für die Schnittstellen RX1 und RX2 ist ein entsprechender Befehl einzugeben.

2) Zwei weitere Schnittstellen auf dem Spektrummodul: Stromschnittstelle, Computerschnittstelle

Low-Noise Amplifier (LNA): Hauptsächlich zur Verstärkung des Detektionssignals verwendet (für 2,4 GHz/5,8 GHz) -- Optional

 

 

Drone Siganl Detektor Modul FPV DIY Drone Detektionsmodul 10 MHz - 6 GHz

Host-Computer-Software

Die Datei fpvrec.py bietet eine Referenz Python-Implementierung zum Empfangen und Anzeigen von FPV-Bilddaten.

Zu den Softwarefunktionen gehören:

·Einrichtung einer TCP-Verbindung mit dem Spektrumdetektionsmodul

·Empfang von Bilddatenpaketen

·Parsieren von Bildbreite und -höhe

·Extrahieren von Rohbilddaten

·Anzeigen von entschlüsselten FPV-Video-Frames

 

Das Python-Programm kann als Referenzbeispiel für die Entwicklung einer benutzerdefinierten Obercomputeranwendung (PC-Host) verwendet werden.

 

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