纳睿雷达：相控阵雷达替代市场空间巨大，民用领域亦广泛应用

在第十五届中国国际航空航天博览会（以下简称珠海航展）上，纳睿雷达（SH688522，股价59.99元，市值129.9亿元）展台前人流如织，不时有中外人士驻足询问。

上世纪60年代，为实现对洲际导弹的预警，相控阵雷达问世。到了上世纪80年代，随着电子计算机、超大规模集成电路、固态功率器件、电子移相器等技术和产品日趋成熟和成本大幅度降低，以及数字波束形成、自适应技术、低旁瓣技术、智能化技术的发展，相控阵雷达得到了进一步应用，目前已成为军用雷达广泛采用的技术。

作为国内掌握全极化多功能有源相控阵雷达关键核心技术自主知识产权，并实现产业化的企业，纳睿雷达携C波段全极化有源相控阵雷达、四面阵多功能相控阵雷达等新品亮相珠海航展。11月14日，纳睿雷达相关负责人就热点话题接受了《每日经济新闻》记者（以下简称NBD）专访。

C波段全极化有源相控阵雷达 图片来源：每经记者 孔泽思 摄

以下是专访实录：

NBD：贵公司产品主要为X波段双极化（双偏振）有源相控阵雷达，也在研制或发布了S波段、C波段、Ku波段等产品，这些产品的主要区别有哪些？公司未来的雷达技术研究方向是什么？

纳睿雷达相关负责人：雷达波段代表发射的电磁波波长（频率）范围，一般情况下，长波波段远程性能好，如S/C波段雷达；短波波段能获得高精确信息，但探测距离相对短，如X/ku波段雷达。公司推出不同波段的雷达产品，旨在拓宽产品的应用场景和使用范围。

未来，公司会以全极化有源相控阵雷达技术为起点，继续加大研发投入，在硬件端，研发性能更好的新产品；在软件端，面向天气探测、水利防洪、民用航空、海洋监测、森林防火、公共安全等领域开发更多应用场景，具备更高数据处理能力、更强算力、更具智能化的软件产品；在价值链端，将利用现有核心技术，面向毫米波雷达、雷达数据服务、雷达专用芯片设计等关联度深、能提升公司核心竞争优势的领域进行研发投入。

NBD：当前陆域作战中，反无人机成为一大热点，公司是否具备探测“低慢小”无人机的雷达技术？

纳睿雷达相关负责人：反无人机雷达主要是探测低小慢目标，公司近期发布的Ku波段双极化有源相控阵雷达，就综合运用了双极化全相参、智能雷达数据处理、多源数据融合等技术，可实现对“低小慢目标”+“低空微气象”目标的全天候、主动式、多目标、精细化探测。在复杂城市环境下，该雷达不仅可以全天候对飞鸟和无人机等“低小慢目标”在5公里范围内进行主动探测识别和跟踪定位，而且能提供30公里以内的超高时空分辨率的三维低空微气象信息，可应用于立体交通、边界防护、空域管理等多个领域，并可进一步拓展应用于岸海监视、机场驱鸟等场景，这也是一款面向低空经济应用场景的新产品。

Ku波段双极化有源相控阵雷达 图片来源：每经记者 孔泽思 摄

NBD：机载和舰载有源相控阵雷达已经成为趋势，预计未来列装的市场前景如何？

纳睿雷达相关负责人：传统多普勒机械雷达由于采用机械驱动天线进行平面扫描方式工作，体扫一周的完成时间较长，因此造成雷达的探测周期较长，数据误差大；其次，由于机械扫描方式的扫描角度等限制，相关雷达探测资料的时间分辨率较低。相控阵雷达在保证资料精度基础上，实现多波束快速扫描，在更短的时间内完成一个扫描过程。其次，传统多普勒机械雷达具有一个发射机和一个接收机，一旦出现故障，整个雷达系统就将无法工作；而有源相控阵雷达收发机由多个独立工作的发射/接收组件（T/R）组成，若一个或多个T/R组件出现故障（一般不超过总数5%），雷达仍然可以正常工作，因此相控阵雷达具有高可靠性工作的特点。

经过近几十年的探索，不同用途的雷达逐渐开始采用相控阵技术，其扫描速度更快、探测精度及可靠性更高、探测能力更强，将逐渐替代传统机械雷达。已装备和正在研制的新一代中、远程防空导弹武器系统中大多采用多功能相控阵雷达，相控阵雷达已成为第三代中、远程防空导弹武器系统的重要标志。据Forecast International分析，2010年至2019年，全球相控阵雷达的总生产台数占雷达生产总数的比例为14.16%，总销售额占比为25.68%。整体来看，目前全球相控阵雷达市场规模相对机械雷达较小，以有源相控阵雷达为代表的高性能雷达将引领雷达行业发展趋势，相控阵雷达替代市场空间巨大。

NBD：相控阵雷达的民用化日益广泛，未来可发展到哪些领域？自动驾驶汽车可否利用这一技术？

纳睿雷达相关负责人：随着相控阵雷达技术与国民经济持续快速发展，民用相控阵雷达被广泛应用于各个领域。除气象探测领域之外，相控阵雷达在民用航空、海洋监测、低空经济、公共安全等其他民用领域的市场也将逐步培育和扩大，在5G、低轨卫星、智能驾驶等众多领域也逐步得到推广应用。目前，公司在研的车载毫米波雷达是可提供一种双线偏振的相控阵毫米波雷达，利用不同类型目标对于雷达双线偏振波散射的差异来实现对目标类型进行识别，可应用于自动驾驶等场景。