RCS随便写写没整理

Posted 2023-04-08 whitelc

单站 RCS (Radar Cross Section)

指的是一个雷达信号照射到一个单独的目标物体，目标物体的反射信号经过接收机接收后的回波强度。单站 RCS 是目标物体的本身特性决定的，与雷达信号的特性无关。

单站 RCS 的计算需要知道目标物体的几何形状、材料特性、入射波角度等信息，常用的计算方法包括物理光学法、方法 of moments 等。

计算单站RCS时，需要将频域电流和磁电流通过积分得到远场电场和磁场分布，然后根据远场电磁场的分布计算RCS。

具体地，单站RCS的远场计算可以采用积分方程法，通过求解基于电磁场的积分方程，得到目标散射电场和磁场分布。这些场分布可以通过远场公式计算得到远场电磁场。远场公式可以表示为：

KaTeX parse error: Expected group as argument to '\\bigg' at position 76: …-jkRR\\bigg̲[J_n(\\beta r)co…

KaTeX parse error: Expected group as argument to '\\bigg' at position 74: …-jkRR\\bigg̲[J_n(\\beta r)co…

其中，$E_{\theta }$和$E_{\varphi }$分别表示远场中的$\theta$和$\varphi$方向电场，$H_z$是目标的磁场分量，$R$是距离目标的距离，$J_n$是$nth$阶贝塞尔函数，$\beta =\omega \sqrt{{\mu }_0{ϵ}_0}$，$n$是极化方向的阶数，$r^{\prime }$和${\varphi }^{\prime }$是积分变量。

在计算远场公式中的积分时，通常可以采用数值积分的方法，如高斯积分、简单点积等。

计算得到远场电磁场分布之后，可以通过远场公式计算单站RCS，单站RCS的计算公式如下：

$RCS=\frac{P_{scat}}{P_{inc}}=\frac{1}{2}{\eta }_0|E_{inc}{|}^2\frac{4\pi }{k^2}|f(\theta ,\varphi ){|}^2$

其中，$P_{scat}$和$P_{inc}$分别表示目标散射功率和入射功率，$E_{inc}$是入射电场强度，${\eta }_0$是真空中的波阻抗，$f(\theta ,\varphi )$是目标的散射振幅函数，它是远场电磁场的复振幅与入射波的复振幅之比。

综上所述，单站RCS的计算需要先计算远场电磁场分布，

单站 RCS指的是一个目标在无限远处被一个单一的雷达探测到时，其反射回来的雷达截面积（Radar Cross Section，RCS）的大小。

从频域电流和磁电流计算出远场的方法通常可以分为以下步骤：

1. 将目标分割为许多微小的区域。
2. 对于每个微小的区域，计算它在频域内的电流和磁电流。这通常可以通过求解电磁场的Maxwell方程组来实现。
3. 根据Huygens-Fresnel原理，从每个微小区域发出的电磁波会在远场叠加，形成目标的远场散射场。
4. 计算每个微小区域的远场散射场贡献，然后将它们叠加起来，得到整个目标的远场散射场。
5. 根据远场散射场计算目标的单站RCS。具体而言，可以使用雷达方程来计算目标反射回来的功率，然后根据雷达截面积的定义计算目标的单站RCS。
   注意，计算远场时需要考虑目标的尺寸和形状，因为不同的微小区域的远场散射场贡献可能不同。此外，远场的计算通常需要进行数值积分

Huygens-Fresnel原理描述了每个波前上的每个微小区域都是一个新的点源，会发出球面波，而这些球面波在远场会叠加成为目标的散射场。下面是用C语言实现这一功能的一个简单例子：

#include <stdio.h>
#include <math.h>

#define PI 3.14159265358979323846

double distance(double x1, double y1, double z1, double x2, double y2, double z2)
    return sqrt(pow(x2-x1,2)+pow(y2-y1,2)+pow(z2-z1,2));


double huygens(double x, double y, double z, double freq, double I, double mu, double eps)
    double k = 2*PI*freq*sqrt(mu*eps);
    double r = distance(x,y,z,0,0,0);
    return I/(4*PI*r)*exp(-1*I*k*r);


double calc_rcs(double *x, double *y, double *z, int n, double freq, double I, double mu, double eps)
    double rcs = 0;
    for(int i=0; i<n; i++)
        double d = distance(x[i],y[i],z[i],0,0,0);
        rcs += pow(huygens(x[i],y[i],z[i],freq,I,mu,eps)*d,2);
    
    return rcs;


int main()
    double x[5] = 1,2,3,4,5;
    double y[5] = 0,0,0,0,0;
    double z[5] = 0,0,0,0,0;
    int n = 5;
    double freq = 1e9;
    double I = 1;
    double mu = 1;
    double eps = 1;
    double rcs = calc_rcs(x,y,z,n,freq,I,mu,eps);
    printf("RCS: %lf\\n", rcs);
    return 0;

这里的huygens函数用来计算每个微小区域发出的电磁波，输入参数包括发射点坐标(x,y,z)、频率freq、电流强度I、介质参数mu和eps。在calc_rcs函数中，对于每个微小区域都计算其贡献的远场电磁波，并计算其对于RCS的贡献。最后，将所有微小区域的贡献相加即可得到目标的总RCS。

双站 RCS（Target Reflectivity）

指的是两个雷达站通过目标物体接收到的信号，进而计算目标物体本身的 RCS 值。这种方法需要使用两个雷达站，在同一时间向目标物体发射同样的信号，然后接收回波信号。两个雷达站可以相对移动以获得不同的视角，进而计算目标物体的三维位置和姿态信息。通过双站 RCS 测量，可以减少环境因素对测量结果的影响，提高测量精度。

双站 RCS 的计算需要两个雷达站测量到的信号信息，通过计算两个站点接收到的信号的时差、频率差、振幅差等参数，可以计算出目标物体的反射率和位置、姿态信息。

计算

%代码在一个频率范围内迭代，对于每个频率，它使用FDTD方法计算三维空间中每个点的电磁场分量（Ntheta, Ltheta, Nphi, Lphi）。
%嵌套的for循环遍历边界框内的所有单元，对于每个单元，它使用FDTD方法计算电磁场成分，并更新相应的成分。
%本MATLAB代码计算一个电磁源的远场辐射模式。

for ff=1:size(freq,2)
    
    k = 2*pi*freq(ff)*(mu*eps)^0.5;    
    Ntheta = zeros(ffield_nangles,1);
    Ltheta = zeros(ffield_nangles,1);
    Nphi = zeros(ffield_nangles,1);
    Lphi = zeros(ffield_nangles,1);
    rpr = zeros(ffield_nangles,1);
    
    for yy = By_min:By_max-1
        for zz =Bz_min:Bz_max-1
                                                 
            R = (Bx_max - ffield_cx)*delx_sinth_cosphi+(yy-ffield_cy+0.5)*dely_sinth_sinphi+(zz-ffield_cz+0.5)*delz_costh;
            
            exp_jk_rpr = exp(1i*k*R);
            
            Ntheta = Ntheta + (fdjyxp(ff,1,yy-By_min+1,zz-Bz_min+1).*dely_delz_costh_sinphi ...
                - fdjzxp(ff,1,yy-By_min+1,zz-Bz_min+1).*dely_delz_sinth).*exp_jk_rpr;
            Nphi = Nphi + (fdjyxp(ff,1,yy-By_min+1,zz-Bz_min+1).*dely_delz_cosphi).*exp_jk_rpr;
            
            Ltheta = Ltheta + (fdmyxp(ff,1,yy-By_min+1,zz-Bz_min+1).*dely_delz_costh_sinphi ...
                - fdmzxp(ff,1,yy-By_min+1,zz-Bz_min+1).*dely_delz_sinth).*exp_jk_rpr;
            
            Lphi = Lphi + (fdmyxp(ff,1,yy-By_min+1,zz-Bz_min+1).*dely_delz_cosphi).*exp_jk_rpr;
        end
    end
end

%这段MATLAB代码正在计算在一组给定的频率和空间位置上的电场和磁场的近场成分。
%下面是该代码的分解：

%freq是一个向量，包含要计算近场的一组频率。

%对于freq向量中的每个频率，代码使用材料属性mu和eps计算出文数k。

%变量Ntheta、Ltheta、Nphi和Lphi被初始化为零。这些变量将被用来存储近场成分。

%对于空间中由循环变量yy和zz指定的每个位置，代码计算出与场中心ffield_cx、ffield_cy和ffield_cz的距离R。

%代码根据文数k和距离R计算指数项exp_jk_rpr。

%代码使用指定位置的输入电场和磁场分量fdjyxp、fdjzxp、fdmyxp和fdmzxp计算近场分量Ntheta、Nphi、Ltheta和Lphi。

%在空间所有位置的循环完成后，给定频率的近场分量被存储在变量Ntheta、Ltheta、Nphi和Lphi中。

%代码对freq向量中的所有频率重复上述过程。

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <complex.h>
#include <math.h>

#define PI 3.14159265358979323846

int main()
double freq[100]; // replace with appropriate size
double mu, eps, ffield_nangles, ffield_cx, ffield_cy, ffield_cz, delx_sinth_cosphi, dely_sinth_sinphi, delz_costh, By_min, By_max, Bz_min, Bz_max;
double fdjyxp[100][1][100][100], fdjzxp[100][1][100][100], fdmyxp[100][1][100][100], fdmzxp[100][1][100][100];
double complex Ntheta[100], Ltheta[100], Nphi[100], Lphi[100], rpr[100];

for (int ff = 0; ff < sizeof(freq) / sizeof(freq[0]); ff++) 
    double k = 2.0 * PI * freq[ff] * sqrt(mu * eps);
    for (int yy = By_min; yy < By_max-1; yy++) 
        for (int zz = Bz_min; zz < Bz_max-1; zz++) 
            double R = (Bx_max - ffield_cx) * delx_sinth_cosphi + (yy - ffield_cy + 0.5) * dely_sinth_sinphi + (zz - ffield_cz + 0.5) * delz_costh;
            double complex exp_jk_rpr = cexp(I * k * R);
            
            Ntheta[yy] += (fdjyxp[ff][0][yy - By_min + 1][zz - Bz_min + 1] * dely_delz_costh_sinphi - fdjzxp[ff][0][yy - By_min + 1][zz - Bz_min + 1] * dely_delz_sinth) * exp_jk_rpr;
            Nphi[yy] += fdjyxp[ff][0][yy - By_min + 1][zz - Bz_min + 1] * dely_delz_cosphi * exp_jk_rpr;
            Ltheta[yy] += (fdmyxp[ff][0][yy - By_min + 1][zz - Bz_min + 1] * dely_delz_costh_sinphi - fdmzxp[ff][0][yy - By_min + 1][zz - Bz_min + 1] * dely_delz_sinth) * exp_jk_rpr;
            Lphi[yy] += fdmyxp[ff][0][yy - By_min + 1][zz - Bz_min + 1] * dely_delz_cosphi * exp_jk_rpr;
        
    


return 0;

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <math.h>
#include <complex.h>

#define SIZE_FREQ 100  // replace with the desired size of freq array
#define FFIELD_NANGLES 10  // replace with the desired value
#define BY_MIN 0  // replace with the desired value
#define BY_MAX 10  // replace with the desired value
#define BZ_MIN 0  // replace with the desired value
#define BZ_MAX 10  // replace with the desired value

int main() 
    // Declare variables
    double freq[SIZE_FREQ] = 0;  // replace with the desired values
    double mu = 1.0, eps = 1.0;  // replace with the desired values
    double k = 0.0, R = 0.0;
    double complex exp_jk_rpr = 0.0;
    double *Ntheta = calloc(FFIELD_NANGLES, sizeof(double));
    double *Ltheta = calloc(FFIELD_NANGLES, sizeof(double));
    double *Nphi = calloc(FFIELD_NANGLES, sizeof(double));
    double *Lphi = calloc(FFIELD_NANGLES, sizeof(double));
    double *rpr = calloc(FFIELD_NANGLES, sizeof(double));
    double fdjyxp[SIZE_FREQ][1][BY_MAX-BY_MIN][BZ_MAX-BZ_MIN] = 0;  // replace with the desired values
    double fdjzxp[SIZE_FREQ][1][BY_MAX-BY_MIN][BZ_MAX-BZ_MIN] = 0;  // replace with the desired values
    double fdmyxp[SIZE_FREQ][1][BY_MAX<
程序人生不想学习，随便写写


        
                

                    
                    
这篇博客，随便写写，也懒得整理格式，看到的人随便看看~
 一个月没写博客了，不是因为没有东西可以写，而是大四了，随之而来的是扑面而来的焦虑感。
 大一大二幻想着出国，一开始家里也说不上同意说不上反对，后来随着时间的推移，平时上课没时间学习雅思、放假了又被迫考驾照，最重要的是，自己没有那份坚定不移的决心和习惯，总而言之是停留在嘴上了。
 到了大三下学期，也就是今年三月，我突然发现周围的人都在积极准备考研了，上课的时候也有同学在认真地背英语单词和做极限题。我知道我可能是要做一个选择了，还能怎么办呢，就没听说过六级没过的人去考雅思的。于是四月份报了校内的考研辅导班，效果或许在其次了，对我来说，有这样一个形式让自己开始复习考研是重点。
 7月，在竞赛的教室安心复习了一个月，8月，一会南京疫情了、一会郑州发大水了，被迫"涝疫"结合，实验室因为疫情防控关门了，我很依赖环境，在宿没有自控力，不想学习。期间又参加了ny的夏令营，听着学校邀请的大牛们分享的各种科研方向和进展，我一脸懵的过了十天。或许是为了寻求逃避考研吧，我反而认真地准备了夏令营的答辩，最终拿了优秀学员，聊以弥补这段尴尬的时光了。
 逝者如斯、白驹过隙，中学时那段仿佛永远过不完的、重复着的青葱岁月已悄然远去，社会的现实正向我们招手。为了保留今生今世、此时此刻存在的证据，便不得不在慌忙中收拾着、寻找着，把找到的片段如珍珠般收集起来。
 记得很多年前，网络是一片清新的空气，大家很惊奇地看着这个事物，为QQ上加了一个陌生人而聊天，无须顾忌地你一眼我一语，尽管键盘上的字母不好找，但这并不能阻挡大家交流的热情。有时会想起那时和同班的女同学QQ视频聊天，现在想来真的感觉不可思议，为什么那时大家都能那样的纯粹，无需顾忌呢？
 每当静下心来的时候，便会觉得，这个世界并没有什么变化，是我们的心乱了。每天有太多的信息扑面而来，让我们感到无所适从，跟不上这个世界的变化，总是很焦虑。
 我们常常会给自己设定一个flag，比如高中的时候想着我要考上一个好大学，然后学好多好多神奇的东西~
 后来呢？其实无论你考上一个好大学没有，只要你有书读，你就有机会选择一个享受学习的机会——学好多好多神奇的东西，成为一个很酷的人。
 到了大学或许是这样的：浑浑噩噩度过了平时的日子，期末立下flag，好好搞完期末，然后假期去好好做一件事情…
 这个事情便成了个死递归，立下flag->实现/未实现flag->再次立下flag…
 可以预见的是，这样的事情还会持续下去，直到我们实在卷不动了。
 我想表达的，不是说努力不是好事，而是，当我们总是承诺自己，幸福在前方时，才是真正错过了能够把握的现在。
 梁启超在《学问之趣味》一文中，有这样一段话：
 
 
 
中国人见面最喜欢用的一句话：“近来作何消遣？”这句话我听着便讨厌。话里的意思，好像生活得不耐烦了，几十年日子没有法子过，勉强找些事情来消他遣他。一个人若生活于这种状态之下，我劝他不如早日投海
 
 
我十分认同这一观点，想来，如果我们在期许一个flag时，便将该事的重要性过于夸大，看不到自己能够把握的时间，当疾病、灾难突然来临时，当我们仅有3天光明时，又将如何自处？真正的激励，从不是完成一个flag给予我们的，而是发自内心的喜悦和成就吧。
 行文至此，不知所言，我也不知道一个标准答案，我想用尼采的一句话结束今天这篇水文~
 
 
 
每一个不曾起舞的日子，都是对生命的辜负。
 

                
                
                
        
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 2016 - 1- 24  随便写写~~
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