[发明专利]一种基于SBR与PO技术的强散射中心计算方法无效

专利信息
申请号: 201210369967.8 申请日: 2012-09-28
公开(公告)号: CN103713284A 公开(公告)日: 2014-04-09
发明(设计)人: 闫华;董纯柱;王超 申请(专利权)人: 中国航天科工集团第二研究院二O七所
主分类号: G01S13/06 分类号: G01S13/06;G01S7/40
代理公司: 核工业专利中心 11007 代理人: 罗立冬
地址: 100854*** 国省代码: 北京;11
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摘要:
搜索关键词: 一种 基于 sbr po 技术 散射 中心 计算方法
【说明书】:

技术领域

发明属于信号特征控制技术领域,具体涉及一种基于SBR与PO技术的强散射中心计算方法。

背景技术

强散射中心的诊断是雷达目标信号特征控制领域极为重要的环节,它是能否进行有效雷达散射截面减缩措施的关键步骤。

在雷达散射目标的隐身设计中,常常需要首先对初始设计的目标模型进行雷达散射特性分析,并根据分析数据判断初始目标模型的强散射贡献部位,再对这些部位采取各种RCS减缩措施。因此,雷达散射目标中强电磁散射结构的诊断是隐身设计中的一个关键的环节。

目前通常采用的强散射中心诊断方法主要有RCS(雷达散射截面)方法和成像方法。RCS方法主要是通过计算全方位RCS分布来判断产生强散射贡献的方向,并在该方向观察几何外形来判断强散射中心的部位。该方法的缺点是很大部分需要经验支持,并且该方法较难发现分离部件产生的耦合强散射,而耦合强散射对于有些目标来说则是主要贡献。另一种诊断方法——成像方法是一般是通过各个方向上进行二维成像并利用图像提取强散射中心的方法。该方法可以直接获得强散射中心的位置,可直接定位强散射中心部位,较为准确。但一方面雷达二维图像同光学图像存在本质的差别,在多次散射机理作用下,通过二维像获得的某些散射中心的位置与目标表面上引起这些散射中心的部位的位置并不一致,因而难以直观性地通过二维像确定引起强散射的部位;另一方面获得全方位二维像需要不小的计算量,缺乏快捷性。

发明内容

本发明的目的采用一种基于SBR(射线追踪)和PO(物理光学)的计算方法,直观、快捷地实现雷达散射导体目标的强散射中心的定位。

本发明所采用的技术方案是:

一种基于SBR与PO技术的强散射中心计算方法,通过射线追踪和物理光学进行热点计算,获得能给出目标表面每个面元的RCS贡献的分布图,通过比较热点图定位强散射部位。

如上所述的一种基于SBR与PO技术的强散射中心计算方法,其中:具体可分为如下步骤:

步骤S1:建立目标的三角面元模型;

步骤S2:计算一次、二次、三次散射的热点图;

步骤S3:确定强散射部位。

如上所述的一种基于SBR与PO技术的强散射中心计算方法,其中:所述步骤步骤S1中,在已知目标几何模型的情况下,进行网格剖分,获得导体目标的三角表面元模型。

如上所述的一种基于SBR与PO技术的强散射中心计算方法,其中:所述步骤S2中,对于一次散射贡献,采用Gordon公式获得,对于二次和三次散射贡献采用几何光学加物理光学的方法,即在多次散射中,除了最后一次用物理光学方法来计算,前几次的散射采用几何光学来计算。

如上所述的一种基于SBR与PO技术的强散射中心计算方法,其中:所述步骤S3中,首先选择一个阈值,当热点图中存在的亮点超过阈值,则确定该亮点为强散射中心;通过已确定的强散射中心的位置获得目标表面引起强散射的部位;再通过对三次散射热点图、二次散射热点图、一次散射热点图之间的比较确定强散射中心的机理类型。

如上所述的一种基于SBR与PO技术的强散射中心计算方法,其中:所述步骤S2中,在计算二次和三次散射贡献时,边缘贡献采用等效边缘电流法来计算,中间反射利用Snell公式来追踪射线的路径;在获得每个面元的一次、二次、三次散射贡献后,利用OpenGL将其数值用颜色表示在目标模型表面所对应的三角面元上表示目标表面不同部位对总散射的贡献程度。

本发明的有益效果是:

(1)快捷。与低频法相比,采用SBR和PO方法计算目标热点具有较高的效率。

(2)直观。热点贡献附在目标三维模型表面上,可直观的分析强散射贡献部位。

(3)可追踪分离的二次、三次强耦合结构。目标上分离的部位的耦合产生的强多次散射,常常不容易发现,通过热点图可将这些隐含的强散射结构找出来。

附图说明

图1为本发明提供的一种基于SBR与PO技术的强散射中心计算方法的流程图;

图2为热点计算原理图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本发明提供的一种基于SBR与PO技术的强散射中心计算方法进行介绍:

如图1所示,一种基于SBR与PO技术的强散射中心计算方法,通过射线追踪和物理光学进行热点计算,获得能给出目标表面每个面元的RCS贡献的分布图(即热点图),通过热点图则可直观地获得那些对RCS贡献较大的部位。

具体可分为如下步骤:

步骤S1:建立目标的三角面元模型

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