【电磁波】基于matlab模拟导电圆柱体的电磁波散射和报告

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🔥 内容介绍

在电磁兼容（EMC）、雷达目标探测、无线通信等领域，电磁波散射是核心物理现象 —— 当电磁波遇到导体、介质等障碍物时，会发生能量重新分布，形成散射场。其中，导电圆柱体（如金属杆、电缆、雷达天线支撑杆等）作为典型的规则散射体，其散射特性是研究复杂目标散射的基础，也是验证电磁仿真方法有效性的 “标准案例”。本文将从散射原理、核心模拟方法、仿真平台搭建到结果分析，系统讲解导电圆柱体的电磁波散射模拟过程，为工程应用提供理论与实践支撑。

一、导电圆柱体电磁波散射的基础原理

要实现精准模拟，需先明确导电圆柱体散射的物理本质、入射条件与核心参数，这是后续模拟的理论基石。

1. 物理本质：理想导电体的边界条件

理想导电圆柱体（电导率 σ→∞）的电磁特性由理想导体边界条件决定：

• 电场切向分量为零：在导体表面，电磁波的电场切向分量（E_t）必须为零，否则会产生无限大电流，违背物理规律；

• 磁场法向分量为零：磁场的法向分量（H_n）在导体表面同样为零，确保磁场线无法穿过理想导体；

• 感应电流与散射场的产生：入射电磁波的电场会在导体表面感应出传导电流，该电流作为 “二次辐射源”，向外辐射电磁波，即散射场。散射场与入射场的叠加，形成空间总电磁场分布。

2. 入射电磁波的典型形式

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

      % Vacuum permittivity (F/m)

mu0 = 4*pi*1E-7;      % Vacuum permeability (H/m)

c = 1/sqrt(eps0*mu0); % vacuum light speed (m/s)

% Define incident wave properties

freq = 1E9;           % 1GHz frequency 

lambda = c/freq;      % wavelength (m)

k0 = 2*pi/lambda;     % wavevector (1/m)

amp = 1;              % amplitude

lenBox = 10 * lambda; % size of the simulation domain 

% Define the cross-sectional shape of the cylinderical scatterer

Z0 = 1;               % impedence

sides = 4;            % number of sides of the scatterer (4 stands for a square)   

sideN = 10;           % # of elements per side 

N = sideN * sides;    % total number of elements

len = 3 * lambda * sind(180/sides);  % side length  

dlen = len / sideN;   % length of each element

NBox = floor(lenBox/dlen)+1;  % total number of elements in the simulation domain

rot = 0;              % rotation (degree)

deg=[0:1:361];  % generate a circle 

circlex=cosd(deg);

🔗 参考文献

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🌟 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

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