15、电磁散射计算中不同类型球体的雷达散射截面分析

电磁散射计算中不同类型球体的雷达散射截面分析

1. 引言

在电磁学计算中,矩量法(MoM)与旋转体(BoR)方法相结合,可用于计算多种测试目标的雷达散射截面(RCS)。本文将详细探讨不同类型球体(包括导体球、分层球、介质球和涂覆球)的RCS计算。数值结果通过名为Galaxy的软件计算得出,该软件用C++编写并采用线程并行化。除非另有说明,BoR处理在t维度积分时每个半三角形使用5个子段,介质采用PMCHWT公式,封闭导体使用CFIE(α = 0.5)。

2. 球体的散射理论

对于平面波散射问题,已知平面波沿 -$\hat{z}$ 方向传播,电场沿 $\hat{x}$ 方向且振幅为单位1,散射远场电场的精确值为:
$E_s(\theta_s, \varphi_s) = \frac{e^{-jk_0r}}{k_0r} \left( \cos \varphi_s S_1(\theta_s) \hat{\theta} - \sin \varphi_s S_2(\theta_s) \hat{\varphi} \right)$
其中:
$S_1(\theta) = \sum_{n = 1}^{\infty} j^{n + 1} \left( A_n \frac{P_n^1(\cos \theta)}{\sin \theta} - j B_n \frac{d}{d\theta} P_n^1(\cos \theta) \right)$
$S_2(\theta) = \sum_{n = 1}^{\infty} j^{n + 1} \left( A_n \frac{d}{d\theta} P_n^1(\cos \theta) - j B_n \frac{P

【电能质扰动】基于ML和DWT的电能质扰动分类方研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质扰动分类方,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方的核心技术要点。
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