[发明专利]一种复杂场景的电磁建模仿真方法

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1.一种复杂场景的电磁建模仿真方法，其特征在于步骤如下：

步骤1：使用Matlab的surf函数将选取的数字高程数据DEM构建成地表的几何模型，然后对地表几何模型进行多次分形插值处理；所述的分形插值处理每次包括两个步骤，分别为：

第一步的插值方法为：

$V_5=\frac{1}{4}(V_1+V_2+V_3+V_4)+\sqrt{1-2^{2H-2}}*\left|\right|\frac{L}{2^n}\left|\right|*\mathrm{\σ}*G---\left(1\right)$

第二步的插值公式为：

$V_5=\frac{1}{4}(V_1+V_2+V_3+V_4)+2^{-H/2}*\sqrt{1-2^{2H-2}}*\left|\right|\frac{L}{2^n}\left|\right|*\mathrm{\σ}*G---\left(2\right)$

上面两式中，V_i表示目标点的高程，其中i＝1、2、3、4、5，H为地形粗糙程度，σ为起伏程度，L为初始格网间距，n为迭代次数，G为服从标准正态分布的随机数；

使用Matlab的surf函数将坦克模型的矩阵高程数据构建成坦克的几何模型，然后采用矩阵数据高程叠加的方式，在分形插值后的地表模型中嵌入坦克模型，生成的矩阵数据即为地表和坦克的几何模型，矩阵数据由若干个网格构成，每个网格代表一个目标点；

步骤2：利用距离-多普勒信息对目标点进行定位：

$R=|\stackrel{\→}{T}-\stackrel{\→}{S}\left(t\right)|=\frac{c\mathrm{\τ}}{2}---\left(3\right)$

$f_D=-\frac{2}{\mathrm{\λ}}\frac{({\stackrel{\→}{V}}_S-{\stackrel{\→}{V}}_T)\·(\stackrel{\→}{S}-\stackrel{\→}{T})}{|\stackrel{\→}{S}-\stackrel{\→}{T}|}=-\frac{2}{\mathrm{\λ}R}\stackrel{\→}{R}\·\stackrel{\→}{V}---\left(4\right)$

$\frac{x^2+y^2}{{(R_e+h)}^2}+\frac{z^2}{{R^2}_P}=1---\left(5\right)$

式3为距离方程，R为SAR到目标点的斜距，为载机的位置矢量，是目标点的位置矢量，c为光速，τ为所接收到的目标回波相对于发射脉冲的时间延迟；式4为多普勒频率方程，f_D为观察到的目标回波多普勒频率，为SAR与目标间的相对速度矢量，为SAR到目标点的斜距矢量，矢量方向为SAR指向目标点，λ为SAR所发射的电磁波的波长；式5为地球椭球模型方程，R_e＝6378137m是平均赤道半径；R_p＝(1-f)(R_e+h)是地球极半径，其中f＝1/298.257为参考椭球体的平坦度因子，h为目标点高程，x、y、z为目标点的坐标信息；

依次选取相邻的3个目标点T₁、T₂、T₃，由T₁、T₂、T₃的坐标信息求解由T₁、T₂、T₃组成的小面元的面法向矢量计算SAR到目标点的斜距矢量和小面元矢量形成的夹角即为局部入射角θ_L；

获得局部入射角θ_L后采用Ulaby模型计算后向散射系数：

σ⁰(dB)＝p₁+p₂exp(-p₃θ_L)+P₄cos(p₅θ_L+P₆) (6)

P₁～P₆是根据雷达测量结果整理的经验常数；

步骤3：根据后向散射系数计算第i,j个小面单元的后向散射信号：

$s({\mathrm{\θ}}_{i,j},r_{i,j})=\frac{G^2{\mathrm{\λ}}^2}{{\left(4\mathrm{\π}\right)}^3{r_{i,j}}^4}{\mathrm{\σ}}^0\left({\mathrm{\θ}}_{i,j}\right)d_x{d}_{y}p(t-\frac{2r_{i,j}}{c})sd({\mathrm{\θ}}_{i,j},r_{i,j})$

式中G为收发天线增益，θ_i,j为第i,j个小面单元的局部入射角θ_L，r_i,j为第i,j个小面单元与载机之间的瞬时距离，为SAR信号，t为SAR发射脉冲串的时间，

将N个小面单元的后向散射信号相加得到的地表和坦克的几何模型的回波信号：

$s^{\′}\left({\mathrm{\θ}}_{i,j},r_{i,j}\right)=\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}\underset{j=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}\frac{G^2{\mathrm{\λ}}^2}{{\left(4\mathrm{\π}\right)}^3{r_{i,j}}^4}{\mathrm{\σ}}^0\left({\mathrm{\θ}}_{i,j}\right)d_x{d}_{y}p\left(t-\frac{2r_{i,j}}{c}\right)sd\left({\mathrm{\θ}}_{i,j},r_{i,j}\right)$

步骤4：对回波信号进行二维傅里叶变换，提取幅度值，用Matlab的Imshow函数显示图像。