了解雷达散射截面积(RCS)的基本概念和原理

发布时间：2020-11-20 21:02:53

来源：RF技术社区 (https://rf.eefocus.com)

标签：雷达

分享到：

雷达截面积 (Radar Cross Section, RCS) 是衡量目标在雷达接收方向上反射雷达信号能力的指标。它表示在雷达接收天线方向上，目标反射的功率与入射到目标处的功率密度之比。RCS是电子对抗和隐身技术中的关键参数，它受到多种因素的影响，包括目标的形状、材料、雷达工作频率、极化方式和观测角等。

目标的RCS可以通过实验测量或使用雷达模拟器进行计算机建模来获取。在实际应用中，准确的RCS值需要基于雷达的工作频率和观测角进行大量测量并生成数据。

对于不同的目标，其RCS具有不同的特征。例如，平面目标通常具有较强的镜面反射回波，而使用隐身技术，如赋形、涂覆雷达吸波材料和非金属材料等可以显著降低目标的RCS。

对于简单形状的目标，可以通过简单的模型来描述其RCS。这些模型基于雷达波长与目标尺寸的相对关系，将目标RCS划分为三个区域：瑞利区、谐振区和光学区。

在瑞利区，目标尺寸远小于信号波长，目标RCS主要与雷达工作频率的四次方成正比，与雷达观测角度关系不大。

在谐振区，波长与目标尺寸相当，目标RCS随着频率的变化而变化，变化范围可达10dB。同时，由于目标形状的不连续性，目标RCS也会随着雷达观测角的变化而变化。

在光学区，目标尺寸大于信号波长，下限值通常比瑞利区目标尺寸的上限值高一个数量级。在此区域中，简单形状目标的RCS可以接近它们的光学截面。然而，由于目标或雷达的移动会导致视线角的变化，进而导致目标RCS的变化。

对于金属形状目标，可以使用等式估算其RCS。但对于非常复杂的目标，如飞机等，其表面特性与RCS之间的关系并不牢固，它会随着照射雷达的方向而显著变化。

复杂目标的RCS包括镜面反射、边缘绕射、尖顶绕射、爬行波绕射、行波绕射和非细长体因电磁突变引起的绕射等多种散射效应。

当电磁波垂直射入局部光滑目标表面时，会在其后向方向上产生强烈的散射回波。这种散射被称为镜面反射，是一个强散射源。与此同时，当电磁波入射到目标边缘棱线时，散射回波主要来自于目标边缘对入射电磁波的绕射。与反射不同的是，一束入射波可以在目标边缘上产生无数条绕射线，这构成了重要的散射源。

常规飞机在没有隐身措施的情况下，其散射场包括反射和绕射场，主要由镜面反射和边缘绕射所贡献。然而，隐身飞机采取了多种措施来降低这些散射效应，包括改变飞机的形状和材料、使用吸波材料和采用其他隐身技术等。

针对相对复杂的目标，可以使用几种不同的逼近方法来测算其RCS。其中包括：

几何光学法（GO）：该方法假设射线沿直线传播，并利用经典的光线路径理论进行计算。

物理光学法（PO）：该方法利用平面切线的近似，通过应用惠更斯原理来计算RCS。

几何衍射理论（GTD）：这是一种综合了几何光学法和衍射线概念的合成系统。

以上这些方法可以用于对相对复杂目标的RCS进行测算。每种方法都有其适用范围和精度要求，在实际应用中可以根据需要选择合适的方法进行分析。

总之，隐身飞机通过采取隐身措施可以降低镜面反射和边缘绕射等散射效应。针对复杂目标，我们可以使用不同的逼近方法来计算其RCS以更好地理解和评估目标的散射特性。

继续阅读

掌握数字射频存储技术：了解其在电子领域的重要性和发展趋势

射频技术的快速发展与通信技术的进步密不可分，这也带动了射频技术市场需求的快速增长。无论是在日常生活中还是国防领域，射频技术的应用场景越来越广泛。其中，数字射频存储器（DRFM）干扰机在国防领域被广泛应用于电子攻击和保护，通过迷惑敌方雷达系统来保护己方设施。DRFM技术涉及对射频信号进行采样、以数字方式存储并重新恢复信号，同时通过欺骗技术改变信号的部分或全部参数。

一文了解雷达干扰与反干扰技术

雷达作为一项重要的探测和识别技术，广泛应用于军事、航空、气象等领域。然而，随着技术的不断发展，雷达系统也面临着日益复杂和多样化的干扰威胁。本文将带您深入了解雷达干扰与反干扰技术的原理、方法和挑战，为您揭示这个充满挑战和创新的领域。

脉冲雷达的奇妙世界

雷达技术是人类探索周围环境的重要工具。而在雷达技术中，脉冲雷达作为一种常见的应用，具有广泛的实际意义和深远的影响。本文将带您进入脉冲雷达的奇妙世界，揭示其基础知识与运作原理。

了解雷达散射截面积(RCS)的基本概念和原理

一种二维近场微波毫米波合成孔径雷达成像系统与多频压缩传感模型

本文评估了一种新的多频CS模型，用于二维近场微波和毫米波SAR图像重建。除了标准稀疏性之外，这个新的CS模型还同时利用了多频测量中的联合稀疏性和每个频率测量中的树稀疏性。基于所开发的多频CS模型，结合分裂Bregman更新和并行FISTA类近端算法的变体，提出了一种CS方法，以最小化对应于最小二乘数据拟合的五个项的线性组合，多-ℓ2范数，多电视范数，联合稀疏性范ℓ1数，和树稀疏性重叠ℓ21范数。结果表明，该多频CS模型对于处理二维近场多频SAR图像重建问题非常有效。