|
|
|
19 |
|
Кінцева ефективна площа розсіювання визначається формулою: |
|
|||
s = g |
R0tic |
tan b |
(1.7) |
|
2 |
||||
|
|
|
||
де g враховує матеріальні властивості поверхні та її шорсткість.
Поведінка ЕПР залежить не лише від характеристик поверхні, таких як довжина хвилі, діелектрична проникність та вологість, а й від впливу сезонних змін. Наприклад, розсіювання від поверхонь із рослинністю змінюється залежно від вмісту води у ґрунті та в рослинності, а також від наявності снігового покриву. Для гладких поверхонь, таких як дороги з асфальтовим чи бетонним покриттям, відбиття носить дзеркальний характер, тоді як шорсткі поверхні (трав'яний покрив, ліс, чагарники) характеризуються більш складним дифузним розсіюванням. Дослідження показують, що для реальних шорстких поверхонь коефіцієнт відбиття g мало залежить від кута візування b і поляризації. Тому g s0 , де s0 — середня ЕПР, може вважатися узагальненою характеристикою місцевості.
2 МОДЕЛЮВАННЯ В СЕРЕДОВИЩЕ MATLAB
Варіант 3
Початкові данні H=11,5; bmin = 27, bmax = 45, L = 2.5
Необхідно змоделювати значення сумарної ЕПР підстильної поверхні, будемо винувати послідовно. Почнемо з тогу що нам потрібно знайти роздільні здатності за горизонтальною дальністю для заданого сектора огляду за кутом місця.Довжина імпульсу зв’язана з роздільною здатністю за дальністю формулою:
DD = |
c ti |
(2.1) |
2 |
20
У цій роботі ми будемо підбирати значення довжини нашого імпульсу,залежно від розмирів маски підстильної поверхні. Початковим значення буде i ti = 20(nc) , та будемо потрохи збільшувати до 27.7(nc)
Далі знайдемо розрізнювальні здатності за азимутом і перерахуємо їх до поверхні.Наступний наш шаг буде це знайти розрізнювальні площі Sрозр, як функції кутів місця або горизонтальних дальностей. За відомими графіками створемо наближені математичні моделі питомих ЕПР як функцій кута спостереження.
Створемо матрицю питомих ЕПР для трьох різних типів підстильної поверхні (рядки матриці відповідають зміні питомої ЕПР залежно від кута місця, а стовпці – зміні ЕПР унаслідок руху ЛА). Потім розрахуємо ЕПР як функцію кутів місця або горизонтальних дальностей. Урахуємо випадковий характер питомої ЕПР, за середніми значеннями, отриманими у до цього в нашій роботі та сформуємо випадкові числа, розподілені за експоненційним законом, також нам потрібно урахувати ослаблення сигналу у вільному просторі. І під кінець урахувати спрямовувальні властивості антени в кутомісній площині для цього будемо використовувати реальну ДС бортової РЛС «Сиверянин-М»
Рисунок 2.1 – Нормована ДС антени за потужністю (потрібна – штрихпунктирна лінія, практично реалізована - суцільна)
21
Для виконання роботи застосуємо апроксимацію питомих ЕПР таких поверхонь:
- модель питомої ЕПР волого снігу
sволог.сніг » -012b -14дБ |
(2.2) |
|
|
|
|
– модель питомої ЕПР трави : |
|
|
sтрава |
» -0.10b -15дБ. |
(2.3) |
– модель питомої ЕПР річки при швидкості вітру 2,5 м/с: |
|
|
s річка |
» -0,28b -10дБ |
(2.4) |
де у нас – кут падіння b |
|
|
Давайте вирішувати завдання поетапно. Спочатку потрібно визначити роздільну здатність за горизонтальними дальностями для заданого сектора огляду, враховуючи кут місця. Розрахунок роздільної здатності виконується за формулою (2.1).Наступним кроком буде обчислення горизонтальних дальностей. Для цього потрібно визначити похилу дальність, що залежить від висоти польоту та кута, які можна знайти за відповідною формулою.
h' = |
h |
(2.5) |
|
cos bmin |
|||
|
|
Наступні похилі дальності будуть зростати на постійну величину, і їх значення можна подати у такому форматі:
h' |
= h ' + DD |
(2.6) |
i+1 |
i |
|
Перша горизонтальна дальність перерахована до поверхні
|
|
22 |
|
DDГi = |
DD |
(2.7) |
|
sin bmin |
|||
|
|
Також розраховуємо приріст кута, наступним чином:
Db |
і |
= arccos |
h |
- b |
min |
(2.8) |
|
||||||
|
|
h'i |
|
|||
Новий кут візування визначаємо за наступною формулою:
bmin = bmin + Dbi |
(2.9) |
Процес повторюється доти, доки кут bmin не перевищить значення bmax . На кожному етапі визначається наступна горизонтальна дальність DDГi , і відповідні значення кутів зберігаються у масиві. На наведеному нижче рисунку продемонстровано залежність між похилими та горизонтальними дальностями, а також кутами візування.
23
Рисунок 2.3 – Залежність дальностей від кутів
Тут показано, що при збільшенні кута візування похила горизонтальна дальність зменшується. Це може бути пояснено тим, що зі збільшенням кута візування спостерігач дивиться на об'єкт знизу.
Кут Dq називають роздільною здатністю за азимутом. Визначається за формулою нижче:
Dq = l |
(2.10) |
L |
|
Перерахуємо роздільну здатність за азимутом до поверхні
Dx = |
h |
Dq |
(2.11) |
|
cos b |
||||
|
|
|
24
Рисунок 2.4 – Залежність роздільної здатності за азимутом від кутів візування
Тепер знайдемо площадки розділення
25
Рисунок 2.5 – Залежність величин площадок розділення від кутів візування
Продовжимо, створюючи математичні моделі питомих ефективних площ поглибленого відбиття (ЕПР) як функцію кута спостереження за допомогою відомих формул з постановки завдання курсової роботи. У роботі будуть використані моделі для пшеничних полів, морської поверхні та снігу.Після цього ми створимо матрицю питомих ефективних площ поглибленого відбиття (ЕПР) для трьох різних типів підстильної поверхні. Рядки матриці відповідатимуть зміненню питомої ЕПР в залежності від кута місця, а стовпці будуть відображати вплив руху летального апарату. Нижче представлено зображення поверхні
26
Рисунок 2.6 – Зображення поверхні, що створена за допомогою графічного редактора Paint
Подальший аналіз ефективності поглибленого відбиття (ПЕПР) проводиться залежно від кутів місця або горизонтальних дальностей. На рисунку 2.7 представлено маску підстильної поверхні, де сніг позначений білим кольором, а ділянки без снігу – чорним. Ця інформація використовується для класифікації типів поверхні. На рисунку 2.8 зображено маску підстильної поверхні, де білі області відповідають поле з травою, а чорні – територіям без трави. Рисунок 2.9 там де в нас є вода картинка буде біла,а навпаки чорна
На всіх рисунках 2.7–2.9 по осі ординат наведено значення X, яке представляє умовний маршрут літального апарата.
27
Рисунок 2.7 – Маска підстильної поверхні снігу
28
Рисунок 2.8 – Маска підстильної поверхні поля трави
Рисунок 2.9 – Маска підстильної поверхні води
Далі врахуємо випадковий характер питомої ефективної площі поглибленого відбиття (ЕПР). На основі середніх значень, розрахованих у пункті 4, буде сформовано випадкову ЕПР, яка підпорядковується експоненційному закону розподілу, як проілюстровано на наведеному нижче рисунку.
29
Рисунок 2.10 – Сумарна ПЕПР
Далі урахуємо ослаблення сигналу у вільному просторі. Нижче ми обчислюємо коефіцієнт ослаблення за такою формулою:
K |
підпс |
= exp(-0.115a h ') |
(2.13) |
|
i |
|
|
де у нас α = 0.0072 – показник ослаблення, дБ/км. |
|
||
Наступним кроком рахуємо спрямовувальні властивості антени в кутомісній
площині. ДС розраховуємо за формулою нижче:
|
|
|
|
|
|
|
|
3 |
|
|
G(b ) = |
1 |
|
sin b |
Ks |
cos b - 1 -(Ks |
sin b) 2 |
(2.14) |
|||
|
|
|||||||||
|
|
|
|
|
|
|
||||
Knorm |
|
|
cos2 arcsin(Ks sin b) |
|
||||||
|
|
|
|
|
|
|||||
30
Де Knorm = 0,1569 – коефіцієнт який нормує модель ; Ks =1.1303 коефіцієнт неоднорідності поверхні розсіювача.
Рисунок 2.11 – Потужність антени
.
31
ВИСНОВКИ
У цьому курсовому проекті ми детально розглянули основні принципи розрахунку ефективної площі розсіювання (ЕПР) для різних типів радіолокаційних цілей, включаючи прості, складні та поверхнево-розподілені об'єкти. Основна увага була приділена використанню РЛС бічного огляду, що дозволяє моделювати результуючу ефективну площу підстильної поверхні з високою точністю.
Ми дослідили зображення, отримані з умовної радіолокаційної системи, та порівняли ЕПР для різних типів поверхонь, таких як сніг, трава та річка. Було встановлено, що сніг є найкращим відбивачем радіолокаційних хвиль завдяки своїй гладкій поверхні, тоді як море показало найнижчі значення ЕПР через його неоднорідну структуру.
Розрахунок ЕПР з використанням РЛС бічного огляду має численні переваги, включаючи оперативність, простоту реалізації та можливість отримання даних у реальному часі. Це відкриває перспективи для застосування цієї методики у військовій сфері для моніторингу ворожих об'єктів, а також у цивільному секторі для оцінки екологічного стану, спостереження за природними явищами та управління кризовими ситуаціями.
Підводячи підсумки можна зробити висновки проведені дослідження підтверджують важливість подальшого розвитку радіолокаційних методів та показують використання технологій РЛС у житті і інтеграції у сучасні системи моніторингу та управління.
32
СПИСОК ВИКОРИСТАНОЇ ЛІТЕРАТУРИ
1.В. К. Волосюк, М. В. Нечипорук, В. В. Павліков Радіотехнічні системи вимірювального типу , 2019 – 119 c.
2.Електронний ресурс] Розрахунок ефективної площі розсіювання (ЕПР), URL https://habr.com/ru/companies/comsol/articles/419243/
3.Сайбель А. Г. Основи радіолокації. — М.: Радіотехніка, 1961. — 384 с.
4.[Електронний ресурс] Андрій Музиченко, Ефективна площа розсіювання, 2020– URL https://www.radartutorial.eu/01.basics/rb56.ru.html\
5.Казаринов Ю. М., Коломенський Ю. А., Пестов Ю. К., Толоконников С. В. Радіотехнічні системи. — М.: Радіотехніка, 1968. — 492 с.