MATLAB与CST联合仿真快速建模超表面阵列：便捷导入编码序列，涡旋波应用助力科研提速,MATLAB与CST联合仿真快速建模超表面阵列：便捷导入编码序列，涡旋波生成与雷达散射截面优化,MATLAB联合CST进行仿真。 只需要写一个Excel，里面放你的编码序列，然后用MATLAB导入编码序列，或者你需要的超表面的排列方式。 就能够在CST里面自动生成对应的超表面阵列。 主要是针对单元个数太多，手动建模麻烦等问题。 能够用到涡旋波的生成，雷达散射截面缩减，聚焦波束等等。 无论是1比特，还是2比特，3比特等等都可以建模。 建模方式迅速，对科研帮助比较大。 ,MATLAB; CST仿真; 超表面阵列; 涡旋波生成; 雷达散射截面缩减; 聚焦波束; 编码序列; 建模效率; 科研帮助。,MATLAB驱动CST超表面自动建模工具

采用物理光学法和等效电磁流法作为RCS(Radar Cross Section)数值计算方法，通过对某飞机模型的实验测试，验证了算法的有效性．建立了某通用直升机的几何外形模型，计算RCS特性并分析其重要散射源．进行机身外形和旋翼的RCS减缩研究，提出了通用直升机隐身外形设计方法．改形后全机雷达散射水平在头(尾)向和侧向分别降低至原型的l0％和1％，且静稳定性及有效容积基本不变．通用直升机进行外形隐身设计后，旋翼成为全机的重要散射源(特别在头向及尾向)，还须采用其他方法进行RCS减缩．

合成孔径雷达(SAR)目标检测和识别是SAR实用化的瓶颈技术之一,提取有效的目标特征是SAR目标检测与识别的关键环节。高分辨率SAR图像中,目标属性散射中心特征反映了目标散射中心的位置、类型等信息,精确获取目标散射中心属性特征能够提高对目标的检测识别性能。针对SAR目标属性散射中心特征的提取,该文提出了一种基于改进的空间-波数分布(ISWD)的特征提取方法,该方法首先利用ISWD估计散射中心关于频率与方位角的函数,然后利用该函数来获得目标属性散射中心模型参数。最后利用仿真实验验证了方法的有效性。

所谓的雷达散射截面就是在给定方向上的返回或散射功率的一种量度，通常用入射场的功率密度进行归一化。

人工智能-机器学习-靶弹雷达散射截面RCS计算与仿真.pdf

一篇介绍航母雷达散射截面计算的论文，重点采用面元法。

合成孔径雷达(SAR)目标检测和识别是SAR实用化的瓶颈技术之一,提取有效的目标特征是SAR目标检测与识别的关键环节。高分辨率SAR图像中,目标属性散射中心特征反映了目标散射中心的位置、类型等信息,精确获取目标散射中心属性特征能够提高对目标的检测识别性能。针对SAR目标属性散射中心特征的提取,该文提出了一种基于改进的空间-波数分布(ISWD)的特征提取方法,该方法首先利用ISWD估计散射中心关于频率与方位角的函数,然后利用该函数来获得目标属性散射中心模型参数。最后利用仿真实验验证了方法的有效性。

行业分类-电信-一种从雷达散射截面测量数据中提取背景信号的方法.rar

《雷达散射截面测量》 Eugene F. Knott 的英文原版，详细介绍了雷达散射截面（RCS）的测量。

求解金属球雷达散射截面，只有输入球径就看显示RCS值