用matlab建立光子多次散射模型,假设所用激光的波长为405nm,其中有10000000个光子,这些光子初始位置为三维坐标系原点,接收机的坐标为(0.3,0.4,0)接收机距离坐标原点的位置为0.5m,发射机的发散角为0.5mrad,接收机接收孔径大小为0.3mm,接收机视场角为3.14rad,收发机仰角为10°,发射机偏转角为10°,接收机偏转角为0°,假设这些光子从初始位置经过在发射机发散角范围内的随机角散射,若能到达接收机则计算概率,若不能被接收机接收则继续散射,若光子经过五次以上的散射仍未被接收,则该光子被舍弃,最终利用蒙特卡罗法计算这10000000个光子可以被接收机接收的概率和概率分布,并计算该散射过程光子的衰减系数,光速为3e8,传输时间为接收机和原点的距离除以光速,根据传输时间计算这些光子的脉冲响应,并绘制光子的衰减系数与传输时间之间的关系图。生成模型的代码。

时间: 2023-09-04 17:07:10 浏览: 106
由于涉及到大量的数值计算,建议使用 MATLAB 进行实现。以下是一个可能的模型实现: ```matlab % 模拟光子多次散射过程 %% 参数设置 lambda = 405e-9; % 激光波长(m) N_photon = 1e7; % 光子数目 rx = [0.3, 0.4, 0.0]; % 接收机坐标(m) d_rx = 0.5; % 接收机距离原点距离(m) theta_div = 0.5e-3; % 发散角(rad) d_ap = 0.3e-3; % 接收孔径大小(m) fov_rx = 3.14; % 接收机视场角(rad) theta_elev = 10 * pi / 180; % 收发机仰角(rad) theta_azim_tx = 10 * pi / 180; % 发射机偏转角(rad) theta_azim_rx = 0 * pi / 180; % 接收机偏转角(rad) n_scatter_max = 5; % 最大散射次数 c = 3e8; % 光速(m/s) %% 计算接收机有效面积 A_ap = pi * (d_ap / 2)^2; %% 初始化光子位置 x = zeros(N_photon, 3); theta = zeros(N_photon, 2); %% 发射方向随机化 theta(:, 1) = asin(sqrt(rand(N_photon, 1))); theta(:, 2) = 2 * pi * rand(N_photon, 1); %% 计算光子的传输时间和衰减系数 d = zeros(N_photon, 1); atten = ones(N_photon, 1); for i = 1:N_photon % 光子传输时间 d(i) = sqrt(sum((rx - x(i, :)).^2, 2)); t = d(i) / c; % 光子衰减系数 atten(i) = exp(-d(i) / 2); % 光子脉冲响应 xcorr(i) = sinc(lambda * (t - d_rx / c)) * atten(i); end %% 模拟光子多次散射过程 N_rx = 0; % 接收到的光子数目 for n = 1:n_scatter_max fprintf('Simulating scattering round %d...\n', n); % 计算光子散射方向 delta_theta = theta_div * randn(N_photon, 2); theta = theta + delta_theta; theta(theta < 0) = -theta(theta < 0); theta(theta > pi/2) = pi - theta(theta > pi/2); % 计算光子新位置 dx = zeros(N_photon, 3); dx(:, 1) = lambda / (4 * pi) * cos(theta(:, 1)) .* cos(theta(:, 2)); dx(:, 2) = lambda / (4 * pi) * cos(theta(:, 1)) .* sin(theta(:, 2)); dx(:, 3) = lambda / (4 * pi) * sin(theta(:, 1)); x = x + dx; % 判断光子是否被接收 d = sqrt(sum((rx - x).^2, 2)); fov_rx_half = fov_rx / 2; mask_rx = (d <= d_rx) & ... (atan2(x(:, 2), x(:, 1)) >= -fov_rx_half) & ... (atan2(x(:, 2), x(:, 1)) <= fov_rx_half) & ... (asin(x(:, 3) ./ d) >= theta_elev - fov_rx_half) & ... (asin(x(:, 3) ./ d) <= theta_elev + fov_rx_half) & ... (atan2(x(:, 2), x(:, 1)) - atan2(rx(2), rx(1)) >= -theta_azim_rx) & ... (atan2(x(:, 2), x(:, 1)) - atan2(rx(2), rx(1)) <= theta_azim_rx) & ... (atan2(rx(2), rx(1)) - atan2(x(:, 2), x(:, 1)) >= -theta_azim_tx) & ... (atan2(rx(2), rx(1)) - atan2(x(:, 2), x(:, 1)) <= theta_azim_tx); N_rx = N_rx + sum(mask_rx); % 更新光子衰减系数和脉冲响应 atten(~mask_rx) = atten(~mask_rx) .* exp(-d(~mask_rx) / 2); for i = find(mask_rx)' t = d(i) / c; xcorr(i) = xcorr(i) + sinc(lambda * (t - d_rx / c)) * exp(-d(i) / 2); end % 舍弃无法被接收的光子 mask_discard = ~mask_rx & (n == n_scatter_max); N_photon = N_photon - sum(mask_discard); x(mask_discard, :) = []; theta(mask_discard, :) = []; atten(mask_discard) = []; xcorr(mask_discard) = []; % 统计接收概率分布 if mod(n, 10) == 0 fprintf('Received %d photons in %d rounds.\n', N_rx, n); [N_hist, edges] = histcounts(d(mask_rx), 'Normalization', 'pdf'); figure; plot(edges(1:end-1), N_hist); xlabel('Distance (m)'); ylabel('Probability density'); title(sprintf('%d scatterings, %d photons received', n, N_rx)); end end %% 计算接收概率和衰减系数 P_rx = N_rx / N_photon; atten_mean = mean(atten); %% 绘制衰减系数与传输时间之间的关系图 t = sqrt(sum(x.^2, 2)) / c; atten_sorted = sort(atten); atten_cumsum = cumsum(atten_sorted) / sum(atten_sorted); figure; plot(t, atten_cumsum); xlabel('Transmission time (s)'); ylabel('Cumulative attenuation'); title(sprintf('%d scatterings, %d photons received', n_scatter_max, N_rx)); ``` 这个代码实现中,首先根据模型参数初始化了光子位置和发射方向,并计算了每个光子的传输时间和衰减系数。接下来进行多次散射过程模拟,每一轮散射都会更新光子位置和方向,并计算光子能否被接收。在散射过程中,每个光子的衰减系数和脉冲响应也会被更新。最后统计接收概率和衰减系数,并绘制衰减系数与传输时间之间的关系图。 需要注意的是,这个模型中假设了所有光子的起始位置都在原点,实际应用中需要根据具体情况进行修改。此外,模拟过程中还需要注意光子数目和散射次数的设置,以及一些细节问题(如光子方向的限制、角度单位的转换等)。
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