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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