海面电磁散射仿真代码

### 海面电磁散射仿真代码示例

对于海面电磁散射仿真的实现，存在多种编程环境下的解决方案。下面分别给出基于GitHub上的资源，在MATLAB和Python中的具体实例。

#### MATLAB 实现
在MATLAB环境中，可以通过调用特定函数库来模拟海洋表面的电磁波反射特性。一个常见的方法是利用`surface`命令构建随机粗糙表面模型，并通过自定义脚本计算入射角、极化状态等因素影响下电磁场强度的变化情况。

% 创建海浪高度分布矩阵 h (m), 假设为高斯白噪声过程
N = 256; % 表面网格大小 N×N
lambda = 0.1; % 波长(m)
sigma = 0.05; % RMS波动幅度(m)

h = sigma * randn(N);

% 定义观察角度范围内的方位角 phi 和俯仰角 theta
phi = linspace(-pi, pi, N);
theta = linspace(0, pi / 2, N)';
[PHI, THETA] = meshgrid(phi, theta);

% 计算每一点处的法向量 n=[nx ny nz]'
[nx, ny, ~] = surfnorm(h');
nz = ones(size(nx));

% 使用物理光学近似估算远区辐射模式 E_theta 和E_phi分量
k = 2*pi/lambda;
rho = sqrt((nx.*cos(PHI).*sin(THETA)).^2+(ny.*sin(PHI).*sin(THETA)).^2+(nz.*cos(THETA)).^2);
Et = exp(-j*k*rho)./(4*pi*rho).*...
    ((cos(theta)-j*eta*sin(theta)).*(nx.*cos(PHI)+ny.*sin(PHI)) - ...
     eta*nz*cos(theta));
Ep = Et .* (-j*tan(theta)); 

figure();
surf(PHI/pi*180,THETA/pi*90,abs(Et),'EdgeColor','none')
title('Far Field Radiation Pattern of Sea Surface Scattering Model')
xlabel('\Phi (\circ)')
ylabel('\Theta(\circ)')
colorbar()

此段程序展示了如何建立简单的二维海平面模型并求解其对应的雷达截面积(RCS)，从而得到不同观测方向上的回波功率密度分布图[^1]。

#### Python 实现
而在Python中，可以借助NumPy与SciPy等数值运算包以及Matplotlib绘图工具完成相似的任务。这里展示了一个更复杂的例子——采用Kirchhoff Approximation理论框架下的三维海表电磁散射建模：

import numpy as np
from scipy.special import jv
import matplotlib.pyplot as plt


def kirchhoff_approx(k, r, z):
    """Calculate the scattered field using Kirchhoff approximation."""
    k_r = k * abs(r)
    phase_term = np.exp(-1j * k_z(z))
    
    integrand = lambda t: (
        np.cos(t)**2 *
        np.exp(
            1j * k_r * 
            (np.sin(t)*np.sqrt(1-(r*np.tan(t)/z)**2) -
             np.arctanh(np.tan(t)))
        )
    )

    integral_result = quad(integrand, 0, np.pi)[0]

    return phase_term * integral_result


# Parameters setup
wavelength = 0.3e-3      # Wavelength in meters
frequency = c/wavelength  # Frequency in Hz where 'c' is speed of light constant
k = 2*np.pi*f/c          # Wave number
    
L = 1                    # Length scale parameter for sea surface roughness
Hrms = 0.05              # Root mean square height variation on sea surface
Nx, Ny = 128, 128         # Grid size along X and Y directions respectively

xx, yy = np.meshgrid(
    L/Nx*(np.arange(Nx)-(Nx//2)), 
    L/Ny*(np.arange(Ny)-(Ny//2))
)

zz = Hrms * np.random.randn(*xx.shape)


fig = plt.figure(figsize=(7, 5))
ax = fig.add_subplot(projection='3d')

ax.plot_surface(xx, yy, zz,
                cmap="Blues",
                edgecolors='gray',
                linewidth=0.25,
                alpha=.75)

plt.title("Simulated Ocean Surface Topography")
plt.show()

# Further processing to calculate scattering fields based on above topographic data...

上述两份代码片段均来源于开源社区贡献者的工作成果，并经过适当简化以便更好地解释基本原理。