基于神经网络的粗糙表面双向反射分布函数建模

分析粗糙表面双向反射分布函数的测量方法,提出一种使用人工神经网络技术建立目标表面材料双向反射分布函数模型的方法。给出测量样品多个入射角度下的BRDF随散射角变化的曲线,从中选取部分曲线输入到神经网络,使用贝叶斯正则化方法训练网络,最终获取双向反射分布函数和入射角、散射角的映射关系模型。使用网络模型计算参与训练和未参与训练的输入角度的散射分布曲线,与实验测量曲线进行比较,结果表明：建立的模型正确,具有应用价值。     

沙尘大气电磁波多重散射及衰减

为了使干旱沙漠地区的电子系统能够全天候的工作, 必须开展沙尘大气的电磁波多重散射及衰减特性研究. 根据Mie理论、沙尘大气粒子尺寸分布和能见度的关系得到了电磁波沙尘大气传播衰减的计算方法, 计算了不同沙尘大气能见度的37 GHz电磁波的衰减, 与其他经验公式及文献中的实验结果进行比较, 文中方法得到的结果更接近于测量结果. 为了研究较低能见度沙尘暴中电磁波的传播特性, 需研究沙尘大气的多重散射效应. 应用Monte Carlo模拟方法, 在沙尘粒子为干燥和5%水含量时, 模拟了37 GHz和93 GHz电磁波在沙尘大气中传播时考虑多重散射效应的衰减, 并与基于Mie理论的计算结果进行比较, 结果显示, 在37 GHz时, 沙尘大气的多重散射对衰减的影响小, 在93 GHz时多重散射显著, 沙尘大气能见度越低, 多重散射的影响越显著. 粒子水含量增加使电磁波的衰减显著增大, 对多重散射的影响不明显. 因此, 在相同大气能见度下, 沙尘天气越干燥, 多重散射影响越大, 电磁波衰减减小越显著.