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        指數(shù)和高斯隨機粗糙表面光散射特性數(shù)值研究?

        2018-04-26 11:56:59閆克丁付永升于小寧楊建華
        計算機與數(shù)字工程 2018年4期
        關(guān)鍵詞:指數(shù)分布入射波入射光

        閆克丁 付永升 于小寧 楊建華

        (西安工業(yè)大學(xué) 西安 710021)

        1 引言

        粗糙表面光散射是一個長期保持吸引力的研究領(lǐng)域,現(xiàn)代科技中許多技術(shù)以此為基礎(chǔ),比如雷達(dá),隨著納米技術(shù)的進步,根據(jù)光散射理論來設(shè)計具有特定表面光學(xué)散射特性的新材料,比如超材料、光子晶體、光時鐘、可設(shè)計表面等。第一位理論研究表面散射的學(xué)者是Lord Rayleigh,他在19世紀(jì)末開始系統(tǒng)研究粗糙表面的波散射而難題,研究了光垂直入射到正弦表面的散射現(xiàn)象[1],1913年Mandel'shtam[2]第一個考慮到隨機粗糙表面散射,開創(chuàng)了一個新的研究領(lǐng)域:隨機粗糙表面的波散射,他主要研究了液體表面的光散射。近年來一些隨機表面光散射的新現(xiàn)象被理論預(yù)測和實驗驗證,如多次散射,增強后向散射,衛(wèi)星峰現(xiàn)象等[3~5]。目前廣泛使用的隨機粗糙表面光散數(shù)值計算仿真方法有電磁場數(shù)值方法包括有限元法(FEM)、時域有限差分法(FDTD)和矩量法(MOM)等方法[6~8]。FEM和FDTD數(shù)值計算需要對整個仿真域進行離散,MOM則只需對粗糙表面進行離散,是一種有效研究這類粗糙面散射問題的方法及工具。

        在目前隨機粗糙表面的光散射研究中時,大部分的文獻采用的是高斯分布隨機粗糙表面,而對指數(shù)分布隨機粗糙表面的散射特性研究較少,指數(shù)分布隨機粗糙表面適用于描述具有尖峰的不規(guī)則表面,通過對指數(shù)分布隨機粗糙表面的光散射性質(zhì)的研究,可以幫助我們了解這類表面的光學(xué)性質(zhì)。因此本文生成采用線性濾波法分別生成高斯分布和指數(shù)分布的隨機粗糙表面,采用矩量法數(shù)值計算兩類隨機表面的平均差分散射系數(shù),對比兩類表面的光散射特性。

        2 隨機粗糙表面

        一般可認(rèn)為隨機粗糙表面高度可由許多不同頻率的諧波疊加而成,因此可采用線性濾波法來生成隨機粗糙面:先進行頻域濾波,然后進行逆傅里葉變換得到粗糙面高度,來生成模擬隨機粗糙面模型[9~10]。根據(jù)以上分析,長度為 L 的一維粗糙面模型可表示為

        3 錐形入射波

        隨機表面光散射計算時,需要計算無限大表面,但數(shù)值計算只能針對有限尺寸的表面,因此必須對表面截斷。當(dāng) ||x,y>L時,表面電流密度為0,在表面的邊界會產(chǎn)生電流密度的突變。通常有兩種方法處理電流密度突變:設(shè)置周期邊界和錐形入射波。設(shè)置周期邊界方法會產(chǎn)生近似,引入誤差,一般較少使用;錐形入射波具有Gauss特性,入射波在邊界時衰減到0,這樣可避免表面電流密度的突變。

        一維錐形入射波公式:

        入射波波矢為

        其中,g為錐形寬度,一般選擇在L 4和L 10之間,決定入射波寬度和隨機粗糙表面尺寸,g越大,入射波寬度越大,粗糙表面尺寸越大,計算結(jié)果更精確,但計算強度增加,計算時間加大,因此必須選擇合適的g值,錐形寬度由入射角決定,隨機粗糙表面的長度L由g決定。

        根據(jù)上式可得一維錐形入射波的振幅分布如圖1所示。

        圖1 一維錐形入射波的振幅分布

        4 基于MOM粗糙表面散射計算方法

        一維隨機粗糙表面散射示意圖如圖2所示,θi為入射角,θs為散射角,ki為入射光波矢,ks為散射光波矢。

        圖2 一維隨機粗糙表面散射結(jié)構(gòu)示意圖

        對于良導(dǎo)體隨機粗糙表面光散射,總場等于入射場與散射場之和:

        利用格林函數(shù)可得

        應(yīng)用格林第二恒等式,化簡可得到

        r在粗糙表面,r′在粗糙面上V0或下V1。

        由于光波照射在電介質(zhì)表面上會產(chǎn)生電流和磁流,因此必須建立電磁場雙積分方程:

        根據(jù)邊界條件:

        其中當(dāng)入射光為S偏振光時,ρ為μ1μ,入射光為P偏振光時ρ為ε1ε,將邊界條件帶入節(jié)分方程得

        對于金屬表面和電介質(zhì)表面散射得到的積分方程(15)和(18)采用點配法得到矩陣方程,采用Bi-CGSTAB算法求解矩陣方程,最后得到散射場ψ(r′)S

        當(dāng) r′在遠(yuǎn)場時,散射場波矢=sinθS+cosθS,g(r , r′)為格林函數(shù)為

        5 結(jié)果與討論

        光散射特性進行數(shù)值研究選擇入射光波長λ=1.064μm,每個參數(shù)的計算分別產(chǎn)生10000個樣本表面,每個樣本長度為100λ,數(shù)值計算采樣點數(shù)為N=2048。選擇一組表面,表面粗糙度參數(shù)如表1所示,這些表面屬于常見的微粗糙和弱粗糙表面。

        表1 粗糙表面樣本粗糙度參數(shù)

        高斯分布隨機粗糙良導(dǎo)體表面在30°入射角情況下散射結(jié)果結(jié)果圖3所示。

        對良導(dǎo)體隨機粗糙表面光散射MDRC分布特性用分布寬度、散射峰值、峰位置三個參量表示。

        從圖3中可以看到高斯分布隨機粗糙表面散射特性,T=2λ固定不變,當(dāng) δ=0.1λ時,如圖3(a)中出現(xiàn)鏡像散射峰,S入射光與P入射光散射分布相似,鏡像峰值隨著入射角的增大而增大;隨著δ的增大,散射強度分布變寬,出現(xiàn)類似朗伯體漫反射現(xiàn)象,散射強度分布變寬,因此在T固定時,δ會有一個朗伯散射區(qū)間出現(xiàn),朗伯散射強度隨著入射角度的增大而增大,但增幅不大,并且散射峰值向大散射角方向移動,此時S入射光比P入射光散射峰值要大一些;隨著δ的進一步增大,δ=0.8λ時S入射光散射出現(xiàn)后向增強峰值,P光則沒有,后向增強峰值在θi<20°時比較明顯,并且隨入射角增大,后向增強峰值變小,對比圖3(K)(L)(M)可發(fā)現(xiàn)隨粗糙度增大,后向散射峰值變大。

        圖3 高斯分布隨機粗糙表面光散射MDRC分布

        圖4 指數(shù)分布隨機粗糙表面光散射MDRC分布

        從圖4中可得到指數(shù)分布隨機粗糙表面散射特征:δ=0.1λ時,指數(shù)分布粗糙表面具有與高斯分布粗糙表面相似的散射特征,散射光強相近。δ=0.2λ時,指數(shù)分布粗糙表面與高斯分布粗糙表面散射光有相同的峰值,但是散射光強分布曲線有差異,指數(shù)分布粗糙表面散射分布曲線具有指數(shù)增長和下降趨勢,而高斯粗糙表面的散射分布對稱。δ=0.3λ時,指數(shù)分布粗糙表面散射峰值與δ=0.4λ的高斯分布粗糙表面散射峰值相同,但散射分布有差異,高斯分布粗糙表面散射分布比較光滑,而指數(shù)分布粗糙表面散射分布比較尖銳。當(dāng)δ=0.4λ時,指數(shù)分布粗糙表面的散射峰值與δ=1λ的高斯分布粗糙表面散射峰值相同,指數(shù)分布粗糙表面散射為朗伯散射,散射寬度比指數(shù)分布粗糙表面散射寬度更寬。隨著方均根高度進一步增大,當(dāng)δ=0.5λ和δ=0.6λ時,指數(shù)分布粗糙表面散射分布出現(xiàn)后向峰值,并且分布曲線以接近直線的形式向峰值兩端下降。經(jīng)指數(shù)分布隨機粗糙表面與高斯分布粗糙表面散射光特性對比可知,具有相同粗糙參數(shù)情況下,指數(shù)分布隨機粗糙表面比高斯分布粗糙表面顯得更為粗糙。

        為了更好地對比指數(shù)分布粗糙表面和高斯分布粗糙表面的散射特征,設(shè)定一組粗糙表面參數(shù):粗糙面方均根高度為δ=0.5λ,相關(guān)長度為T=4λ,采樣點數(shù)N=2048,粗糙面長度L=100λ。使用該組粗糙參數(shù)分別生成指數(shù)分布表面和高斯分布表面兩種表面,如圖5所示。

        圖5 高斯分布與指數(shù)分布一維隨機粗糙表面

        從圖5中可看出,相同隨機數(shù)生成的高斯分布和指數(shù)分布隨機粗糙表面之間有相似的起伏變化趨勢,但高斯表面比較光滑,指數(shù)表面相比于高斯表面具有更多毛刺,因而比高斯分布粗糙表面更加粗糙,從而造成了上述指數(shù)分布表面和高斯分布散射結(jié)果的差異。

        6 結(jié)語

        本文研究了高斯分布和指數(shù)分布隨機粗糙表面的光散射分布特性,采用線性濾波法生成一組高斯分布和一組指數(shù)分布隨機粗糙表面,采用基于矩量法的蒙特卡羅算法分別計算了指數(shù)分布和高斯分布表面的散射光強度平均差分散射系數(shù)MDRC,分析了MDRC分布、散射峰值、散射峰位置等特征。數(shù)值計算結(jié)果顯示高斯分布和指數(shù)分布隨機粗糙面的散射特征具有顯著差異,研究結(jié)果對復(fù)雜背景下提高激光雷達(dá)目標(biāo)識別能力具有重要意義。

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