Die Messung des Radarquerschnitts (RCS) quantifiziert die Reflexionseigenschaften eines Objekts, wenn es Radarwellen ausgesetzt ist. Sie wird normalerweise in Quadratmetern (m²) ausgedrückt und stellt die effektive Fläche dar, die das Objekt dem Radarsystem bietet, um Radarwellen zu reflektieren. Bei der RCS-Messung werden Faktoren wie die physikalische Größe, Form, Materialzusammensetzung und Ausrichtung des Objekts relativ zur Radarquelle berücksichtigt. Größere RCS-Werte weisen auf stärkere Radarreflexionen hin, wodurch das Objekt von Radarsystemen besser erkannt werden kann, während kleinere RCS-Werte auf schwächere Radarreflexionen und eine verringerte Erkennbarkeit hinweisen.
Die Querschnittsfläche eines Radars bezieht sich auf die effektive Fläche, die ein Objekt den Radarwellen zur Reflexion zurück zum Radarempfänger bietet. Dieser Bereich wird durch die physikalischen Abmessungen und die Form des Objekts bestimmt und beeinflusst, wie Radarwellen mit seiner Oberfläche und inneren Strukturen interagieren. Objekte mit größeren Querschnittsflächen weisen im Allgemeinen höhere RCS-Werte auf, reflektieren mehr Radarenergie und verbessern ihre Erkennbarkeit durch Radarsysteme.
Der typische Wert des Radarquerschnitts (RCS) variiert erheblich je nach Art des Objekts, seiner Größe, Form und der Frequenz der verwendeten Radarwellen. Beispielsweise können große Militärflugzeuge RCS-Werte im Bereich von mehreren zehn bis Hunderten von Quadratmetern (m²) aufweisen, sodass sie von Radarsystemen auf große Entfernungen erkannt werden können. Bei kleineren Objekten wie Vögeln oder kleinen Drohnen können RCS-Werte in Bruchteilen eines Quadratmeters (m²) gemessen werden, sodass für eine effektive Erkennung eine größere Nähe zur Radarquelle erforderlich ist. Radar-Stealth-Technologien zielen darauf ab, die RCS eines Objekts zu reduzieren, um die Erkennbarkeit zu minimieren. Dabei werden häufig RCS-Werte erreicht, die mit denen kleiner Vögel oder Insekten vergleichbar oder kleiner sind.
Die Berechnung des Radarquerschnitts (RCS) eines Objekts erfordert komplexe elektromagnetische Prinzipien und numerische Simulationen. Dabei werden Faktoren wie Objektgeometrie, Materialeigenschaften, Wellenlänge von Radarwellen und Polarisation des Radarsignals berücksichtigt. Eine gängige Methode zur Berechnung von RCs umfasst Rechentechniken wie die Momentenmethode (MOM), physikalische Optik (PO) oder Finite-Differenzen-Zeitdomänensimulationen (FDTD). Diese Methoden analysieren, wie elektromagnetische Wellen mit der Oberfläche und den inneren Strukturen des Objekts interagieren, um dessen Radarstreueigenschaften vorherzusagen und seinen RCS-Wert unter bestimmten Radarbetriebsbedingungen zu bestimmen.
Der Radarquerschnitt (RC) des menschlichen Körpers variiert in Abhängigkeit von Faktoren wie Körpergröße, Körperhaltung, Kleidungsmaterial und der Frequenz der verwendeten Radarwellen. Typischerweise sind die CRs des menschlichen Körpers im Vergleich zu größeren Objekten wie Fahrzeugen oder Gebäuden relativ niedrig, was die Erkennung auf größere Entfernungen oder in unübersichtlichen Umgebungen erschwert. Die CRs eines menschlichen Körpers können je nachdem, ob der Körper steht, sitzt oder sich bewegt, sowie je nach der spezifischen Radarfrequenz und Polarisation, die zur Erkennung verwendet wird, variieren. Das Verständnis und die Messung der CRs des menschlichen Körpers sind wichtige Überlegungen beim Entwurf von Radarsystemen für Anwendungen wie Sicherheitskontrollen, Such- und Rettungseinsätze und biomedizinische Bildgebung.