本文關(guān)鍵詞：基于快速偶極子法求解導(dǎo)體目標(biāo)RCS　出處：《安徽大學(xué)》2017年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

  更多相關(guān)文章： 快速偶極子法 矩量法 特征基函數(shù)法 雷達散射截面 再壓縮自適應(yīng)交叉近似算法

【摘要】：目標(biāo)電磁散射特性的分析是計算電磁學(xué)領(lǐng)域的重要研究方向之一,在地質(zhì)勘測、雷達探測、目標(biāo)識別等領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。對一些電大尺寸或結(jié)構(gòu)復(fù)雜目標(biāo)的電磁散射特性進行精確、高效的分析一直是計算電磁學(xué)領(lǐng)域的研究熱點之一。矩量法具有精度高、高效性的特點,是分析目標(biāo)電磁散射特性的數(shù)值方法之一。但是傳統(tǒng)矩量法在分析電大尺寸目標(biāo)時,所需的計算時間比較長,而且效率較低。為了解決這一問題,本文提出了兩種快速計算目標(biāo)雷達散射截面(RCS)的方法。第一種方法是將快速偶極子法(FDM)結(jié)合再壓縮自適應(yīng)交叉近似(RACA)算法應(yīng)用于導(dǎo)體目標(biāo)RCS的計算。FDM有利于實現(xiàn)遠(yuǎn)場組矩陣向量積的快速計算。為了進一步加快近場組互阻抗元素的填充,采用RACA算法對阻抗矩陣進行進一步壓縮。與傳統(tǒng)FDM相比,該方法計算時間和內(nèi)存消耗得到了有效縮減。第二種方法是基于特征基函數(shù)法(CBFM),將FDM與CBFM-II相結(jié)合,加速次要特征基函數(shù)和縮減矩陣構(gòu)造中遠(yuǎn)場組間的矩陣向量乘積的速度。將ACA算法與之結(jié)合進一步加快近場組阻抗矩陣的填充,提高了計算效率和節(jié)約了內(nèi)存。
[Abstract]:The analysis of electromagnetic scattering characteristics of target is one of the important research directions in the field of computational electromagnetics, which is used in geological survey and radar detection. Target recognition and other fields have been widely used. The electromagnetic scattering characteristics of some electrically large or complex targets are accurate. Efficient analysis has always been one of the hotspots in the field of computational electromagnetics. The method of moments has the characteristics of high accuracy and high efficiency. It is one of the numerical methods to analyze the electromagnetic scattering characteristics of the target. But the traditional method of moments takes a long time and low efficiency to analyze the electrically large size target. In order to solve this problem. In this paper, two methods for fast calculating radar cross section (RCS) of target are presented. The first method is to combine the fast dipole method with the recompression adaptive cross approximation (RACA). The algorithm is applied to the calculation of conductor target RCS. The algorithm is helpful to realize the fast calculation of far-field group matrix vector product, in order to further accelerate the filling of near-field group mutual impedance elements. The impedance matrix is further compressed by RACA algorithm, which is compared with the traditional FDM. The computation time and memory consumption of this method are reduced effectively. The second method is based on the feature basis function method to combine FDM with CBFM-II. The speed of matrix vector product between far-field groups in the construction of secondary eigenbase function and reduced matrix is accelerated, and the ACA algorithm is combined to further accelerate the filling of near-field group impedance matrix. The calculation efficiency is improved and the memory is saved.
【學(xué)位授予單位】：安徽大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TN011

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本文編號：1403822