本文關(guān)鍵詞：無(wú)源互調(diào)效應(yīng)數(shù)值分析方法的研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著發(fā)射功率的提高和高靈敏度接收機(jī)的使用,無(wú)源互調(diào)現(xiàn)象(PIM:Passive Intermodulation)已成為阻礙衛(wèi)星通信系統(tǒng)進(jìn)一步發(fā)展的瓶頸。由于無(wú)源互調(diào)現(xiàn)象產(chǎn)生機(jī)理復(fù)雜,影響因素眾多,目前對(duì)于PIM現(xiàn)象的研究絕大多數(shù)集中于實(shí)驗(yàn)測(cè)量,數(shù)值模擬尚處于起步階段。本論文針對(duì)金屬接觸引起的PIM非線性現(xiàn)象,研究了基于時(shí)域有限積分的建模分析方法,實(shí)現(xiàn)了PIM現(xiàn)象的準(zhǔn)確分析。首先,根據(jù)金屬接觸產(chǎn)生PIM非線性現(xiàn)象的機(jī)理以及電磁分析中場(chǎng)路耦合的思想,研究了時(shí)域有限積分算法中分布式集總元件的建模方法。其次,研究了PIM集總元件的加載方式和端口電壓的提取算法,為數(shù)值分析PIM現(xiàn)象提供了可行的技術(shù)路徑。最后,為實(shí)現(xiàn)非線性求解,本文在調(diào)研了多種牛頓迭代法的基礎(chǔ)上,利用典型函數(shù)測(cè)試了它們的實(shí)際求解效率。并根據(jù)測(cè)試結(jié)果和求解需要提出了一種高效穩(wěn)定的非線性方程求解方法,通過(guò)實(shí)際算例驗(yàn)證了此方案的有效性。為分析波導(dǎo)類器件產(chǎn)生的PIM現(xiàn)象,本文研究了波導(dǎo)端口激勵(lì)技術(shù)。通過(guò)對(duì)波導(dǎo)端口結(jié)構(gòu)和波導(dǎo)場(chǎng)分布特性的分析,提出了模式調(diào)制加載波導(dǎo)激勵(lì)的技術(shù)方案。首先利用頻域有限元算法提取波導(dǎo)內(nèi)部的穩(wěn)態(tài)場(chǎng)分布,再利用模式調(diào)制的方式在波導(dǎo)端口直接進(jìn)行模式場(chǎng)激勵(lì),實(shí)現(xiàn)了高效的波導(dǎo)端口激勵(lì)。通過(guò)數(shù)值分析典型波導(dǎo)器件,驗(yàn)證了PIM數(shù)理模型、非線性求解方法和波導(dǎo)端口激勵(lì)算法的有效性。為獲取更高效的計(jì)算效率,本文研究了時(shí)域有限積分算法基于GPU的并行化。首先,研究了GPU的統(tǒng)一編程模型及其軟硬件架構(gòu),分析了GPU并行計(jì)算的實(shí)現(xiàn)思路；其次,分析了串行時(shí)域有限積分算法的計(jì)算流程,結(jié)合GPU并行計(jì)算特性和實(shí)際硬件環(huán)境,提出了并行策略；在此基礎(chǔ)上,利用GPU的共享內(nèi)存進(jìn)一步提高了并行效率,數(shù)值結(jié)果驗(yàn)證了并行算法的高效性。
【關(guān)鍵詞】：無(wú)源互調(diào) 時(shí)域有限積分算法 GPU并行 集總元件
【學(xué)位授予單位】：東南大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TN927.2
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第一章 緒論10-18
• 1.1 引言10-12
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀12-14
• 1.3 研究?jī)?nèi)容14-16
• 1.4 論文結(jié)構(gòu)16-18
• 第二章 理論基礎(chǔ)18-34
• 2.1 時(shí)域有限積分算法18-23
• 2.1.1 離散網(wǎng)格19-20
• 2.1.2 迭代方程20-23
• 2.2 TDFIT場(chǎng)-路耦合算法23-27
• 2.2.1 場(chǎng)路耦合思想23-25
• 2.2.2 線性集總元件25-26
• 2.2.3 非線性集總元件26-27
• 2.3 PIM場(chǎng)-路耦合分析方案27-33
• 2.3.1 PIM等效電路模型27-28
• 2.3.2 PIM集總元件模型28-29
• 2.3.3 集總元件加載策略29-33
• 2.4 本章小結(jié)33-34
• 第三章 非線性方程求解34-50
• 3.1 TDTIT非線性方程34
• 3.2 非線性方程求解方法34-38
• 3.2.1 迭代法基本概念34-35
• 3.2.2 牛頓迭代法35-36
• 3.2.3 改進(jìn)牛頓迭代法36-38
• 3.3 牛頓迭代法效率比較38-48
• 3.3.1 冪級(jí)數(shù)函數(shù)求解效率39-44
• 3.3.2 指數(shù)函數(shù)求解效率44-47
• 3.3.3 求解策略47-48
• 3.4 算例48-49
• 3.5 本章小結(jié)49-50
• 第四章 導(dǎo)波端口激勵(lì)50-66
• 4.1 波導(dǎo)端口50-52
• 4.1.1 導(dǎo)波端口結(jié)構(gòu)50-51
• 4.1.2 模式調(diào)制策略51-52
• 4.2 有限元提取模式場(chǎng)分布52-62
• 4.2.1 矢量基函數(shù)52-55
• 4.2.2 剖分及編碼說(shuō)明55-56
• 4.2.3 有限元求解波導(dǎo)本征值56-58
• 4.2.4 矩陣求解相關(guān)積分58-60
• 4.2.5 數(shù)值驗(yàn)證60-62
• 4.3 PIM算例及結(jié)果分析62-65
• 4.4 本章小結(jié)65-66
• 第五章 基于GPU的TDFIT并行算法66-81
• 5.1 GPU并行計(jì)算簡(jiǎn)介66-69
• 5.1.1 GPU硬件架構(gòu)67-68
• 5.1.2 并行算法概念68-69
• 5.2 GPU統(tǒng)一計(jì)算架構(gòu)69-72
• 5.2.1 CUDA編程模型69-70
• 5.2.2 GPU存儲(chǔ)器架構(gòu)70-71
• 5.2.3 GPU并行思路71-72
• 5.3 基于CUDA的TDFIT并行算法72-80
• 5.3.1 基本并行策略73-75
• 5.3.2 基于共享內(nèi)存的優(yōu)化75-77
• 5.3.3 數(shù)值結(jié)果77-80
• 5.4 本章小結(jié)80-81
• 第六章 結(jié)束語(yǔ)81-83
• 6.1 總結(jié)81-82
• 6.2 展望82-83
• 致謝83-85
• 參考文獻(xiàn)85-88
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表論文88

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