采用有限元-邊界積分（finite element boundary integral, FE-BI）方法研究了介質(zhì)粗糙面上方涂覆目標的復(fù)合電磁散射特性,推導了一維介質(zhì)粗糙面上方二維涂覆目標電磁散射的FE-BI公式.在仿真中,采用功能強大的有限元方法模擬涂覆目標內(nèi)部場,對于涂覆目標與粗糙面之間的多重耦合作用則通過邊界積分方程方法進行考慮.結(jié)合Monte-Carlo方法,數(shù)值計算了介質(zhì)高斯粗糙面上方涂覆圓柱目標的電磁散射,分析了涂層材料介電常數(shù)、粗糙面粗糙度以及介質(zhì)粗糙面介電常數(shù)變化對復(fù)合模型雙站散射系數(shù)的影響.數(shù)值結(jié)果表明,相比于傳統(tǒng)矩量法（method of moment, MoM）,本文方法雖然在處理理想導體模型時效率略低,但可以處理MoM難以處理的復(fù)雜媒質(zhì)電磁散射問題,且計算精度較高. 

【文章來源】：電波科學學報. 2020,35(02)北大核心CSCD

【文章頁數(shù)】：5 頁

【部分圖文】：

一維介質(zhì)粗糙面上方涂覆目標復(fù)合

圖2給出了單一粗糙面樣本下復(fù)合模型的BSC.從圖中可以看出,FE-BI和MoM所得結(jié)果吻合良好,說明了算法的正確性. 表1給出了單一粗糙面樣本下兩種方法求解一維介質(zhì)粗糙面上方導體圓柱目標電磁散射時未知量個數(shù)及計算資源消耗的對比. 數(shù)值計算實現(xiàn)的硬件平臺為:Intel(R) Core(TM) i3,CPU 2.93 GHz,內(nèi)存 8 GB. 從表1可以看出,無論是未知量個數(shù)、計算時間還是內(nèi)存需求,FE-BI都要多于MoM. 這主要是由于FE-BI需要離散目標的內(nèi)部區(qū)域,而MoM只需要對模型表面進行離散,使得FE-BI未知量個數(shù)要多于MoM,進一步導致計算時間和內(nèi)存需求的增加. 但是MoM難以處理非均勻媒質(zhì)問題,而本文提出的方法在處理這類問題時優(yōu)勢明顯.表1 不同方法未知量個數(shù)及計算資源消耗對比Tab.1 Comparison of the number of unknowns and the consumption of computational resource of different methods 方法 未知量個數(shù) 計算時間/s 內(nèi)存需求/MB FE-BI 3 679 8.2 151.1 MoM 2 171 4.9 119.5

圖3(c)給出了不同均方根高度δ時一維介質(zhì)高斯粗糙面上方涂覆圓柱目標的BSC. 從圖中可以看出,隨著δ的增大,鏡像方向的散射系數(shù)明顯減小. 這主要是由于均方根高度δ與高斯粗糙面的粗糙度密切相關(guān),當δ增大時,粗糙面的粗糙度也相應(yīng)增大,使得漫散射增強鏡像散射減弱.圖3 不同參數(shù)下介質(zhì)高斯粗糙面上方涂覆圓柱目標的BSC


本文編號：3507319