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(biāo)的復(fù)合電磁散射特性,推導(dǎo)了一維介質(zhì)粗糙面上方二維涂覆目標(biāo)電磁散射的FE-BI公式.在仿真中,采用功能強(qiáng)大的有限元方法模擬涂覆目標(biāo)內(nèi)部場(chǎng),對(duì)于涂覆目標(biāo)與粗糙面之間的多重耦合作用則通過(guò)邊界積分方程方法進(jìn)行考慮.結(jié)合Monte-Carlo方法,數(shù)值計(jì)算了介質(zhì)高斯粗糙面上方涂覆圓柱目標(biāo)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(duì)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(dǎo)體模型時(shí)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(wèn)題,且計(jì)算精度較高. 

【文章來(lái)源】：電波科學(xué)學(xué)報(bào). 2020,35(02)北大核心CSCD

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【部分圖文】：

一維介質(zhì)粗糙面上方涂覆目標(biāo)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(shuō)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(dǎo)體圓柱目標(biāo)電磁散射時(shí)未知量個(gè)數(shù)及計(jì)算資源消耗的對(duì)比. 數(shù)值計(jì)算實(shí)現(xiàn)的硬件平臺(tái)為:Intel(R) Core(TM) i3,CPU 2.93 GHz,內(nèi)存 8 GB. 從表1可以看出,無(wú)論是未知量個(gè)數(shù)、計(jì)算時(shí)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(biāo)的內(nèi)部區(qū)域,而MoM只需要對(duì)模型表面進(jìn)行離散,使得FE-BI未知量個(gè)數(shù)要多于MoM,進(jìn)一步導(dǎo)致計(jì)算時(shí)間和內(nèi)存需求的增加. 但是MoM難以處理非均勻媒質(zhì)問(wèn)題,而本文提出的方法在處理這類(lèi)問(wèn)題時(shí)優(yōu)勢(shì)明顯.表1 不同方法未知量個(gè)數(shù)及計(jì)算資源消耗對(duì)比Tab.1 Comparison of the number of unknowns and the consumption of computational resource of different methods 方法 未知量個(gè)數(shù) 計(jì)算時(shí)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(shí)一維介質(zhì)高斯粗糙面上方涂覆圓柱目標(biāo)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(dāng)δ增大時(shí),粗糙面的粗糙度也相應(yīng)增大,使得漫散射增強(qiáng)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(biāo)的BSC


本文編號(hào)：3507319