【摘要】：隨機粗糙面的電磁散射特性研究能為目標探測與識別、雷達精確制導等軍事領域提供理論依據(jù),且在農(nóng)業(yè)和海洋漁業(yè)等民用方面具有實際應用。本文研究了隨機粗糙面及其上方多個目標的復合電磁散射的快速方法、隨機粗糙面寬帶電磁散射的快速分析方法和基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的隨機粗糙面參數(shù)反演方法。主要研究內(nèi)容如下:1.提出了一種基于標量積分方程的單源等效原理算法(SS-EPA)并應用于介質(zhì)隨機粗糙面及其上方多個導體或介質(zhì)目標的復合電磁散射中。利用等效面將隨機粗糙面和目標分成不同的區(qū)域。因為等效面上的未知量密度要遠小于散射體上的未知量密度,且利用等效面上電流和磁流的關(guān)系,使SS-EPA方程只含電流(或者磁流),所以SS-EPA可以顯著減少MOM的未知量。數(shù)值計算了不同數(shù)量和不同種類(PEC或電介質(zhì))目標位于高斯介質(zhì)粗糙面上方的復合電磁散射。結(jié)果顯示當目標數(shù)量更多或形狀更復雜時,SS-EPA具有更高的計算效率。2.提出了一種結(jié)合Meahly近似和相位提取(PE)的混合方法,解決了粗糙面寬帶電磁散射問題。為進一步加速計算,采用特征基函數(shù)法(CBF)和自適應交叉近似(ACA)混合方法取代傳統(tǒng)的MOM方法來求解切比雪夫節(jié)點對應的頻率點處的電磁流。最后分析該方法不僅可以應用于不同均方根高度的高斯粗糙表面,而且也適用于不同風速的海面。新算法不僅提高了計算速度,而且具有適用性和穩(wěn)定性。3.提出了一種使用深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(CNN)反演隨機粗糙面參數(shù)的方法。通過對有限數(shù)量的隨機粗糙面樣本的SAR圖像進行訓練,可以預測給定范圍內(nèi)任何粗糙面的均方根高度和相關(guān)長度參數(shù)。該卷積神經(jīng)網(wǎng)絡是在仿真模擬數(shù)據(jù)的基礎上構(gòu)建的,為深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡訓練提供了新思路。所提出的CNN網(wǎng)絡可以同時反演粗糙面的均方根高度(RMS)和相關(guān)長度。結(jié)果表明CNN的反演結(jié)果要遠優(yōu)于支持向量機(SVM)的結(jié)果。
【學位授予單位】：華東師范大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2018
【分類號】：TN011
【圖文】：

華東師范大學2/2/2 11(x)i nxNLnn Nf b eL （2.8a）2/2'/2 11 2(x)i nxNLnn Ni nf b eL L （2.8b）22/2''/2 11 2(x)i nxNLnn Ni nf b eL L （2.8c）這里二維高斯譜函數(shù)為2 2 2(k) exp24h l k lW （2.9）其中h 為隨機粗糙面的相關(guān)長度，l為均方根高度。圖 2-1（a）和（b）分別給出了不同均方根高度、相關(guān)長度的二維高斯隨機粗糙面樣本數(shù)值模擬圖形。

2N n m ,2N n 2 M m , n m ,nSK SK SK SK （2.11b） mnmn mnx ySKL L （2.11c）(5)利用 FFT 計算粗糙面高度起伏2 22 2( )0 0 M NM Nj pm qnpq mnm ne (6)最后獲得粗糙表面的高度樣本2Re ( 0 2M, 0 2N)pq pq p : q :這里三維高斯譜函數(shù)為2 2 2 2 2( , ) exp4 4x y x x y yx yh l l k l k lW k k （2.12）其中 h 為隨機粗糙面的相關(guān)長度，xl 和yl 分別為 x 和 y 上的均方根高度。圖 2（a）和（b）分別給出了不同均方根高度、相關(guān)長度的三維高斯隨機粗糙面樣本數(shù)值模擬圖形。

圖 2-3 二維粗糙面電磁散射模型隨機粗糙面的長度被限制在[-L/2,L/2]，所以在|x|>L/2 的因此粗糙面的表面感應電流不存在，這樣粗糙面的邊界處粗糙面邊界處的人為反射，稱之為截斷效應。通常在目標均勻能量分布的平面波，但在粗糙面電磁散射需要采用具錐形波來保證截斷邊界的電流足夠小，而避免因有限的粗應的產(chǎn)生。通常采用 Thorsos 提出的錐形波[42-43]進行計算射波如下所示202(x ztan )exp[i k (xsin zcos )(1 w(r))]exp( )ii ig 波因子，通常取 L/10 到 L/4，入射波矢量為

【參考文獻】

相關(guān)期刊論文 前2條

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相關(guān)博士學位論文 前4條

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本文編號：2751916