本文關(guān)鍵詞：基于RACA算法快速計(jì)算導(dǎo)體目標(biāo)RCS，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著電子通信技術(shù)的迅速發(fā)展,電磁波的應(yīng)用也變得廣泛起來(lái),目標(biāo)的電磁散射特性已成為工程電磁學(xué)的重點(diǎn)研究對(duì)象,它也是雷達(dá)探測(cè)、電子對(duì)抗、地質(zhì)勘測(cè)、隱身與反隱身等技術(shù)的信息來(lái)源。對(duì)目標(biāo)電磁散射特性的分析與探究仍然是各國(guó)軍事與民用技術(shù)方面重點(diǎn)研究的方向,特別是對(duì)一些電大尺寸或結(jié)構(gòu)復(fù)雜的軍事目標(biāo)的特性分析尤為重要。因此,如何提出一種精確、高效的數(shù)值算法來(lái)分析電大尺寸目標(biāo)的電磁散射問(wèn)題依然是計(jì)算電磁學(xué)領(lǐng)域關(guān)注的熱點(diǎn)。矩量法(MoM)是本文課題的研究基礎(chǔ),該方法的高效性和精確性已被充分的驗(yàn)證,但是傳統(tǒng)矩量法在處理電大尺寸目標(biāo)和高頻問(wèn)題時(shí),所需要的計(jì)算時(shí)間比較長(zhǎng),而且效率較低。針對(duì)這一問(wèn)題,本文提出了兩種高效的數(shù)值方法來(lái)計(jì)算導(dǎo)體目標(biāo)的雷達(dá)散射截面(RCS)。第一種方法是將等效偶極子法(EDM)與再壓縮自適應(yīng)交叉近似算法(RACA)相結(jié)合用于計(jì)算導(dǎo)體目標(biāo)RCS。EDM有利于阻抗矩陣元素的快速填充,而RACA算法是通過(guò)奇異值分解對(duì)自適應(yīng)交叉近似算法(ACA)得到的矩陣進(jìn)一步壓縮,可以減少矩陣存儲(chǔ)并加速矩陣矢量乘,兩者結(jié)合使得計(jì)算時(shí)間以及內(nèi)存消耗都得到了有效縮減。第二種方法是將RACA算法與改進(jìn)的特征基函數(shù)法(SVD-ICBFM)相結(jié)合用于計(jì)算導(dǎo)體目標(biāo)RCS。SVD-ICBFM在多激勵(lì)入射問(wèn)題上有很大的優(yōu)勢(shì),它能夠顯著地減少入射波激勵(lì)的數(shù)目,降低求解問(wèn)題的時(shí)間,將RACA算法與之相結(jié)合可進(jìn)一步加快特征基函數(shù)的生成和縮減矩陣的求解,提高了計(jì)算效率并節(jié)省了內(nèi)存。本文系統(tǒng)地分析了幾種精確高效的數(shù)值方法用以求解導(dǎo)體目標(biāo)RCS,為今后進(jìn)一步研究如何計(jì)算電大尺寸復(fù)雜目標(biāo)的RCS提供了重要的參考價(jià)值。
【關(guān)鍵詞】：矩量法 雷達(dá)散射截面 等效偶極子法 再壓縮自適應(yīng)交叉近似法 特征基函數(shù)法
【學(xué)位授予單位】：安徽大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類(lèi)號(hào)】：TN011
【目錄】：

• 摘要3-4
• Abstract4-8
• 第一章 緒論8-13
• 1.1 研究背景和現(xiàn)狀8
• 1.2 雷達(dá)散射截面8-10
• 1.3 電磁學(xué)研究方法概述10-11
• 1.3.1 解析法10
• 1.3.2 高頻近似法10
• 1.3.3 數(shù)值法10-11
• 1.4 主要工作和結(jié)構(gòu)安排11-13
• 1.4.1 本文的主要工作11-12
• 1.4.2 本文的結(jié)構(gòu)安排12-13
• 第二章 矩量法13-29
• 2.1 矩量法的基本原理13-19
• 2.1.1 常用基函數(shù)15-18
• 2.1.2 檢驗(yàn)函數(shù)18-19
• 2.2 積分方程19-21
• 2.2.1 電場(chǎng)積分方程19-20
• 2.2.2 磁場(chǎng)積分方程20
• 2.2.3 混合場(chǎng)積分方程20-21
• 2.3 導(dǎo)體目標(biāo)建模與數(shù)據(jù)提取21-23
• 2.4 導(dǎo)體目標(biāo)電磁散射特性的MoM分析步驟23-27
• 2.5 數(shù)值算例27-28
• 2.6 本章小結(jié)28-29
• 第三章 RACA算法結(jié)合EDM快速計(jì)算導(dǎo)體目標(biāo)RCS29-40
• 3.1 引言29-30
• 3.2 ACA算法的基本原理30-32
• 3.2.1 算法的概述30-31
• 3.2.2 算法的實(shí)現(xiàn)過(guò)程31-32
• 3.3 RACA算法的基本原理32-34
• 3.4 等效偶極子法的基本原理34-36
• 3.5 數(shù)值算例及分析36-39
• 3.6 本章小結(jié)39-40
• 第四章 RACA算法結(jié)合SVD-ICBFM快速計(jì)算導(dǎo)體目標(biāo)RCS40-53
• 4.1 引言40-41
• 4.2 特征基函數(shù)法41-48
• 4.2.1 Ⅰ型特征基函數(shù)法41-44
• 4.2.2 Ⅱ型特征基函數(shù)法44-46
• 4.2.3 奇異值分解的特征基函數(shù)法46-48
• 4.3 SVD-ICBFM的基本理論48-49
• 4.4 數(shù)值算例及分析49-51
• 4.5 本章小結(jié)51-53
• 第五章 結(jié)束語(yǔ)53-55
• 參考文獻(xiàn)55-60
• 致謝60-61
• 研究生期間完成的論文和參加的項(xiàng)目61

【參考文獻(xiàn)】

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  本文關(guān)鍵詞：基于RACA算法快速計(jì)算導(dǎo)體目標(biāo)RCS，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號(hào)：423806