基于Trimmed NURBS曲面的目标RCS计算

复杂目标RCS(radar cross section)物理光学法(physical optics,PO)计算的最大难点是目标曲面之间相互遮挡关系的确定和消隐处理。首先将任意复杂目标用非均匀有理B样条(NURBS)曲面描述,并通过Cox-DeBoor算法将NURBS曲面拆分为拼接有理Bézier曲面。然后利用Trimmed NURBS技术很好地解决了物理光学积分中Bézier曲面之间的遮挡消隐问题。最后,提出了Trimmed NURBS曲面快速积分新方法,实现了导体目标物理光学散射场的快速计算。数值算例验证了方法的有效性和准确性。     

复杂目标电磁散射计算的可视化研究

科学计算可视化日益与各学科相结合，产生新的研究方法。在复杂目标电磁散射研究中，目标的几何建模和雷达散射截面(RCS)计算结果的分析在目标电磁散射分析中越来越重要，利用多种样条曲面进行复杂目标精细几何建模，采用GRECO(图形电磁学)法计算目标的RCS值，从而提高电磁散射计算的精度，并对RCS计算结果进行可视化处理，使计算结果直观且易于分析。     

雷达目标散射中心正向自动化建模方法研究与实现

为进一步优化散射中心参数化模型建模方法, 本文从目标的几何模型出发, 对复杂目标结构按几何面进行分区编号后, 进行散射中心模型的正向自动化建模。自动化方法主要实现了模型长度、位置等参数的自动推算。该方法实现了对目标散射来源、散射机理和散射中心模型参数的全自动判定, 提高了建模效率。首先对几何模型部件分解, 然后采用射线追踪与分集技术, 将目标散射场依照精度要求简化为部分射线贡献叠加, 并研究了散射中心模型参数的自动推算。最后本文计算了一系列散射中心参数化模型, 并与可靠数据对比, 验证了本文自动化建模方法的有效性。     

基于GPU的B样条曲面加速计算

图形处理器(GPU)可编程性能的不断提高使得在三维几何造型系统中出现了越来越多的基于GPU的应用。提出了一个基于GPU片元程序计算B样条曲面的加速算法。通过测试算法在GPU上计算B样条曲面的时间与基于CPU的传统算法相比较,表明提出的基于GPU的加速算法效率明显高于传统算法。同时提出的算法具有良好的易用性和可扩展性,可以应用到Bézier曲面、NURBS曲面等其他参数曲面的加速计算中。     

基于NURBS建模的隐身目标RCS仿真研究

隐身方法中,在目标表面涂敷雷达吸波材料(RAM)可以在所有方向上都达到减小雷达散射截面(RCS)的隐身效果。采用非均匀有理B样条(NURBS)方法建立目标模型,并将模型转化成易于计算的贝齐尔(Bézier)形式。然后,采用物理光学法(PO)计算了电大尺寸隐身目标的RCS。通过涂覆圆柱、涂覆柱台的计算,将结果与文献结果相比较,表明本方法是有效的,同时也说明吸波材料对减小目标RCS有显著效果。     

海上角反射体群的RCS快速混合预估算法

在高频、远场条件下,对海上多角反射体构成的无源对抗系统的雷达散射面积(radar cross section,RCS)进行预估。针对传统算法计算量大、复杂度高的问题,提出综合利用改进的几何光学/区域投影法(geometrical optics/area projection,GO/AP)和散射中心合成法,进行海上角反射体群RCS的快速预估。首先,根据角反射体的分布态势,利用改进GO/AP算法实时计算各角反射体的RCS;然后,利用散射中心合成法将各角反射体的RCS贡献量相干叠加,快速预估角反射体群在特定分布态势下的RCS;最后,通过多次计算不同分布态势下的RCS,取平均值表征角反射体群在特定雷达照射方向下的RCS水平。利用FEKO软件对算法进行仿真验证,结果表明:所提算法在保证计算精度的前提下,能够显著提高海上角反射体群RCS的预估效率。     

一种基于GPU的复杂目标电磁散射快速算法

采用图形电磁计算方法计算复杂目标电磁散射特性时,因采用局部光照模型,在多次散射情况下有较大的误差。在研究光线跟踪算法原理和电磁散射物理光学理论的基础上,提出了复杂目标电磁散射计算的光线跟踪算法,并利用图形处理器(GPU)实现了该算法的硬件加速。计算结果表明,算法在提高计算精度的同时达到了与图形电磁计算方法相当的实时性,具有很好的工程应用价值。     

基于IRLS的跳频模式下GTD散射参数提取和RCS重构

现代谱估计方法能够反演基于几何绕射理论(geometric theory of diffraction, GTD)的模型参数，但不能处理非均匀不完备的雷达散射截面(radar cross section, RCS)数据。此外，通过暗室测量获取完备的RCS数据也需要较大的时空开销。针对上述问题，提出一种基于迭代加权最小二乘(iteratively reweighed least squares, IRLS)的跳频模式下GTD散射参数提取和RCS重构方法。该方法将稀疏重构理论与GTD散射模型相结合，能够在RCS数据非均匀不完备的条件下反演散射参数和实现RCS重构。仿真数据和电磁计算数据用于验证所提方法的有效性，实验结果表明该方法对降低暗室步进频率RCS的测量成本和扩增雷达RCS数据具有重要意义。     

基于全极化GTD模型的雷达目标二维散射中心提取

针对全极化二维GTD散射中心模型,首先提出一种二维极化线性变化(polarization linear variation PL)的ESPRIT算法(2D-PL-ESPRIT)用于提取雷达目标散射中心参数;其次,就2D-PL-ESPRIT算法提取目标散射中心的可行性进行了理论分析。相比通过多个单极化通道方法提取散射中心,2D-PL-ESPRIT算法可以有效提高参数估计精度,降低计算复杂度;相比二维极化并行(parallel polarization, PP)的全极化MUSIC方法(2D-PP-MUSIC),2D-PL-ESPRIT算法避免了复杂的二维谱峰搜索以及通过子空间正交方法判断散射类型的步骤,有效降低了运算量。之后,对三种算法进行了复乘计算量的比较以说明2D-PL-ESPRIT算法具有较高的运算效率。最后,通过仿真实验验证了2D-PL-ESPRIT方法用于全极化2D-GTD模型散射中心提取的有效性。     

基于弹跳射线技术的三维GTD模型构建方法

传统的基于弹跳射线(shooting and bouncing ray, SBR)技术的散射中心提取方法只考虑了理想点模型, 但理想点模型无法描述散射中心的频率依赖特性。对此, 提出一种基于弹跳射线技术的三维几何绕射理论(geometrical theory of diffraction, GTD)模型构建方法, 在通过传统方法获取的理想点模型的基础上, 利用射线管数据正向推算散射中心的频率依赖参数并修正其径向位置, 实现了高精度三维GTD模型构建。仿真结果表明, 点频、单视角下构建的三维GTD模型不仅能准确重构相同条件下的雷达散射截面(radar cross section, RCS), 还能实现宽带RCS外推, 能够满足目标宽带散射数据高效压缩和快速重构的应用需求。     

Geometrical Modeling by NURBS Surface and RCS Computing by Visualization for Complex Targets

ＧｅｏｍｅｔｒｉｃａｌＭｏｄｅｌｉｎｇｂｙＮＵＲＢＳＳｕｒｆａｃｅａｎｄＲＣＳＣｏｍｐｕｔｉｎｇｂｙＶｉｓｕａｌｉｚａｔｉｏｎｆｏｒＣｏｍｐｌｅｘＴａｒｇｅｔｓＺｈｏｕＹｏｎｇ＆ＬｉｕＴｉｅｊｕｎＢｅｉｊｉｎｇＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＥｎｖｉｒｏｎｍｅ...     

An Approach to RCS Computation for Complex Targets

ＡｎＡｐｐｒｏａｃｈｔｏＲＣＳＣｏｍｐｕｔａｔｉｏｎｆｏｒＣｏｍｐｌｅｘＴａｒｇｅｔｓＺｈａｏＷｅｉｊｉａｎｇ＆ＷａｎｇＭａｏｇｕａｎｇＸｉｄｉａｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｘｉ’ａｎ７１００７１，Ｐ．Ｒ．Ｃｈｉｎａ（ＲｅｃｅｉｖｅｄＡｕｇｕｓｔ９，１９...     

雷达目标动态RCS仿真研究

根据中段弹道目标的运动学特性，结合室内缩比模型RCS静态测量数据，提出了一种雷达目标动态RCS仿真的方法。该方法首先仿真空间目标飞行弹道，然后计算目标在飞行过程中的方位角，由此获得目标在设定场景下的RCS动态特性。仿真结果与理论分析相比较，证明了所提出方法的可行性。     

空间目标动态电磁测量数据仿真方法研究

空间目标由于高速运动和微运动在电磁波上的调制效应,其动态实测的雷达散射截面(radar cross section,RCS)和高分辨一维距离像(high resolution range profile,HRRP)与暗室测量或电磁计算数据存在较大的差异。针对空间目标外场动态测量数据难以获取的难题,提出了用目标静态数据生成动态RCS和一维距离像数据的方法。该方法首先确定目标的轨道和雷达的布站坐标及工作模式,而后计算目标在雷达观测视线(line of sight,LOS)方向上的姿态和运动参数,最后根据空间目标高速运动、自旋、进动等在电磁波上调制的数学模型生成动态测量数据。给出了该方法的具体步骤,仿真实验证明了方法的有效性。     

基于置信规则库的捷联惯组误差系数预测方法

捷联惯组(strapdown inertial measurement unit, SIMU)是火箭等大型飞行器控制系统的核心部件,结构复杂,可获得的误差系数样本较为缺乏。置信规则库(belief rule base, BRB)作为一种专家系统能够有效融合专家知识和监测数据,可以有效处理小样本情况下复杂系统建模问题。鉴于此,本文提出了一种基于BRB的SIMU误差系数预测方法。为充分利用脉冲量输入信息,提高信息转换精度,降低指标转换过程中的信息损失,根据惯组脉冲量输出特点提出了一种新的匹配度计算方法,提升模型的精度。最后,以某型SIMU加速度计为例验证了所提方法的有效性。     

Variable feedrate interpolation of NURBS Toolpath with geometric and kinematical constraints for five-axis CNC machining

Variable feedrate interpolation algorithms for five-axis parametric toolpath are very promis- ing but still rather limited currently. In this paper, an off-line feedrate scheduling method of dual NURBS curve is presented with geometric and kinematical constraints. For a given dual parametric curve, the feedrates of sampling points are first scheduled sequent with confined feedrate of cutter tip and machine pivot, chord error, normal acceleration and angular feedrate. Then, the feedrate profiles of angular feed acceleration sensitive regions of the path are adjusted using a bi-directional scanning algorithm. After that, a linear programming method is used to adjust the feedrate profiles of linear feed acceleration sensitive regions and control the linear feed acceleration of both cutter tip and machine pivot within preset values. Further, a NURBS curve is used to fit the feedrates of sampling points. Finally, illustrative examples are carried out to validate the feasibility of the proposed feedrate schedul- ing method. The results show that the proposed method has the ability of effectively controlling the angular feed characters of cutter axis as well as the chord error and linear feed characters of cutter tip and machine pivot, and it has potential to be used in high accuracy and high quality five-axis machining.     

一种动态逆解算的RLV混合规划控制分配研究

可重复使用运载器的飞行包线大，操纵机构多样，根据其飞行状态对各操纵机构进行优化分配使用是必要的。针对可重复使用运载器三轴角运动的耦合，采用动态逆对控制力矩进行解耦计算。为优化各操纵机构的使用并最大限度使用气动操纵面，减小反作用控制系统的消耗，提出了一种混合规划策略来进行控制分配。气动操纵面与反作用控制系统两者之间的力矩采用链式递增分配，气动操纵面饱和后才启动反作用控制系统，而各气动操纵面之间的控制分配采用二次规划求解，反作用控制系统的力矩分配转化成各喷管开关的0-1整数线性规划进行求解。仿真结果表明，采用混合规划的控制分配能很好实现各操纵机构的优化使用。     

A New RCS Statistical Model of Radar Target

In this paper, the drawbacks of conventional target fluctuation models used in radar target modeling are set out. It is usually difficult to statistically model a real target because there are very few parameters which can be used to approximate the probability density function (PDF) of a real target's radar cross section (RCS) in conventional target models. A new method of statistical modeling is suggested, according to which the first nth central moment of real target's RCS, combined with the Legendre orthogonal polynomials, is used to reconstruct the PDF of the target's RCS. The relationship between the coefficients of the Legendre polynomials and the central moments of RCS are deduced mathematically. Through a practical computing example, the error-of-fit is shown as a function of the orders of Legendre coefficients. By comparing the errors-of-fit caused by both the new model and the conventional models, it is concluded that the new nonparametric method for statistical modeling of radar targets is s     

二代小波插值在目标RCS计算中的应用

针对二维目标电磁散射特性分析问题,提出了一种基于传统矩量法的新算法。该算法采用二代小波插值理论,通过近相关和远相关分离的办法,实现了阻抗矩阵元素的快速填充,从而实现目标雷达散射截面(RCS)的快速计算。将计算结果与传统矩量法计算的结果进行了比较,数值结果表明:在不影响精度的前提下,尤其是对于电大目标问题,本文方法的计算效率大大提高。     

基于深度学习的弹道目标智能分类

针对弹道目标微动分类前需平动补偿及典型雷达散射截面积(radar cross-section, RCS)序列分类需构造人工特征的问题,提出利用弹道目标微动特性和RCS相结合的弹道目标智能分类算法。首先,建立弹道目标运动模型并分析得到方位角和俯仰角,从而获取RCS序列,在此基础上利用小波变换得到时频图并构建数据集;然后,通过卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)提取时频图像特征序列并与RCS序列融合成高维特征;最后,利用具有容错能力的双向长短期记忆网络充分学习序列之间的相关性以实现目标分类。仿真结果表明,该算法比卷积神经网络和支持向量机的分类精度分别提高5%和2%以上,分类速度比卷积神经网络和双向长短期记忆网络分别提高1.5倍和2.5倍,实现了更高精度的快速智能分类。