粗糙表面TE散射的Monte Carlo摸拟

研究了随机粗糙表面的电磁散射问题.在用数值方法研究粗糙表面电磁散射过程中,经常遇到大型的数值计算问题,为此提出一种新的基于积分方程的区域分散算法.采用这种算法,可以将大型计算问题分解为几个小型的问题进行求解.用此新的算法对粗糙表面的散射进行了Monte Carlo模拟.散射计算结果与用直接反演的计算比较结果表明,两种方法符合很好,从而证明了所提方法的可行性.另外,从散射结果我们也得到粗糙表面的背向加强现象.     

指数随机粗糙表面的电磁散射研究

本文利用数值方法研究指数随机粗糙表面的电磁散射问题。应用矩量法研究指数随机粗糙表面的电磁散射可以使我们获得较为精确的数值结果。但是 ,对于表面散射 ,应用矩量法时 ,表面未知变量的数目非常大 ,即使对于一维表面也需要几千个未知变量。当我们求解矩阵方程时 ,计算机对求解的问题有几个限制 ,一个是内存的限制 ,一个是速度的限制。为了克服内存的限制 ,发展了许多迭代数值算法。本文发展了一种新的数值迭代方法。利用这一方法 ,我们对指数随机粗糙表面的电磁散射问题进行了研究 ,并与矩阵反演方法进行了比较。所得结果表明 ,这种新的迭代法具有很好的收敛性     

指数随机粗糙表面的电磁散射研究

本文利用数值方法研究指数随机粗糙表面的电磁散射问题,应用矩量法研究指数随机粗糙表面的电磁散射可以使我们获得较为精确的数值结果,但是,对于表面散射,应用短量法时,表面未知变量的数目非常大,即使对于一维表面也需要几千个未知变量,当我们求解矩阵方程时,计算机对求解的问题有几个限制,一个是内存的限制,一个是速度的限制,为了克服内存的限制,发展了许多迭代数值算法,本文发展了一种新的数值迭代方法,利用这一方法,我们对指数随机粗糙表面的电磁散射问题进行了研究,并与矩阵反演方法进行了比较,所得结果表明,这种新的迭代法具有很好的收敛性。     

新的迭代算法在粗糙表面电磁散射的应用

对于表面电磁散射,应用矩量法时,表面未知变量的数目非常大,即使对于一维表面也需要几千个未知变量,当我们求解矩阵方程时,计算机对求解的问题有内存和速度的限制。为了克服内存在的限制,本提出了一种新的基于带形反演的迭代方法,并采用这一种新的迭代数值算法对周期表面的电磁散射问题进行了研究,并与矩阵反演方法进行了比较,所得结果表明,这种新的迭代法具有很好的收敛性,所提出的计算公式是可行的。     

分形导体粗糙表面的后向增强效应分析

针对粗糙表面散射实验中的后向散射增强现象,采用锥形波束入射的矩量法定量计算了分形粗糙表面的后向散射增强效应,研究了波形参数和表面尺寸的匹配问题,分析了不同入射角下散射增强的角宽度,比较了不同分维数和表面模型下散射增强的幅值。数值计算结果证明了该算法的有效性。     

新的迭代算法在粗糙表面电磁散射的应用

对于表面电磁散射 ,应用矩量法时 ,表面未知变量的数目非常大 ,即使对于一维表面也需要几千个未知变量 ,当我们求解矩阵方程时 ,计算机对求解的问题有内存和速度的限制。为了克服内存的限制 ,本文提出一种新的基于带形反演的迭代方法 ,并采用这一种新的迭代数值算法对周期表面的电磁散射问题进行了研究 ,并与矩阵反演方法进行了比较 ,所得结果表明 ,这种新的迭代法具有很好的收敛性 ,所提出的计算公式是可行的     

粗糙土壤面及其上方目标的复合电磁散射研究

一维指数型粗糙土壤表面采用Monte Carlo方法模拟产生,运用矩量法研究了一维指数型粗糙土壤表面及其上方矩形截面导体柱的复合电磁散射。通过数值计算得到了复合散射系数随散射角的变化曲线。讨论了土壤表面高度起伏均方根、土壤湿度、柱体中心高度、柱体倾角对复合散射系数的影响,得到了一维指数型粗糙土壤表面及其上方矩形截面导体柱的复合电磁散射特征。     

二维多洞穴电磁散射问题的快速算法

针对无界域上具有矩形结构多洞穴电磁散射问题的数值计算提出一种快速算法,该算法可快速计算尺寸较大及高波数的洞穴散射问题.数值算例验证了方法的有效性.     

二维多粗糙度分层粗糙面与上方目标复合电磁散射计算方法

研究了二维多粗糙度分层粗糙面与上方目标复合电磁散射特性的自适应迭代物理光学算法。采用Monte Carlo法并结合高斯谱函数生成高斯粗糙面,基于分区域建模方法,建立了二维多粗糙度分层粗糙面和上方目标的复合模型。利用物理光学法和等效原理,得到分层粗糙面和目标的直接感应电磁流;基于表面积分方程,分析了分层粗糙面之间以及粗糙面和目标之间的耦合电磁流迭代机理。引入感应电磁流能量改变速率,对传统迭代物理光学法进行改进,使算法自动收敛。将计算结果同多层快速多极子方法和迭代物理光学法进行比较,验证了算法的准确性和高效性。在此基础上,研究了不同目标、不同粗糙度的分层粗糙面的双站RCS计算结果和散射特性,讨论了分层粗糙面间距对双站RCS计算结果和散射特性的影响。本研究为分层环境及上方超低空突袭目标的探测、分类和识别提供了数据支撑和理论基础。     

指数型分布粗糙地面宽带后向电磁散射的FDTD研究

采用蒙特卡罗方法模拟生成指数型分布粗糙地面,运用时域有限差分方法(FDTD)研究了高斯脉冲波入射时粗糙地面的宽带电磁散射问题。通过数值计算得到不同频率响应对应的后向散射系数,分析了粗糙地面相关长度、高度起伏均方根、土壤湿度和入射角的变化对后向散射系数的影响,得到了指数型分布粗糙地面的宽带后向电磁散射特性。     

粗糙地面与上方多目标的复合电磁散射FDTD研究

采用指数型粗糙面模拟实际的粗糙地面,利用四成分模型模拟土壤介电常数,运用时域有限差分方法研究了一维有耗粗糙地面与上方多目标的复合电磁散射问题.通过数值计算得到了双站复合电磁散射系数随散射角的变化曲线,详细讨论了双站复合散射系数随粗糙地面高度起伏均方根、相关长度、土壤湿度、目标参数等的变化规律,得到了一维有耗粗糙地面与上方多目标的复合电磁散射特性.     

沙漠表面电磁散射的矩量法研究

采用一维指数型分布粗糙面模型和Monte Carlo方法模拟实际的沙漠表面,利用土壤介电常数的四成分模型计算沙土的介电常数,运用矩量法研究了沙漠表面的电磁散射特性,数值计算得出了沙漠表面电磁散射系数随散射角和入射波频率的变化曲线,讨论了电磁散射系数随沙漠土壤湿度、沙漠表面高度起伏均方根、相关长度、入射波频率的变化关系,数值计算结果表明,沙土湿度、沙漠表面高度起伏均方根、相关长度、入射波频率对沙漠表面电磁散射系数的影响是比较复杂的.     

电大尺寸对象电磁散射的一种混合数值算法

将频域Mur吸收边界条件和MEI方法相结合，提出了用MEI 频域Mur吸收边界条件的混合方法，计算一类有规则光滑表面和复杂突变表面相结合的电大尺寸对象的电磁散射．该方法利用频域Mur吸收边界条件，使用了MEI方法截断边界条件混合计算对象的散射场．即在简单区域使用频域Mur吸收边界条件，在复杂区域则使用MEI方法，这样既避免了简单区域的MEI系数计算，又避免了在复杂区域单纯使用频域Mur吸收边界条件的误差比较大的问题．数据结果表明，该混合数值算法是有效的．     

快速求解导体电磁散射问题的插值退化核方法

退化核函数将积分方程的核函数展开为场源点分离的函数积,可以用于构造积分方程的快速求解算法,项数少、精度高的退化核函数是快速算法的关键.文中针对导体电磁散射问题,研究由两种插值技术构造的退化核,推导了由拉格朗日（Lagrange）多项式和指数型高斯径向基函数构造的退化核,并比较了它们的精度和效率.此外,引入一种新的近表面插值点网格来减少退化核的项数.最后,结合H矩阵框架实现了导体电磁散射问题的快速求解,数值例算验证了插值退化核的有效性,近表面网格的采用可以显著提高算法的计算效率,相比均匀网格,计算时间减少将近45％.     

非高斯海面后向电磁散射的小斜率近似方法

采用小斜率近似方法研究二维高斯和非高斯粗糙海面后向电磁散射问题,给出自相关函数、偏斜度函数和偏峰度函数的计算公式和数值结果,得到小斜率近似下满足高斯和非高斯分布的二维海面后向电磁散射截面计算公式.应用小斜率近似方法讨论非高斯海面后向电磁散射特性,计算结果和实验数据有较好的吻合.     

随机粗糙表面近红外光散射特性数值研究

为了研究随机粗糙表面的近红外光散射现象,采用线性滤波法生成高斯分布随机粗糙表面,使用基于矩量法的蒙特卡罗方法计算波长为1.064μm的S和P线偏振入射光照射下的良导体和电介质表面的散射分布、散射峰值及其位置等.数值计算结果表明,良导体和电介质表面的散射特征具有显著差异.该结果对提高激光雷达目标识别能力具有重要意义.     

一维随机粗糙表面的生成方法及其随机表面性质的研究

本研究一维随机表面的生成方法，以及生成表面的性质，通过改变表面的参数，可以得到不同的粗糙表面形状，这些粗糙表面可以作为研究粗糙表面电磁散射的基础。     

单矩法计算方法研究

Ｋ．Ｋ．Ｍｅｉ于本世纪７０年代中期提出的单矩法是一种将解析方法和数值方法相结合的混合数值方法，此方法对于计算复杂形体乃至复杂埋入体的电磁散射是一种极为有效手段。本文详细地论述了将单矩法用于求解实际的电磁散射与辐射问题时所涉及的各种计算方法问题。     

海面杂波与目标雷达回波的数值模拟

提出了一种广义前后向迭代方法与谱加速算法结合的快速迭代数值方法,计算了电场水平极化与电场垂直极化锥形波入射到有船目标存在的粗糙海面上时海面散射杂波与目标回波,研究了雷达散射回波与某些重要的物理参数如极化、视角（特别是低掠角）和海面风速等因素的关系,给出了相应的计算结果。     

二维高斯随机粗糙面与其上方三维双立方体复合散射的混合算法

基于数值方法(MOM)与基尔霍夫近似(KA)相结合的混合算法计算了二维随机粗糙面与其上方三维双立方体的复合散射特性。首先建立了随机粗糙面与其上方三维双目标的复合模型,将目标划分为MOM区域,粗糙面划分为KA区域,并采用Monte-carlo方法模拟真实粗糙地面。在复合散射场的求解中,首先求出在仅有初始入射场时多目标表面的感应电流;其次,将目标表面感应电流产生的散射场与外部入射场作为KA区域的入射场,求出KA区域表面的感应电流;最后将KA区域的感应电流产生的散射场与外部入射场作为MOM区域的入射场,利用导体目标表面的狄利克莱边界条件求出目标表面电流以及电流系数,并进一步求解出散射场。通过减小了粗糙面各面元的相互耦合及体-面的高阶耦合作用,极大提升了计算速率。在大小尺寸为L_x×L_y=100λ×100λ的粗糙面与棱边长度为l=2λ的立方体目标复合计算中,使用MoM算法产生了747 886个未知量,计算时间为8 821.5s;而使用MOM-KA混合算法产生未知量为26 868个,计算时间为423.8s,仿真结果同时验证了MOM-KA混合算法的准确性。最后,详细讨论了均方根高度、目标间距、高度及立方体尺寸及对复合散射系数的影响。