共面波导馈电的蝶形缝隙天线及其散射特性研究

设计了一种共面波导馈电的蝶形缝隙天线.采用CST电磁仿真软件详细分析了天线结构参数(蝶形缝隙的长度L、宽度W和介质基片的厚度h)对天线性能的影响.优化后的天线阻抗带宽为770MHz(S11<-10dB),增益为1.2dB,并具有良好的辐射方向.另外,采用CST计算了天线的雷达散射截面(RCS),结果表明:天线RCS的最大值出现在谐振频率上,为10.67dBsm,且主极化平面上的RCS值远大于交叉极化平面上的值.最后计算并分析了加载电阻条件下该天线的雷达散射截面,结果表明:适当加载电阻可以缩减天线的RCS.     

AWE应用于介质柱宽带RCS频率响应的快速计算

基于渐近波形估计（AWE）技术和矩量法（MON）快速预测任意形状、非均匀介质柱体的雷达散射截面积（RCS）的宽带频率响应。首先采用矩量法求解介质柱的电场积分方程,得到介质柱体内在某一给定频率入射波照射下化电流,然后利用AWE技术将任一频率入射波照射下的极化 给定频率附近展开成Taylor级数,通过Pade逼将Taylor级数转化为有理函数,由此可获得介质柱在任一频率入射波照射下的极化电流,进而计算出RCS.计算结果表明AWE基本能逼近MOM精确计算的曲线,同时在计算速度上可加快近10倍。     

基于自适应伪谱法的UCAV低可探测攻击轨迹规划研究

研究无人作战飞机(unmanned combat aerial vehicle,UCAV)对地攻击阶段轨迹规划问题。首先,在综合UCAV的气动力特性、发动机推力特性基础上建立UCAV质点模型和动力学模型,并结合UCAV平台初始条件、机动性以及武器投射条件构建约束条件;针对当前轨迹规划中没有考虑雷达散射截面(radar cross section,RCS)随UCAV姿态角改变而动态变化这一缺陷,建立综合考虑动态RCS的威胁概率和攻击时间的目标函数;然后利用可变低阶自适应伪谱法求得攻击轨迹最优解。对时间最短、RCS固定和考虑动态RCS 3种情况进行仿真。结果表明,考虑动态RCS时,UCAV将根据威胁进行轨迹和姿态调整,极大减小了被敌方威胁捕获的概率。该算法能够提供规划轨迹的高精度状态和控制量信息,有利于实现攻击过程的高精度精细规划控制。     

新型门式刚架混合结构钢梁与钢筋混凝土柱连接节点力学性能研究

端板螺栓连接钢梁-钢筋混凝土柱新型门式刚架混合结构的连接节点作为钢-混组合结构节点的一种新类型,具有很强的刚度和较高的承载力,而且安装简单、造价经济,有较高的工程应用价值。在考虑材料、几何非线性和接触的基础上,采用ANSYS系统分析了高强螺栓的直径、预拉力,端板的厚度、构件材料,连接抗滑移系数等参数对连接节点的刚度及承载能力的影响。结果表明：这种组合节点具有很强的刚度、较高的承载力及良好的变形能力;高强螺栓的直径、预拉力,端板的厚度对连接的刚度及承载能力影响比较显著。     

电特大目标散射的多层快速多极子高性能计算

针对电特大目标散射的并行多层快速多极子计算中出现的构造几何信息树所需资源过多、保存远场模式所需内存过大及计算雷达散射截面时间长等问题,根据主流并行计算机架构以及电特大目标的特点,提出了解决方案,实现了电特大目标散射的高效精确计算。通过对未知数超过5亿、电尺寸达到几千个波长的电特大目标的数值实验,表明本文方案的精确性和高效性。     

基于高频方法分析电大尺寸目标的散射

采用物理光学法及其改进方法分析电大目标的雷达散射截面。作为对物理光学方法的修正,采用等效电磁流法计算了物体棱边绕射场的贡献。由于电磁波在腔体内存在多次反射,物理光学方法对于腔体的电磁散射问题给出的结果误差较大。为此,可以采用迭代物理光学法和弹跳射线法计算腔体散射。分别采用迭代物理光学法和弹跳射线法方法计算了腔体电磁散射,并且对迭代物理光学法与弹跳射线法方法的优缺点进行了对比。最后,提出利用图形处理器加速弹跳射线法方法的射线追踪部分,实现了弹跳射线法方法的有效加速。数值结果表明上述方法是有效的。     

三维电大尺寸复杂群目标的单站RCS的快速多极子分析

用快速多极子算法(FMM)和共轭梯度法(CG)求解三维电大尺寸复杂群目标的电磁散射特性。对单站雷达散射截面(RCS)的预估,更采用了物理光学电流近似和相位修正的继承迭代法两项措施进一步加快了求解过程。该方法具有节省内存,计算量小,迭代速度快且精确度高的特点,特别适于准确分析多个电大尺寸目标间的相互影响。用三维计算实例验证了该方法在解决电大尺寸复杂群目标电磁散射分析方面的有效性和优越性。     

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。     

基于Hankel矩阵改进TLS-ESPRIT算法的散射中心参数提取及RCS重构

基于几何绕射理论(geometrical theory of diffraction, GTD)的散射中心信号模型可以精确描述隐身目标电磁散射特性,将总体最小二乘-旋转矢量不变技术(total least squares-estimating signal parameter via rotational invariance techniques, TLS-ESPRIT)算法引入此模型中,为散射中心提取提供了超分辨率算法。针对TLS-ESPRIT算法在低信噪比条件下估计精度不高的问题,引入Hankel矩阵改进TLS-ESPRIT算法对回波数据处理的过程,改进后的算法提高了在低信噪比情况下对散射中心参数估计的精度,具有更好的噪声鲁棒性。在对目标的识别以及雷达散射截面(radar cross section, RCS)重构方面具有重要意义。     

应用 RACA 算法快速求解导体目标 RCS

针对矩量法计算量大、耗时长、消耗内存多的问题,提出了一种分析导体目标电磁散射特性的有效数值方法。该方法以自适应交叉近似算法为基础,通过奇异值分解对自适应交叉近似算法得到的缩减矩阵进一步压缩,减少了矩阵存储并加速矩阵矢量乘。另外,该方法还采用等效偶极子法加速阻抗矩阵元素的填充。与传统矩量法相比,计算时间和内存消耗都得到了有效缩减。数值结果证明了该方法的精确性和高效性。