一种新的混合基函数在电磁散射问题中的应用

三维电磁散射问题通常采用电场积分方程(electric field integral equation,EFIE)结合矩量法(meth-od of moment,MoM)求解,而基函数是决定矩量法计算精度和效率的重要因素。采用具有降维效果的双线性四边形模型来模拟实际物体表面,提出了一种基于该四边形的混合域基函数,应用于金属物体的电磁散射特性的计算仿真中。该混合域基函数集成了分域基和全域基的优点,结果表明,相比于基于三角形剖分的RWG函数(rao,wilton and glisson,RWG),混合基函数能够在减少未知数个数的同时获得较高的计算精度,具有计算精度高、速度快、内存要求低的特点。     

用基于rao-Wilton-glisson基函数的矩量法分析线天线

针对常用的线电流模型在对直径/波长比较大以及横截面形状复杂的线天线的矩量法分析中的缺点,运用基于面电流模型的RWG(rao wilton glisson)基函数的矩量法对几种典型截面形状的线天线进行分析。线天线的截面可以是任何形状,既可以是空心管也可以是实心柱。文中还介绍了运用数学映射进行网格剖分的方法并通过数值计算对高斯曲线振子以及实心和空心七元Yagi Uda天线在不同直径和横截面形状情况下的增益和输入阻抗进行了分析。数值结果表明,在天线直径较大的情况下,天线的输入阻抗和增益与横截面形状的关系较大,并且空心与实心的差别也较大。     

菱形天线特性的矩量法分析

针对卫星通信拥挤、短时无法补充的缺陷,提出了一种新的更接近实际的平衡激励源处理方法,并在此基础上利用微波网络理论与矩量法相结合,系统地分析、计算了菱形天线的输入阻抗、增益及方向特性。结果表明菱形天线具有较好的性能,所得到的结果对该类天线及超视距通信系统的设计有指导意义。     

改进的离散化方法在二维电磁散射中的应用

电磁散射问题的数值解通常采用积分方程结合矩量法求解,而阻抗矩阵元素的计算是影响矩量法计算精度和效率的重要因素之一。对于电大尺寸目标,要保持计算精度,传统矩量法需成倍细化网格剖分,这将耗费大量的计算机资源,并且计算效率大为下降。针对二维散射情况,引入二级近似方法来生成阻抗矩阵,将计算结果与传统矩量法及数值积分进行了比较,结果表明:该方法在同等计算精度的前提下,所需未知量数大大减少。     

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。     

参数曲面屋顶基函数在电磁散射中的应用

针对基于屋顶基函数的传统矩量法几何建模复杂、计算量大等缺点,提出一种定义在参数曲面上的屋顶基函数,并将其用于矩量法求解电磁散射问题。参数曲面几何建模能用较少的曲面四边形精确地逼近散射体表面,定义在参数曲面上的屋顶基则大大减小了矩阵规模,简化了计算。计算结果表明,与基于屋顶基（rooftop basis function, RBF）函数的传统矩量法相比,所提方法不仅结果精确可靠,而且极大地减少了未知量,同时也节省了计算机内存。     

基于八叉树优化的MoM-PO/PTD混合算法分析目标电磁散射及辐射问题

在综合利用矩量法(method of moments, MoM)和物理光学(physical optics, PO)方法的过程中, 要精准识别和划分PO位置处于点光源照射情况下的暗区和亮区。传统的识别划分手段的时间复杂度为O(N²), 当面片数量N增多时, 所需的时间呈现出急剧增长的趋势。文中应用八叉树和后向追踪算法, 对PO亮区判断过程进行加速, 可将时间复杂度由N²降为NlgN。由于计算PO区域电流时没有考虑边缘绕射造成的影响, 导致计算误差较大。鉴于此, 本文在计算过程中引入物理绕射理论对混合算法加以改进, 并通过与FEKO中的MoM相比较, 说明了修正后的混合算法能够有效提升计算精度。     

渐变开槽天线阵列输入阻抗的矩量法分析

对UHF波段无限大渐变开槽阵列天线的输入阻抗进行了分析 ,应用Floquet原理建立分析模型 ,对天线阵列进行简化 ,提取其中的一个单元进行分析 ,并且根据单元的具体推导得到了合适的格林函数。同时结合矩量法进行数值仿真 ,着重研究了开槽天线阵列作为相控阵应用时 ,在频率和空间域上的扫描特性 ,得到了数值计算结果 ,给出了输入阻抗的曲线。结果证明 ,渐变开槽天线本身具有宽带工作特性 ,同时组成相控阵列时 ,也可得到比较理想的宽带工作特性和比较大的空间扫描范围     

基于矩阵降维的MoM-PO电磁散射混合算法

针对包含精细结构的电大尺寸目标电磁散射快速计算问题,提出了一种计算包含精细结构的电大尺寸目标电磁散射问题的基于矩阵降维的混合算法。该方法在Rao-Wilton-Glisson基函数矩量法(method of moment, MoM)的基础上,对目标区域进行划分,完成阻抗矩阵的分块和未知量的分离,再由矩量区与物理光学(physical optics, PO)区之间的电流相互作用构造耦合转移矩阵和激励转移矩阵,从而建立两个区域未知量之间的线性关系,进而完成对阻抗矩阵的降维,最终从矩阵运算角度构建了一种MoM-PO混合算法。其中,使用等效电偶极子模型简化双重积分计算,进一步减少矩阵元素的计算量;阻抗矩阵的阶数大幅减少,避免了大规模矩阵方程的求解计算。算例结果表明,与传统的低频算法相比,该算法既保证了计算精度,又提高了计算效率。     

分形海面及其上方目标电磁散射的混合算法

采用一维带限Weierstrass分形粗糙海面模拟实际的粗糙海面,运用基于矩量法(method of moment, MOM)结合基尔霍夫近似(Kirchhoff approximation, KA)的混合算法,研究了分形海面与上方需考虑旋转的复杂矩形截面导体柱的复合电磁散射。将不同入射角情形下的混合算法计算结果与传统的MOM结果进行了比对,结果表明该混合算法具有较高的准确性和计算效率。最后,讨论了复合散射系数与粗糙海面参数、目标参数以及入射波参数之间的依赖关系,得到了较完整的复合电磁散射特征。     

大型阵列结构电磁特性分析的特征基函数方法

运用基于矩量法的特征基函数方法分析了大型阵列结构的电磁辐射与散射特性。特征基函数方法首先对阵列结构进行分区,通过区间互耦构造高层级基函数,大大降低了生成的全局矩阵的尺度,能够对矩阵直接求解。将特征基函数方法运用于对大型阵列结构的分析中,通过深入的研究,给出了加速计算和节省内存的手段。数值结果表明方法的准确性和高效性。     

改进的特征基函数法分析电磁散射问题

目标电磁散射特性分析具有重要意义,矩量法等数值方法是求解该类问题的重要工具。当待分析目标的电尺寸增大时,矩量法的内存需求和计算量随之快速增加,极大地限制了可求解问题的规模。宏基函数类方法通过在宏域上构造各种宏基函数,减少未知量数目,实现最终矩阵方程规模的缩减,使分析大规模问题变为可能。重点研究该类方法中近期获得较大发展的特征基函数法,结合物理光学法和球谐函数展开-多层快速多极子技术分析电磁散射问题。数值结果验证了改进的特征基函数法的准确性与高效性。     

电子设备贯通导线的电磁耦合时域分析算法

目前,应用于电子设备贯通导线电磁耦合分析的数值算法仍比较缺乏。基于时域有限差分(finite difference time domain, FDTD)方法和传输线方程,并结合诺顿定理,提出了一种高效的时域混合算法,用于解决电磁波作用于电子设备贯通导线的电磁耦合问题。首先,将贯通导线按照电子设备屏蔽腔结构分解为内、外传输线。然后,采用FDTD方法结合传输线方程,构建内外传输线的电磁耦合模型,并求得内外传输线上的瞬态响应。最后,根据诺顿定理建立贯通导线的等效电路模型,解决内外传输线之间的阻抗不匹配问题,并实现干扰信号在贯通导线上的来回传输。采用该时域混合算法,对电磁波作用自由空间和屏蔽腔内电子设备贯通导线的电磁耦合进行数值模拟,并与传统FDTD方法进行比较,验证了算法的正确性和高效性。     

一种天线罩结构的设计分析

针对天线罩对天线电性能的影响问题,提出采用天线的驻波参数来评价天线罩性能的新途径。在采用微波网络理论对天线罩进行分析的基础上来选定具体形式的天线罩。利用矩量法对选定的U形天线罩进行了研究,得出了天线罩的宽度、高度及厚度在不同频率下与天线驻波的关系。通过设计出符合要求的天线罩证明了算法的有效性。     

天线组阵频域合成方法最佳子带划分数分析

为定量分析天线组阵宽带信号频域合成方法中最佳的子带划分数,首先,介绍了频域合成方法并构建了宽带信号合成系统模型;然后,分析了点频信号条件下的合成性能;最后,通过在频域进行积分扩展,得到不同子带划分数条件下的合成损失理论公式。仿真结果表明,子带划分数越多,频域合成方法合成性能越高,但硬件开销越大。以合成损失与硬件开销为评估指标,最佳子带划分数为128。     

天线组阵频域合成方法最佳子带划分数分析

为定量分析天线组阵宽带信号频域合成方法中最佳的子带划分数,首先,介绍了频域合成方法并构建了宽带信号合成系统模型;然后,分析了点频信号条件下的合成性能;最后,通过在频域进行积分扩展,得到不同子带划分数条件下的合成损失理论公式。仿真结果表明,子带划分数越多,频域合成方法合成性能越高,但硬件开销越大。以合成损失与硬件开销为评估指标,最佳子带划分数为128。