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1.
针对传统属性散射中心模型在描述散射中心幅度随方位的变化存在不足,本文依据目标的逼真散射数据对属性散射模型中的方位依赖关系进行了修正,并通过图像匹配结合遗传算法对散射中心的各个参数进行了估计. 为了验证模型的有效性,文中给出了修正模型的仿真结果与传统模型仿真结果以及全波法计算结果的比较. 结果表明,相对于传统的属性散射中心模型,改进后的模型能更准确地描述真实散射中心的幅度随方位的变化关系. 相似文献
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为解决作为分析周期性结构的时域数值算法本身在计算单角度入射时依然存在效率偏低的这一问题,提出了一种改进的谱FDTD方法,并运用图形处理器(GPU)对算法进行硬件加速.改进的算法在保证单频点运算结果精确的前提下,通过降低单次运算对运算结果频谱分辨率的要求以降低总体的运算时间.算例验证表明,在保证同等精度的前提下,改进后的算法将单角度斜入射问题的计算效率提高了1倍以上,并在此基础上通过GPU硬件加速成功实现了20倍以上的加速比,这证明了GPU加速的改进谱FDTD法的可行性与高效性. 相似文献
3.
在复杂场景中, 目标与环境之间的耦合散射会造成雷达图像特征的干扰, 这一问题给雷达目标自动识别与跟踪技术带来了困难, 成为雷达、电磁领域持续关注的热点研究问题。目前, 使用传统的电磁数值计算方法对复杂场景散射问题进行仿真, 所需计算资源巨大, 耗时很长, 而且多限于针对单一类型复合目标, 难以满足实际工程应用需求。针对此问题,提出了复杂场景散射中心模型化的方法, 集成散射中心模型、物理光学法、积分方程法、四路径模型、射线追踪等方法为一体, 实现了复杂场景、群目标雷达成像快速仿真。本文给出了三种有代表性的复杂场景的逆合成孔径雷达成像仿真结果, 验证了本文方法的可行性及泛用性。 相似文献
4.
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。 相似文献
5.
为了提高时域有限元方法的计算效率,将一种基于逆的多层不完全LU分解(MIB-ILU)预处理方法运用于隐式时域有限元矩阵求解中,给出了三维散射问题的模型以及时域有限元公式系统,对系数矩阵进行了分析,并给出了预处理求解方法.理论和数值表明,此预处理方法有效地减少了每个时间步求解矩阵的时间,采用几个散射问题的算例证明了此种预处理技术的效果. 相似文献
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角反射器表面粗糙度对单站RCS的影响 总被引:1,自引:0,他引:1
研究了角反射器表面粗糙度对其雷达散射截面的影响.角反射器的粗糙表面由随机高斯面模拟,散射计算采用全波数值算法完成.计算结果与实测数据吻合,对实验数据进行了解释,验证了计算模型.通过多组计算结果得出结论,随着粗糙面均方根高度的增加和相关长度的减小,角反射器的非主散射区雷达横截面(RCS)均值提高,到达一定数值后角反射器的主散射区RCS也将受到显著影响.研究结论对角反射器用于RCS标定具有重要应用意义. 相似文献
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机动目标的时频变换ISAR成像仿真 总被引:1,自引:1,他引:0
针对机动飞行目标的成像难点,实施了基于时频变换的逆合成孔径雷达(ISAR)成像处理方案.与传统的点目标模型的回波模拟方法不同,该方案采用全波数值方法计算目标在飞行过程中瞬时位置、姿态下的散射场数据,再依据延时顺序将离散时刻的散射场数据叠加,最终获得雷达的回波数据.数值仿真结果验证了该方案的可行性. 相似文献
9.
联合积分方程中的对称稀疏近似逆预处理器 总被引:1,自引:0,他引:1
提出一种针对联合积分方程(CFIE)的对称稀疏近似逆(S-SAI)预处理技术.将联合积分方程中的非对称矩阵改造成对称矩阵,使用Cholesky分解构造出联合积分方程的对称SAI(S-SAI)预处理器.数值实验结果表明,S-SAI预处理器的收敛性能与非对称SAI(A-SAI)相似,但是其构造时间比A-SAI的快32倍. 相似文献
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复合目标电磁散射的高效混合计算方法 总被引:1,自引:0,他引:1
传统混合法在计算目标与粗糙面的耦合场时,需要耗费大量内存与时间。以计算复合目标后向电磁散射为目的,提出一种更为高效的混合计算方法。该混合法在单独处理粗糙面与目标方面与传统混合法一致,即使用基尔霍夫近似法(Kirchhoff approach,KA)处理粗糙面区域;使用矩量法(method of moment, MoM)并结合多层快速多极子(multilevel fast multipole algorithm, MLFMA)技术处理目标区域。与传统混合法所不同的是:根据大尺度粗糙面镜向散射最强的特点,只在粗糙面上截取一块很小的区域进行耦合场计算,从而极大减少内存与时间。大量数值实验表明,该方法在保证较高精度的同时,效率要远高于传统混合法。 相似文献