多介质导体复合目标的快速电磁散射分析

研究了多个介质-导体组合结构目标的快速电磁散射分析方法。基于矩量法的混合场表面积分方程(JMCFIE)不仅能有效地对具有多区域连接结构的组合目标进行精确电磁建模,而且能够得到一个良好条件数的阻抗矩阵。采用多层快速多极子方法(MLFMA)降低内存需求和计算复杂度,并将多层快速多极子并行化,准确分析了复杂电大尺寸组合目标的电磁散射特性。     

基于RACA算法快速计算导体RCS

针对传统矩量法庞大的求逆运算、超长的计算时间等问题,提出了一种研究电磁散射特性的新思路.该方法首先应用自适应交叉近似算法求解阻抗矩阵,再利用奇异值分解方法进一步压缩此阻抗矩阵,从而加快矩阵运算并节省存储量,数值计算结果表明该方法精确、有效.     

计算开槽电大目标电磁散射的IPO-MOM混合法

由于常用的高频近似法和数值方法难于求解较复杂目标的电磁散射问题,故提出一种将迭代物理光学法（ＩＰＯ）和矩量法（ＭＯＭ）相结合计算二维开槽电大目标电磁散射的混合方法．该方法根据等效原理将原问题进行分解,分别采用迭代物理光学法和矩量法计算槽缝填充的电大目标散射场和槽缝散射,并应用广义网络原理处理口径耦合问题．数据结果表明这种方法是精确和高效的．     

MoM-PO混合法分析带旋转体罩的天线

针对电大尺寸天线-旋转体天线罩系统,提出了一种基于模式分解技术的MoM-PO混合分析方法．为了充分利用旋转体天线罩结构上的特性,通过模式分解技术对所分析的问题进行降维处理．在每个模式下,采用物理光学法确定天线罩壁上较平坦区域的等效电磁流分布,并将其嵌入矩量法矩阵方程中来减少待求量的数目．该方法降低了计算复杂度和内存需求量,能够对电大尺寸天线-旋转体罩系统进行快速准确的分析．     

基于并行MLFMA的金属介质混合目标RCS计算

针对电大尺寸金属介质混合目标的RCS计算问题,采用基于体面积分方程(VSIE)的矩量法对目标RCS进行解算,并通过并行多层快速多极子算法(MLFMA)进行加速求解.通过建立介质覆盖的金属球模型,给出了MLFMA的并行加速比;利用金属介质混合材料无人机模型,给出了不同极化条件下的RCS.仿真结果表明,并行MLFMA在保证计算精度的条件下,有效减少了单台计算机的内存消耗且速度大幅度提高,明显提高了电大尺寸目标RCS的求解效率.     

计算开槽电大目标电磁散射的IOP—MOM混合法

由于常用的高频近似法和数值方法难于求解较复杂的目标的电磁散射问题,故提出一种将迭代物理光学法和矩量法相结合计算二维开槽电大目标电磁散射的混合方法。该方法根据等效原理将原问题进行分解,分别采用失代物理光学法和矩量法计算槽缝填充的电大目标散射场和槽缝散射,并应用广义网络原理处理口径耦合问题。数据结果表明这种方法是精确和高效的。     

一种稳定高效的NURBS建模MOM-PO法

提出一种稳定高效的物理光学方法结合矩量法的混合方法,用于快速分析非均匀有理B样条曲面建模电大平台附近天线的受扰方向图．采用修改阻抗矩阵的方法实现了矩量法区域和物理光学区域的混合作用,避免了迭代方法的收敛不确定性．采用驻相法计算物理光学区域感应电流的积分．引入矩量法区域分组及插值驻相点技术来减少优化函数的调用次数,提高算法效率．数值结果与传统的三角形物理光学方法结合矩量法方法得到的结果相比吻合良好,但计算效率比传统方法的效率大幅度提高．     

共轭梯度及快速傅里叶算法在计算多边形状线天线间互耦中的…

在采用矩量法计算多边形状线天线间互耦的过程中应用共轭梯度及快速傅里叶算法，导出了计算公式，能方便地对电大尺寸和电小尺寸的散射体进行有效的数值运算。以三角形环天线和偶极天线为例计算出了天线上电流的幅度和相位分布以及该法与高斯法的比较结果。结果表明共轭梯度及快速傅里叶算法的运用可节省大量计算机内存并提高计算精度。     

波束模拟法用于粗糙面散射问题的有效性分析

波束模拟方法可用于数值计算宽波束入射，或略入射的粗糙面散射问题，减少所需计算机内存。通过引入能量守恒测度系数和矩量法，以平面理想导体和随机粗糙面为例详细地研究了波束模拟方法在数值计算散射问题时，其计算的精度与入射波束的极化状态、子波束参数和散射面粗糙度之间关系。     

MoM-PO混合方法在电磁散射问题中的应用

在分析电大尺寸物体的电磁散射特性过程中,高频近似方法和数值方法各有其优势和局限性,因此结合两者的优点来解决电大尺寸物体的电磁散射特性将是一条切实可行的途径。文章结合矩量法(MoM)和物理光学法(PO),提出了MoM-PO混合方法来求解电大尺寸物体的电磁散射问题,极大地提高了计算精度,改善了计算速度,为快速有效地解决电大尺寸物体的电磁散射问题提供了良好的途径。MoM-PO混合方法的数值计算结果与传统的MoM计算结果相一致。     

一种基于PVFS的并行核外计算方法

针对传统的并行核外编程复杂、虚存系统性能不理想的问题,提出一种基于PVFS的并行核外计算方法,描述了其软件层次结构、数据访问策略及实现,为工作站机群用户提供了方便的编程接口以及核外数据的全局视图.实验结果表明,该方法扩展了可有效解决的核外问题规模,大数据量时的计算性能优于虚存系统.     

雷达目标宽带散射特性的 GGO 快速分析方法

The dimensions reducing technique combined with the Maehly approximation is applied to the Method of Moment (MoM) for analysis of the two-dimensional radar cross section (RCS) of the target. The Gauss-Green-Ostrogradsky (GGO) algorithm is utilized to transform the two-dimensional expression for the surface currents in both spatial and frequency domains to one dimension and its derivatives. This procedure avoids the solution of expansion coefficients in the two-dimensional expression and makes the accuracy adjustable by the order of derivatives. Compared with the two-dimensional Maehly approximation method, the proposed scheme can acquire RCS data efficiently with good accuracy and reduce procedural complexity. Finally, numerical results show that memory requirement and calculation time are about 1/6 and 1/3 of what are needed in the original method.     

一种快速计算目标宽带雷达截面的电磁算法

将自适应积分方法与最佳一致逼近结合分析了目标宽带的电磁散射特性．对于宽带目标,逐个频点计算其雷达截面是非常耗时的．为提高计算效率,通过求解给定频带内的切比雪夫节点和节点处的目标表面电流,可以快速预估频带内任意频点的表面电流,从而得到目标宽带雷达散射截面．由于采用自适应积分方法稀疏存储阻抗矩阵,并加速迭代求解矩阵与矢量相乘,大大减少了计算时间．最后,通过典型算例的数值结果验证了该方法的准确性与高效性．     

MIMO系统双向自适应高斯逼近检测算法

针对多输入多输出(MIMO)系统高斯逼近检测算法计算复杂度高，以及在搜索径数较少的时候，可能出现严重的误差传播，导致检测性能下降等问题，对多输入多输出系统检测进行了研究，提出了一种新的双向自适应高斯逼近算法.传统的高斯逼近算法在接收端进行树形搜索，当搜索径数较多时，高斯逼近算法能很好地抑制误差传播，但算法开销很大；当搜索径数较少时，存在严重的误差传播.双向自适应高斯逼近检测算法（BID-A-GA），通过从正向和反向并行地进行检测，判断误差传播是否产生，从而自适应地调整搜索径数，在抑制误差传播的同时，降低了算法复杂度.新的双向自适应检测算法能并行计算，运算时延低，且能在低复杂度情况下有效地抑制误差传播.     

大型稀疏矩阵线性化方程组的数值解法

目的　研究大型稀疏矩阵线性化方程组的数值解法 .方法　以 C+ +为程序开发语言 ,采用十字链表的数据存储结构与独特的选主元以及消元策略 ,结合铸件凝固过程三维温度场数值模拟实例 ,对大型稀疏矩阵线性化方程组的数值解法进行研究 .结果　开发了相应的程序 ,可应用于 CASTSoft/CAE软件的温度场数值模拟 .结论　作者所采纳的数据存储结构 ,提出的相应数值求解算法 ,具有计算准确、速度较快而且比较节省内存的优点 ,具有一定的应用与参考价值 .     

面向对象有限元快速算法--Ⅰ数据结构

结合结构有限元方程组的特征,提出了刚度矩阵的稀疏分块矩阵的双向正交链表存储方案。它不需要行指标和列指标索引,每个子矩阵块使用一个表头,指针和行列号都是4字节整数,有效存储量在84.21%以上。存储数据的复杂度为O(1),大大提高了数据存储速度。     

Analysis of the geometry and wave port symmetry in the higher-order MoM

Focusing on the symmetry of the geometric structure and wave port excitation, a symmetric analysis method utilizing the combination of the higher-order MoM and wave port theory is proposed. With the help of the parallel out-of-core computing technique, the radiation characteristics of a large-scale narrow slotted waveguide array are simulated. Numerical results show that the using the wave port and geometric symmetry can significantly reduce the requirement of memory and computing time while maintaining the same precision and accuracy.     

波动方程二阶差分方法的研究及在矩形波导中的应用

通过中心差分法可将电场满足的波动方程化为一组耦合二阶差分公式形式。在所研究的问题仅涉及横向(X方向)时,此耦合电场二阶差分方程组简化为一非常简洁的形式,即一个单一电场(E1)去耦合二阶差分方程。它具有计算简单,节省计算机内存的特点。文中研究了其稳定条件,空间网格的划分特性和吸收边界条件,并与相应的FDTD方法进行了对比。在研究矩形波导中电感不连续问题中,计算出的数据与已发表的数据吻合得很好。     

基于GPU的并行遗传算法在时频差估计中的应用

互模糊函数可以估计时频差参数,但在弱信号条件下,需要大量采样点才能获得较好的估计结果,面临巨大的计算压力,现有算法大都基于遍历思想进行时频二维搜索,实时性较差。针对此问题,提出基于GPU加速的并行遗传算法进行时频差快速估计,该算法针对互模糊函数的特点,结合GPU设计高速并行的遗传进化架构,通过对适应度函数的并行化计算,选择、交叉、变异的并行化操作,提升算法的执行效率。实验表明,文章设计的GPU加速算法能够带来较大的速度提升,可以快速得到时频差估计结果.     

一种基于改进RT-MDNet的全景视频目标跟踪算法

为了解决全景视频目标跟踪过程中,由于光照条件变化、相似背景干扰、目标运动时产生的形变和尺度变化等因素的影响,在跟踪中会出现目标漂移、目标丢失等情况,进而导致目标跟踪算法成功率低,鲁棒性差等问题,提出一种基于长短期记忆网络和改进Real-Time MDNet网络的全景视频目标跟踪方法.算法首先采用浅层卷积神经网络提取特征,并利用自适应的RoIAlign减少特征提取过程中的像素损耗,而后运用目标特征在线更新最后一个全连接层的权重,在全连接层中实现前景背景分离并提取出目标区域,然后通过长短期记忆网络自适应地选取目标框的尺度,最终输出目标位置信息.实验结果表明:单目算法应用在全景数据集时,难以适应全景中的尺度变化和背景变化,改进算法利用3层长短期记忆网络构建的尺度预测模块,可以有效地应对全景数据存在的尺度变化和目标形变问题,在保持较好的跟踪精度的同时,可以有效地应对目标跟踪中出现的小目标、目标遮挡、多目标交叉运动的情况,获得更好的视觉效果和更高的重叠率得分.