改进型IE-FFT结合物理光学的宽带分析方法

将物理光学方法与改进型积分方程-傅里叶变换方法相结合,通过引入基于Stoer-Bulirsch(SB)算法的自适应有理插值技术,快速分析电大载体平台上天线的宽带辐射特性．首先,提出基于子域快速傅里叶变换(FFT)的改进型单层FFT算法对格林函数插值,通过引入空组概念,加速迭代求解中的矩阵与矢量相乘计算,减少矩阵求解存储量,避免了对插值不准确的近场进行修正．同时,对于电流频率响应,根据SB算法的循环准则,利用阶数可变的有理函数作为替代模型,实现频域插值的快速计算．基于以上的改进,混合算法在频域分析时不仅减少了矩阵方程中未知量的个数,同时大大降低了内存需求和计算时间．数值结果表明,该方法可以快速有效地分析大型载体平台上天线的宽带特性．     

AIM结合渐近波形估计技术快速分析目标宽带电磁散射特性

该文将自适应积分方法(AIM)与渐近波形估计(AWE)技术结合快速计算了目标宽带雷达截面(RCS)。通过渐近波形技术实现快速扫频,利用自适应积分(AIM)稀疏存储稠密阻抗矩阵及阻抗矩阵的频率导数,并加速求解泰勒展开系数中的矩阵与矢量相乘计算,提高了计算速度并降低了内存需求。通过结合自动微分技术,计算了该方法所需的格林函数关于频率的高阶导数。数值结果表明,与传统AIM逐点计算相比,该方法在不失精度条件下大大地降低了计算时间。     

数模混合片上系统模拟芯核并行测试结构

为了减少测试成本,基于片上数字化的思想,提出复用片上DAC和ADC数模混合片上系统模拟芯核并行测试结构.自保持模拟测试接口可暂存模拟测试激励和测试响应,减少每个测试端口添加的DAC和ADC所产生的额外面积开销,实现芯核级多端口测试和系统级的多核并行测试.采用流水线式并行测试结构减少DAC输出测试激励的等待时间;并进一步分析了模拟测试外壳的测试成本评价方法和优化问题数学模型,在此基础上设计测试成本优化算法,得到优化的模拟测试外壳组分配方案.实验结果表明,文中提出的模拟芯核测试结构对精度的影响小于0.25%,对测试时间可优化40%以上.     

快速分析线面结构天线宽带特性的扫频方法简

The best uniform rational approximation in conjugation with the method of moments (MoM) is applied to analyze the wide-band electromagnetic characteristic of the wire-surface objects. For the analysis of wire-surface objects, all the wire-surface models are substituted by surface-surface models, and then the radiation problem can be solved more efficiently by the Chebyshev approximation for the surface current combined with discrete wavelet transform (DWT). This technique offers a considerable computational saving in terms of memory. To improve the accuracy, the polynomial series is replaced by the Maehly series and the best uniform rational approximation is obtained. Numerical examples are performed to demonstrate the validity.     

基于高低频混合方法的梅利逼近扫频技术

将矩量法(MoM)和物理光学(PO)混合方法与梅利逼近结合分析了电大载体平台上天线的宽带辐射特性.在切比雪夫逼近的基础上,通过梅利展开技术实现快速扫频,并利用MoM-PO方法减少矩阵方程中未知量个数,从而大大降低了内存需求和计算时间.相比于切比雪夫逼近,由于梅利展开式为有理函数,提高了计算精度.数值结果表明:该方法可以快速有效地分析大型载体平台上天线的宽带特性.     

求解最小完全测试集的第一原理方法

应用第一原理的故障诊断思想,基于故障测试矩阵,提出了一种根据系统每一个故障都可检测的行为与系统所有故障不能检测的行为之间的不相容推理技术,来判断和求取系统存在的所有最小完全测试集的方法。方法分两步：一是根据系统的结构和测试矢量等知识,结合故障测试矩阵,识别冲突集候选;二是根据冲突集候选,确定最小命中集合组,生成最小完全测试集。该方法可有效求解最小完全测试集,减少测试矢量施加的工作量,提高故障诊断的效率。