CN109726439A - 全频段天线阵与天线罩一体化仿真方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种全频段天线阵与天线罩一体化仿真方法，包括：建立天线、天线罩的几何模型；导入材料库；采用基于高阶基函数的高阶矩量法对所述几何模型的表面进行网格划分；设定激励场；采用基于分块矩阵的并行化求解方法，计算出近远场数值和表面电流数据；提取出天线罩的电性能参数；对天线罩的电性能参数进行优化，直至其满足设计要求。本发明一方面采用基于高阶基函数的高阶矩量法来有效减少矩量法产生的未知量个数，获得更高得求解精度和效率，另一方面利用基于分块矩阵的并行化求解方法提高矩量法的计算规模和计算速度，有效解决了矩量法耗时耗内存的瓶颈问题。
Description
技术领域
本发明涉及雷达天线技术领域，尤其涉及一种全频段天线阵与天线罩一体化仿真方法。
背景技术
天线罩是保护雷达天线一种介质外壳，是由天然或人造电介质材料制成的覆盖物，或是由桁架支撑的电介质壳体构成的特殊形状的电磁明窗。其位于系统最前端，使天线避免在各种恶劣环境条件下可能造成的损坏。但是天线罩的存在也会影响天线的电性能，包括辐射方向图、功率传输损耗、瞄准误差等。
随着ANSYS HFSS软件在天馈系统设计中的普及，针对天线及其前端馈电网络的基于仿真的设计流程已经日趋成熟。先进的设计手段也促进射频模块不停地向更高性能、更高集成度的方向发展。随着天线指标的不断提高，天线罩的电磁设计，尤其是天线罩与天线或天线阵的一体化设计和联合仿真已经成为迫切需要解决的课题。
天线罩作为复杂天线系统的重要组成部分，其电磁设计也具有相当的难度。很多天线罩是电大尺寸与复杂材料的混合体，同时，当其内部为波导裂缝天线阵时，还需要考虑天线的转动角度，其转动引起的瞄准误差和瞄准误差斜率对计算精度的要求高。
传统矩量法在电磁场数值分析计算中的应用已经非常成熟，但是，在求解电大尺寸问题时，矩量法的计算复杂度和内存需求随着电磁目标未知量N的增大呈O(N2)甚至O(N3)增长，受计算机存储资源的限制，传统RWG矩量法难以有效解决电大尺寸规模的问题，且对于形状复杂物体的计算无法得到精确的结果。
因此，针对现有的仿真计算方法无法同时满足精度和速度要求的问题，采用全波段仿真技术对天线阵带天线罩进行整体精确仿真是必要的，其产生的大规模计算和大的仿真任务量需要通过先进的算法及并行求解技术实现，能够适用于天线罩电性能的快速计算与精度的要求。
发明内容
本发明的目的在于提供一种全频段天线阵与天线罩一体化仿真方法，以解决上述技术背景中提出的问题。
为实现上述目的，本发明采用以下技术方案：
一种全频段天线阵与天线罩一体化仿真方法，至少包括：
S1：仿真平台调用几何模型模块，读取导入的几何图形文件，提取几何特征数据，建立天线、天线罩的几何模型；
S2：导入材料库，设置材料参数；
S3：采用基于高阶基函数的高阶矩量法对所述几何模型的表面进行网格划分，获得网格划分后的面片数；其中，
当所述几何模型为细线结构，所述高阶基函数选用截锥体作为基本网格；
当所述几何模型为面结构，所述高阶基函数选用双线性面片作为基本网格；
S4：根据天线的结构参数，建立天线的馈源几何模型，以该馈源几何模型作为激励；设定初始频率、边界条件，设定激励场源参数；
S5：根据不同电尺寸模型选择合适的求解算法，采用基于分块矩阵的并行化求解方法，计算出近远场数值和表面电流数据；
S6：将步骤S5中计算的求解分析结果进行可视化显示，并提取出天线罩的电性能参数；
S7：根据天线设计的电性能要求，判断天线罩的电性能参数是否满足要求；如否，调整天线罩的结构参数，并重复步骤S2～S6，对天线罩的电性能参数进行优化，直至其满足设计要求。
优选地，步骤S1中，所述几何模型模块包括：
几何特征数据导入模块，用于实现不同格式的几何图形文件的统一读取；
几何特征建模模块，提取导入的几何图形文件的几何特征数据，建立几何模型；
几何特征数据导出模块，用于导出几何模型数据文件。
更优选地，导入的所述几何图形文件的格式包括、但不限于STEP、STL、IGES格式。
优选地，步骤S2中，所述材料库中的材料包括、但不限于金属材料、介质材料、各向异性材料，各类吸波材料、损耗材料，磁性材料、超构材料。
优选地，步骤S3中，所述双线性面片为一个非平面的曲面四边形，通过参数方程由其四个顶点唯一确定，所述曲面四边形的参数方程r(p,s)为：
式(1)中，Δp＝p2–p1，Δs＝s2–s1，p1≤p≤p2，s1≤s≤s2，
其中，r11、r12、r21和r22为四个顶点的位置矢量，p和s表示局部坐标，p1和p2是沿p方向的起点坐标和终点坐标，s1和s2是沿s方向的起点坐标和终点坐标。
优选地，步骤S5中，所述几何模型为细线结构，所述截锥体上的表面电流I(s)表示为：
式(2)中，I1＝I(-1)，I2＝I(1)，N(s)＝(1-s)/2；
其中，s是沿所述截锥体的参考母线方向的局部坐标，-1≤s≤1，I(s)是电流值，I1和I2是导线两个端点处的电流值，ai(i＝2,3,…Ns)是未知系数，Si(s)是导线段上的基函数，N(s)是导线端点处的基函数。
优选地，步骤S5中，所述几何模型为面结构，所述双线性面片的表面电流密度可分解为p和s分量；以s分量为例，所述双线性面片的表面电流密度Js(p,s)为：
式(3)中，-1≤p≤1，-1≤s≤1，ci1和ci2定义为
Ei(p,s)和Pij(p,s)定义为
其中，Js(p,s)是s分量上的电流密度值，Np和Ns分别是p和s方向的展开阶数，Ei(p,s)和Pij(p,s)是多项式基函数，ap和as分别表示p和s参数曲线的切线方向，N(s)和Sj(s)的表达式与截锥体相同，ap和as的表达式为
式(8)、(9)中，r(p,s)表示双线性面片的参数方程。
优选地，所述基于分块矩阵的并行化求解方法包括：
S51：并行矩阵填充，利用串行矩阵的方法，结合高阶基函数的特性来加速填充的过程；
S52：矩阵方程并行求解，将大规模稠密矩阵以分块矩阵的方式循环地分配到所有的参与进程上。
更优选地，所述矩阵方程并行求解，采用并行GEPP算法，则基于所述并行GEPP算法的列块分解的选主元通信时间TGEPP,comm为：
TGEPP,comm＝nb×[(α+βnb)×log2Pr+(α+βnb)×log2Pr]
＝2αnb log2Pr+2αnb 2log2Pr (10)
式(10)中，Pr是矩阵循环分布的进程数，log2Pr是通信复杂度，nb是通信量，α为计算机发送一次消息所需的准备时间(通信延迟)，β为计算机发送一个矩阵元素的时间。
进一步地，所述矩阵方程并行求解，采用CALU算法，将第k步的列块子阵记为矩阵B，矩阵B分布于Pr个进程上，将这Pr个进程重新编号，新的编号记为i，其中关键进程编号i＝0，其他进程行与i的映射关系任意约定；以Pr＝4为例，记分布于编号为i(i＝0,1,2,3)的进程上的矩阵为Bi，设Bi的大小为mi×nb，所述CALU算法包括以下步骤：
第一步，编号为i的进程利用所述并行GEPP算法针对分布于自身上的矩阵Bi进行分解，得到行交换信息，即置换矩阵Pi (l),由于每个进程只独立处理本进程上的数据，在B0、B1、B2和B3之间没有相互作用，这一过程称作本地分解，这一过程不存在任何进程间的通信：
其中，Pi (l)的大小为mi×mi，Li (l)的大小为mi×nb，Ui (l)的大小为nb×nb，上标(l)表示第l次处理后的矩阵，没有此上标表示原始数据；
第二步，获取主元块，编号为i的进程利用第一步中得到的置换矩阵Pi (l)的转置矩阵左乘其各自的原始矩阵Bi，将nb个主元行置换到矩阵Bi的前nb行，从而每个进程都得到一个nb×nb的主元块Bi (l)，如下式所示
其中，(Pi (1)TBi)的大小为mi×nb，Bi (1)的大小为nb×nb，(1:nb,1:nb)表示取矩阵的第一行到第nb行、第一列到第nb列的元素；
第三步，组合主元块，将主元块两两组合，例如B0 (1)和B1 (1)组合、B2 (1)和B3 (1)组合，从而得到两个2nb×nb的矩阵块，再对这两个矩阵块进行本地分解，如下式所示
其中，和的大小为2nb×nb，Pi (2)的大小为2nb×nb，Li (2)的大小为2nb×nb，Ui (2)的大小为2nb×nb；
第二步和第三步循环进行，直到求解出最后一个主元块为止，如下式所示
其中，的大小为2nb×nb，B0 (2)、B1 (2)的大小为nb×nb；
其中，的大小为，P0 (3)的大小为2nb×2nb，，L0 (3)的大小为2nb×nb，，U0 (3)的大小为nb×nb；
其中，的大小为2nb×nb，B0 (3)的大小为nb×nb；
第四步，在得到最后一个主元块B0 (3)之后，将此主元块置换到原始矩阵B的前nb行；
基于所述CALU算法的列块分解的总通信时间TCALU,comm为：
其中，Pr是矩阵循环分布的进程数，log2Pr是通信复杂度，nb是通信量，α为计算机发送一次消息所需的准备时间(通信延迟)，β为计算机发送一个矩阵元素的时间；中对数函数的底数选为2，是以CALU算法选择二叉树规约方案为例，若选择四叉树或者八叉树，则对数函数的底数相应地变化为4或者8。
优选地，步骤S6中，所述可视化显示包括、但不限于天线表面电流分布图显示、近远场图显示、ISAR图显示、散射热点成像图显示、热点成像图显示、关键帧动画显示、时域分析的动态显示、不同入射角度辐射场值显示、实时场图显示、不同工况同时显示。
与现有技术相比，本发明的技术方案具有以下有益效果：
本发明一方面采用基于高阶基函数的高阶矩量法来有效减少矩量法产生的未知量个数，获得更高得求解精度和效率，另一方面利用基于分块矩阵的并行化求解方法提高矩量法的计算规模和计算速度，有效解决了矩量法耗时耗内存的瓶颈问题。
附图说明
构成本申请的一部分附图用来提供对本申请的进一步理解，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：
图1是本发明优选实施例的一种全频段天线阵与天线罩一体化仿真方法流程图；
图2是本发明优选实施例的并行GEPP在列块分解中的主要过程示意图；
图3是本发明优选实施例的CALU算法的列块分解过程示意图；
图4是本发明仿真算例中不同频率下透反率对比图。
具体实施方式
本发明提供一种全频段天线阵与天线罩一体化仿真方法，为使本发明的目的、技术方案及效果更加清楚、明确，以下参照附图并举实例对本发明进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
需要说明的是，本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序，应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换。此外，术语“包括”和“具有”以及它们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
实施例一：
图1为本发明优选实施例的一种全频段天线阵与天线罩一体化仿真方法流程图。
如图1所示，本实施例提供了一种全频段天线阵与天线罩一体化仿真方法，至少包括：
步骤S1：仿真平台调用几何模型模块，读取导入的几何图形文件，提取几何特征数据，建立天线、天线罩的几何模型。
具体地，所述几何模型模块包括：几何特征数据导入模块，用于实现不同格式的几何图形文件的统一读取；几何特征建模模块，提取导入的几何图形文件的几何特征数据，建立几何模型；几何特征数据导出模块，用于导出几何模型数据文件。导入的所述几何图形文件的格式包括、但不限于STEP、STL、IGES格式。
步骤S2：导入材料库，设置材料参数。
具体地，所述材料库中的材料包括、但不限于金属材料、介质材料、各向异性材料，各类吸波材料、损耗材料，磁性材料、超构材料。
步骤S3：采用基于高阶基函数的高阶矩量法对所述几何模型的表面进行网格划分，获得网格划分后的面片数。
其中，当所述几何模型为细线结构，所述高阶基函数选用截锥体作为基本网格；当所述几何模型为面结构，所述高阶基函数选用双线性面片作为基本网格。
具体地，所述双线性面片为一个非平面的曲面四边形，通过参数方程由其四个顶点唯一确定，所述曲面四边形的参数方程r(p,s)为：
式(1)中，Δp＝p2–p1，Δs＝s2–s1，p1≤p≤p2，s1≤s≤s2，
其中，r11、r12、r21和r22为四个顶点的位置矢量，p和s表示局部坐标，p1和p2是沿p方向的起点坐标和终点坐标，s1和s2是沿s方向的起点坐标和终点坐标。
步骤S4：根据天线的结构参数，建立天线的馈源几何模型，以该馈源几何模型作为激励；设定初始频率、边界条件，设定激励场源参数。
步骤S5：根据不同电尺寸模型选择合适的求解算法，采用基于分块矩阵的并行化求解方法，计算出近远场数值和表面电流数据。
相对于传统低阶矩量法而言，高阶矩量法具有较大的优势，一方面，高阶面片可以在保证获得更高拟合精度的同时采用更大的面元离散目标物体表面，从而减少面元的数目，进而减少未知量的数目；另一方面，高阶基函数可以用更少的未知量来拟合目标表面的真实电流分布，并获得更高的求解精度和效率。
具体地，当所述几何模型为细线结构，高阶基函数用截锥体作为基本网格。
所述截锥体上的表面电流I(s)表示为：
式(2)中，I1＝I(-1)，I2＝I(1)，N(s)＝(1-s)/2；
其中，s是沿所述截锥体的参考母线方向的局部坐标，-1≤s≤1，I(s)是电流值，I1和I2是导线两个端点处的电流值，ai(i＝2,3,…Ns)是未知系数，Si(s)是导线段上的基函数，N(s)是导线端点处的基函数。
当所述几何模型为面结构，高阶基函数用双线性面片作为基本网格。所述双线性面片的表面电流密度可分解为p和s分量；以s分量为例，所述双线性面片的表面电流密度Js(p,s)为：
式(3)中，-1≤p≤1，-1≤s≤1，ci1和ci2定义为
Ei(p,s)和Pij(p,s)定义为
其中，Js(p,s)是s分量上的电流密度值，Np和Ns分别是p和s方向的展开阶数，Ei(p,s)和Pij(p,s)是多项式基函数，ap和as分别表示p和s参数曲线的切线方向，N(s)和Sj(s)的表达式与截锥体相同，ap和as的表达式为
式(8)、(9)中，r(p,s)表示双线性面片的参数方程。
以波导缝隙天线阵为例，表1给出了采用高阶矩量法与传统矩量法计算所需的内存空间比对表。由表1可知，采用高阶矩量法计算，可节省约25倍的存储空间。
表1采用高阶矩量法与传统矩量法计算所需的内存空间比对表
| 算法 | 矩阵阶数 | 内存 |
| 传统矩量法 | 18,465 | 21.22GB |
| 高阶矩量法 | 3,956 | 0.8488GB |
所述基于分块矩阵的并行化求解方法包括并行矩阵填充和矩阵方程并行求解两个步骤。
S51：并行矩阵填充，利用串行矩阵的方法，结合高阶基函数的特性来加速填充的过程。基于高阶多项式基函数的矩量法矩阵填充过程可以利用高阶基函数的特性来加速填充的过程，如低阶基的中间计算结果可以在高阶基中使用，这与传统的RWG基函数大不相同，高阶基函数的这个特点能够显著提高矩阵填充的效率。
S52：矩阵方程并行求解，将大规模稠密矩阵以分块矩阵的方式循环地分配到所有的参与进程上，此方式可保证参与计算的各个进程所分配到的任务基本相同，从而保证并行计算的负载均衡。
分配方案必须满足两个重要条件：(1)每个计算节点应当存储相同的或近似相同的数据量；(2)不同计算节点上的每个进程应当分配到相同的或近似相同的计算量。这两个条件同时影响着并行矩阵填充和矩阵方程并行求解过程。
在一种优选的实施例中，所述矩阵方程并行求解，采用并行GEPP算法。
GEPP是一列一行、一列一行向前推进的。图2给出了并行GEPP在列块分解中的主要过程示意图。其中，图2的(b)-(e)图给出了列块分解递推到当前列块的第j列时的操作。
以双精度复数为例，对并行GEPP算法的通信与计算进行讨论。假设计算机为了发送一次消息所需的准备时间(通信延迟)为α，发送一个矩阵元素的时间为β，则一次发送L个矩阵元素所需要的通信时间T为T＝α+βL
并行GEPP算法在分解矩阵时，是一列一列进行的，每次消元之前都要先选主元并且行交换。由于矩阵循环分布在Pr个进程上，因此每次选主元和行交换都需要Pr个进程之间通信以比较大小，此过程的通信复杂度为log2Pr，通信量为nb；另外还要进行向下广播，广播过程的通信复杂度为log2Pr，通信量为nb。这一过程共需要进行nb次。经计算，基于并行GEPP算法的列块分解的选主元通信时间TGEPP,comm约为：
TGEPP,comm＝nb×[(α+βnb)×log2Pr+(α+βnb)×log2Pr]
＝2αnb log2Pr+2αnb 2log2Pr (10)
式(10)中，Pr是矩阵循环分布的进程数。
在一种更优选的实施例中，所述矩阵方程并行求解，采用CALU算法。CALU算法与并行GEPP算法的不同之处在于列块分解时选主元的策略和实现方式不同。
将第k步的列块子阵记为矩阵B，矩阵B分布于Pr个进程上，将这Pr个进程重新编号，新的编号记为i，其中关键进程编号i＝0，其他进程行与i的映射关系任意约定；以Pr＝4为例，记分布于编号为i(i＝0,1,2,3)的进程上的矩阵为Bi，设Bi的大小为mi×nb，所述CALU算法包括以下步骤：
第一步，编号为i的进程利用所述并行GEPP算法针对分布于自身上的矩阵Bi进行分解，得到行交换信息，即置换矩阵Pi (l),由于每个进程只独立处理本进程上的数据，在B0、B1、B2和B3之间没有相互作用，这一过程称作本地分解，这一过程不存在任何进程间的通信：
其中，Pi (l)的大小为mi×mi，Li (l)的大小为mi×nb，Ui (l)的大小为nb×nb，上标(l)表示第l次处理后的矩阵，没有此上标表示原始数据；
第二步，获取主元块，编号为i的进程利用第一步中得到的置换矩阵Pi (l)的转置矩阵左乘其各自的原始矩阵Bi，将nb个主元行置换到矩阵Bi的前nb行，从而每个进程都得到一个nb×nb的主元块Bi (l)，如下式所示
其中，(Pi (1)TBi)的大小为mi×nb，Bi (1)的大小为nb×nb，(1:nb,1:nb)表示取矩阵的第一行到第nb行、第一列到第nb列的元素；
第三步，组合主元块，将主元块两两组合，例如B0 (1)和B1 (1)组合、B2 (1)和B3 (1)组合，从而得到两个2nb×nb的矩阵块，再对这两个矩阵块进行本地分解，如下式所示
其中，和的大小为2nb×nb，Pi (2)的大小为2nb×nb，Li (2)的大小为2nb×nb，Ui (2)的大小为2nb×nb；
第二步和第三步循环进行，直到求解出最后一个主元块为止，如下式所示
其中，的大小为2nb×nb，B0 (2)、B1 (2)的大小为nb×nb；
其中，的大小为，P0 (3)的大小为2nb×2nb，，L0 (3)的大小为2nb×nb，，U0 (3)的大小为nb×nb；
其中，的大小为2nb×nb，B0 (3)的大小为nb×nb；
第四步，在得到最后一个主元块B0 (3)之后，将此主元块置换到原始矩阵B的前nb行。
上述算法中，在本地分解这一步中，选用并行GEPP算法。这一步的目的是获得行交换信息，也可以选择别的方法实现这一目的。
将关键进程映射为编号i＝0这一方法，可以保证二叉树规约过程必然可以终结于关键进程行。若从主元块通信的角度看，则通信总是从编号大的进程发送给编号小的进程，因此称之为单向通信CALU算法。当然，主元块也可以采取其他通信方式进行组合，但没有单向通信CALU算法的方案简洁有效。
图3给出了CALU算法的列块分解过程示意图。
如图3所示，基于CALU算法的列块分解在选主元时，通信任务最繁重的那个进程需要进行log2Pr次点对点通信，通信量为同时，需要有一次有Pr个进程参与的广播通信，通信量为
基于所述CALU算法的列块分解的总通信时间TCALU,comm为：
其中，Pr是矩阵循环分布的进程数，log2Pr是通信复杂度，nb是通信量，α为计算机发送一次消息所需的准备时间(通信延迟)，β为计算机发送一个矩阵元素的时间；中对数函数的底数选为2，是以CALU算法选择二叉树规约方案为例，若选择四叉树或者八叉树，则对数函数的底数相应地变化为4或者8。
比较CALU算法和并行GEPP算法的通信，可见，CALU算法的通信次数是并行GEPP算法的1/nb，通信量是并行GEPP算法的3/4，因此，CALU算法具有较好的通信性能。
步骤S6：将步骤S5中计算的求解分析结果进行可视化显示，并提取出天线罩的电性能参数。
具体地，所述可视化显示包括、但不限于天线表面电流分布图显示、近远场图显示、ISAR图显示、散射热点成像图显示、热点成像图显示、关键帧动画显示、时域分析的动态显示、不同入射角度辐射场值显示、实时场图显示、不同工况同时显示。
步骤S7：根据天线设计的电性能要求，判断天线罩的电性能参数是否满足要求；如否，调整天线罩的结构参数，并重复步骤S2～S6，对天线罩的电性能参数进行优化，直至其满足设计要求。
实施例二：
本实施例提供了一种用于全频段天线阵与天线罩一体化仿真的仿真平台，包括前处理模块、算法求解模块和后处理模块。
1)前处理模块
前处理模块主要用于导入多种飞行器模型、直接支持STL、IGES、STEP等三维模型、支持面修复优化功能，材料库的直接导入。
具体地，该模块支持全细节飞行器的几何模型，无需简化；方便设定初始频率，边界条件，激励场源等参数；计算网格自适应参数定义；材料库的直接导入模型的可参数化和脚本控制，方便设计和优化；支持导入多种飞行器、天线模型；支持面修复优化功能；具有3D网格划分，自适应网格划分，共形网格，非共形网格；支持图形化网格分组定义；支持以数据库的方式组织材料，支持表面贴敷吸波材料等特殊介质结构；支持数据导入接口；支持用户自定义材料的二次开发；支持金属材料、介质材料、各向异性材料，各类吸波材料、损耗材料，磁性材料、超构材料等。
2)算法求解模块
算法求解模块主要用于不同电尺寸模型选择合适的求解算法，计算出近远场数值和表面电流数据。
具体地，该模块支持MOM/MLFMA，通过感应表面电流产生的散射电场，准确计算雷达反射截面，可计算任意形状的金属、均匀介质及其混合目标的散射和辐射特性；支持三维电磁波分析和RCS的精确求解；能够进行三维微波分析，能够对天线、天线罩、波导过滤分析；能够对大型复杂目标如飞机、导弹、船舶等进行计算，提供热分析；一次计算就能获得较宽频带的信息，能够计算复杂媒质的电磁辐射和散射问题支持计算天线增益、S参数、方向图、驻波、轴比、频率、腔体谐振、本征模计算、Q值、近场、远场分析等特性；支持计算不同类型天线罩透波、功率传输系数、瞄准线误差(BSE)、主副瓣比、模式场图等特性。
3)后处理模块
后处理模块主要用于求解算法的结果处理，用实时场图、热点成像图、方向图、曲线和数据表格等形式显示计算结果。
具体地，该模块可超高性能地处理大量数据；可计算特定的辐射场，散射场；关键帧动画；同步处理多组数据；实时场图，辐射场图，表面电流，热点成像图显示；不同工况同时显示；自定义输出格式；不同入射角度辐射场值显示；时域分析的动态显示；频域分析数据激励；分布式计算、多线程计算管理。
实施例三：
仿真算例：雷达罩天线辐射特性仿真分析
本实施例通过实验测量的方法进行算法验证。在本实施例中，
1)采用高阶矩量法对雷达罩天线的远场辐射特性进行快速仿真；
2)前馈反射面直径9m，雷达罩直径12.8m，仿真频段2.7-2.9GHz；
3)模拟时间：不加罩3分钟，加罩1.5小时。
图4给出了不同频率下透反率对比图。
如图4所示，曲线A表示单天线，曲线B表示天线加反射面，曲线C表示天线加反射面加天线罩。其中，横坐标表示频率(GHz)，纵坐标表示回波损耗(dB)。
由图4可以看出：通过本发明了可以实现对全波段天线阵与天线罩的一体化精确仿真分析，有利于及时发现问题，帮助对天线罩的结构和材料进行优化设计和寻找敏感参数寻找等，从而为设计提供依据。
以上对本发明的具体实施例进行了详细描述，但其只是作为范例，本发明并不限制于以上描述的具体实施例。对于本领域技术人员而言，任何对本发明进行的等同修改和替代也都在本发明的范畴之中。因此，在不脱离本发明的精神和范围下所作的均等变换和修改，都应涵盖在本发明的范围内。
Claims (10)
1.一种全频段天线阵与天线罩一体化仿真方法，其特征在于，至少包括：
S1：仿真平台调用几何模型模块，读取导入的几何图形文件，提取几何特征数据，建立天线、天线罩的几何模型；
S2：导入材料库，设置材料参数；
S3：采用基于高阶基函数的高阶矩量法对所述几何模型的表面进行网格划分，获得网格划分后的面片数；其中，
当所述几何模型为细线结构，所述高阶基函数选用截锥体作为基本网格；
当所述几何模型为面结构，所述高阶基函数选用双线性面片作为基本网格；
S4：根据天线的结构参数，建立天线的馈源几何模型，以该馈源几何模型作为激励；设定初始频率、边界条件，设定激励场源参数；
S5：根据不同电尺寸模型选择合适的求解算法，采用基于分块矩阵的并行化求解方法，计算出近远场数值和表面电流数据；
S6：将步骤S5中计算的求解分析结果进行可视化显示，并提取出天线罩的电性能参数；
S7：根据天线设计的电性能要求，判断天线罩的电性能参数是否满足要求；如否，调整天线罩的结构参数，并重复步骤S2～S6，对天线罩的电性能参数进行优化，直至其满足设计要求。
2.根据权利要求1所述的全频段天线阵与天线罩一体化仿真方法，其特征在于，步骤S1中，所述几何模型模块包括：
几何特征数据导入模块，用于实现不同格式的几何图形文件的统一读取；
几何特征建模模块，提取导入的几何图形文件的几何特征数据，建立几何模型；
几何特征数据导出模块，用于导出几何模型数据文件。
3.根据权利要求1所述的全频段天线阵与天线罩一体化仿真方法，其特征在于：步骤S2中，所述材料库中的材料包括但不限于金属材料、介质材料、各向异性材料，各类吸波材料、损耗材料，磁性材料、超构材料。
4.根据权利要求1所述的全频段天线阵与天线罩一体化仿真方法，其特征在于，步骤S3中，所述双线性面片为一个非平面的曲面四边形，通过参数方程由其四个顶点唯一确定，所述曲面四边形的参数方程r(p,s)为：
式(1)中，Δp＝p2–p1，Δs＝s2–s1，p1≤p≤p2，s1≤s≤s2，
其中，r11、r12、r21和r22为四个顶点的位置矢量，p和s表示局部坐标，p1和p2是沿p方向的起点坐标和终点坐标，s1和s2是沿s方向的起点坐标和终点坐标。
5.根据权利要求1所述的全频段天线阵与天线罩一体化仿真方法，其特征在于，步骤S5中，所述几何模型为细线结构，所述截锥体上的表面电流I(s)表示为：
式(2)中，I1＝I(-1)，I2＝I(1)，N(s)＝(1-s)/2；
其中，s是沿所述截锥体的参考母线方向的局部坐标，-1≤s≤1，I(s)是电流值，I1和I2是导线两个端点处的电流值，ai(i＝2,3,…Ns)是未知系数，Si(s)是导线段上的基函数，N(s)是导线端点处的基函数。
6.根据权利要求1所述的全频段天线阵与天线罩一体化仿真方法，其特征在于，步骤S5中，所述几何模型为面结构，所述双线性面片的表面电流密度可分解为p和s分量；以s分量为例，所述双线性面片的表面电流密度Js(p,s)为：
式(3)中，-1≤p≤1，-1≤s≤1，ci1和ci2定义为
Ei(p,s)和Pij(p,s)定义为
其中，Js(p,s)是s分量上的电流密度值，Np和Ns分别是p和s方向的展开阶数，Ei(p,s)和Pij(p,s)是多项式基函数，ap和as分别表示p和s参数曲线的切线方向，N(s)和Sj(s)的表达式与截锥体相同，ap和as的表达式为
式(8)、(9)中，r(p,s)表示双线性面片的参数方程。
7.根据权利要求1所述的全频段天线阵与天线罩一体化仿真方法，其特征在于，所述基于分块矩阵的并行化求解方法包括：
S51：并行矩阵填充，利用串行矩阵的方法，结合高阶基函数的特性来加速填充的过程；
S52：矩阵方程并行求解，将大规模稠密矩阵以分块矩阵的方式循环地分配到所有的参与进程上。
8.根据权利要求7所述的全频段天线阵与天线罩一体化仿真方法，其特征在于，所述矩阵方程并行求解，采用并行GEPP算法，则基于所述并行GEPP算法的列块分解的选主元通信时间TGEPP,comm为：
TGEPP,comm＝nb×[(α+βnb)×log2Pr+(α+βnb)×log2Pr]
＝ 2αnb log2Pr+2αnb 2 log2Pr (10)
式(10)中，Pr是矩阵循环分布的进程数，log2Pr是通信复杂度，nb是通信量，α为计算机发送一次消息所需的准备时间，β为计算机发送一个矩阵元素的时间。
9.根据权利要求8所述的全频段天线阵与天线罩一体化仿真方法，其特征在于，所述矩阵方程并行求解，采用CALU算法，将第k步的列块子阵记为矩阵B，矩阵B分布于Pr个进程上，将这Pr个进程重新编号，新的编号记为i，其中关键进程编号i＝0，其他进程行与i的映射关系任意约定；以Pr＝4为例，记分布于编号为i(i＝0,1,2,3)的进程上的矩阵为Bi，设Bi的大小为mi×nb，所述CALU算法包括以下步骤：
第一步，编号为i的进程利用所述并行GEPP算法针对分布于自身上的矩阵Bi进行分解，得到行交换信息，即置换矩阵Pi (l),由于每个进程只独立处理本进程上的数据，在B0、B1、B2和B3之间没有相互作用，这一过程称作本地分解，这一过程不存在任何进程间的通信：
其中，Pi (l)的大小为mi×mi，Li (l)的大小为mi×nb，Ui (l)的大小为nb×nb，上标(l)表示第l次处理后的矩阵，没有此上标表示原始数据；
第二步，获取主元块，编号为i的进程利用第一步中得到的置换矩阵Pi (l)的转置矩阵左乘其各自的原始矩阵Bi，将nb个主元行置换到矩阵Bi的前nb行，从而每个进程都得到一个nb×nb的主元块Bi (l)，如下式所示
其中，(Pi (1)TBi)的大小为mi×nb，Bi (1)的大小为nb×nb，(1:nb,1:nb)表示取矩阵的第一行到第nb行、第一列到第nb列的元素；
第三步，组合主元块，将主元块两两组合，例如B0 (1)和B1 (1)组合、B2 (1)和B3 (1)组合，从而得到两个2nb×nb的矩阵块，再对这两个矩阵块进行本地分解，如下式所示
其中，和的大小为2nb×nb，Pi (2)的大小为2nb×nb，Li (2)的大小为2nb×nb，Ui (2)的大小为2nb×nb；
第二步和第三步循环进行，直到求解出最后一个主元块为止，如下式所示
其中，的大小为2nb×nb，B0 (2)、B1 (2)的大小为nb×nb；
其中，的大小为，P0 (3)的大小为2nb×2nb，，L0 (3)的大小为2nb×nb，，U0 (3)的大小为nb×nb；
其中，的大小为2nb×nb，B0 (3)的大小为nb×nb；
第四步，在得到最后一个主元块B0 (3)之后，将此主元块置换到原始矩阵B的前nb行；
基于所述CALU算法的列块分解的总通信时间TCALU,comm为：
其中，Pr是矩阵循环分布的进程数，log2Pr是通信复杂度，nb是通信量，α为计算机发送一次消息所需的准备时间(通信延迟)，β为计算机发送一个矩阵元素的时间；中对数函数的底数选为2，是以CALU算法选择二叉树规约方案为例，若选择四叉树或者八叉树，则对数函数的底数相应地变化为4或者8。
10.根据权利要求1所述的全频段天线阵与天线罩一体化仿真方法，其特征在于：步骤S6中，所述可视化显示包括、但不限于天线表面电流分布图显示、近远场图显示、ISAR图显示、散射热点成像图显示、热点成像图显示、关键帧动画显示、时域分析的动态显示、不同入射角度辐射场值显示、实时场图显示、不同工况同时显示。
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