CN111274703A - 一种复杂结构电大尺寸目标电磁特性分析方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开一种复杂结构电大尺寸目标电磁特性分析方法及系统，该方法包括对目标进行表面三角剖分并设定区域分解种子，基于分解种子完成目标的区域自主分解，获得若干分解部件并编号；创建多个并行线程，指定主、子线程，分配每个子线程负责的分解部件数量和编号；对于每个子线程,为负责的所有分解部件构建综合函数，并利用综合函数对分解部件的自/互阻抗矩阵、激励矩阵压缩，将结果上报主线程；主线程检测不同分解部件之间的连接边界，计算连接边界的自/互阻抗矩阵、激励矩阵；构建目标整体压缩矩阵方程，求解方程并结合综合函数定义获得目标在空间的电磁特性。解决现有技术手段处理效率不高等问题，大大提高SBFM的综合处理效率。

Description

一种复杂结构电大尺寸目标电磁特性分析方法及系统

技术领域

本发明涉及电磁技术领域，具体是一种基于并行综合函数矩量法的复杂结构电大尺寸目标电磁特性快速分析方法。

背景技术

随着电子信息技术和电磁场理论的不断发展进步，针对目标结构或目标系统的电磁特性提取与分析成为当前电子系统设计过程中不可忽视的一个重要环节。例如，目标结构的隐身设计需要以目标的电磁散射特征作为输入；目标系统的电磁兼容性分析需要综合考虑不同部件间的电磁耦合效应；大型阵列天线的设计需要分析目标结构的电磁辐射机理和特性等等。因此，如何快速精确地计算待分析目标的电磁散射/辐射特性是计算电磁学甚至是电子信息领域的一项重要研究内容。

当前条件下，随着计算资源的极大发展，基于计算机三维电磁建模的数值计算方法成为获取目标电磁特性的主流方法。在众多的电磁数值计算方法中，基于RWG函数的MoM(Method of Moment,矩量法)因其对任意结构三维目标良好的适应性和较高的计算精度而被广大学者所关注。MoM由于严格计算了不同模块之间的耦合效应，故而被公认为目前计算精度最高的算法之一。然而，传统MoM生成的阻抗矩阵是一种复系数稠密矩阵，算法的内存消耗会随着目标电尺寸(电尺寸＝目标几何尺寸/计算波长)的增大而急剧增加。与此同时，算法的综合计算效率也会随之急速下降。这一特征极大限制了MoM在复杂结构电大尺寸目标分析中的应用。

SBFM(Synthetic Basis Functions Method，综合函数矩量法)是一种改进的MoM，它通过区域分解处理和利用高阶综合函数代替传统低阶RWG函数对目标表面电流进行离散这两种方式，大大压缩了阻抗矩阵维度，降低了算法的内存消耗。但是，传统SBFM由于区域分解处理思想，综合函数构建过程和阻抗矩阵压缩过程需要针对每个分解部件依次独立进行处理，极大限制了SBFM的综合计算效率。鉴于此，本发明针对SBFM的区域分解处理思想，提出了一种并行处理方法，该发明将传统区域分解部件的串行处理过程改为并行处理过程，在兼顾传统SBFM低内存消耗特性的同时，大大提高了传统SBFM的综合处理效率。

除此之外，对于复杂结构电大尺寸目标而言，传统的目标区域分解以及外部虚拟等效源的创建过程大多依赖人工操作，是一个极耗时的预处理过程。鉴于此，本发明还提供了一种基于计算机自主完成区域分解和外部虚拟等效源创建的预处理方法。该方法能够大大降低算法预处理过程对人工的依赖性，提高算法的自主性和预处理效率。

发明内容

本发明提供一种复杂结构电大尺寸目标电磁特性分析方法及系统，用于克服现有技术中计算效率随着目标电尺寸增加而急剧下降等缺陷。

为实现上述目的，本发明提供一种复杂结构电大尺寸目标电磁特性分析方法，包括：

步骤1，对待分析目标进行表面三角剖分并根据目标表面几何构型设定区域分解种子；基于分解种子完成目标的区域自主分解，获得若干分解部件并编号；

步骤2，基于计算平台的硬件配置，创建若干个并行线程，指定其中一个为主线程，剩余的为子线程，根据分解部件的数量和子线程的数量，分配每个子线程负责的分解部件的数量和编号；

步骤3，对于每个子线程，为其负责的所有分解部件定义RWG函数并在分解部件的外围创建外部等效源，据此构建每个分解部件的综合函数，将结果存储至本地内存并上报主线程；

步骤4，重复步骤2，根据分解部件自身的RWG函数和照射电磁波的特性参数计算每个子线程负责的所有分解部件的自阻抗矩阵、激励矩阵以及不同分解部件之间的互阻抗矩阵，对计算得到的自/互阻抗矩阵、激励矩阵分别进行压缩获得压缩阻抗矩阵和压缩激励矩阵，将结果存储至本地内存并上报主线程；

步骤5，对于主线程，依次检测每个分解部件与其余分解部件之间的连接边界，获得所有分解部件之间的所有连接边界，计算连接边界基于自身RWG函数产生的自阻抗矩阵、相对于照射波的激励矩阵以及连接边界与分解部件之间的互阻抗矩阵；

步骤6，根据上述获得的压缩阻抗矩阵和压缩激励矩阵构建针对目标整体结构的压缩矩阵方程，求解该方程获得目标上定义的综合函数的电流系数，根据综合函数的定义获得目标表面的感应电流源，进一步根据自由空间理想电流源的辐射特性和目标表面的感应电流源计算得到目标整体的电磁特性。

为实现上述目的，本发明还提供一种复杂结构电大尺寸目标电磁特性分析系统，包括存储器和处理器，所述存储器存储有复杂结构电大尺寸目标电磁特性分析程序，所述处理器在运行所述复杂结构电大尺寸目标电磁特性分析程序时执行上方法的步骤。

本发明提供的复杂结构电大尺寸目标电磁特性分析方法及系统，该方法基于区域分块处理思想，能够自主完成复杂结构目标的区域分解和外部等效源的创建，大大了降低传统SBFM的预处理工作量。除此之外，基于不同分解部件之间的相对独立性，提出了多线程并行加速方案，大大提高了SBFM的计算效率。更为重要的是，本发明提出的并行加速方案具有可扩展性，具备从单机多线程并行加速升级到多机多线程并行加速的潜力。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图示出的结构获得其他的附图。

图1为发明提出的并行综合函数矩量法算法处理流程示意图；

图2是本发明一实施例简易舰船目标的结构示意图；

图3是为本发明实施例的一个分解部件创建外部等效源示意图；

图4本发明实施例在不同算法下得到的空间双站散射特性曲线。

本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

需要说明，本发明实施例中所有方向性指示(诸如上、下、左、右、前、后……)仅用于解释在某一特定姿态(如附图所示)下各部件之间的相对位置关系、运动情况等，如果该特定姿态发生改变时，则该方向性指示也相应地随之改变。

另外，在本发明中如涉及“第一”、“第二”等的描述仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示其相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。在本发明的描述中，“多个”的含义是至少两个，例如两个，三个等，除非另有明确具体的限定。

在本发明中，除非另有明确的规定和限定，术语“连接”、“固定”等应做广义理解，例如，“固定”可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或成一体；可以是机械连接，也可以是电连接，还可以是物理连接或无线通信连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通或两个元件的相互作用关系，除非另有明确的限定。对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。

另外，本发明各个实施例之间的技术方案可以相互结合，但是必须是以本领域普通技术人员能够实现为基础，当技术方案的结合出现相互矛盾或无法实现时应当认为这种技术方案的结合不存在，也不在本发明要求的保护范围之内。

实施例一

如附图1-4所示，本发明实施例提供一种复杂结构电大尺寸目标电磁特性分析方法，包括：

步骤1，对待分析目标进行表面三角剖分并根据目标表面几何构型设定区域分解种子；基于分解种子完成目标的区域自主分解，获得若干分解部件并编号；

所述步骤1包括：

步骤11，对待分析的目标进行非结构化三角网格剖分；

首先，对待分析的目标进行非结构化三角网格剖分，剖分最大尺寸设置为0.1λ(λ表示计算波长，非结构化三角网格剖分可借助现有成熟技术或软件，如Feko、Ansys ICEMCFD等，来实现，不涉及本发明的核心内容)。

步骤12，根据目标的几何构型，在目标外表面均匀设置一系列区域分解种子，即区域分解的初始基准点；

根据目标的几何构型，设置一系列区域分解“种子”，即区域分解的初始基准点。通常，“种子”的设置通常由人工完成，其数量和位置以适宜计算为宜。其中，“种子”的数量代表区域分解的分解部件数量，“种子”的位置位于目标的外表面，且所有“种子”应尽量均匀分布于目标的外表面。

步骤13，基于种子生长机理，完成目标的区域自主分解，获得若干分解部件。

得到步骤12设置的区域分解“种子”之后，目标的区域自主分解过程主要基于“种子生长”机理完成(该项操作参考公开文献“徐延林.综合函数矩量法理论及应用研究.国防科技大学博士学位论文”中的5.2节，不涉及本发明权利要求内容)。记分解后的部件编号依次为b₁,b₂,…,b_N(N表示所有分解部件的总数量)。

步骤2，基于计算平台的硬件配置，创建若干个并行线程，指定其中任意一个为主线程，剩余的为子线程，根据分解部件的数量和子线程的数量，分配每个子线程负责的分解部件数量和编号；

步骤3，对于每个子线程，为其(每个子线程)负责的所有分解部件定义RWG函数并在分解部件的外围创建外部等效源，据此(所有分解部件自身的RWG函数及对应于每个分解部件的外部等效源)构建每个分解部件的综合函数，将结果存储至本地内存并上报主线程；所述步骤3包括：

基于多线程并行算法，对所有分解部件创建虚拟外部等效源：

步骤31，在分解部件外部构建一个虚拟的三维封闭表面，对构建的虚拟的三维封闭表面进行非结构化三角网格剖分；所述步骤31包括：

步骤311，建立一个空间三维直角坐标系，使得待求解目标位于该坐标系中。

步骤312，对于得到的所有分解部件，依次检测每个分解部件的所有三角剖分网格节点的三维空间坐标，从中筛选出每个坐标维度下的最大值和最小值，分别记为X_base＝[x_min,x_max]、Y_base＝[y_min,y_max]、Z_base＝[z_min,z_max]；

步骤313，为每个分解部件绘制虚拟立方体边界框，该边界框的三维边界坐标分别为X＝X_base+Δ，Y＝Y_base+Δ，Z＝Z_base+Δ；

其中，Δ＝[-λ/10,λ/10]，表示虚拟边界框相对于分解部件本身的坐标偏置，λ表示计算波长；

步骤314，对每个分解部件绘制的虚拟边界框进行实体化，将虚拟立方体边界框转变为一个虚拟立方体，称为边界立方体，对边界立方体进行表面三角剖分，得到若干三角面片。

步骤32，根据分解部件自身的三角剖分网格和三维封闭表面的三角剖分网格分别定义RWG函数，其中，针对虚拟三维封闭曲面定义的RWG函数即是外部等效源；

根据RWG函数的定义，可以利用边界立方体的三角剖分面片定义一系列RWG函数，记为f₁,f₂,…,f_α,…,f_A(A表示边界立方体上定义的RWG函数数量)，这些RWG函数即是针对每个分解部件创建的外部等效源。另外，记由分解部件自身的三角剖分面片定义的RWG函数为f₁,f₂,…,f_m,…,f_M(M表示分解部件自身定义的RWG函数数量)。

基于多线程并行算法，对所有分解部件进行综合函数构建：由于每个分解部件的外部等效源创建过程是相互独立的，故而可以利用并行处理的方式加速其求解过程。首先，根据计算平台的硬件配置，创建若干个新线程。通常，除主线程之外，新创建的线程数量以计算机总线程数量的50％～70％为宜。然后，根据分解部件数量和创建的线程数量，分配每个线程负责的分解部件数量及编号。最后，每个线程针对各自负责的分解部件，独立完成外部等效源创建，并将结果统一存储至计算平台的统一内存，方便后续不同线程之间的数据共享。

下面以部件b_i(i＝1,2,…,N)为例，阐述分解部件的综合函数构建过程：

步骤33，根据电场积分方程，利用分解部件自身的RWG函数和外部等效源构建反应方程，求解反应方程获得综合函数的解空间；对综合函数的解空间进行奇异值分解，获得综合函数的展开系数矩阵；将综合函数的展开系数矩阵与分解部件自身定义的RWG函数进行线性组合，获得分解部件上定义的综合函数，将每个分解部件构建的综合函数存储至本地内存并上报主线程。

在本发明一实施例中，首先，根据电场积分方程，建立部件b_i自身的RWG函数与外部等效源(虚拟表面S_i上定义的RWG函数)的反应方程，求解该反应方程得到综合函数的解空间，记为R_i。然后，对综合函数解空间R_i进行奇异值分解，得到一个列向量相互独立且正交的分解矩阵U_i，取U_i的前K个列向量作为综合函数的展开系数矩阵P_i。其中，K表示构建的综合函数数量，其数值可人为根据计算精度的需求设定，K越大，计算精度越高但计算量也随之增大。最后，利用综合函数展开系数矩阵P_i与部件b₁自身定义的RWG函数进行线性组合，得到定义在部件b_i上的综合函数，记为F₁,F₂,…,F_k,…,F_K。

所述步骤33具体包括：

步骤331，根据电场积分方程，建立子线程负责的分解部件和外部等效源各自的RWG函数构建反应方程：

[Z][R]＝V-V^e (1)

上式中，Z表示待分析目标的分解部件基于RWG函数的自阻抗矩阵，R表示综合函数解空间矩阵，V表示外部照射波对于待分析部件产生的激励矩阵，V^e表示待分析目标的分解部件与外部等效源之间的互阻抗矩阵；

求解公式(1)得到综合函数的解空间：

R＝Z^-1(V-V^e)；

步骤332，对解空间R进行奇异值分解可得：

R＝UρV^H

其中，U和V为正交矩阵，即矩阵的每一列之间相互独立正交；ρ表示R的奇异值矩阵；

综合函数的展开系数矩阵即为正交矩阵U的前K列，即：

P＝[U₁,U₂,…,U_K]

步骤333，得到综合函数的展开系数矩阵后，综合函数的构成即为展开系数矩阵P与部件自身定义的RWG函数的线性组合：

上式中，F_k表示第k个综合函数k＝1,2,…,K，f_n表示定义在部件表面的第n个RWG函数，n＝1,2,…,M，M表示部件自身定义的RWG函数总数量，P_n,k表示综合函数展开系数矩阵P的第n行第k列元素。

步骤4，重复步骤2，根据分解部件自身的RWG函数和照射电磁波的特性参数计算每个子线程负责的所有分解部件的自阻抗矩阵、激励矩阵以及不同分解部件之间的互阻抗矩阵，对计算得到的自/互阻抗矩阵、激励矩阵分别进行压缩获得压缩阻抗矩阵和压缩激励矩阵，将结果存储至本地内存并上报主线程；

基于多线程并行算法，构建压缩阻抗矩阵：由于目标阻抗矩阵的压缩过程也可以根据不同的分解部件独立展开，故而该过程可以用并行处理的方式加速求解过程。首先，根据计算平台的硬件配置，创建若干个新线程。然后，根据分解部件数量和创建的线程数量，分配每个线程负责的分解部件数量及编号。接下来，每个线程针对各自负责的分解部件，先对分解部件自身的自阻抗矩阵进行压缩，再对该分解部件与其它分解部件之间的互阻抗矩阵进行压缩。最后，所有线程将每个压缩部件的压缩阻抗矩阵汇总到主线程，由主线程完成目标整体压缩阻抗矩阵的填充。

其中，每个线程对分解部件的自阻抗矩阵以及不同部件间的互阻抗矩阵压缩过程包括如下步骤：

步骤41，对于分解部件b_i，按照传统MoM的阻抗矩阵计算方法，计算分解部件b_i基于自身RWG函数的自阻抗矩阵，记为Z_ii；对于每个子线程负责的所有分解部件，重复步骤41，可获得所有分解部件基于自身RWG函数的自阻抗矩阵；

步骤42，利用分解部件b_i上定义的综合函数展开系数矩阵P_i对自阻抗矩阵进行压缩，压缩方式为z_ii＝[P_i]^TZ_ii[P_i]，其中，上标T为矩阵的转置运算符，z_ii为分解部件b_i压缩后的自阻抗矩阵；

步骤43，对于分解部件b_i与分解部件b_j之间的互阻抗，按照传统MoM的互阻抗矩阵计算方法，计算两者基于RWG函数的互阻抗矩阵，记为Z_ij；

步骤44，分别利用分解部件b_i和分解部件b_j上定义的综合函数展开系数矩阵P_i、P_j对互阻抗矩阵进行压缩，压缩方式为z_ij＝[P_i]^TZ_ij[P_j]，其中，z_ij为分解部件b_i和部件b_j压缩后的互阻抗矩阵；

基于多线程并行算法，构建压缩激励矩阵：

激励矩阵的压缩过程与阻抗矩阵的压缩过程类似，同样可以利用多线程并行的方式进行加速。这里不再进一步赘述多线程的创建过程，只说明每个线程对各自负责部件的激励矩阵的压缩方法，具体包括如下步骤：

步骤45，按照传统MoM的激励矩阵计算方法，计算外部照射波与分解部件b_i上定义的RWG函数的内积，记为V_i；

步骤46，利用分解部件b_i上定义的综合函数展开系数矩阵P_i对内积进行压缩，压缩方式为v_i＝[P_i]^TV_i，其中，v_i为照射波对于分解部件b_i的压缩激励矩阵。

由于本方案中不同分解部件是有连接边界的，所以这里的主线程需要对连接边界进行检测，并对连接边界产生的阻抗矩阵和激励矩阵进行计算填充；

步骤5，对于主线程，依次检测每个分解部件与其余分解部件之间的连接边界，获得所有分解部件之间的所有连接边界，计算连接边界基于自身RWG函数产生的自阻抗矩阵、相对于照射波的激励矩阵以及连接边界与分解部件之间的互阻抗矩阵；

检测区域分解造成的不同分解部件之间的虚拟连接边界，计算虚拟连接边界的阻抗矩阵和激励矩阵：步骤12中的自主区域分解过程实际上是根据算法“区域分解处理”的思想而进行的一种虚拟分解。换种说法就是，待分析的目标原本是一个整体，我们人为对其进行区域分解后，每个分解部件的边界是额外引入的，原来的目标实际上并不存在这些边界。因此，在算法处理过程中，需要对这些额外引入的边界进行补偿。首先，检测出所有分解部件的边界三角面片，将其归为一个特殊的部件，称为连接边界部件(以下简称连接边界)。然后，按照传统MoM的方法，计算连接边界基于自身RWG函数的自阻抗矩阵(记为z_bb)以及边界部件与其余分解部件的互阻抗矩阵(记为z_ib，i＝1,2,…,N)。最后，计算边界部件自身RWG函数与外部照射波的内积，得到边界部件的激励矩阵(记为v_b)。由于边界部件的阻抗矩阵与激励矩阵的计算过程与其余分解部件的操作过程是相互独立的，故而该过程也可以分配一个单独的线程与步骤41～46同步进行，通常将这一过程分配给主线程执行。

步骤6，根据上述获得的压缩阻抗矩阵和压缩激励矩阵构建针对目标整体结构的压缩矩阵方程，求解该方程获得待分析目标上定义的综合函数的电流系数，根据综合函数的定义获得目标表面的感应电流源，进一步根据自由空间理想电流源的辐射特性和目标表面的感应电流源计算得到目标整体在空间的电磁特性。

所述步骤6包括：

步骤61，根据压缩阻抗矩阵和压缩激励矩阵构建目标整体的压缩矩阵方程；

步骤62，求解矩阵方程获得待求解目标上定义的综合函数电流系数；

步骤63，根据综合函数的定义获得待求解目标表面的感应电流源；

步骤64，利用目标表面的感应电流源和自由空间理想电流源的辐射特性计算获得目标在空间的电磁特性。

所述步骤61中的压缩矩阵方程为：

上式中，z_bb表示连接边界的自阻抗矩阵，z_ib表示连接边界与分解部件b_i的互阻抗矩阵，I_i表示分解部件b_i对应的综合函数电流系数矩阵。

图1是本发明涉及到的并行综合函数矩量法算法处理流程示意图。算法的总体流程可以大致分为四个阶段，如图1中的Step 1～Step 4所示。其中，Step 2和Step 3是本发明的核心内容，这两个过程都依赖多线程并行计算进行加速。

具体而言，Step 2对应发明内容技术解决方案的步骤2、步骤3。其中，每个线程在对其各自负责的分解部件进行综合函数构建时，先建立外部等效源与分解部件之间的反应方程：

[Z][R]＝V-V^e (1)

上式中，Z表示待分析部件基于RWG函数的自阻抗矩阵，R表示综合函数解空间矩阵，V表示外部照射波对于待分析部件产生的激励矩阵，V^e表示待分析部件与外部等效源之间的互阻抗矩阵。

求解公式(1)即可得到综合函数的解空间

R＝Z^-1(V-V^e)

对解空间R进行奇异值分解可得

R＝UρV^H

其中，U和V为正交矩阵，即矩阵的每一列之间相互独立正交；ρ表示R的奇异值矩阵。

综合函数的展开系数矩阵即为正交矩阵U的前K列，即

P＝[U₁,U₂,…,U_K]

得到综合函数的展开系数矩阵后，综合函数的构成即为展开系数矩阵P与部件自身定义的RWG函数的线性组合

上式中，F_k表示第k个综合函数(k＝1,2,…,K)，f_n(表示定义在部件表面的第n个RWG函数n＝1,2,…,M，M表示部件自身定义的RWG函数总数量)，P_n,k表示综合函数展开系数矩阵P的第n行第k列元素。

Step 3对应发明内容技术解决方案的步骤41～44和45、46，其具体操作流程及图中相关字母的含义已在发明内容中描述，这里不再赘述。

主线程执行的“边界检测与阻抗矩阵/激励矩阵填充”过程对应发明内容技术解决方案的步骤5，其具体操作流程及图中相关字母的含义已在发明内容中描述，这里不再赘述。

Step 4对应发明内容技术解决方案的步骤6。经过Step 3可以得到每个分解部件的压缩自阻抗矩阵z_ii、不同分解部件之间压缩互阻抗矩阵z_ij以及每个分解部件对应的激励矩阵v_i(i＝1,2,…,N，N表示分解部件的数量)。将这些压缩矩阵按照分解部件的编号与主线程计算的边界部件阻抗矩阵(z_bb，z_ib)/激励矩阵(v_b)进行组合，即可得到目标整体的压缩阻抗方程。

上式中，I_i表示分解部件b_i对应的综合函数电流系数矩阵，I_b表示边界部件RWG函数对应的电流系数矩阵。

得到每个分解部件上定义的综合函数的电流系数之后，将其代入公式(2)，再补充上边界部件RWG函数电流系数即可得到目标表面的感应电流源密度。

图2是本发明一个实施例：简易舰船目标的结构示意图。该目标的长36λ、宽6λ、高7.2λ(λ表示计算波长)。该目标经过三角网格剖分，生成了约10万个三角面片，如图中舰船表面的三角形网格线所示(对于此规模的算例，若用传统MoM求解，对于计算平台的内存需求超过150GB，而用SBFM求解的话，内存需求不超过4GB)。此外，图2中还展示了区域分解“种子”的设置方式，对于发明内容技术解决方案的步骤1，“种子”均匀分布于目标的外表面上。

图3是本发明实施例的一个分解部件创建外部等效源示意图。正如发明内容技术解决方案步骤3中的描述，外部等效源就是建立在一个包含分解部件的虚拟封闭立方体(如图3中分解部件外部的网格线构成的三维立方体)上的RWG函数，每个RWG函数定义在一对相邻三角面片对上。

图4是本发明实施例在不同算法下得到的空间双站散射特性曲线。计算方法分别为传统SBFM(图4中的黑色实线)和本发明所涉及的并行SBFM(图4中黑色空心圆圈)。从结果可以看到，本发明与传统SBFM的计算精度相当。但是，传统SBFM的计算耗时约为15.1小时，而本发明的计算耗时约为4.2小时，计算效率相比前者提升了约72％。

实施例二

基于上述实施例一，本发明提供一种复杂结构电大尺寸目标电磁特性分析系统，包括存储器和处理器，所述存储器存储有复杂结构电大尺寸目标电磁特性分析程序，所述处理器在运行所述复杂结构电大尺寸目标电磁特性分析程序时执行上述方法任意实施例的步骤。

以上所述仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是在本发明的发明构思下，利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构变换，或直接/间接运用在其他相关的技术领域均包括在本发明的专利保护范围内。

Claims (9)

1.一种复杂结构电大尺寸目标电磁特性分析方法，其特征在于，包括：

步骤1，对待分析目标进行表面三角剖分并根据目标表面几何构型设定区域分解种子；基于分解种子完成目标的区域自主分解，获得若干分解部件并编号；

步骤2，基于计算平台的硬件配置，创建若干个并行线程，指定其中一个为主线程，剩余的为子线程，根据分解部件的数量和子线程的数量，分配每个子线程负责的分解部件的数量和编号；

步骤3，对于每个子线程，为其负责的所有分解部件定义RWG函数并在分解部件的外围创建外部等效源，据此构建每个分解部件的综合函数，将结果存储至本地内存并上报主线程；

步骤4，重复步骤2，根据分解部件自身的RWG函数和照射电磁波的特性参数计算每个子线程负责的所有分解部件的自阻抗矩阵、激励矩阵以及不同分解部件之间的互阻抗矩阵，对计算得到的自/互阻抗矩阵、激励矩阵分别进行压缩获得压缩阻抗矩阵和压缩激励矩阵，将结果存储至本地内存并上报主线程；

步骤5，对于主线程，依次检测每个分解部件与其余分解部件之间的连接边界，获得所有分解部件之间的所有连接边界，计算连接边界基于自身RWG函数产生的自阻抗矩阵、相对于照射波的激励矩阵以及连接边界与分解部件之间的互阻抗矩阵；

步骤6，根据上述获得的压缩阻抗矩阵和压缩激励矩阵构建针对目标整体结构的压缩矩阵方程，求解该方程获得目标上定义的综合函数的电流系数，根据综合函数的定义获得目标表面的感应电流源，进一步根据自由空间理想电流源的辐射特性和目标表面的感应电流源计算得到目标整体的电磁特性。

2.如权利要求1所述的复杂结构电大尺寸目标电磁特性分析方法，其特征在于，所述步骤1包括：

步骤11，对待分析的目标进行非结构化三角网格剖分；

步骤12，根据目标的几何构型，在目标外表面均匀设置一系列区域分解种子，即区域分解的初始基准点；

步骤13，基于种子生长机理，完成目标的区域自主分解，获得若干分解部件。

3.如权利要求1所述的复杂结构电大尺寸目标电磁特性分析方法，其特征在于，所述步骤3包括：

步骤31，在分解部件外部构建一个虚拟的三维封闭表面，对构建的虚拟三维封闭表面进行非结构化三角网格剖分；

步骤32，根据分解部件自身的三角剖分网格和三维封闭表面的三角剖分网格分别定义RWG函数，其中，针对虚拟三维封闭曲面定义的RWG函数即是外部等效源；

步骤33，根据电场积分方程，利用分解部件自身的RWG函数和外部等效源构建反应方程，求解反应方程获得综合函数的解空间；对综合函数的解空间进行奇异值分解，获得综合函数的展开系数矩阵；将综合函数的展开系数矩阵与分解部件自身定义的RWG函数进行线性组合，获得分解部件上定义的综合函数，将每个分解部件构建的综合函数存储至本地内存并上报主线程。

4.如权利要求3所述的复杂结构电大尺寸目标电磁特性分析方法，其特征在于，所述步骤31包括：

步骤311，建立一个空间三维直角坐标系，使得待求解目标位于该坐标系中。

步骤312，对于得到的所有分解部件，依次检测每个分解部件的所有三角剖分网格节点的三维空间坐标，从中筛选出每个坐标维度下的最大值和最小值，分别记为X_base＝[x_min,x_max]、Y_base＝[y_min,y_max]、Z_base＝[z_min,z_max]；

步骤313，为每个分解部件绘制虚拟立方体边界框，该边界框的三维边界坐标分别为X＝X_base+Δ，Y＝Y_base+Δ，Z＝Z_base+Δ；

其中，Δ＝[-λ/10,λ/10]，表示虚拟边界框相对于分解部件本身的坐标偏置，λ表示计算波长；

步骤314，对每个分解部件绘制的虚拟边界框进行实体化，将虚拟立方体边界框转变为一个虚拟立方体，称为边界立方体，对边界立方体进行表面三角剖分，得到若干三角面片。

5.如权利要求3所述的复杂结构电大尺寸目标电磁特性分析方法，其特征在于，所述步骤33包括：

步骤331，根据电场积分方程，建立由分解部件自身的RWG函数和外部等效源的反应方程：

[Z][R]＝V-V^e (1)

上式中，Z表示待分析目标的分解部件基于RWG函数的自阻抗矩阵，R表示综合函数解空间矩阵，V表示外部照射波对于待分析部件产生的激励矩阵，V^e表示待分析目标的分解部件与外部等效源之间的互阻抗矩阵；

求解公式(1)得到综合函数的解空间：

R＝Z^-1(V-V^e)；

步骤332，对解空间R进行奇异值分解可得：

R＝UρV^H

其中，U和V为正交矩阵，即矩阵的每一列之间相互独立正交；ρ表示R的奇异值矩阵；

综合函数的展开系数矩阵即为正交矩阵U的前K列，即：

P＝[U₁,U₂,…,U_K]

步骤333，得到综合函数的展开系数矩阵后，综合函数的构成即为展开系数矩阵P与部件自身定义的RWG函数的线性组合：

上式中，F_k表示第k个综合函数k＝1,2,…,K，f_n表示定义在分解部件表面的第n个RWG函数，n＝1,2,…,M，M表示部件自身定义的RWG函数总数量，P_n,k表示综合函数展开系数矩阵P的第n行第k列元素。

6.如权利要求1所述的复杂结构电大尺寸目标电磁特性分析方法，其特征在于，所述步骤4包括：

步骤41，对于分解部件b_i，按照传统MoM的阻抗矩阵计算方法，计算分解部件b_i基于自身RWG函数的自阻抗矩阵，记为Z_ii；

步骤42，利用分解部件b_i上定义的综合函数展开系数矩阵P_i对自阻抗矩阵进行压缩，压缩方式为z_ii＝[P_i]^TZ_ii[P_i]，其中，上标T为矩阵的转置运算符，z_ii为分解部件b_i压缩后的自阻抗矩阵；

步骤43，对于分解部件b_i与分解部件b_j之间的互阻抗，按照传统MoM的互阻抗矩阵计算方法，计算两者基于RWG函数的互阻抗矩阵，记为Z_ij；

步骤44，分别利用分解部件b_i和分解部件b_j上定义的综合函数展开系数矩阵P_i、P_j对互阻抗矩阵进行压缩，压缩方式为z_ij＝[P_i]^TZ_ij[P_j]，其中，z_ij为分解部件b_i和分解部件b_j压缩后的互阻抗矩阵；

步骤45，按照传统MoM的激励矩阵计算方法，计算外部照射波与分解部件b_i上定义的RWG函数的内积，记为V_i；

步骤46，利用分解部件b_i上定义的综合函数展开系数矩阵P_i对内积进行压缩，压缩方式为v_i＝[P_i]^TV_i，其中，v_i为照射波对于分解部件b_i的压缩激励矩阵。

7.如权利要求1所述的复杂结构电大尺寸目标电磁特性分析方法，其特征在于，所述步骤6包括：

步骤61，根据压缩阻抗矩阵和压缩激励矩阵构建目标整体的压缩矩阵方程；

步骤62，求解矩阵方程获得待求解目标上定义的综合函数电流系数；

步骤63，根据综合函数的定义获得待求解目标表面的感应电流源；

步骤64，根据理想电流源在自由空间的辐射特性，利用目标表面的感应电流源获得目标在空间的电磁特性。

8.如权利要求7所述的复杂结构电大尺寸目标电磁特性分析方法，其特征在于，所述步骤61中的压缩矩阵方程为：

上式中，z_bb表示连接边界的自阻抗矩阵，z_ib表示连接边界与分解部件b_i的互阻抗矩阵，I_i表示分解部件b_i对应的综合函数电流系数矩阵。

9.一种复杂结构电大尺寸目标电磁特性分析系统，包括存储器和处理器，所述存储器存储有复杂结构电大尺寸目标电磁特性分析程序，所述处理器在运行所述复杂结构电大尺寸目标电磁特性分析程序时执行权利要求1～8任一项方法的步骤。

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