CN113282553B - 一种电磁环境远场数据的快速无损压缩存储方法 - Google Patents
一种电磁环境远场数据的快速无损压缩存储方法 Download PDFInfo
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Abstract
Description
技术领域
本发明涉及电磁环境数据存储,特别是涉及一种电磁环境远场数据的快速无损压缩存储方法。
背景技术
电磁环境数据库在进行设备测试、场景模拟等情况下具有着非常重要的作用,电磁环境数据库中的数据主要包含天线的近场数据和远场数据;
对于远场数据而言,一般通过传统矩量法得到的天线远场数据,但是这些数据占用硬盘空间很大,具有很大的冗余,且数据格式不适用于海量数据存储,也不适用于对存储长度要求非常严格的场合。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术的不足,提供一种电磁环境远场数据的快速无损压缩存储方法,能够有效降低远场数据的存储空间,且数据格式能够适用于海量数据的存储。
本发明的目的是通过以下技术方案来实现的:一种电磁环境远场数据的快速无损压缩存储方法,包括以下步骤:
S1.加载CAD网格模型:
从nastran格式的目标对象网格模型文件中提取CAD面元网格模型的点列表和点连接列表,设置材料电磁参数信息和模型激励源参数,完成电磁模型创建工作;
S2.将提取的CAD面元网格模型、设置的材料电磁参数信息,以及设置的激励源参数转换成系统矩阵[A]nbase×nbase和右侧激励项[rhs]nbase;
S5.将导出的网格数据文件和远场数据文件读取进内存;
S6.对内存中的远场数据和网格数据进行压缩;
S7.借助于rar压缩工具将得到的远场数据和网格数据进行二次压缩,得到最终的压缩存储文件。
进一步地,所述步骤S2包括:
S201.将CAD面元网格模型中的点列表和点连接列表通过RWG基函数的格式转换成矩量法所需的基函数,设nbase为电磁模型中所有基函数未知量总数,材料的电磁参数信息包括磁导率μl和介电常数εl;激励源参数包括源点所在基函数区域的位置矢量和入射场分布;
S202.转换得到系统矩阵[A]nbase×nbase:设amn为[A]nbase×nbase的第m行第n列元素,则amn填充公式如下:
S203.转换得到右侧激励项[rhs]nbase:设rhsm为右侧激励项[rhs]nbase中的第m个元素,则填充公式如下:
S204.通过矩阵求解计算求解[A]nbase×nbasex=[rhs]nbase得到x,作为每个基函数ibase未知量上的电流量x[ibase],ibase为1到nbase的整数下标。
其中,为电磁模型远场的垂直极化的单位方向矢量,为电磁模型远场的水平极化的单位方向矢量,电磁模型远场的径向单位矢量;S′为电磁模型基函数所组成的计算域;r′为S′上任何一点矢量;R为远场的径向距离;k为自由空间波数;n为面元法向单位矢量;k为自由空间波数;
θ角的取值θi为:
第一列:Mag(E⊥);第二列Deg(E⊥);第三列Mag(E||);第四列Deg(E||);
其中,E⊥为垂直极化电场,E||为水平极化电场,Mag(x)为幅度函数,Deg(x)为相位函数;
进一步地,所述步骤S6包括:
S601.对内存中加载的远场数据格式作如下归一化处理:
按照用户需求设定如下参数:空间分辨率:Sr、动态范围:Dr、幅度分辨率:Mr、相位分辨率:Pr;
其中,20≤Sr≤300;20≤Dr≤300;Dr≤Sr;0.01≤Mr≤1;0.1≤Pe≤5
在计算前对Mr和Pr的值进行处理:
Nmr=ceil(log2Sr/Me)
Npr=ceil(log2360/Pr)
其中,Nmr为幅度存储位数,Npr为相位存储位数;
S602.将远场数据离散压缩处理:
Mag(E⊥)、Deg(E⊥)、Mag(E||)、Deg(E||);
并从中恢复出E⊥、E||;
Etot=10*log10(|E⊥|2+|E|||2+1e-30)
其中,1e-30的作用是为了保证log10取值的有效性;
第二步、取Etot最大值,记为Emax;
A01.判断是否满足:Etot<Emax-Dr,若满足,则将E⊥、E||置零,若不满足,则E⊥、E||不变;
A02.对步骤A01得到的数据再次进行处理:
判断是否满足20*log10(|E⊥|+1e-30)<Etot-Sr,若满足,E⊥置0,若不满足,E⊥不变;
判断是否满足20*log10(|E|||+1e-30)<Etot-Sr,若满足,E||置0,若不满足,E||不变;
A03、对于步骤A02得到的数据采用的场值离散化流程进行处理,公式为:
二进制文件中,数据头的数据格式
数位(byte) | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 |
数值 | S<sub>r</sub> | D<sub>r</sub> | M<sub>e</sub> | P<sub>e</sub> | E<sub>max</sub> |
类型 | 浮点 | 浮点 | 浮点 | 浮点 | 浮点 |
数据行的每行数据格式:
本发明的有益效果是:本发明能够有效降低远场数据的存储空间,且数据格式能够适用于海量数据的存储和一些对存储长度要求非常严格的场合。
附图说明
图1为本发明的方法流程图;
图2为电磁环境的远场模型示意图。
具体实施方式
下面结合附图进一步详细描述本发明的技术方案,但本发明的保护范围不局限于以下所述。
如图1所示,一种电磁环境远场数据的快速无损压缩存储方法,包括以下步骤:
S1.加载CAD网格模型:
从nastran格式的目标对象网格模型文件中提取CAD面元网格模型的点列表和点连接列表,设置材料电磁参数信息和模型激励源参数,完成电磁模型创建工作;在本申请的实施例中,所述目标对象包括天线、电路,以及天线与电路形成的复杂组合体中的一种。
S2.将提取的CAD面元网格模型、设置的材料电磁参数信息,以及设置的激励源参数转换成系统矩阵[A]nbase×nbase和右侧激励项[rhs]nbase;
所述步骤S2包括:
S201.将CAD面元网格模型中的点列表和点连接列表通过RWG基函数的格式转换成矩量法所需的基函数,设nbase为电磁模型中所有基函数未知量总数,材料的电磁参数信息包括磁导率μl和介电常数εl;激励源参数包括源点所在基函数区域的位置矢量和入射场分布;
S202.转换得到系统矩阵[A]nbase×nbase:设amn为[A]nbase×nbase的第m行第n列元素,则amn填充公式如下:
S203.转换得到右侧激励项[rhs]nbase:设rhsm为右侧激励项[rhs]nbase中的第m个元素,则填充公式如下:
S204.通过矩阵求解计算求解[A]nbase×nbasex=[rhs]nbase得到x,作为每个基函数ibase未知量上的电流量x[ibase],ibase为1到nbase的整数下标。
其中,为电磁模型远场的垂直极化的单位方向矢量,为电磁模型远场的水平极化的单位方向矢量,电磁模型远场的径向单位矢量;S′为电磁模型基函数所组成的计算域;r′为S′上任何一点矢量;R为远场的径向距离;k为自由空间波数;n为面元法向单位矢量;k为自由空间波数;
以常见的三角形面单元网格为例,一般的存储格式包括如下四个部分:
1)点总数nPoint
2)点坐标列表Points
3)单元总数nElement顶点数nVertex
4)点连接列表Connects
其中,nPoint、nElement和nVertex为整型数据,点坐标列表存储的是维度为nPoint*3的二维浮点数组,Connects存储的维度为nElement*(nVertex+1)的二维整型数组,前nVertex列存储的是每个单元的各个顶点所在Points中的序号(序号以1开始计数),最后一列存储的是每个单元的材料编号(一般0表示完全电导体材料);
θ角的取值θi为:
数据列 | 第一列 | 第二列 | 第三列 | 第四列 |
数据 | Mag(E<sup>⊥</sup> | Deg(E<sup>⊥</sup>) | Mag(E<sup>||</sup>) | Deg(E<sup>||</sup>) |
其中,E⊥为垂直极化电场,E||为水平极化电场,,Mag(x):幅度函数(dB),Deg(x):相位函数(度);
S6.对内存中的远场数据和网格数据进行压缩;
S7.借助于rar压缩工具将得到的远场数据和网格数据进行二次压缩,得到最终的压缩存储文件。
其中,步骤S6中远场数据的处理过程如下:
S601.对内存中加载的远场数据格式做如下归一化处理:
按照用户需求设定如下参数:空间分辨率(dB):Sr、动态范围(dB):Dr、幅度分辨率(dB):Mr、相位分辨率(度):Pr;
参数约定:(1)20≤Sr≤300;(2)20≤Dr≤300;(3)Dr≤Sr;(4)0.01≤Mr≤1;(5)0.1≤Pe≤5;
Sr默认取120dB;Dr默认取60dB;Me默认取0.3;Pe默认取0.36;
由下列公式对Mr和Pr的值在计算前进行处理:
Nmr=ceil(log2Sr/Me)
Npr=ceil(log2360/Pr)
其中,Nmr为幅度存储位数,Npr为相位存储位数;
S602.将远场数据离散压缩处理:
Mag(E⊥)、Deg(E⊥)、Mag(E||)、Deg(E||);
并从中恢复出E⊥、E||;
Etot=10*log10(|E⊥|2+|E|||2+1e-30)
其中,1e-30的作用是为了保证log10取值的有效性;
第二步、取Etot最大值,记为Emax;
A01.判断是否满足:Etot<Emax-Dr,若满足,则将E⊥、E||置零,若不满足,则E⊥、E||不变;
A02.对步骤A01得到的数据再次进行处理:
判断是否满足20*log10(|E⊥|+1e-30)<Etot-Sr,若满足,E⊥置0,若不满足,E⊥不变;
判断是否满足20*log10(|E|||+1e-30)<Etot-Sr,若满足,E||置0,若不满足,E||不变;
A03、对于步骤A02得到的数据采用的场值离散化流程进行处理,公式为:
二进制文件中,数据头的数据格式
数位(byte) | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 |
数值 | S<sub>r</sub> | D<sub>r</sub> | M<sub>e</sub> | P<sub>e</sub> | E<sub>max</sub> |
类型 | 浮点 | 浮点 | 浮点 | 浮点 | 浮点 |
数据行的每行数据格式:
上述说明示出并描述了本发明的一个优选实施例,但如前所述,应当理解本发明并非局限于本文所披露的形式,不应看作是对其他实施例的排除,而可用于各种其他组合、修改和环境,并能够在本文所述发明构想范围内,通过上述教导或相关领域的技术或知识进行改动。而本领域人员所进行的改动和变化不脱离本发明的精神和范围,则都应在本发明所附权利要求的保护范围内。
Claims (5)
1.一种电磁环境远场数据的快速无损压缩存储方法,其特征在于:包括以下步骤:
S1.加载CAD网格模型:
从nastran格式的目标对象网格模型文件中提取CAD面元网格模型的点列表和点连接列表,设置材料电磁参数信息和模型激励源参数,完成电磁模型创建工作;
S2.将提取的CAD面元网格模型、设置的材料电磁参数信息,以及设置的激励源参数转换成系统矩阵[A]nbase×nbase和右侧激励项[rhs]nbase;
在进行转换时,将CAD面元网格模型中的点列表和点连接列表通过RWG基函数的格式转换成矩量法所需的基函数,nbase为电磁模型中所有基函数未知量总数,右侧激励项[rhs]nbase中的第m个元素为rhsm,填充公式如下:
S5.将导出的网格数据文件和远场数据文件读取进内存;
S6.对内存中的远场数据和网格数据进行压缩;
S7.借助于rar压缩工具将得到的远场数据和网格数据进行二次压缩,得到最终的压缩存储文件。
2.根据权利要求1所述的一种电磁环境远场数据的快速无损压缩存储方法,其特征在于:所述步骤S2包括:
S201.将CAD面元网格模型中的点列表和点连接列表通过RWG基函数的格式转换成矩量法所需的基函数,设nbase为电磁模型中所有基函数未知量总数,材料的电磁参数信息包括磁导率μl和介电常数εl;激励源参数包括源点所在基函数区域的位置矢量和入射场分布;
S202.转换得到系统矩阵[A]nbase×nbase:设amn为[A]nbase×nbase的第m行第n列元素,则amn填充公式如下:
S203.转换得到右侧激励项[rhs]nbase:设rhsm为右侧激励项[rhs]nbase中的第m个元素,则填充公式如下:
S204.通过矩阵求解计算求解[A]nbase×nbasex=[rhs]nbase得到x,作为每个基函数ibase未知量上的电流量x[ibase],ibase为1到nbase的整数下标。
θ角的取值θi为:
第一列:Mag(E⊥);第二列Deg(E⊥);第三列Mag(E||);第四列Deg(E||);
其中,E⊥为垂直极化电场,E||为水平极化电场,Mag(x)为幅度函数,Deg(x)为相位函数;
5.根据权利要求1所述的一种电磁环境远场数据的快速无损压缩存储方法,其特征在于:所述步骤S6包括:
S601.对内存中加载的远场数据格式作如下归一化处理:
按照用户需求设定如下参数:空间分辨率:Sr、动态范围:Dr、幅度分辨率:Mr、相位分辨率:Pr;
其中,20≤Sr≤300;20≤Dr≤300;Dr≤Sr;0.01≤Mr≤1;0.1≤Pe≤5
在计算前对Mr和Pr的值进行处理:
Nmr=ceil(log2Sr/Me)
Npr=ceil(log2360/Pr)
其中,Nmr为幅度存储位数,Npr为相位存储位数;
S602.将远场数据离散压缩处理:
Mag(E⊥)、Deg(E⊥)、Mag(E||)、Deg(E||);
并从中恢复出E⊥、E||;
Etot=10*log10(|E⊥|2+|E|||2+1e-30)
其中,1e-30的作用是为了保证log10取值的有效性;
第二步、取Etot最大值,记为Emax;
A01.判断是否满足:Etot<Emax-Dr,若满足,则将E⊥、E||置零,若不满足,则E⊥、E||不变;
A02.对步骤A01得到的数据再次进行处理:
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判断是否满足20*log10(|E|||+1e-30)<Etot-Sr,若满足,E||置0,若不满足,E||不变;
A03、对于步骤A02得到的数据采用的场值离散化流程进行处理,公式为:
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PB01 | Publication | ||
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SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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GR01 | Patent grant | ||
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