EP1290590A1 - Algorithme de simulation electromagnetique, notamment des performances d'une antenne - Google Patents

Algorithme de simulation electromagnetique, notamment des performances d'une antenne

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EP1290590A1
EP1290590A1 EP01940675A EP01940675A EP1290590A1 EP 1290590 A1 EP1290590 A1 EP 1290590A1 EP 01940675 A EP01940675 A EP 01940675A EP 01940675 A EP01940675 A EP 01940675A EP 1290590 A1 EP1290590 A1 EP 1290590A1
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EP
European Patent Office
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matrix
electromagnetic
preconditioner
simulation algorithm
vector
Prior art date
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Withdrawn
Application number
EP01940675A
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German (de)
English (en)
Inventor
H. Thales Intel. Property CHRISTIANSEN SNORRE
François Thales Intellectual Property BEREUX
Jean-Claude Thales Intellectual Property NEDELEC
Jean-Paul Thales Intelletual Property MARTINAUD
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Thales SA
Original Assignee
Thales SA
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Publication date
Application filed by Thales SA filed Critical Thales SA
Publication of EP1290590A1 publication Critical patent/EP1290590A1/fr
Withdrawn legal-status Critical Current

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Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F30/00Computer-aided design [CAD]
    • G06F30/20Design optimisation, verification or simulation
    • G06F30/23Design optimisation, verification or simulation using finite element methods [FEM] or finite difference methods [FDM]
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F2111/00Details relating to CAD techniques
    • G06F2111/10Numerical modelling

Definitions

  • the present invention relates to an electromagnetic simulation algorithm, in particular the performance of an antenna, which makes it possible to calculate the electomagnetic wave diffracted by a conductor in monofrequency regime. It applies in particular to simulation tools used during the design of reception or transmission antennas such as cell phone, anti-collision radar, electronic countermeasurement (CME), radar standby or tracking, or satellite. The invention also applies to the calculation of radar equivalent surfaces (SER) of objects for which the geometric properties are known. Antenna simulations are used to limit the number of models and prototypes when designing said antennas. These simulations make it possible in particular to calculate the far-field radiation diagram of the antennas and to adapt the antennas for transmission or reception, whether or not there is a surrounding structure.
  • SER radar equivalent surfaces
  • the invention uses as input data a mesh of the antenna whose performance is to be evaluated, as well as the characteristics of the electromagnetic excitation to which it is subjected.
  • the invention is not limited to antenna simulations. It also applies for example to the calculations of RES of targets. We will now describe, by way of illustration, the application of the invention in antenna simulations, in reception.
  • a first method is based on finite difference calculation, also known as the volume finite element method.
  • a mesh of a volume surrounding the antenna is used.
  • a disadvantage of this method is that the mesh is necessarily bounded, whereas one is interested in the diagram of radiation at infinity.
  • a compromise must then be made between the dimension of the meshed volume, that is to say the calculation precision, and the calculation time.
  • a second method is used based on integral equations in the frequency domain. According to this method, we use a mesh surface of the antenna only. The radiation pattern at infinity is calculated directly from electric and magnetic currents on the surface of the antenna.
  • An object of the invention is to overcome the aforementioned drawbacks, and in particular to reduce the calculation times.
  • the invention relates to an algorithm for simulating the performance of an antenna based on an iterative resolution of a system of integral equations comprising a preconditioner.
  • This preconditioner is notably derived from the adaptation of Calderon's formulas to the integral border equations of electromagnetism.
  • EFIE Electro Field Integral Equation
  • antennas comprising, in addition to metal, dielectric materials.
  • FIGS. 1 and 2 show an example of the shape of the antenna for which it is sought to determine the diffracted field when the antenna is illuminated by an incident wave.
  • the antenna taken in this example is a spherical cavity with a half opening angle ⁇ / 4.
  • the inner radius is 7/8, the outer radius is 9/8 (unit of arbitrary length).
  • the surface of the antenna is noted r. This surface r is meshed by triangles. The surface r is assumed to be that of a perfect conductor (the antenna) ⁇ - immersed in the vacuum ⁇ +.
  • the incident electromagnetic wave which illuminates the antenna is a flat monofrequency wave.
  • This incident electromagnetic wave of known wave number k ⁇ c , is represented by two vector fields denoted E ⁇ nc and H ⁇ nc corresponding respectively to the electric field and to the magnetic field.
  • E ⁇ nc and H ⁇ nc corresponding respectively to the electric field and to the magnetic field.
  • the invention does not apply only to plane waves. It is possible to substitute this incident wave with the field emitted by a radiating dipole for example (emitter mode of the antenna).
  • This diffracted electromagnetic wave is represented by two vector fields denoted E dlf and H dlf corresponding respectively to the electric field and to the magnetic field.
  • E E + E ⁇ c dlf the total electric field in complex notation
  • H H + H ⁇ c dlf the total magnetic field in complex notation
  • ⁇ dif (B) k
  • relations (4) and (5) represent: div A ( ⁇ ) the divergence taken at a point A from the vector field ⁇ ; grad B the gradient taken at a point B; 0 »dS Has a surface differential element; G k the standard Green function; AB the distance between points A and B; k the norm of the wave number defined by equation (3).
  • h represents the characteristic length, or even precision, of the mesh. Indeed, the number of dimension of this space Dh depends on the number of point N of the mesh, which itself depends on the precision h of the mesh.
  • FIG. 3 we now refer to FIG. 3 to describe a base of the space Dh.
  • the surface current field ⁇ is represented by the coefficients of a vector denoted U.
  • the base of the space of surface currents contains elements noted ⁇ i where i is an integer index associated with an edge of the mesh of the surface r. These elements are vector fields defined on the mesh of the surface r.
  • the vector field ⁇ i ( represented by arrows in FIG. 3, has a support bounded by two triangles Ti and T 2 of the mesh. These triangles Ti and T 2 have in common the edge of index i and of length £ s. This edge is oriented by a vector unit noted standard
  • relation (13) are as follows: » M is a known matrix, called interaction matrix or even impedance matrix; "L is a known vector, whose coefficients represent the incident wave, ie the electromagnetic excitation; • U is the vector which one seeks to determine, whose coefficients represent the surface currents.
  • FIG. 4 illustrates an iterative algorithm for solving the system of linear equations (13) based on the conjugate gradient technique. It should be noted that the preconditioning technique which we illustrate in the case of the conjugate gradient algorithm applies as well to other iterative algorithms.
  • FIG. 4 illustrates an algorithm 40 which takes as input the matrix M and the vector L of equation (13) and gives as output the vector U.
  • Those skilled in the art will be able to seek other technical elements relating to solving systems of linear equations in CT Kelley's "Iterative Methods for Linear and Nonlinear Equations" - SIAM Frontiers in Applied Mathematics, Philadelphia, 1995 - insofar as this document is an integral part of the description.
  • a first initialization step 41 makes it possible to initialize four sequences of vectors denoted U [n], R [n], S [n] and P [n] where n is an integer.
  • the first sequence U [n] is an approximate solution which converges towards the sought solution U.
  • the second sequence R [n] known by the name of residue, converges towards the zero vector.
  • the third sequence S [n] which we call residue preconditioned, also converges to the zero vector.
  • the last sequence P [n] is known as the research direction.
  • the first values of these sequences are defined by the following relationships:
  • Z of relation (18) is a matrix.
  • This matrix is a preconditioner for the matrix M according to the invention. It is recalled that a preconditioner for M is a matrix approaching the inverse of M. According to a variant, the preconditioner Z can be replaced by the identity. In other words, we can initialize S [0] with R [0].
  • a second iteration step 42 makes it possible to calculate the values of the abovementioned sequences at a rank n + 1 from the terms of rank n.
  • This iteration step uses the following relationships:
  • a last step 43 performs a convergence test.
  • This test can be expressed, for example, by the following inequality:
  • is a predetermined threshold.
  • the normalized preconditioned residue is compared with respect to a predetermined threshold ⁇ .
  • the algorithm of the conjugate gradient in the current techniques is used without preconditioner, ie with the matrix Z equal to the identity.
  • the invention consists in using a preconditioner based on a generalization of a Calderon formula. Those skilled in the art will be able to find technical elements of this Calderon formula in "Mathematical Methods in Electromagnetism, Linear Theory and Applications” by M. Cessenat - World Scientific Publishing Co., page 89, 1996 - insofar as this document is an integral part of the description. This formula is written:
  • the preconditioner according to the invention is a matrix translation of the operator J * 94 J. It is in this matrix translation that the advantage of using the operator J * 94J appears rather than the operator J 4J. Indeed, the matrix translation Z of the operator J * 94 J is a symmetric matrix, which is essential for iterative algorithms, such as the conjugate gradient.
  • Dh The space generated by this base, is a space of tangent vector fields.
  • Dh is a set of functions which at any point in r associate a tangent vector with the meshed surface r.
  • Ch and Sh The functions of these spaces associate a scalar value with each point of r.
  • Ch is the set of functions constant by triangles, ie whose value is constant for any point belonging to a given triangle.
  • the basis of Ch that we use below is the set of functions noted ⁇ j , which are equal to 1 on the triangle of index i and 0 outside.
  • a basic function
  • Sh is the set of functions refined by triangles and continuous. These functions have a constant gradient over any given triangle.
  • the basis of Sh that we use below is the set of functions noted ⁇ j , which are worth 1 at the node of index i and 0 on the other nodes.
  • ⁇ j the set of functions noted ⁇ j , which are worth 1 at the node of index i and 0 on the other nodes.
  • ⁇ j The values of the function ⁇ -, are represented on an axis 61, perpendicular to the mesh 60.
  • the function ⁇ j represented in this figure is refined by triangles, and is worth 1 at the node i.
  • This function has a support (non-zero values) limited to triangles 62, 63, 64, 65, 66, 67 which have a vertex coincident with the node i.
  • z (A) is a unit norm vector, normal to the surface r at point A, and oriented outwards.
  • a first step is to use a mixed representation. This step will be better understood using vector notations which will then be transposed into matrix notations.
  • the residue R corresponds to a bilinear form on the space Dh defined above. We note p this bilinear form.
  • the field r1 and the function q1 are defined by the following relation for any vector field V in Dh:
  • Q1 is the matrix representation of q1.
  • a second step is to project li and q1. These projections are translated into vectorial notations by the following relationships:
  • Sh is the projection operator in Sh
  • Z is a unit vector, normal to r and oriented towards the outside.
  • the resolution of relation (43) is similar to the resolution of relation (40) in that the matrices M1 and M5 are sparse matrices. It can be noted that this resolution is even easier than that of relation (40) insofar as the matrices M1 and M5 are more symmetrical, defined positive and well conditioned. R2 and Q2 are thus determined from R1 and Q1.
  • a third step is to combine r2 and q2 using the following relationship:
  • This third step is expressed in a matrix manner by
  • J the matrix corresponding to the vector map j, the matrix J being defined by the following product:
  • z the vector map which corresponds to the matrix of the preconditioner Z.
  • the preconditioner z is defined from the vector map j by:
  • FIG. 7 the curve 70 represents the function n in the absence of a preconditioner.
  • Curve 71 represents the function n -> log 10 sHP in the presence of the preconditioner
  • curve 80 represents the function
  • Curve 81 r represents the function n H log 10 W in the presence of the preconditioner
  • the invention is generalized to any other discretization of the space Dh. If we take for Dh a space different from the Raviart-Thomas space, we replace the spaces Ch and Sh respectively by:
  • Ch ⁇ div (u)
  • Ch is a minimal finite element space such that the divergence of the elements of Dh is included in Ch
  • Sh is a maximum finite element space such that the rotational of the elements of Sh is included in Dh.
  • a main application of the invention is found in the antenna design tools, but the invention is not limited to this single application.
  • the invention is of course also applicable to any simulation tool based on the calculation of the field radiated by a conductor.
  • SER radar equivalent surfaces
  • the preconditioning technique described in the case of an iterative method also applies to other rapid numerical methods. These fast methods are based on an iterative resolution, but only the terms useful for the matrix-vector products are calculated.
  • the order of N x log (N) elements of the impedance matrix is calculated, instead of N 2 elements according to conventional iterative techniques. In other words, the impedance matrix is calculated implicitly.
  • Multilevel Multilevel Methods in Multilevel Fast Multipole Algorithm For Electromagnetic Scattering By Large Complex Objects
  • Adaptive Integral Methods in AIM: Adaptive Integral Method For Solving Large Scale Electromagnetic Scattering And Radiation Problems
  • the invention easily extends to objects (antennas or targets) comprising dielectric materials.
  • objects comprising dielectric materials.
  • the interaction matrix between these currents comprises diagonal blocks of the same type as the matrix M described above.
  • a preconditioner for interaction matrix is therefore obtained by considering the diagonal block matrix, the blocks of which are of the type of matrix Z described above.

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Abstract

La présente invention se rapporte à un algorithme de simulation électromagnétique, qui permet de calculer l'onde électromagnétique diffractée par un conducteur en régime monofréquentiel. A cet effet, l'invention concerne un algorithme de simulation électromagnétique basé une résolution itérative d'un système d'équations intégrales comprenant un préconditionneur. Ce préconditionneur est notamment issu de l'adaptation des formules de Calderon aux équations intégrales de frontière de l'électromagnétisme, encore connues sous le nom de Electric Field Integral Equation (EFIE) dans la littérature anglo-saxonne. On utilise aussi une représentation origniale du résidu des calculs lors de chaque itération. Cette représentation, ainsi qu'une projection et une composition interviennent dans l'expression dudit préconditionneur. Elle s'applique notamment aux outils de simulation utilisés lors de la conception d'antennes de réception ou d'émission telle que les antennes de téléphone cellulaire, de radar anti-collision, de système de contre mesure électronique (CME), de radar de veille ou de poursuite, ou de satellite. L'invention s'applique aussi au calcul des surfaces équivalentes radar (SER) d'objets dont on connaît les propriétés géométriques.

Description

ALGORITHME DE SIMULATION ELECTROMAGNETIQUE, NOTAMMENT DES PERFOR MANCES D'UNE ANTENNE.
La présente invention se rapporte à un algorithme de simulation électromagnétique, notamment des performances d'une antenne, qui permet de calculer l'onde électomagnétique diffractée par un conducteur en régime monofréquentiel. Elle s'applique notamment aux outils de simulation utilisés lors de la conception d'antennes de réception ou d'émission telle que les antennes de téléphone cellulaire, de radar anti-collision, de système de contre mesure électronique (CME), de radar de veille ou de poursuite, ou de satellite. L'invention s'applique aussi au calcul des surfaces équivalentes radar (SER) d'objets dont on connaît les propriétés géométriques. On utilise les simulations d'antennes pour limiter le nombre de maquettes et de prototypes lors de la conception desdites antennes. Ces simulations permettent notamment de calculer le diagramme de rayonnement en champ lointain des antennes et d'adapter les antennes en émission ou en réception, en présence ou non d'une structure environnante. Elles utilisent comme donnée d'entrée un maillage de l'antenne dont on souhaite évaluer les performances, ainsi que les caractéristiques de l'excitation électromagnétique à laquelle elle est soumise. L'invention ne se limite pas aux simulations d'antennes. Elle s'applique aussi par exemple aux calculs de SER de cibles. On décrit maintenant, à titre d'illustration, l'application de l'invention dans les simulations d'antennes, en réception.
On distingue deux principales méthodes dans les simulations couramment employées. Une première méthode est basée sur le calcul par différences finies, encore connue sous le nom de méthode d'éléments finis de volume. Selon cette méthode, on utilise un maillage d'un volume entourant l'antenne. Un inconvénient de cette méthode est que le maillage est nécessairement borné, alors qu'on s'intéresse au diagramme de rayonnement à l'infini. On doit alors réaliser un compromis entre la dimension du volume maillé, c'est à dire la précision de calcul, et le temps de calcul. Pour pallier cet inconvénient, on utilise une seconde méthode basée sur des équations intégrales dans le domaine fréquentiel. Selon cette méthode, on utilise un maillage en surface de l'antenne uniquement. On calcule directement le diagramme de rayonnement à l'infini à partir de courants électriques et magnétiques sur la surface de l'antenne.
Certaines techniques connues utilisant les équations intégrales calculent les courants électriques et magnétiques (desquels on déduit le diagramme de champ rayonné à l'infini) grâce à une factorisation d'une matrice. Cette matrice est connue sous le nom de matrice d'interaction ou encore matrice d'impédance. Cette factorisation permet un calcul direct, c'est à dire non itératif des courants de surface. Un inconvénient de ces techniques est que le temps de calcul est long. Si on note N le nombre de points intervenant dans le maillage de l'antenne (encore appelé triangulation de surface), le temps de calcul selon ces techniques varie comme N3. Or le nombre de points N est lui-même lié à la longueur d'onde (et par conséquent la fréquence) de l'onde rayonnée par l'antenne. Supposons que l'on réalise une simulation à 10GHz, en utilisant N points dans le maillage de l'antenne, et que le temps de calcul est τ. Pour transposer cette simulation à 20GHz, il sera nécessaire d'utiliser un maillage comportant 4xN points, ce qui représentera un temps de calcul de l'ordre de 43xτ. Un problème de temps de calcul se pose aussi lorsqu'on cherche à simuler des géométries complexes d'antennes, telles que les réseaux de petites tailles. Ceci rend ces techniques inutilisables notamment dans les outils de conception qui requièrent un temps de calcul réduit pour permettre aux concepteurs de réaliser plusieurs tests.
D'autres techniques connues utilisant les équations intégrales permettent de diminuer le temps de calcul grâce à une méthode de résolution itérative. Si on note IT le nombre d'itérations, le temps de calcul selon ces techniques varie comme ITxN2. Un problème de ces techniques est que rien ne garantit la convergence des calculs. En d'autres termes, il existe des formes d'antennes pour lesquelles on ne peut pas calculer le diagramme de champ rayonné avec ces techniques.
Un but de l'invention est de pallier les inconvénients précités, et notamment de réduire les temps de calcul.
A cet effet, l'invention concerne un algorithme de simulation des performances d'une antenne basé sur une résolution itérative d'un système d'équations intégrales comprenant un préconditionneur. Ce préconditionneur est notamment issu de l'adaptation des formules de Calderon aux équations intégrales de frontière de l'électromagnétisme. En particulier dans le cas d'une antenne entièrement métallique, on propose un préconditionneur pour l'équation appelée « Electric Field Intégral Equation » (EFIE) dans la littérature anglo-saxonne. On utilise aussi une représentation originale du résidu des calculs lors de chaque itération. Cette représentation, ainsi qu'une projection et une composition interviennent dans l'expression dudit préconditionneur.
L'invention a les principaux avantages suivants : " elle converge rapidement ;
• elle permet de simuler des géométries arbitraires et des excitations quelconques ;
• son conditionnement est indépendant de la finesse du maillage ;
• elle s'adapte aux algorithmes basés sur le calcul d'une matrice d'impédance, en réutilisant ladite matrice d'impédance ;
- elle permet de traiter des antennes comportant, en plus du métal, des matériaux diélectriques.
D'autres caractéristiques et avantages de l'invention apparaîtront plus clairement dans la description qui va suivre et dans les figures annexées qui représentent :
- la figure 1 , un maillage d'une antenne ;
- la figure 2, une vue en coupe du maillage de la figure 1 ;
- la figure 3, un détail du maillage de la figure 1 sur lequel est représenté un champ de vecteurs ; - la figure 4, un diagramme fonctionnel d'un algorithme itératif ;
- la figure 5, une fonction de base constante par triangles sur un maillage ;
- la figure 6, une fonction de base affine par triangles et continue sur un maillage ; - les figures 7 et 8, deux illustrations des performances de l'algorithme selon l'invention comparé aux techniques connues.
On se réfère maintenant aux figures 1 et 2 qui représentent un exemple de forme d'antenne dont on cherche à déterminer le champ diffracté lorsque l'antenne est éclairée par une onde incidente. En d'autres termes, on cherche à simuler une antenne en réception. L'antenne prise dans cet exemple est une cavité sphérique de demi-angle d'ouverture π/4. Le rayon intérieur est 7/8, le rayon extérieur est 9/8 (unité de longueur arbitraire). La surface de l'antenne est notée r. Cette surface r est maillée par des triangles. La surface r est supposée être celle d'un conducteur parfait (l'antenne) Ω- plongé dans le vide Ω+.
Dans cet exemple, l'onde électromagnétique incidente qui illumine l'antenne est une onde plane monofréquentielle. Cette onde électromagnétique incidente, de nombre d'onde kιπc connu, est représentée par deux champs de vecteurs notés Eιnc et Hιnc correspondant respectivement aux champ électrique et au champ magnétique. Bien entendu, l'invention ne s'applique pas aux seulement aux ondes planes. Il est possible de substituer cette onde incidente par le champ émis par un dipôle rayonnant par exemple (mode émetteur de l'antenne).
On cherche à déterminer l'onde électromagnétique diffractée par l'antenne à l'infini, c'est à dire le diagramme de rayonnement en champ lointain. Cette onde électromagnétique diffractée est représentée par deux champs de vecteurs notés Edlf et Hdlf correspondant respectivement aux champ électrique et au champ magnétique.
A partir du champ de courant circulant à la surface de ladite antenne, encore appelé courants électriques et magnétiques de surface, il est possible de calculer le champ électromagnétique rayonné en tout point de l'espace. L'expression asymptotique à l'infini du champ électromagnétique rayonné est le diagramme de rayonnement que l'on cherche à déterminer. Ce calcul bien connu en électromagnétisme est rappelé dans le document « Intégral Equation Methods In Scattering Theory » de D. Colton et R. Kress - John Wiley & Sons, New-York, 1983.
Le champ électromagnétique satisfait les équations de Maxwell dans le vide Ω+ qui s'écrivent :
rôt(Ë)= iωμH (1)
rôt(H)= -iωεË (2)
Les termes utilisés dans ces équations représentent : rot l'opérateur rotationnel ;
E = E,πc + Edlf le champ électrique total en notation complexe ; H = Hιπc + Hdlf le champ magnétique total en notation complexe ; • ω la pulsation de l'onde électromagnétique ;
• μ la perméabilité magnétique ; » ε la permittivité électrique.
On rappelle que le nombre d'onde est relié à la pulsation 5 simplement par la relation suivante :
k = ω^με (3)
Le champ électrique de l'onde électromagnétique diffractée o Edlf s'exprime en tout point B de Ω+ à partir des courants de surface notés u par les relations suivantes :
Ëdif(B) = k |Gk(AIB) û(A) dSA +-lgradB M | JGk(A,B) divA(û) dS (4)
Aer A ASs:r
1 e ik AB
I5 Gk(A,B) = (5)
4π AB
Les termes des relations (4) et (5) représentent : divA(ϋ) la divergence prise en un point A du champ de vecteur ϋ ; gradB le gradient pris en un point B ; 0 » dSA un élément différentiel de surface ; Gk la fonction de Green standard; AB la distance entre les points A et B ; k la norme du nombre d'onde défini par la relation (3).
L'homme de l'art pourra aller chercher d'autres éléments 5 techniques relatifs à ce calcul dans le document susmentionné dans la mesure où celui-ci fait partie intégrante de la description.
Le calcul des courants de surface, c'est à dire du champ de vecteurs û , est déterminé à partir de l'équation variationnelle suivante : 0
Vv m(ϋ,v) = l(v) (6) dans laquelle
m(ϋN) = k jjGk(A,B) û(A)- v(B) dSA dSE
Asr B≤Γ
A jjGk(A,B) divA(ϋ) divB(v) dSA dSE (7)
K Aer
Ber
et
l(v) = - JËinc(A). v(A) dSy (8)
Cette équation variationnelle (6) est connue sous le nom de d'équation intégrale de frontière de l'électromagnétisme, ou encore « Electric Field Intégral Equation » (EFIE) dans la littérature anglo-saxonne.
Afin de résoudre cette équation variationnelle (6) dans une simulation numérique d'antenne, on doit approcher la solution û dans un espace de dimension finie, dit espace de discrétisation. Cet espace contient des champs de vecteurs qui représentent des courants de surface. La dimension cet espace est le nombre de composantes nécessaires pour décrire entièrement ledit champ de vecteurs, en tout point de la surface r. Cette surface étant maillée, le nombre de composantes servant à décrire ϋ sera fonction notamment du nombre de points du maillage N, ainsi que de la nature des fonctions de base servant à décrire le champ de vecteurs (par exemple des fonctions linéaires ou de degré 2). Dans la suite de la description, on prendra à titre d'illustration l'espace de Raviart-Thomas de plus bas degré sur le maillage de r. Cet espace de discrétisation, qui représente des courants de surface, est noté Dh. Le symbole h représente la longueur caractéristique, ou encore précision, du maillage. En effet, le nombre de dimension de cet espace Dh dépend du nombre de point N du maillage, qui lui-même dépend de la précision h du maillage. On se réfère maintenant à la figure 3 pour décrire une base de l'espace Dh. Dans cette base, le champ de courants de surface ϋ est représenté par les coefficients d'un vecteur noté U.
La base de l'espace des courants de surface contient des éléments notés φi où i est un indice entier associé à une arête du maillage de la surface r. Ces éléments sont des champs de vecteurs définis sur le maillage de la surface r. Le champ de vecteurs φi ( représenté par des flèches sur la figure 3, a un support borné à deux triangles Ti et T2 du maillage. Ces triangles Ti et T2 ont en commun l'arête d'indice i et de longueur £s . Cette arrête est orientée par un vecteur de norme unitaire noté
Yj . On note Pi le sommet du triangle Ti non contenu sur l'arête i ; on note P2 le sommet du triangle T2 non contenu sur l'arête i. On note Si et S2 les surfaces des triangles Ti et T2. Soient z1 et z2les vecteurs de norme unitaire, ayant une direction normale à la surface des triangles Ti et T2, et orientés de l'intérieur Ω- vers l'extérieur Ω+. On défini les vecteurs x!, et
X2 les vecteurs de normes unitaires tels que le triplet x^y^z et le triplet
(x2;yj;z2 soient des trièdres directs. On définit le champ de vecteurs φ, pour tout point A appartenant à la surface T avec les relations suivantes :
- si A e ^, φi(A) = ±-LPJA avec φi(A)- xi 1 > 0 ; (9)
- si A e T2, c i(A) = avec φ.(A) - x2 > 0 ; (10)
- sinon, φ, (A) = 5. (11)
Une telle base de l'espace des courants est connue sous le nom de base usuelle de l'espace Raviart-Thomas ou encore courants élémentaires de Rao-Wilton-Glisson. L'homme de l'art pourra aller chercher d'autres éléments techniques dans « Electromagnetic scattering by surfaces of arbitrary shape » de S.S.M. Rao, D.R. Wilton et A.W. Glisson - IEEE Trans. Ant. Prop. AP-30, pp. 409-418, 1982 - dans la mesure où ce document fait partie intégrante de la description. On note Uj les coefficients du vecteur U. Le champ de vecteurs u(A) utilisé dans la relation (4) se décompose sur la base usuelle de l'espace de Raviart-Thomas de la manière suivante :
û(A) = ∑U, φ,(A) (12)
On transpose maintenant en notations matricielles les relations (6), (7) et (8) en utilisant la base (cpj) décrite ci-dessus. L'équation variationnelle (6) s'écrit sous la forme du système d'équations linéaires suivant :
M U = L (13)
Les termes de la relation (13) sont les suivants : » M est une matrice connue, dite matrice d'interaction ou encore matrice d'impédance ; " L est un vecteur connu, dont les coefficients représentent l'onde incidente, c'est à dire l'excitation électromagnétique ; • U est le vecteur que l'on cherche à déterminer, dont les coefficients représentent les courants de surface.
On définit les coefficients My de la matrice d'interaction M et les coefficients Lj du vecteur L représentant l'onde incidente par les relations suivantes :
M, = k JjGk(A,B) (φ,(A). φJ(B))dSA dSB
Aer Bεr
-Z JIG k(A.B) divAi)diVBj)dSA dSB (14)
K Aer Ber
L, = j^»(A). φ,(A))dSA (15)
Aer L'homme de l'art pourra aller chercher d'autres éléments techniques relatifs au calcul de ces coefficients dans « Approximation par éléments finis de surface de problèmes de diffraction des ondes électromagnétiques » de A. Bendali - Thèse de l'Université Paris VI, 1984 - dans la mesure où ce document fait partie intégrante de la description.
On se réfère maintenant à la figure 4 où est illustré un algorithme itératif de résolution du système d'équations linéaires (13) basé sur la technique de gradient conjugué. Il est à noter que la technique de préconditionnement que nous illustrons dans le cas de l'algorithme du gradient conjugué s'applique aussi bien d'autres algorithmes itératifs. On peut citer notamment les algorithmes du Résidu Minimum Généralisé, Gradient Bi-Conjugué, Résidu Quasi-Minimum et du Gradient Bi-Conjugué Stabilisé encore connus dans la littérature anglo-saxonne sous les noms de « Generalized Minimum Residual » (GMRES), « BiConjuguatè Gradient » (BiCG), « Quasi-Minimal Residual » (QMR), et « BiConjugate Gradient Stabilized » (Bi-CGSTAB). L'homme de l'art pourra aller chercher d'autres éléments techniques sur les méthodes itératives dans « Templates for the Solution of Linear Systems : Building Blocks for Itérative Methods » de R. Barrett, M. Berry, T. F. Chan, J. Demmel, J. Donate, J. Dongarra, V. Eijkhout, R. Pozi, C. Romine et H. Van der Vorst - SIAM (1994), Philadelphia, PA - dans la mesure où ce document fait partie intégrante de la description.
La figure 4 illustre un algorithme 40 qui prend en entrée la matrice M et le vecteur L de l'équation (13) et donne en sortie le vecteur U. L'homme de l'art pourra aller chercher d'autres éléments techniques relatifs à la résolution de systèmes d'équations linéaires dans « Itérative Methods for Linear and Nonlinear Equations » de C.T. Kelley - SIAM Frontiers in Applied Mathematics, Philadelphia, 1995 - dans la mesure où ce document fait partie intégrante de la description.
Une première étape d'initialisation 41 permet d'initialiser quatre suites de vecteurs notés U[n], R[n], S[n] et P[n] où n est un entier. La première suite U[n] est une solution approchée qui converge vers la solution recherchée U. La seconde suite R[n], connue sous le nom de résidu, converge vers le vecteur nul. La troisième suite S[n], que l'on nomme résidu préconditionné, converge aussi vers le vecteur nul. La dernière suite P[n] est connue sous le nom de direction de recherche. Les premières valeurs de ces suites sont définies par les relations suivantes :
U[θ] = 0 (16)
R[0] = L - M U[0] (17)
S[0] = Z R[0] (18)
P[0] = S[0] (19)
La relation (16) est utilisée par défaut lorsqu'on ne connaît pas de solution approchée. Une variante de cette relation consiste à prendre pour U[0] le résultat d'un calcul de courant de surface réalisé pour une même antenne mais à une autre fréquence.
Le terme Z de la relation (18) est une matrice. Cette matrice est un préconditionneur pour la matrice M selon l'invention. On rappelle qu'un préconditionneur pour M est une matrice approchant l'inverse de M. Selon une variante, on peut remplacer le préconditionneur Z par l'identité. En d'autres termes, on peut initialiser S[0] avec R[0].
Une seconde étape d'itération 42 permet de calculer les valeurs des suites précitées à un rang n+1 à partir des termes de rang n. Cette étape d'itération utilise les relations suivantes :
U[n + l] = U[n] + α P[n] (20)
R[n + l] = R[n]- α M P[n] (21)
S[n + l] = Z R[n + l] (22)
r .1 r i (Rfn + 1] , S[n + 11) r -,
P n + 1] = S n + 1 ]+ X r L. J/P n (23) L J L J (R[n] , S[n]) L J
avec (R n , S[nl α = L Γ J L r (24)
(M P[n], P[n)
où ( , ) représente le produit scalaire complexe en notation matricielle.
Une dernière étape 43 réalise un test de convergence. Ce test peut s'exprimer par exemple par l'inégalité suivante :
R[n] Il
L J " < η (25)
R[0]
où η est un seuil prédéterminé. En d'autres termes, on compare le résidu préconditionné normalisé par rapport au un seuil prédéterminé η. Lorsque l'inégalité (25) est vérifiée, le calcul s'achève et on prend U = U[n] comme solution. Dans le cas contraire, on incrémente la valeur de n et on retourne à l'étape 42.
Bien entendu, il est possible d'utiliser un autre test de convergence pour arrêter les itérations. On peut par exemple remplacer l'inégalité (25) par l'inégalité suivante :
L'algorithme du gradient conjugué dans les techniques actuelles est utilisé sans préconditionneur, c'est à dire avec la matrice Z égale à l'identité. L'invention consiste à utiliser un préconditionneur basé sur une généralisation d'une formule de Calderon. L'homme de l'art pourra aller chercher des éléments techniques sur cette formule de Calderon dans « Mathematical Methods in Electromagnetism, Linear Theory and Applications » de M. Cessenat - World Scientific Publishing Co., page 89, 1996 - dans la mesure où ce document fait partie intégrante de la description. Cette formule s'écrit :
Dans cette relation (27), 94., J et ^ sont trois opérateurs sur les champs de vecteurs tangents, c'est à dire des applications qui à un champ de vecteurs tangents associent un autre champ de vecteurs tangents, et I est l'application identité. J est l'opérateur de produit scalaire avec la normale à la surface de l'antenne, et 94 est l'opérateur associé à la matrice d'interaction dont on cherche un préconditionneur. Les opérateurs 94, 3 et ^ sont définis formellement par les relations suivantes :
( M Û){B) = k |Gk(A,B) ϋ(A) dS
Aer
+ (A,B) divA(ϋ) (28)
(7 Û)(B) = U(B) Λ Z(B) (29)
( û)(B) = jgradB(Gk(A,B)) Λ U(A)dSA (30)
Aer
Dans les relations (28), (29) et (30), 94 ϋ , J ϋ, ^ϋ et ϋ sont des champs de vecteurs tangents. L'indice t de la relation (28) représente la composante tangentielle du vecteur entre crochets. B est un point de la surface r. z(B) est un vecteur unitaire, normal à la surface r en B orienté vers l'extérieur.
La Demanderesse a constaté que l'opérateur J <^J <B^ étant compact, c'est à dire négligeable, l'opérateur 4 J 94 J est approximativement un inverse de l'opérateur 94. Ensuite, les préconditionneur étant définis à une constante multiplicative près, il est possible d'éliminer la constante 4. Sachant que J* = - J, le préconditionneur selon l'invention est défini à partir de * 4. J. On rappelle que J* est l'opérateur adjoint de , c'est à dire l'opérateur vérifiant la relation suivante :
Le préconditionneur selon invention est une traduction matricielle de l'opérateur J* 94 J. C'est dans cette traduction matricielle qu'apparaît l'avantage d'utiliser l'opérateur J* 94J plutôt que l'opérateur J 4J. En effet, la traduction matricielle Z de l'opérateur J* 94 J est une matrice symétrique, ce qui est essentiel pour les algorithmes itératifs, tel que le gradient conjugué.
On décrit maintenant un exemple de préconditionneur selon l'invention qui permet d'accélérer la convergence de l'algorithme et aussi de rendre cet algorithme plus stable (on converge toujours vers la solution quelles que soient les conditions initiales). Ce préconditionneur est adapté aux problèmes électromagnétiques et tire parti de la structure du problème à résoudre.
On définit d'abord des espaces et leurs bases associées qui serviront dans la suite de la description. On a déjà défini la base ( x).
L'espace engendré par cette base, Dh, est un espace de champs de vecteurs tangents. En d'autres termes, Dh est un ensemble de fonctions qui à tout point de r associent un vecteur tangent à la surface maillée r. On définit aussi deux espaces de fonctions Ch et Sh. Les fonctions de ces espaces associent une valeur scalaire à chaque point de r.
Ch est l'ensemble des fonctions constantes par triangles, c'est à dire dont la valeur est constante pour tout point appartenant à un triangle donné. La base de Ch que l'on utilise par la suite est l'ensemble des fonctions notées ψj , qui valent 1 sur le triangle d'indice i et 0 en dehors. On se réfère à la figure 5 sur laquelle est représentée une fonction de base ψ, .
On a représenté par soucis de clarté un maillage 50 plan et régulier. Les valeurs de la fonction ψj sont représentées sur un axe 51 , perpendiculaire au maillage 50. La fonction ψj représentée sur cette figure vaut 1 sur le triangle i et 0 en dehors.
Sh est l'ensemble des fonctions affines par triangles et continues. Ces fonctions ont un gradient constant sur tout triangle donné. La base de Sh que l'on utilise par la suite est l'ensemble des fonctions notées θj, qui valent 1 au nœud d'indice i et 0 sur les autres nœuds. On se réfère à la figure 6 sur laquelle est représentée une fonction de base θj . On a représenté par soucis de clarté un maillage 60 plan et régulier. Les valeurs de la fonction θ-, sont représentées sur un axe 61, perpendiculaire au maillage 60. La fonction θj représentée sur cette figure est affine par triangles, et vaut 1 au nœud i. Cette fonction a un support (des valeurs non nulles) borné aux triangles 62, 63, 64, 65, 66, 67 qui ont un sommet confondu avec le nœud i.
L'homme de l'art pourra aller chercher des éléments techniques complémentaires dans « Handbook of Numerical Analysis Vol. Il, Finite Eléments Methods (Part 1) » de P. G. Ciarlet - Ed. J.L. Lions, North-Holland,
1991 - dans la mesure où ce document fait partie intégrante de la description.
On définit maintenant des matrices qui serviront dans la suite de la description du préconditionneur. Ces matrices sont basées sur les bases définies ci-avant. Elles s'expriment par les relations suivantes :
M1„ = Jφi(A). φj(A) dSA (32)
Aer
M2, = Jψj(A)divAi)dSA (33)
Aer
où z(A) est un vecteur de norme unitaire, normal à la surface r au point A, et orienté vers l'extérieur.
M4ij == JΨj(A) θ,(A) dSA (35)
Aer
M5ij =j(A) θi(A) dSA (36)
Aer
On décrit maintenant les étapes qui permettent de calculer le résidu préconditionné à partir du résidu dans les relations (18) et (22). Ces relations utilisent le préconditionneur Z que l'on décrit maintenant. Dans la description qui va suivre, on donne une décomposition de cette matrice Z en produit de matrices. Les matrices intervenant dans ce produit sont des matrices creuses ou des inverses de matrices creuses. Ainsi, selon une variante avantageuse de l'invention, on utilisera préférentiellement les matrices creuses plutôt que directement la matrice Z, ce qui permet notamment de réduire la mémoire utilisée et le temps de calcul. On note maintenant R le résidu, et S le résidu préconditionné. R correspond respectivement à R[0] et à R[n+1] dans les relations (18) et (22). S correspond respectivement à S[0] et à S[n+1] dans les relations (18) et (22).
Une première étape consiste à utiliser une représentation mixte. Cette étape sera mieux comprise à l'aide des notations vectorielles qui seront ensuite transposées en notations matricielles. Le résidu R correspond à une forme bilinéaire sur l'espace Dh défini ci-avant. On note p cette forme bilinéaire. On représente p par un champ de vecteurs r1 dans Dh de divergence nulle et une fonction q1 dans Ch d'intégrale nulle. Le champ r1 et la fonction q1 sont définis par la relation suivante pour tout champ de vecteurs V dans Dh :
Jrî(A) • v(A) dSA + Jql(A) div A (v) dS A = p(v) (38)
Aer Aer
Le champ de vecteurs r1 ayant une divergence nulle, on peut écrire pour toute fonction f dans Ch et d'intégrale nulle :
Jf(A) divA(ri)dSA = 0 (39)
Aer
Dans la suite, pour ne pas compliquer inutilement la présentation, on ne rappelle pas que les champs scalaires considérés sont d'intégrale nulle. Les relations (38) et (39) se transposent de façon matricielle comme suit :
Dans la relation (40), on a utilisé une notation matricielle par blocs, dans laquelle : " *M2 est la matrice transposée de M2 ;
• 0 est un bloc nul (vecteur ou matrice) ; - R1 est la représentation matricielle de r ;
• Q1 est la représentation matricielle de q1.
On rappelle qu'il n'est pas nécessaire d'inverser la matrice définie par blocs pour déterminer R1 et Q1 à partir de R. En effet, cette matrice est une matrice creuse, c'est à dire qui contient beaucoup de termes nuls. La résolution d'un tel système est bien connue de l'homme du métier. Elle est rappelée dans « Handbook of Numerical Analysis Vol. Il, Mixed and hybrid methods » pp 523-640 de J.E. Roberts et J.-M. Thomas - Ed. J.L. Lions, North-Holland, 1991. Ce document fait partie intégrante de la description.
Une seconde étape consiste à projeter li et q1. Ces projections se traduisent en notations vectorielles par les relations suivantes :
r2 = Dh(rl Λ zj (41)
q2 = ^Sh(ql) (42)
ou :
» Dh est l'opérateur de projection dans Dh ;
" Sh est l'opérateur de projection dans Sh ;
» z est un vecteur unitaire, normal à r et orienté vers l'extérieur.
Ces projections définies par les relations (41 ) et (42) se traduisent de façon matricielle par : Cm o λ R2^ f M3 R[
(43)
0 M5 Q2 M4 Q1
La résolution de la relation (43) est similaire à la résolution de la relation (40) dans la mesure où les matrices M1 et M5 sont des matrices creuses. On peut noter que cette résolution est encore plus facile que celle de la relation (40) dans la mesure où les matrices M1 et M5 sont de plus symétriques, définies positives et bien conditionnées. On détermine ainsi R2 et Q2 à partir de R1 et Q1.
Une troisième étape consiste à combiner r2 et q2 en utilisant la relation suivante :
r3 = r2 - rot(q2) (44)
Cette troisième étape se traduit de façon matricielle par
R3 = R2 - M6 Q2 (45)
On appelle j l'application vectorielle qui résulte de la composition des trois étapes décrites ci-avant. Cette application est définie par :
j(r) = r3 (46)
Cette relation (46) se transpose en notations matricielles par :
J R = R3 (47)
où on note J la matrice correspondant à l'application vectorielle j, la matrice J étant définie par le produit suivant :
Il n'est bien entendu pas nécessaire de calculer directement J, car la décomposition (48) en produit de matrices creuses et d'inverses de matrices creuses est plus simple à utiliser. En d'autres termes, la matrice J est calculée de manière implicite lors de son utilisation.
On note z l'application vectorielle qui correspond à la matrice du préconditionneur Z. Le préconditionneur z est défini à partir de l'application vectorielle j par :
z = jO m o j (49)
où :
• ] ' est l'adjoint de j ;
• o est l'opérateur de composition d'applications ; « m est l'application linéaire Dh → Dh* associée à la forme bilinéaire m.
La relation (42) se traduit de façon matricielle par :
Z=l J M J (50)
On se réfère maintenant aux figures 7 et 8 sur lesquelles sont illustrées les performances d'un algorithme avec un préconditionneur selon l'invention par rapport aux techniques connues n'utilisant pas de préconditionneur. Sur la figure 7, la courbe 70 représente la fonction n en l'absence de préconditionneur. La courbe 71 représente la fonction n -> log 10 sHP en présence du préconditionneur
|s[o]| décrit ci-dessus.
Sur la figure 8, la courbe 80 représente la fonction
en l'absence d'un préconditionneur. La courbe 81 r représente la fonction n H log 10 W en présence du préconditionneur
|R[o]|. décrit ci-dessus.
On constate que si on prend un critère de convergence classique η = 10"4 dans la relation (25), 50 itérations suffisent avec le préconditionneur. Avec un algorithme non préconditionné, on n'atteint pas une précision suffisante en 200 itérations.
Ces simulations numériques on permis de montrer que l'utilisation d'un préconditionneur selon l'invention permet d'accélérer et de stabiliser les algorithmes itératifs. Bien entendu, l'invention ne se limite pas à l'exemple utilisé pour la décrire. Il est possible notamment d'utiliser d'autres fonctions de base ou un maillage différent de ceux pris en exemple.
L'invention se généralise à tout autre discrétisation de l'espace Dh. Si on prend pour Dh un espace différent de l'espace de Raviart-Thomas, on remplace les espaces Ch et Sh respectivement par :
Ch = {div(u) | u e Dh}+ 1 (51)
Sh = p I rôt(p) e Dh j (52)
En d'autres termes, • Ch est un espace d'éléments finis minimal tel que la divergence des éléments de Dh soit comprise dans Ch ; " Sh est un espace d'éléments finis maximal tel que le rotationnel des éléments de Sh soit compris dans Dh.
Une application principale de l'invention se trouve dans les outils de conception d'antenne, mais l'invention ne se limite pas à cette seule application. L'invention s'applique bien entendu aussi à tout outil de simulation basé sur le calcul du champ rayonné par un conducteur. On peut citer notamment le calcul de surfaces équivalentes radar (SER) d'objets dont on connaît les propriétés géométriques. Il est à noter aussi que la technique de préconditionnement décrite dans les cas d'une méthode itérative s'applique aussi à d'autres méthodes numériques rapides. Ces méthodes rapides sont basées sur une résolution itérative, mais seuls les termes utiles aux produits matrice-vecteur sont calculés. Ainsi, on calcule de l'ordre de N x log(N) éléments de la matrice d'impédance, au lieu de N2 éléments selon les techniques itératives classiques. En d'autres termes, on calcule la matrice d'impédance de manière implicite. L'utilisation du préconditionneur selon l'invention dans ces méthodes rapides se fait sans difficulté. Ces méthodes sont intéressantes pour les objets de grandes taille, c'est à dire pour N grand. C'est le cas notamment pour les simulations d'antennes dites sur structure. On peut citer notamment les Méthodes Multipôles Multiniveaux et les Méthodes Intégrales Adaptatives, connues aussi dans la littérature anglo-saxonne sous les noms de « Fast Multilevel Multipole Methods » (FMM) et de « Adaptative Intégral Method » (AIM). L'homme de l'art pourra aller chercher des éléments techniques sur :
" les méthodes rapides en général dans « Fast Solution Methods In Electromagnetics » de W. C. Chew, J.-M. Jin, C.-C. Lu, E. Michielssen, J.M. Song - IEEE Trans. on Antennas and Propagation, 45(3):533-543, Mars 1997;
• les Méthodes Multipôles Multiniveaux dans « Multilevel Fast Multipole Algorithm For Electromagnetic Scattering By Large Complex Objects » de J. M. Song, C.-C. Lu, W.C. Chew, S.W. Lee - IEEE Trans on Antennas and Propagation, 45(10):1488-1493, Octobre 1997 ; » les Méthodes Intégrales Adaptatives dans « AIM : Adaptative Intégral Method For Solving Large Scale Electromagnetic Scattering And Radiation Problems » de E. Bleszynski, M. Bleszynski, T. Jaroszewicz - Radio Science, 31 (5):1225-1251, 1996 ; dans la mesure où ces documents font partie intégrante de la description. L'invention s'étend sans difficulté aux objets (antennes ou cibles) comportant des matériaux diélectriques. Dans ce cas, on cherche des courants électriques et magnétiques équivalents sur chaque interface. La matrice d'interaction entre ces courants comporte des blocs diagonaux du même type que la matrice M décrite ci-dessus. Un préconditionneur pour la matrice d'interaction est donc obtenu en considérant la matrice diagonale par blocs, dont les blocs sont du type de la matrice Z décrite ci-dessus.

Claims

REVENDICATIONS
1. Algorithme de simulation électromagnétique, pour déterminer l'onde électomagnétique diffractée par un corps en régime monofréquentiel, 5 à partir d'un maillage dudit corps et de l'excitation électromagnétique, caractérisé en ce qu'il comporte au moins :
(a) une détermination d'une matrice M, dite matrice d'interaction, dont les coefficients sont déterminés à partir du maillage dudit corps ;
(b) une détermination d'un préconditionneur Z de la matrice M, ce 1 o préconditionneur étant la traduction matricielle de l'opérateur J* 94J , où 94 est l'opérateur associé à M, J l'opérateur produit vectoriel avec la normale à la surface dudit corps, et J* l'opérateur adjoint de J; (b) une détermination des courants qui circulent à la surface dudit corps, par un algorithme itératif de type gradient conjugué utilisant ledit 15 préconditionneur Z, l'algorithme itératif permettant de résoudre une équation, dite d'équation intégrale de frontière de l'électromagnétisme, s'écrivant sous forme matricielle de la manière suivante :
M U = L
20. où U est un vecteur que l'on cherche à déterminer, dont les coefficients représentent les courants de surface, et L est un vecteur connu, dont les coefficients représentent l'excitation électromagnétique ; (c) une détermination de l'onde diffractée par ledit corps, à partir desdits 25 courants de surface.
2. Algorithme de simulation électromagnétique selon la revendication 1 , caractérisé en ce que les coefficients du vecteur U sont exprimés dans la base usuelle de l'espace de Raviart-Thomas.
30
3. Algorithme de simulation électromagnétique selon l'une des revendications précédentes, caractérisé en ce que le préconditionneur Z est déterminé de manière implicite.
4. Algorithme de simulation électromagnétique selon l'une des revendications précédentes, caractérisé en ce que le préconditionneur Z est défini par la relation suivante :
Z=* J M J
où J est une traduction matricielle de l'opérateur J, et lJ la matrice transposée de J.
5. Algorithme de simulation électromagnétique selon la revendication 4, caractérisé en ce que la matrice J est définie par la relation suivante :
ou
M1, = j jtAHMdS,
M2ij = JΨj(A)divAj)dSA
M3ij = l(φi{A)Λ z(A)y φi(A) 4S/
Aer
OU <f>j est la base usuelle de l'espace de Raviart-Thomas ;
θi est la base des fonctions affines par triangles ;
5 ψi est la base des fonctions constantes par triangles ;
A un point appartenant à la surface T dudit corps ;
z(A) est un vecteur de norme unitaire, normal à la surface dudit o coprs au point A, et orienté vers l'extérieur.
6. Algorithme de simulation électromagnétique selon l'une des revendications précédentes, caractérisé en ce que l'algorithme itératif utilisé est un algorithme rapide, du type méthode multipôles multiniveaux. 5
7. Algorithme de simulation électromagnétique selon l'une des revendications 1 à 5, caractérisé en ce que l'algorithme itératif utilisé est un algorithme rapide, du type méthode méthode intégrale adaptative.
0 8. Algorithme de simulation électromagnétique selon l'une des revendications précédentes, caractérisé en ce que le corps est une antenne dont on cherche à déterminer une forme optimale, en utilisant l'algorithme de simulation dans un outil de conception d'antennes.
5 9. Algorithme de simulation électromagnétique selon l'une des revendications 1 à 7, caractérisé en ce que le corps est un objet de forme connue dont on cherche à déterminer la surface équivalente radar (SER).
0
5
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