随机粗糙面埋地目标电磁散射特性及目标参数反演研究

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1、分类号O4密级公开UDC硕士学位论文随机粗糙面埋地目标电磁散射特性及目标参数反演研究学位申请人：邹启源学科专业：无线电物理指导教师：张清河副教授二○一五年五月万方数据ADissertationSubmittedinPartialFulfillmentoftheRequirementsfortheDegreeofMasterofScienceResearchofelectromagneticscatteringcharacteristicandparametricinversionofrandomroughsurfacewithburiedtargetGraduat

2、eStudent:ZouQiyuanMajor:RadioPhysicsSupervisor:ZhangQingheChinaThreeGorgesUniversityYichang,443002,P.R.ChinaMay,2015万方数据三峡大学硕士学位论文三峡大学学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果，除文中已经注明引用的内容外，本论文不含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体均已在文中以明确方式标明，本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。学位论文作者

3、签名：日期：I万方数据三峡大学硕士学位论文内容摘要粗糙面与目标复合散射问题及其逆问题一直都是计算电磁学领域的研究热点。本文根据实际问题，通过蒙特卡洛方法（MonteCarlo)建立目标与粗糙面数值模型，并使用矩量法(MoM,MethodofMoment)求解电磁积分方程，从而得到目标与粗糙面复合散射的特性数据。在此基础上通过支持向量机(SVM,Supportvectormachines)以双站散射截面作为输入、埋地目标几何参数作为输出建立逆散射网络，实现了埋地目标几何参数的重构。涉及的研究内容包括一维介质随机粗糙面散射问题，一维随机介质粗糙面与二维金属埋地目标的复

4、合散射问题。此外在求解散射问题的基础上，分析了相关参数对散射结果的影响。通过支持向量机方法反演了埋地目标参数的同时，分析了不同条件下反演结果的优劣及误差产生的原因。论文的主要内容如下：1、给出了矩量法（MethodofMoment,MOM)的基本原理，其中包括随机粗糙面的生成、入射锥形波的实现以及锥形波相关参数的选择，散射积分方程的建立和求解以及双站雷达散射截面（RCS，radioscatteringcrosssection)的计算,详细说明了利用MOM求解电磁散射问题的步骤和方法。叙述了机器学习方法的发展过程，着重介绍了支持向量机的基本原理以及支持向量机在处理电

5、磁逆散射问题上相对于其他方法的优势。2、利用矩量法求解了一维粗糙面与埋地目标复合散射的问题，分析了不同均方根高度、相关长度对粗糙面散射结果的影响，讨论了不同埋地目标几何参数对复合散射结果的影响。数值仿真给出了一维导体粗糙面、一维介质粗糙面以及一维导体粗糙面与埋地目标复合散射数值结果。并根据实际物理机理对数值结果进行了分析说明。3、研究了一维介质随机粗糙面与二维埋地金属目标复合散射的逆问题。在获得复合散射数据的基础上，在逆散射问题的求解阶段，以双站散射截面为输入，目标的几何参数为输出，通过空间多观测点采样建立逆散射网络，重构了埋地目标的几何参数。数值结果证明了支持向

6、量机方法的有效性。关键词：随机粗糙面埋地目标矩量法支持向量机参数反演II万方数据三峡大学硕士学位论文AbstractScatteringandinversionscatteringproblemcombiningtheroughsurfaceandtargethasbeenstudiedextensivelyinrecentyears.ThenumericalmodeloftheroughsurfaceandtargethasbeenestablishedbyMonteCarlomethodduetothefactinthispaper,thenbyMethodo

7、fMoments(MoM),wesolvedtheelectromagneticintegralequationsandacquiredthecombinationscatteringdata.WiththehelpofSupportVectorMachine(SVM),webuilttheinversescatteringnetworkaccordingtothecombinationscatteringdatatoreconstructthegeometricparameterofthetarget.Themaincontentofthispaperinclu

8、desth