复杂目标电磁散射的fdtd改进算法与测试技术

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1、博±毕业论文复杂目巧电路散射的巧…改进算法与测试技术专业名巧；精密化器及机械研触船？关增社导师姓名：王庆ＦＤＴＤ■ｍｒｏｖｅｄＡＪｏｒｉｔｈｍａｎｄＴｅ巧ｉｎＴｅｃｈｎｏｌｏｆｏｒｐｇｇｇｙＣｏｍｌｅｘＴａｉｅｆｓＥｌｅｃｔｒｏｍａｎｅｔｉｃＳｃａｔｔｅｒｉｎｐｇｇｇＡＤｉｓｓａｌａｔｉｏｎＳｕｂｍｉｔｔｅｄ化ＳｏｕｔｈｅａｓｔＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙＢＹＧｕａｎＺｅｎｇｓｈｅＳｕｐｅｒｖｉｓｅｄｂｙＰｒｏｆ．Ｗａｎ

2、ｇＱｉｎｇＳｃｈｏｏｌｏｆＩｎｔｎｕｎｅｎｔＳｃｉｅｎｃｅ＆ＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇＳｏｕｔｈｅａｓｔＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙＡｕｇｕｓｔ２０１４东南大学学位论文独彻性声明本人声明所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进斤的研究工作及取得的研巧成果。尽我所知，，除了文中特别加Ｗ杨注和致谢的地方外论文中不包含其他人己经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得东南大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料一。与我同工作的同志对本研究所做的任何贡献均己在论文中作了明确

3、的说明并表示了谢意。．研巧生签名？：冶？日期：化／才ク东南大学学位论文使用授权京明东南大学、中国科学技术信息研巧所、国家图书馆有权保留本人所送交学位论文的复印件巧电子文档，可采用影印、缩印或其他复制手段保存论文。本人电子文档的内容和纸质论文的内容相一致，，。除在保密期内的保密论文外允许论文被査阅和借阐可Ｗ公布（包巧Ｗ电子信息形式刊登）论文的全部内容或中、英文摘要等部分内容。论文的公布（包括Ｗ电子信息形式刊登）授权东南大学研巧生院办理。研巧生签名＜；＾＾＾＾＾＾

4、导师签名；ｒ）Ｊ，日期：复杂目标电越散射的ＦＤＴＤ改进算法与测试技术巧要陪身与反隐身对抗在现代电于战中的地位极其重要，目标的电磁散射特性研究是设计开发隐身武器装备、反隐身雷达系统和武器作战评估的基础。为了获取目标电巧散射特性的数据，需要通过理论计當和试验测试的手段来完成，尤其是复杂目标还要进行比对验证，才能获得可信度更高的数据。本文正是围绕这两个方面开展研究，在理论计算方面，本文对传统时域有限差分算法的改进变形该算法的稳定性条件，削弱了，降低了计算内存，提高了运算

5、效率，然后在此基础上，使用改进算法对某型飞机的电磁散射特性进行了仿真计算；在试验测试方面，探索研充了外场静态、动态ＲＣＳ测试的方法Ｓ反，并将排演误差改正方法应用于获取被测目标的准确位置，提高了测试数据的置信度，降低了试验成本。最后将仿真数据与试验测量数据进巧了对比分析，两者的吻合度较好，从而证明用本文所提出的方法来获取复杂目标电磁散射特性的可行性。论文的主要内容包括Ｗ下几个方面：．１ＦＤＴＤ算法的基本原理和计算时要涉及到的关键性要素研究了时域有限差分，并分析了ＰＭＬ、、Ｕ

6、ＰＭＬＣＰＭＬ在ＦＯＴＤ算法中的吸波性能，确定将ＣＰＭＬ吸收边界条件引入到后续算法的研巧中。－－二２．提出了交替方向隐式减缩时域有限差分算法（ＡＤＩＲＦＤＴＤ方法），详细推导了维ＴＥ波－－、Ｈ维电磁波中ＡＤＩＲＦＤＴＤ的基本差分方程。，并对其稳定性条件和数值色散进行了研巧ＦＳ－ＰＭＬ）－ＦＤＴＤ＞将基于辅助场的复频域完全匹配层，提ＡＤＩＣ（Ｃ引入到ＡＤＩ算法中出了ＰＭＬ，－－并比巧了ＡＤＩＣＰＭＬ与其它吸收边界条件对外向波的吸收性能差异。将ＡＤＣＰＭＬ与ＩＡＤＩ－Ｒ－ＦＤＴ

7、Ｄ－－算法进行了结合，通过算例说明了ＡＤＩＲＦＤＴＤ算法在内存占有量和计算时间上－优于传统的ＦＤＴＤ算法和ＡＤＩＦＤＴＤ算法。－３．提出了混合見隐式时域有限差分算法（ＨＩＥＦＤＴＤ方二法），详细巧导了维巧波、Ｈ－－维电磁波中出ＥＦＤＴＤ方法的基本差分方程。将基于辅助场的复频域完全匹配层（ＣＦＳＰＭＬ）弓入到ＭＥ－Ｄ算法中推导了其在２维ＴＥ波、ＩＦＤＴ，３维电磁波中的具体差分实现，并比较了ＣＰＭＬＷＥ与其它不同吸收边界条件对外向波吸收性能的差异－。将扭ＥＦＤＴＤ引入到周期结构电

8、磁散射特征的计算中－，针对周期边界带来的非Ｈ对角对称问题，使巧了ＳｈｅｒｍａｎＭｏｒｒｉｓｏｎ公式，将大型稀疏矩阵方程转化成Ｈ对角方程进行求解，简化了计算复杂度。４．提出了全尺寸实时校正地平场测量方式，在相对标校的基础上Ｉ通过设定距离波口实现了对标准体的同步测试，减少了标校和测试时间的不同步性造成的误善。在测试时采用了基于单频反演误差改正方法，获取了更精确的ＲＣＳ测量数据。，降低了测试成本实施测量获取了目标的全尺寸静态ＲＣＳ数据通过