GPU加速混合场积分方程求解导体目标散射问题.pdf

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1、第12卷第1期太赫兹科学与电子信息学报Vo1．12，No．12014年2月JournalofTerahertzScienceandElectronicInformationTechnologyFeb．，2014文章编号：2095-4980(2014)01-0067-04GPU加速混合场积分方程求解导体目标散射问题王健，顾长青，李茁，段腾飞(南京航空航天大学电子信息工程学院，江苏南京210016)摘要：利用图形处理单元(GPU)加速混合场积分方程(CFIE)分析导体目标电磁散射问题。较电场积分方程(EFIE)和磁场

2、积分方程(MFIE)，CFIE消除了内谐振问题，并且具有更好的条件数。求解的数值方法为基于RWG基函数的矩量法(MoM)。所有计算步骤均在GPU上实现，包括：阻抗元素填充、电压向量填充、矩阵方程的共轭梯度(CG)求解、雷达散射截面(RCS)计算。在保证数值精确度的前提下获得了数十倍的速度提升。关键词：图形处理单元；混合场积分方程；矩量法；共轭梯度法；雷达散射截面中图分类号：TN95文献标识码：Adoi：10.11805/TKYDA201401.0067AccelerationofCFIEforsolvingcon

3、ductortargetscatteringproblemsbyexploitingtheGPUWANGJian，GUChang-qing，LIZhuo，DUANTeng-fei(CollegeofElectronicandInformationEngineering，NanjingUniversityofAeronauticsandAstronautics，NanjingJiangsu210016，China)Abstract：Theelectromagneticscatteringanalysisofcond

4、uctortargetswithCombinedFieldIntegralEquation(CFIE)isacceleratedbyexploitingtheGraphicsProcessingUnit(GPU).ComparedwiththeElectricFieldIntegralEquation(EFIE)andMagneticFieldIntegralEquation(MFIE),theCFIEcouldeliminateinteriorresonanceproblems,andhasbettercond

5、itionnumber.ThenumericaltechniqueistheMethodofMoment(MoM)thatbasedonRWGbasisfunctions.AndalltheproceduresarecompletedbytheGPU,includingimpedancematrixfilling,voltagevectorfilling,matrixequationsolvingwithConjugateGradient(CG)algorithm,andtheRadarCrossSection(

6、RCS)calculation.Morethantentimesofspeedupsareachievedunderthepreconditiontoensurethenumericalaccuracy.Keywords：GraphicsProcessingUnit；CombinedFieldIntegralEquation；MethodofMoment；ConjugateGradient；RadarCrossSection[1]基于RWG基函数的矩量法被广泛用于求解诸如EFIE,MFIE等表面积积分方程。经典的

7、矩量法简单实用，2[2][3]然而阻抗元素填充和迭代求解的每一步时间复杂度却高达ON()。诸如快速多极子、多层快速多极子等多种快速算法已经被提出，并且有效降低了计算的时间复杂度。近年来，硬件技术的发展在计算电磁学领域引发了许多关注，其中之一便是面向GPU的加速技术。与CPU不同的是，GPU被设计为处理图形渲染的并行流水线处理器，称作流多处理器。在每个流多处理器中，数百个[4]独立的线程并发执行。得益于GPU的大规模并行处理能力，其现在已可以处理各种非图形学的应用情景。GPU通用计算已经获得了长足进步，并涌现出了许

8、多支持此平台的编程开发环境，例如Cg,GLSL,Brook,ATIStream[5]SDK,CUDA等。[6-7]在GPU平台上使用矩量法求解表面积分方程已经成为当前的研究热点，主要集中在求解EFIE上，然而[8]其条件数较差，迭代求解时收敛较慢，且存在内谐振问题，解决上述问题的有效办法是采用CFIE，本文编写GPU程序便是面向CFIE。并且，整个求解过程均在GPU平台上