基于地理坐标系的电磁环境三维建模与体绘制研究

发布时间：2020-11-17 10:16

　　 随着电磁设备的增多,电磁环境日益复杂,很多设施设备都会受到电磁环境的影响,对电磁环境进行仿真是评估电磁影响的基础。由于电磁环境看不见、摸不着,因此迫切需要寻求一种方法,来对电磁设备的辐射能力及电磁环境的分布情况,进行科学、准确、直观地描述。该问题的核心最终归结为电磁环境计算模型的构建以及对空间电磁环境进行可视化。本文的研究工作主要是在三维数字地球上,地理坐标系下基于电波传播模型的多辐射源三维电磁环境模型的构建,地理坐标系下球形规则网格电磁环境场数据直接体绘制以及相关的优化方法等。具体来说有以下四个方面:1)针对在三维数字地球上电磁环境的建模问题,首先本文选择在地理坐标系下组织电磁场数据,即等间隔经度、等间隔纬度和等间隔高度采样空间电磁环境,形成球形规则网格数据组织形式。其次,基于ITM(Irregular Terrain Model)电波传播模型,设计了多辐射源电磁环境计算模型。在此基础上,改进传统直角坐标系下的地形重用方法,称之为球形规则网格数据地形重用算法,不仅减少了地形提取的冗余计算,实现电磁场数据的加速计算,而且考虑了地球曲率的影响,数值计算结果更加准确。最后,针对多辐射源电磁场数据在个人PC机中计算效率低的问题,提出一种多辐射源并行采样方法,结合球形规则网格数据地形重用算法,实现多源电磁场数据的快速计算。2)针对传统GPU(Graphics Processing Units)光线投射体绘制算法的包围盒是立方体,不能直接用来绘制地理坐标系下的球形规则网格数据,提出一种基于圆顶体包围盒的GPU光线投射算法,详细描述了球形规则网格数据的圆顶体包围盒的构建过程;同时,为了获取重采样点正确的光学属性,设计了着色器中的坐标转换算法,从而实现球形规则网格数据的体绘制。为了实现电磁环境的加速重建,在地理坐标系下进行数据的八叉树剖分,构建体数据的紧致包围盒,剔除空体素,减少了绘制的体数据量和光线重采样次数,提高了绘制效率。3)针对大规模的球形规则网格电磁场数据,不能一次性从外存加载到系统内存和纹理内存中进行绘制的问题,基于深度八叉树的存储结构,并结合小波变换的多分辨率分析特性,将体数据看做三维离散信号,构建基于深度八叉树和三维小波变换的多分辨率分层分块数据模型。根据视点位置,动态调度不同分辨率下的多分辨率数据模型。4)设计了电磁环境三维建模与可视化子系统,该子系统对电磁环境的三维建模与可视化等相关技术进行了验证,并将子系统集成在VBF(Virtual Battle Field)平台上。
【学位单位】：郑州大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2019
【中图分类】：P226.3;O441
【部分图文】：

图 1.1 ITM 模型计算区域示意图IREM 模型IREM 模型(Terrain Integrated Rough Earth Model)[16]是基于发射机的地面起伏来计算传播损耗，由美国电磁兼容分析中心研发，其围从 20MHz 到 20GHz 由于 TIREM 模型预测结果精度较高，并在美军电磁衰减预测系统中该模型得到了广泛应用 该模型与 IT的区别：对视距区域内传输损耗值的计算方法不同，该模型是采衍射损耗与反射区域损耗中较小的一个作为视距损耗，而 ITM 模线的多径，来对视距区域的损耗值进行计算 献[9]对Okumura-Hata模型和COST231-Hata模型在不同频率或者下进行了仿真研究 文献[14]详细介绍了 ITM 模型，并在 ITM 模通过数值简化方法，实现电磁场数据的快速计算，同时基于等值提取电磁场数据的等值面信息 文献[17]基于 ITM 模型并设计并计算电磁波由于受不规则地形的影响，空间中各个采样点的信号

图 1.2 GPU 图形渲染管线（图片引用文献[58]）1) 可编程顶点处理器顶点处理器的主要功能是对每一个送入到流水线的顶点进行一系列的数换操作，负责生成所有后续阶段需要的信息 读取几何数据流中每个顶点性信息（顶点位置 颜色 纹理坐标等），将物体的顶点位置从局部坐标系模型视图投影(Model View Projection，MVP)变换转换到裁剪空间中的坐标有的顶点必须首先转换到该坐标系 除了顶点坐标转换这个基本功能外，以生成每个顶点的纹理坐标，以及为顶点赋颜色值，甚至还可以在顶点上光照和表面法向信息进行计算 2) 可编程片元处理器片元处理器主要用来对光栅化后的顶点和像素信息（即 片元 ，fragments行着色操作 片元包含了更新帧缓冲区中的一个单独位置所需要的全部数据顶点处理器类似，片元处理器对流水线中的每个片元执行一次，为每个片予一个最终的颜色，经过各种片元测试 融合操作 雾化计算等操作后，

图 2.2 体数据，图片引用文献[70]程介绍体绘制流程中的各个步骤及其关键技术，屏幕上的二维图像，以便为以后算法的优化和是体绘制算法的基本流程，不同的体绘制算法能会有细微的差别，但体数据在体绘制算法中终转化为屏幕上的二维图像 获取体数据体数据预处理体数据重采样分类提前分类
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本文编号：2887389