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无源互调效应数值分析方法的研究

发布时间:2017-04-12 19:05

  本文关键词:无源互调效应数值分析方法的研究,由笔耕文化传播整理发布。


【摘要】:随着发射功率的提高和高灵敏度接收机的使用,无源互调现象(PIM:Passive Intermodulation)已成为阻碍卫星通信系统进一步发展的瓶颈。由于无源互调现象产生机理复杂,影响因素众多,目前对于PIM现象的研究绝大多数集中于实验测量,数值模拟尚处于起步阶段。本论文针对金属接触引起的PIM非线性现象,研究了基于时域有限积分的建模分析方法,实现了PIM现象的准确分析。首先,根据金属接触产生PIM非线性现象的机理以及电磁分析中场路耦合的思想,研究了时域有限积分算法中分布式集总元件的建模方法。其次,研究了PIM集总元件的加载方式和端口电压的提取算法,为数值分析PIM现象提供了可行的技术路径。最后,为实现非线性求解,本文在调研了多种牛顿迭代法的基础上,利用典型函数测试了它们的实际求解效率。并根据测试结果和求解需要提出了一种高效稳定的非线性方程求解方法,通过实际算例验证了此方案的有效性。为分析波导类器件产生的PIM现象,本文研究了波导端口激励技术。通过对波导端口结构和波导场分布特性的分析,提出了模式调制加载波导激励的技术方案。首先利用频域有限元算法提取波导内部的稳态场分布,再利用模式调制的方式在波导端口直接进行模式场激励,实现了高效的波导端口激励。通过数值分析典型波导器件,验证了PIM数理模型、非线性求解方法和波导端口激励算法的有效性。为获取更高效的计算效率,本文研究了时域有限积分算法基于GPU的并行化。首先,研究了GPU的统一编程模型及其软硬件架构,分析了GPU并行计算的实现思路;其次,分析了串行时域有限积分算法的计算流程,结合GPU并行计算特性和实际硬件环境,提出了并行策略;在此基础上,利用GPU的共享内存进一步提高了并行效率,数值结果验证了并行算法的高效性。
【关键词】:无源互调 时域有限积分算法 GPU并行 集总元件
【学位授予单位】:东南大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2016
【分类号】:TN927.2
【目录】:
  • 摘要5-6
  • Abstract6-10
  • 第一章 绪论10-18
  • 1.1 引言10-12
  • 1.2 国内外研究现状12-14
  • 1.3 研究内容14-16
  • 1.4 论文结构16-18
  • 第二章 理论基础18-34
  • 2.1 时域有限积分算法18-23
  • 2.1.1 离散网格19-20
  • 2.1.2 迭代方程20-23
  • 2.2 TDFIT场-路耦合算法23-27
  • 2.2.1 场路耦合思想23-25
  • 2.2.2 线性集总元件25-26
  • 2.2.3 非线性集总元件26-27
  • 2.3 PIM场-路耦合分析方案27-33
  • 2.3.1 PIM等效电路模型27-28
  • 2.3.2 PIM集总元件模型28-29
  • 2.3.3 集总元件加载策略29-33
  • 2.4 本章小结33-34
  • 第三章 非线性方程求解34-50
  • 3.1 TDTIT非线性方程34
  • 3.2 非线性方程求解方法34-38
  • 3.2.1 迭代法基本概念34-35
  • 3.2.2 牛顿迭代法35-36
  • 3.2.3 改进牛顿迭代法36-38
  • 3.3 牛顿迭代法效率比较38-48
  • 3.3.1 幂级数函数求解效率39-44
  • 3.3.2 指数函数求解效率44-47
  • 3.3.3 求解策略47-48
  • 3.4 算例48-49
  • 3.5 本章小结49-50
  • 第四章 导波端口激励50-66
  • 4.1 波导端口50-52
  • 4.1.1 导波端口结构50-51
  • 4.1.2 模式调制策略51-52
  • 4.2 有限元提取模式场分布52-62
  • 4.2.1 矢量基函数52-55
  • 4.2.2 剖分及编码说明55-56
  • 4.2.3 有限元求解波导本征值56-58
  • 4.2.4 矩阵求解相关积分58-60
  • 4.2.5 数值验证60-62
  • 4.3 PIM算例及结果分析62-65
  • 4.4 本章小结65-66
  • 第五章 基于GPU的TDFIT并行算法66-81
  • 5.1 GPU并行计算简介66-69
  • 5.1.1 GPU硬件架构67-68
  • 5.1.2 并行算法概念68-69
  • 5.2 GPU统一计算架构69-72
  • 5.2.1 CUDA编程模型69-70
  • 5.2.2 GPU存储器架构70-71
  • 5.2.3 GPU并行思路71-72
  • 5.3 基于CUDA的TDFIT并行算法72-80
  • 5.3.1 基本并行策略73-75
  • 5.3.2 基于共享内存的优化75-77
  • 5.3.3 数值结果77-80
  • 5.4 本章小结80-81
  • 第六章 结束语81-83
  • 6.1 总结81-82
  • 6.2 展望82-83
  • 致谢83-85
  • 参考文献85-88
  • 攻读硕士学位期间发表论文88

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本文编号:301928

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