基于光束追踪的高频渐近算法及其应用
本文选题:高频渐近算法 切入点:弹跳射线技术 出处:《东南大学》2015年硕士论文 论文类型:学位论文
【摘要】:高频渐近方法(High Frequency Asymptotical Method, HFAM)是计算电磁学领域的重要研究内容之一,在电磁工程领域具有重要理论意义和应用价值。本文依托于HFAM中最重要的弹跳射线(Shooting and Bouncing Ray, SBR)算法,针对其路径追踪技术的改进问题开展了具体研究,并将成果应用于多个工程领域。本文的主要贡献包括:1.从理论方法入手,详细介绍了传统基于射线追踪的SBR算法(SBR Based on Ray Tracing, RT-SBR)及其实现方案,包括光线追踪算法(Ray Tracing, RT)、几何光学理论(geometry optics theory, GO)和物理光学理论(physical optics theory, PO)。在此基础上,引入传统RT-SBR算法的改进算法——基于光束追踪的SBR算法(SBR Based on Beam Tracing, BT-SBR),阐述了实现该算法的各个重要环节,并与传统RT-SBR算法进行比较,从理论上证明了改进算法在精度和效率上的优势,再辅以多个算例验证。2.着重研究了BT-SBR算法在电磁工程领域的重要应用,包括复杂目标的隐身设计和复杂环境下目标的逆合成孔径雷达(Inverse Synthetic Aperture Radar, ISAR)成像。通过对BT-SBR算法功能的进一步拓展,实现了复合材质的BT-SBR算法,并将其应用于穿墙雷达的成像仿真。同时,也实现了基于方向图激励的BT-SBR算法,用于解决天线、天线阵及其支撑件的一体化仿真问题。在详述算法及其电磁模型的同时,本文也给出了多个算例以展示算法的有效性。最后,在总结全文的理论内容和研究成果的基础上,结合已完成的工作,对今后算法的进一步完善进行了简要阐述。
[Abstract]:High Frequency Asymptotical method (HFAM) is one of the most important research contents in the field of computational electromagnetics and has important theoretical significance and application value in electromagnetic engineering. This paper relies on the most important shooting and Bouncing ray (SBRs) algorithm in HFAM. In this paper, the improvement of the path tracing technology is studied, and the results are applied to many engineering fields. The main contributions of this paper include: 1. Starting with the theory and method, This paper introduces the traditional SBR algorithm based on ray tracing, SBR Based on Ray tracing (RT-SBR) and its implementation scheme, including ray tracing algorithm, RTR, geometry optics theory and physical optics theory. This paper introduces the improved algorithm of traditional RT-SBR algorithm, SBR algorithm based on beam tracing, Based on Beam tracing (BT-SBR), describes the important links to realize this algorithm, and compares it with the traditional RT-SBR algorithm. The advantage of the improved algorithm in accuracy and efficiency is proved theoretically, and then verified by several examples. The important application of BT-SBR algorithm in electromagnetic engineering is studied emphatically. It includes the stealth design of complex target and inverse Synthetic Aperture radar (Isar) imaging of target in complex environment. Through the further expansion of the function of BT-SBR algorithm, the BT-SBR algorithm of composite material is realized. At the same time, the BT-SBR algorithm based on pattern excitation is implemented to solve the integrated simulation problem of antenna, antenna array and its support. At the same time, the algorithm and its electromagnetic model are described in detail. Finally, on the basis of summarizing the theoretical content and research results of the full text, combined with the completed work, the further improvement of the algorithm in the future is briefly described.
【学位授予单位】:东南大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2015
【分类号】:O441
【相似文献】
相关期刊论文 前10条
1 唐棣,柴俊红;一种基于增量的整数型画圆算法[J];辽宁师范大学学报(自然科学版);2004年01期
2 王海源;程序设计中算法的物理模式对逻辑算法的反作用[J];上海师范大学学报(自然科学版);2001年02期
3 李丹;车国海;;基于网格分布式关联规则挖掘系统模型与算法研究[J];大众科技;2008年04期
4 王莉;张景阳;徐李恒;;动态网络中基于局部介数的重叠社区发现算法[J];山东大学学报(理学版);2011年05期
5 韩燕燕;马良;赵小强;;非线性0-1规划问题的蜂群算法[J];数学的实践与认识;2011年23期
6 吴卫江;王智广;张晶;;两个经典频繁子图挖掘算法的对比与分析[J];内蒙古师范大学学报(自然科学汉文版);2009年02期
7 王国俊;李璧镜;;Tableau-based算法的改进与有限步终止定理[J];陕西师范大学学报(自然科学版);2008年06期
8 牛有田;范吉钰;陈建峰;陈会峰;郝好贞;张中远;王方雨;和小念;;一种新的用于罗兰-C的LMS算法[J];河南师范大学学报(自然科学版);2010年05期
9 付成群;刘建永;孙叶钢;陈文柏;;求解最优巡回路问题算法[J];解放军理工大学学报(自然科学版);2006年06期
10 卢苇;邵逊;;一种基于免疫-蚁群算法的Ad hoc网络QoS路由算法[J];厦门大学学报(自然科学版);2007年04期
相关会议论文 前9条
1 潘瑾;严勇;王晨;方晨;汪卫;施伯乐;;Chopper:一个高效的有序标号树频繁结构的挖掘算法[A];第二十届全国数据库学术会议论文集(研究报告篇)[C];2003年
2 吴铁峰;彭宏;张东娜;;一种网络告警的增量挖掘算法[A];第二十一届中国数据库学术会议论文集(技术报告篇)[C];2004年
3 王玲芳;;大长度数的准确表示及其运算算法研究[A];中国声学学会2003年青年学术会议[CYCA'03]论文集[C];2003年
4 赵元;张新长;康停军;;基于多叉树蚁群算法在区位选址中的应用[A];广东省测绘学会第九次会员代表大会暨学术交流会论文集[C];2010年
5 赵元;张新长;康停军;;基于多叉树蚁群算法在区位选址中的应用[A];全国测绘科技信息网中南分网第二十四次学术信息交流会论文集[C];2010年
6 李杏;李中年;;M~2E~2算法的研究[A];04'中国企业自动化和信息化建设论坛暨中南六省区自动化学会学术年会专辑[C];2004年
7 张晓艳;唐吴;韩江洪;周雷;;多Agent系统连续时间Option算法[A];第二十九届中国控制会议论文集[C];2010年
8 郭云峰;张集祥;;一种基于位向量的关联规则挖掘算法[A];2008'中国信息技术与应用学术论坛论文集(一)[C];2008年
9 刘彤;孙永香;张振洪;;一种有效的基于密度和层次的聚类算法[A];2007'仪表,自动化及先进集成技术大会论文集(一)[C];2007年
相关重要报纸文章 前1条
1 新野县第一高级中学校 罗勤;算法思想在生活及数学学习中的渗透[N];学知报;2011年
相关博士学位论文 前2条
1 张池军;基于语义Web的LBS服务架构及其服务发现算法研究[D];吉林大学;2012年
2 陈文豪;X射线局部显微CT伪全局算法及其应用研究[D];中国科学院研究生院(上海应用物理研究所);2014年
相关硕士学位论文 前10条
1 张小军;高中数学算法思想及其渗透[D];四川师范大学;2015年
2 周将运;Massive MIMO系统的检测算法研究[D];电子科技大学;2015年
3 朱瑞鑫;低复杂度差分树形检测算法的研究[D];中国计量学院;2015年
4 朱霁悦;基于光束追踪的高频渐近算法及其应用[D];东南大学;2015年
5 郗洋;基于云计算的并行聚类算法研究[D];南京邮电大学;2011年
6 王瑛岐;基于情感强度定律的社会情感优化算法及应用研究[D];太原科技大学;2012年
7 郑向瑜;改进的蚁群算法在移动Agent路径选择中的应用研究[D];江南大学;2009年
8 王俊鹏;BUC算法在银行非现场稽核系统中的应用[D];北京邮电大学;2007年
9 李旭;应用点着色聚类改进蚁群算法[D];四川师范大学;2010年
10 李静永;动态社会网络社区发现算法研究[D];吉林大学;2012年
,本文编号:1640944
本文链接:https://www.wllwen.com/shoufeilunwen/benkebiyelunwen/1640944.html