【技术实现步骤摘要】
一种适用于任意入射场的AI学习型电磁散射计算方法
本专利技术属于电磁散射领域，提出了一种适用于任意入射场的AI学习型电磁散射计算方法。
技术介绍
自麦克斯韦方程组提出至今，已经有100多年的历史了。在这期间。电磁技术与理论发展迅速，并且得到了广泛的应用，如无线电通信，雷达与天线，地质勘测，生物医学成像等等。电磁波在实际环境中传播十分复杂，因此，研究电磁波特性具有重要的意义，实验和理论分析计算是相辅相成的重要手段。在理论分析计算中，大多数求解电磁学问题都无法直接通过麦克斯韦方程组解析形式来实现，只能依靠数值方法。如发展迅速的计算电磁学方法(CEM)，总体可以分为两类：1.积分方程求解；2.偏微分方程求解。基于偏微分方程求解的方法包括有限差分法(FDM)，有限元法(FEM)，边界元法(BEM)。同时，基于积分方程的电磁计算方法由矩量法(MoM)以及由其衍生的计算方法组成。虽然以上提到的前向电磁散射问题快速求解已经取得了很大的进步，但是对于大多数全波问题来说，这依然需要大量的时间和内存空间计算成本。因此，在电磁散射问题上，迫切需要一种精确、计算成本低、具备良好鲁棒性的求解方法。近年来，人工智能(AI)在实际应用中非常广泛，作为AI领域的深度学习，已应用于计算机视觉、图像处理(分类、分割、恢复)、大数据处理和学习等。虽然基于深度神经网络的电磁技术发展才刚刚开始，但最近已经有很多研究将其应用在逆散射问题，微波成像，雷达和遥感，合成孔径重建(SAR)，多输入/多输出(MIMO)系统等等。由于其强大的非线性...
【技术保护点】
1.一种适用于任意入射场的AI学习型电磁散射计算方法，采用AI学习网络来训练学习对比度
【技术特征摘要】
1.一种适用于任意入射场的AI学习型电磁散射计算方法，采用AI学习网络来训练学习对比度入射波到感应电流之间的非线性关系，其特征在于：
样本设计：为了引入已知信息，网络输入采用作为输入，计算得到前向电流数据作为AI学习型网络的真实样本；
网络设计：采用AI学习型网络作为模型来完成训练预测过程，从而表征输入信息，也就是散射体，入射场，到感应电流的关系。
2.根据权利要求1所述的一种适用于任意入射场的AI学习型电磁散射计算方法，其特征在于所述的前向电流数据的计算方法为矩量法MoM、有限元法FEM、时域有限差分法FDTD。
3.根据权利要求1所述的一种适用于任意入射场的AI学习型电磁散射计算方法，其特征在于所述的前向电流数据的计算方法为矩量法MoM计算步骤如下：
总场积分方程为：
其中，和分别表示总场和入射场，r与r′分别表示第p次入射的场点与源点；为二维自由空间格林公式，表示一个位于空间r处的点源对其周围空间某一点r′所产生的场，其中，为第一类零阶汉克尔函数，i表示虚数，k0是弹性波的波数，χ(r′)＝(∈(r′)-∈0)/∈0，它为∈r的对比度函数，∈0表示弹性波穿过的介质的某种物理特性。Ω表示计算区域，感应电流J(r′)可以定义为
在观测区域S中，散射场带有电流项J(r′)的电场积分方程可以定义为：
为了便于引入MoM来离散公式(1)和(2)，计算区域Ω被离散为M个小方块单元，M＝M1×M2,M1,M2分别表示x轴与y轴方向的数量，如果被分离的小单元变长远小于十分之一的波长，每个单元格内的感应电流与总场可以视为相同的，因此，公式(1)可以离散为：
其中，与分别表示在第p次入射时，相应对第m个网格的总场与入射场，Am′表示第m′个网格的面积；在第p次入射时，第m′个网格的感应电流，综合计算区域Ω中所有的网格，式子(3)可以写成以下矩阵形式：
其中表示从感应电流到计算区域Ω中散射场之间的二维自由空间格林公式，其可以表示为：
向量形式的感应电流表示在第p次入射时，所有单元格离散的电流分布，其可以表示为：
其中，是一个对角矩阵，对角线上的每个元素对应于每个网格的对比度，将式子(4)代入式子(6)，可以得到状态方程，表示如下：
相同地，位于观测区域S的散射场可以离散为数据方程，表示如下：
其中，表示位于计算区域Ω的感应电流到观测区域S中散射场之间关系的二维格林公式。
利用传统MoM求解感应电流的状态方程可以表示为：
其中，表示单位矩阵，利用公式(9)求出感应电流后，便可利用公式(8)求出散射场。
4....
【专利技术属性】
技术研发人员：徐魁文，马振超，陈旭东，松仁成，
申请(专利权)人：杭州电子科技大学，
类型：发明
国别省市：浙江;33
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。