一种雷达目标单站RCS快速扫角方法技术

本发明专利技术公开了一种雷达目标单站RCS快速扫角方法，首先通过对创建的雷达目标几何模型采用三角形网格剖分，接着采用ACA算法对激励矩阵进行低秩压缩处理，再采用一种ACA算法结合QR分解的双层混合压缩方法，对压缩后的矩阵采用QR分解并利用ACA算法进行再压缩，进一步减少求解过程中需要进行迭代求解的激励数，最后采用多层快速多极子方法，结合近区块对角预条件技术构造矩阵方程，该处理过程极大地减小了矩阵方程迭代求解次数，加速了矩阵方程的求解，提高了多个角度的平面波激励下雷达目标单站RCS求解效率。站RCS求解效率。站RCS求解效率。

【技术实现步骤摘要】
一种雷达目标单站RCS快速扫角方法


[0001]本专利技术属于雷达数据处理
，具体涉及一种雷达目标单站RCS快速扫角方法。

技术介绍

[0002]随着计算机技术和电子科学技术地快速发展，数值计算对很多实际工程问题的研究起到至关重要的作用。在电磁领域中，例如大型带罩天线设计与仿真、雷达目标隐身性能分析、信号完整性与电磁兼容性分析等诸多实际工程应用，都需要高效的建立三维几何模型和电磁场数值仿真分析研究。
[0003]自二十世纪中叶以来，高效精确的数值计算方法不断涌现，许多学者将其运用到电磁场仿真分析中，电磁场数值仿真软件也得到快速的发展，如高频结构仿真(High Frequency Structure Simulator，简称HFSS)、任意复杂电磁场计算(Feldberechnung bei Korpern mit beliebiger Oberflache，简称FEKO)、计算机模拟技术工作室套装(Computer Simulation Technology Studio Suite，简称CST)目前已成为电磁辅助设计与分析中的重要工具，这类仿真软件的发展也推动电子、通信、雷达、遥感等众多领域的飞速发展，也在光学，量子、生物等交叉学科中发挥着举足轻重的作用。虽然现有的电磁仿真软件功能较为强大，可以解决很多比较常见的科学和实际工程
电磁仿真问题，并且随着电磁散射模型电大尺寸复杂化，在保证求解精度的前提下快速地计算雷达目标宽角域电磁散射特性在许多实际工程应用中依然极具挑战。针对宽角域、多入射角雷达目标电大尺寸的电磁散射计算问题，由于雷达散射目标的电尺寸较大，单个入射角的散射目标单站雷达散射截面(Radar Cross Section，简称RCS)往往在传统矩量法(Method of Moments，简称MOM)的基础上采用迭代方法进行求解。
[0004]但是，在实际工程应用中，导体目标均为电大尺寸或复杂结构，往往需要对雷达散射目标进行多角度入射求解，针对这一类型的电磁散射问题，采用矩量法在求解过程中通常未知量较大，求解通过矩量法得到的矩阵方程占用的内存和计算所需时间较长，这给计算机资源带来极大的挑战。

技术实现思路

[0005]为了解决现有技术中存在的上述问题，本专利技术提供了一种雷达目标单站RCS快速扫角方法。本专利技术要解决的技术问题通过以下技术方案实现：
[0006]本专利技术实施例提供了一种雷达目标单站RCS快速扫角方法，包括：
[0007]创建雷达目标几何模型；其中，对所述雷达目标几何模型设置材料，并设置多个角度的平面波激励；根据所述多个角度的平面波激励构造激励矩阵；
[0008]对所述雷达目标几何模型进行三角形网格剖分生成若干三角形网格，并根据若干三角形网格构造阻抗矩阵；
[0009]采用ACA算法对所述激励矩阵进行压缩分解得到第一满秩矩阵和第二满秩矩阵；
[0010]对所述第一满秩矩阵进行QR分解得到第一三角矩阵和第一正交矩阵，并对所述第二满秩矩阵进行QR分解和厄米矩阵运算得到第二三角矩阵和第二正交矩阵；
[0011]将所述第一三角矩阵和所述第二三角矩阵进行矩阵相乘运算得到第一矩阵；
[0012]采用ACA算法对所述第一矩阵进行再次压缩分解得到第三满秩矩阵和第四满秩矩阵；
[0013]将所述第三满秩矩阵和所述第一正交矩阵进行矩阵相乘运算得到第二矩阵，并将所述第四满秩矩阵和所述第二正交矩阵进行矩阵相乘运算得到第三矩阵；
[0014]基于多层快速多极子方法，将所述第二矩阵作为新的激励矩阵，根据所述阻抗矩阵和新的激励矩阵，结合近区块对角预条件技术构造矩阵方程，并采用广义最小残差法求解所述矩阵方程得到第一电流矩阵；
[0015]将所述第一电流矩阵和所述第三矩阵进行矩阵相乘运算得到第二电流矩阵，根据所述第二电流矩阵计算得到雷达目标单站RCS。
[0016]在本专利技术的一个实施例中，采用ACA算法对所述激励矩阵进行压缩分解，公式表示为：
[0017]V
N
×
M
≈A
N
×
r
·
B
r
×
M
；
[0018]其中，V
N
×
M
表示多个角度的平面波激励下构造的激励矩阵，A
N
×
r
表示第一满秩矩阵，B
r
×
M
表示第二满秩矩阵，N表示未知量个数，M表示激励向量个数，r表示激励矩阵的有效秩数，且r<min(N,M)。
[0019]在本专利技术的一个实施例中，对所述第一满秩矩阵进行QR分解得到第一三角矩阵和第一正交矩阵，公式表示为：
[0020]A
N
×
r
＝AQ
N
×
r
·
AR
r
×
r
；
[0021]其中，A
N
×
r
表示第一满秩矩阵，AQ
N
×
r
表示第一正交矩阵，AR
r
×
r
表示第一三角矩阵。
[0022]在本专利技术的一个实施例中，对所述第二满秩矩阵进行QR分解和厄米矩阵运算得到第二三角矩阵和第二正交矩阵，公式表示为：
[0023][0024]其中，表示第二满秩矩阵的厄米矩阵，BR
r
×
r
表示第二三角矩阵，BQ
r
×
M
表示第二正交矩阵，(
·
)
H
表示求厄米矩阵。
[0025]在本专利技术的一个实施例中，将所述第一三角矩阵和所述第二三角矩阵进行矩阵相乘运算得到第一矩阵，公式表示为：
[0026]ABR
r
×
r
＝AR
r
×
r
·
BR
r
×
r
；
[0027]其中，ABR
r
×
r
表示第一矩阵，AR
r
×
r
表示第一三角矩阵，BR
r
×
r
表示第二三角矩阵。
[0028]在本专利技术的一个实施例中，采用ACA算法对所述第一矩阵进行再次压缩分解，公式表示为：
[0029]ABR
r
×
r
＝A1
r
×
k
·
B1
k
×
r
；
[0030]其中，ABR
r
×
r
表示第一矩阵，A1
r
×
k
表示第三满秩矩阵，B1
k
×
r
表示第四满秩矩阵，k表示第一矩本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种雷达目标单站RCS快速扫角方法，其特征在于，包括：创建雷达目标几何模型；其中，对所述雷达目标几何模型设置材料，并设置多个角度的平面波激励；根据所述多个角度的平面波激励构造激励矩阵；对所述雷达目标几何模型进行三角形网格剖分生成若干三角形网格，并根据若干三角形网格构造阻抗矩阵；采用ACA算法对所述激励矩阵进行压缩分解得到第一满秩矩阵和第二满秩矩阵；对所述第一满秩矩阵进行QR分解得到第一三角矩阵和第一正交矩阵，并对所述第二满秩矩阵进行QR分解和厄米矩阵运算得到第二三角矩阵和第二正交矩阵；将所述第一三角矩阵和所述第二三角矩阵进行矩阵相乘运算得到第一矩阵；采用ACA算法对所述第一矩阵进行再次压缩分解得到第三满秩矩阵和第四满秩矩阵；将所述第三满秩矩阵和所述第一正交矩阵进行矩阵相乘运算得到第二矩阵，并将所述第四满秩矩阵和所述第二正交矩阵进行矩阵相乘运算得到第三矩阵；基于多层快速多极子方法，将所述第二矩阵作为新的激励矩阵，根据所述阻抗矩阵和新的激励矩阵，结合近区块对角预条件技术构造矩阵方程，并采用广义最小残差法求解所述矩阵方程得到第一电流矩阵；将所述第一电流矩阵和所述第三矩阵进行矩阵相乘运算得到第二电流矩阵，根据所述第二电流矩阵计算得到雷达目标单站RCS。2.根据权利要求1所述的雷达目标单站RCS快速扫角方法，其特征在于，采用ACA算法对所述激励矩阵进行压缩分解，公式表示为：V
N
×
M
≈A
N
×
r
·
B
r
×
M
；其中，V
N
×
M
表示多个角度的平面波激励下构造的激励矩阵，A
N
×
r
表示第一满秩矩阵，B
r
×
M
表示第二满秩矩阵，N表示未知量个数，M表示激励向量个数，r表示激励矩阵的有效秩数，且r<min(N,M)。3.根据权利要求2所述的雷达目标单站RCS快速扫角方法，其特征在于，对所述第一满秩矩阵进行QR分解得到第一三角矩阵和第一正交矩阵，公式表示为：A
N
×
r
＝AQ
N
×
r
·
AR
r
×
r
；其中，A
N
×
r
表示第一满秩矩阵，AQ
N
×
r
表示第一正交矩阵，AR
r
×
r
表示第一三角矩阵。4.根据权利要求3所述的雷达目标单站RCS快速扫角方法，其特征在于，对所述第二满秩矩阵进行QR分解和厄米矩阵运算得到第二三角矩阵和第二正交矩阵，公式表示为：其中，表示第二满秩矩阵的厄米矩阵，BR
r
×
r
表示第二三角矩阵，BQ
r
×
M
表示第二正交矩阵，(
·
)
H
表示求厄米矩阵。5.根据权利要求4...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵勋旺，穆泽鑫，侯鹏，林中朝，张玉，
申请(专利权)人：西安电子科技大学，
类型：发明
国别省市：