粗糙面上方目标后向散射RCS的解析-数值高效混合算法研究

复合目标的电磁散射问题是目标与环境特性研究中的一类典型问题，此类问题的研究对雷达目标识别、新体制雷达研制、乃至成像雷达图像的判读都具重要意义。复合目标指的是粗糙面和目标的复合，海上舰船、陆上坦克都是典型的复合目标。复合目标的电磁散射特征研究，较单独目标或粗糙面更为复杂，使用积分方程法（IEM）与矩量法（MoM）相结合的混合算法，能极大地减少内存与计算时间，但传统的IEM-MoM混合法在计算目标与粗糙面的耦合场时，仍然需要耗费大量的内存与时间，粗糙面尺寸过大问题成为算法的主要瓶颈。本项目以复合目标后向散射RCS的计算为前提，提出一种更为高效的混合计算方法，从根本上对算法进行提速，极大地减少内存与计算时间。基于数值模型，本项目拟对低空飞行目标（例如：飞机）、陆面与海面目标（例如：舰船）的散射特征展开研究，为复合目标的成像与识别提供仿真数据、科学理论基础和分析依据、方法。

海上舰船、海陆上空低空飞行目标、陆上坦克等都属于典型的粗糙面上的复合目标问题。由于粗糙面的粗糙度会随时间发生改变，这类问题的研究一直都是难点，人们往往疑惑于诸如粗糙面对目标到底造成什么影响，这种影响是否可忽略之类的问题。基于这些问题，本项目主要对粗糙面上复合目标的电磁散射计算问题展开研究，研究适合于复合目标电磁计算的快速数值计算方法。因此，本项目在以下几个方面做出了探讨。.1）.分别使用解析法计算粗糙面散射场和使用数值法计算目标散射场，混合算法相比单一的数值算法效率更高，能处理粗糙面尺寸很大的复合目标积分问题。项目中分别建立了KA-MoM模型和IEM-MoM模型，数值试验显示，迭代IEM算法相较KA法计算精度更高，但计算精度并不会随IEM迭代次数的增多而不断变好，混合IEM-MoM的误差主要来自用IEM计算粗糙面的散射场中。.2）.根据粗糙面散射机理，提出根据粗糙面与目标间的耦合场分布，在粗糙面上截取一块耦合场作用区域作为有效的积分区域，从而从根本上对混合算法进行加速。数值试验表明，耦合场的作用区域会随耦合次数的增多而缩小，耦合区域并不是固定不变的。尽管雷达波在粗糙面上的照射区域很大，但分析粗糙面与目标间的耦合机理发现，在计算复合目标间的耦合场时，该区域是可以缩小为一条窄带区域的。并且，耦合场的作用范围可通过能量分布来自适应选取，其精度受所考虑的能量强度限制。.3）.算法加速方面，应用MLFMA进行MoM法的加速，FAFFA进行耦合近场迭代加速，在计算多角度，多频率点的散射场时，应用MBPE算法进行插值计算，并引入ACA算法，替代传统的SVD，并与自适应采样组合成新的混合算法，进一步加快计算效率。除此之外，再使用并行算法进行算法提速。