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二維介質(zhì)粗糙面下方三維金屬目標(biāo)復(fù)合電磁散射的快速正演算法

2012-09-22 06:42:04何思遠(yuǎn)朱國強(qiáng)鄧方順肖柏勛
地球物理學(xué)報(bào) 2012年11期
關(guān)鍵詞:未知量球體內(nèi)存

李 超,何思遠(yuǎn)*,朱國強(qiáng),鄧方順,陶 華,肖柏勛

1 武漢大學(xué)電子信息學(xué)院,武漢 430079

2 中國船舶重工集團(tuán)第722研究所,武漢 430079

3 中國人民解放軍92474部隊(duì)

4 長江大學(xué)工程地球物理研究中心,湖北荊州 434023

1 引 言

目標(biāo)與粗糙面復(fù)合電磁散射研究在雷達(dá)目標(biāo)探測、目標(biāo)識(shí)別以及微波遙感等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用[1-20].求解粗糙面上方或下方目標(biāo)的電磁散射問題必須充分考慮目標(biāo)與粗糙面之間的相互作用.Li等[1]提出用廣義前后向迭代算法與譜加速算法結(jié)合(GFBM/SAA)計(jì)算海洋粗糙面上方目標(biāo)的電磁散射場.Deng等[2]借助傳統(tǒng)UV算法,結(jié)合分層思想,發(fā)展得到適用于三維矢量波散射問題的MLUV算法,并成功將其應(yīng)用到目標(biāo)位于粗糙面上方和目標(biāo)位于粗糙面上時(shí)的復(fù)合散射問題.對于埋地問題,相關(guān)文獻(xiàn)[3-4]用分層媒質(zhì)并矢格林函數(shù)分析了平面分層大地中埋入目標(biāo)的散射特性.在此基礎(chǔ)上,Zhang等[5]引入離散復(fù)鏡像技術(shù)(DCIM),加快了分層媒質(zhì)并矢格林函數(shù)的計(jì)算,提高了計(jì)算效率.徐利明等[6]則利用積分方程以及半空間并矢格林函數(shù)的快速算法對埋地目標(biāo)矢量電磁散射進(jìn)行了計(jì)算.在一些埋入體散射問題中,需要計(jì)及大地表面起伏特性對散射場的影響.對于呈復(fù)雜曲面的地表面,埋入體的散射問題將變得更為復(fù)雜.為求解該類問題,一些文獻(xiàn)采用基于矩量法的快速算法計(jì)算粗糙地面埋入體的電磁散射問題,如El-Shenawee等[7-8]采用最陡下降的快速多級子方法(SDFMM),Zhang等[9]則采用了稀疏矩陣正則網(wǎng)格(SMCG)算法.

本文基于矩量法,在粗糙面和埋地目標(biāo)分別建立電場積分方程和PMCHW方程,結(jié)合MLUV算法,求解粗糙地面下方具有任意表面金屬目標(biāo)的電磁散射問題.三維多層UV方法[2]適用于三維矢量波散射問題的精確數(shù)值算法,其基于電磁相互作用的排序抽樣算法有效解決了因積分核震蕩導(dǎo)致傳統(tǒng)UV分解失效的問題,可實(shí)現(xiàn)任意形狀三維導(dǎo)電和介質(zhì)體目標(biāo)散射問題的求解.且通過矩陣快速填充技術(shù)[10],在內(nèi)存和計(jì)算時(shí)間上的復(fù)雜度均可達(dá)到O(NlogN),其中N為未知量個(gè)數(shù).

2 耦合積分方程

假設(shè)三維金屬目標(biāo)埋于二維粗糙面下方,如圖1(截面圖)所示.上半空間為空氣,標(biāo)記為區(qū)域1,下半空間為大地,標(biāo)記為區(qū)域2.地表面為隨機(jī)粗糙面.E1,H1為區(qū)域1中的電磁場,E2,H2為區(qū)域2中的電磁場,Ei,Hi表示入射場.區(qū)域1、2的電磁參數(shù)分別為ε1,μ1,ε2,μ2,粗糙面和目標(biāo)表面法向向量分別為ns,no.下文中,時(shí)諧因子e-jωt省略.

圖1 三維目標(biāo)淺埋于二維粗糙面下方截面圖Fig.1 Cross section of 3-D object buried under the rough surface ground

區(qū)域1中任意場點(diǎn)r處的總電磁場為

區(qū)域2中任意場點(diǎn)r處的總電磁場為

算子L和K形式如下:

在PEC目標(biāo)表面利用電場邊界條件:

可得表面積分方程如下:

在粗糙面表面:

在PEC目標(biāo)表面:

使用 RWG 基函數(shù)f(r)[21]將表面等效電流、磁流離散,假定粗糙面和目標(biāo)表面離散后的未知量個(gè)數(shù)分別為N和P,其展開式如下:

將式(9)分別帶入積分方程(6~8),并使用伽略金(Galerkin)方法,可得到離散后的矩陣方程組:

其中I1,I2為分別存在于粗糙面和目標(biāo)上的未知量,兩者對應(yīng)的維數(shù)為2 N×1,P×1.

方程(10)將采用Bicgstable(ell)[22]迭代算法進(jìn)行求解.

3 MLUV算法

對未知量為N的矩陣方程,傳統(tǒng)矩量法對內(nèi)存的需求為O(N2),其中N為未知量個(gè)數(shù),求解矩陣方程的計(jì)算復(fù)雜度為O(N3).多層UV方法基于低秩矩陣分解技術(shù),通過將原有矩陣分解為具有強(qiáng)相互作用的強(qiáng)子塊矩陣和弱相互作用的弱子塊矩陣,并根據(jù)矩陣元素的Green函數(shù)的性質(zhì),將每個(gè)弱子塊矩陣分解為兩個(gè)小矩陣相乘的形式.這里以一個(gè)大小為m×n的遠(yuǎn)區(qū)弱子塊矩陣A為例說明UV方法的具體實(shí)施過程:

(1)使用文獻(xiàn)[10]提出的矩陣快速填充方法計(jì)算遠(yuǎn)區(qū)弱子塊矩陣A,并計(jì)算其行和列對應(yīng)的二階范數(shù)向量Rl2和Cl2;

(4)根據(jù)列索引SC,從中抽取相應(yīng)的s列構(gòu)成列矩陣使用揭示秩的矩陣正交三角分解(QR分解)對ACm×s作 QR 分 解,即其中為矩陣的秩;

(5)根據(jù)行索引Sr,從和中抽取相應(yīng)的s行構(gòu)成行矩陣,求解矩陣方程,

通過以上的步驟,矩陣A可以分解成A=Um×r·Vr×n.從這里可以看出,通過UV分解處理后,實(shí)際需要存儲(chǔ)的矩陣元素為r×(m+n),此外,在迭代過程,通過先將矩陣Vr×n與迭代中間值相乘后再與Um×r矩陣相乘實(shí)現(xiàn)矩陣向量積(Matrix Vector Multiplication),這樣即可減小計(jì)算復(fù)雜度.

4 數(shù)值計(jì)算與討論

取粗糙面為高斯譜粗糙面,相關(guān)長度lx,ly,均方根高度h,長度為Lx×Ly,金屬球位于粗糙面下方,半徑為R,埋地深度為dp,球體在xy面內(nèi)投影坐標(biāo)為 (xt,yt).

為了消除數(shù)值計(jì)算中截取有限大小粗糙面產(chǎn)生的邊緣效應(yīng),選用錐形平面波作為入射波.

其中,

算法的驗(yàn)證:取 Lx=Ly=8λ0,lx=ly=0.5λ0,h=0.02λ0,粗糙面相對介電常數(shù)εr=2-0.2j,其中λ0為真空中電磁波波長.金屬球半徑0.3λ0,埋地深度為0.6λ0,xt=yt=0.入射波采用水平極化,入射俯仰角θi=20°,錐型波因子g=Lx/4.方位角取為0°,36°,…,324°共10個(gè),分為10次實(shí)現(xiàn),并采用算數(shù)平均值統(tǒng)計(jì).圖2為3DMLUV算法和SDFMM算法及MOM計(jì)算結(jié)果比較,驗(yàn)證了3DMLUV的精度.

圖2 埋地金屬球雙站RCS結(jié)果Fig.2 Bistatic RCS of PEC sphere buried under rough surface

在表1中,記錄了在一次實(shí)現(xiàn)情況下,程序耗用的計(jì)算時(shí)間和內(nèi)存.由表可知,在3DMLUV框架下,不僅計(jì)算時(shí)間得到縮減,程序所需內(nèi)存也大幅度降低.計(jì)算平臺(tái)CPU為I7,主頻為2.8GHz,內(nèi)存2G.

表1 一次實(shí)現(xiàn)時(shí)內(nèi)存和計(jì)算時(shí)間的比較Table 1 Memory and time requirements for one realization

埋入球體目標(biāo)電尺寸參數(shù)變化對雙站RCS的影響.取粗糙面參數(shù)為Lx=Ly=10λ0,h=0.02λ0,lx=ly=0.5λ0,粗糙面相對介電常數(shù)εr=2-0.2j,其中λ0為真空中電磁波波長.入射波采用水平極化,入射俯仰角θi=20°.所有計(jì)算結(jié)果均是對50個(gè)樣本取算數(shù)平均值得到的.金屬球半徑分別為0.8λ0,1.2λ0,1.8λ0,埋地深度均為2λ0,xt=yt=0.相應(yīng)的E面內(nèi)雙站RCS如圖3所示.由圖可知,隨著圓柱半徑的增大,目標(biāo)與粗糙面的相互作用增強(qiáng),雙站RCS增大,尤其在鏡面反射方向附近以外的很大范圍內(nèi)這一結(jié)論表現(xiàn)的尤為明顯.

圖3 粗糙面下不同半徑球體對應(yīng)的雙站RCSFig.3 Bistatic RCS of PEC Sphere with different radius buried under rough surface

粗糙面參數(shù)對雙站RCS的影響.其它計(jì)算參數(shù)保持不變,取粗糙面均方根高度分別為0.02λ0,0.03λ0,0.04λ0,此時(shí),埋入球體半徑固定為1.2λ0.圖4為對應(yīng)的雙站RCS結(jié)果,其中圖4a為E面內(nèi)全角度雙站RCS,圖4b為鏡向附近角度內(nèi)雙站RCS.由圖可知,隨著均方根高度的增大,除鏡面反射方向附近一個(gè)小范圍內(nèi)RCS減小以外,其它散射角處RCS均增大.這是因?yàn)?,隨著粗糙度的增加,粗糙面漫反射現(xiàn)象越來越明顯.

埋地深度變化對雙站RCS的影響.其它參數(shù)保持不變,令球體埋藏深度取1.5λ0,2λ0,4λ0.對應(yīng)的雙站RCS如圖5所示,由圖可知,隨著目標(biāo)埋藏深度的增加,目標(biāo)與粗糙面的距離增大,相互作用減弱,鏡向反射方向外的RCS明顯變小.

最后,圖6為埋地目標(biāo)為立方體時(shí)的雙站RCS,立方體邊長為2λ0,圖7為埋地目標(biāo)為圓柱時(shí)的雙站RCS,立方體底面直徑為2λ0,高度為3λ0,其它參數(shù)設(shè)置均保持不變.計(jì)算結(jié)果表明了算法的通用性.

5 結(jié) 語

圖4 粗糙面下方埋有球體時(shí)不同粗糙面粗糙度的雙站RCS(a)E面內(nèi)雙站RCS;(b)鏡面附近角度內(nèi)雙站RCS.Fig.4 Bistatic RCS of rough surface with different surface height while buried object is a sphere(a)Bistatic RCS in E-plane;(b)Bistatic RCS in specular angle.

本文基于MLUV算法計(jì)算了二維粗糙面下方任意形狀金屬目標(biāo)的雙站RCS.并通過分析金屬球埋于粗糙面下方時(shí),埋地目標(biāo)電尺寸,粗糙面粗糙度以及埋地深度對雙站RCS的影響.結(jié)果表明,隨著目標(biāo)尺寸增大和埋地深度的減小,目標(biāo)與粗糙面的相互作用增強(qiáng),RCS明顯增大,反之則RCS減小.同時(shí),粗糙面的粗糙度對RCS也有明顯影響.最后,通過立方體和圓柱的算例表明了算法的通用性.

圖6 埋地目標(biāo)為立方體時(shí)的雙站RCSFig.6 Bistatic RCS with cube buried

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