| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 目录 | 第7-10页 |
| 1 绪论 | 第10-18页 |
| ·研究背景 | 第10-11页 |
| ·研究历史与现状 | 第11-14页 |
| ·本文研究内容 | 第14-15页 |
| ·本文研究贡献 | 第15-16页 |
| ·本文内容结构安排 | 第16-18页 |
| 2 电磁散射特性的分析方法 | 第18-27页 |
| ·体积分方程法 | 第18-20页 |
| ·体积分方程的建立 | 第18页 |
| ·体积分方程的离散 | 第18-20页 |
| ·快速傅立叶变换技术在体积分方程中的应用 | 第20页 |
| ·表面积分方程法 | 第20-24页 |
| ·表面积分方程的建立 | 第20-21页 |
| ·表面积分方程的离散 | 第21-22页 |
| ·快速多极子技术在表面积分方程中的应用 | 第22-24页 |
| ·雷达截面积的计算 | 第24-25页 |
| ·小结 | 第25-27页 |
| 3 电磁散射特性分析中常用迭代算法 | 第27-46页 |
| ·直接解法和迭代解法简介 | 第27-28页 |
| ·迭代算法的分类 | 第28-29页 |
| ·共扼梯度类迭代算法 | 第29-30页 |
| ·广义最小余量迭代算法 | 第30-32页 |
| ·常用迭代算法的比较 | 第32页 |
| ·常用迭代算法在体积分方程中的应用 | 第32-39页 |
| ·常用迭代算法在表面积分方程中的应用 | 第39-45页 |
| ·小结 | 第45-46页 |
| 4 电磁散射特性分析中常用预条件技术 | 第46-67页 |
| ·预条件技术的基本思想 | 第46-47页 |
| ·预条件技术的分类 | 第47页 |
| ·预条件技术在FMM中的应用 | 第47-65页 |
| ·近场矩阵的稀疏化 | 第47-48页 |
| ·对角预条件技术(Diag) | 第48-49页 |
| ·对称超松弛预条件技术(SSOR) | 第49-50页 |
| ·不完全LU分解预条件技术(ILU) | 第50-53页 |
| ·一种改进的ILU分解预条件技术 | 第53-55页 |
| ·稀疏近似逆预条件技术(SAI) | 第55-57页 |
| ·一种改进的稀疏近似逆预条件技术 | 第57-60页 |
| ·各种预条件技术性能的比较 | 第60-65页 |
| ·小结 | 第65-67页 |
| 5 基于GMRES的快速迭代算法 | 第67-92页 |
| ·GMRES迭代算法收敛性分析 | 第67-69页 |
| ·基于GMRES迭代算法的加速技术概述 | 第69-70页 |
| ·Krylov子空间扩大技术 | 第70-75页 |
| ·扩大子空间的广义最小余量迭代算法AGMRES | 第70-73页 |
| ·松散的广义最小余量迭代算法LGMRES | 第73-75页 |
| ·特征谱重复循环技术 | 第75-80页 |
| ·隐式循环的广义最小余量迭代算法GMRES-IR | 第75-78页 |
| ·显式循环的广义最小余量迭代算法GMRES-DR | 第78-80页 |
| ·特征谱预条件技术 | 第80-82页 |
| ·特征谱预条件的广义最小余量迭代算法DGMRES | 第80-82页 |
| ·内外迭代技术 | 第82-87页 |
| ·灵活的广义最小余量迭代算法FGMRES | 第82-85页 |
| ·嵌套的广义最小余量迭代算法GMRESR | 第85-87页 |
| ·各种加速技术性能的比较 | 第87-91页 |
| ·小结 | 第91-92页 |
| 6 基于GMRES的快速迭代算法在FMM中的应用 | 第92-111页 |
| ·基于GMRES的快速迭代算法在金属体散射中的应用 | 第92-96页 |
| ·改进的扩大子空间广义最小余量迭代算法GMRESE | 第96-110页 |
| ·GMRESE迭代算法基本原理 | 第96-97页 |
| ·GMRESE迭代算法中特征向量的预估措施 | 第97-99页 |
| ·GMRESE迭代算法的收敛性能 | 第99-104页 |
| ·GMRESE迭代算法的性能随参数变化 | 第104-107页 |
| ·GMRESE迭代算法在单站RCS计算中的应用 | 第107-110页 |
| ·小结 | 第110-111页 |
| 7 基于特征谱信息的代数多重网格迭代算法 | 第111-124页 |
| ·经典多重网格迭代算法简介 | 第111-112页 |
| ·基于特征谱的AMG基本原理 | 第112-114页 |
| ·AMG迭代算法的收敛性能 | 第114-117页 |
| ·AMG迭代算法的性能随参数变化 | 第117-118页 |
| ·AMG迭代算法在单站RCS计算中的应用 | 第118-121页 |
| ·AMG迭代算法的性能随未知量大小的变化 | 第121-123页 |
| ·小结 | 第123-124页 |
| 8 基于特征谱信息的多步混合预条件技术 | 第124-142页 |
| ·双步混合预条件技术的基本思想 | 第124-126页 |
| ·双步混合预条件算子的性能 | 第126-129页 |
| ·双步混合预条件算子性能的影响因数 | 第129-130页 |
| ·双步混合预条件技术在单站RCS计算中的应用 | 第130-133页 |
| ·双步混合预条件算子性能受未知量的影响 | 第133-134页 |
| ·双步混合预条件到多步混合预条件技术的推广 | 第134-135页 |
| ·多步混合预条件算子的加速收敛特性 | 第135-138页 |
| ·多步混合预条件技术在单站RCS计算中的应用 | 第138-141页 |
| ·小结 | 第141-142页 |
| 9 基于GMRES的块迭代算法 | 第142-153页 |
| ·块GMRES迭代算法 | 第142-143页 |
| ·块GMRES-DR迭代算法 | 第143-145页 |
| ·块GMRESE迭代算法 | 第145-146页 |
| ·块AMG迭代算法 | 第146-147页 |
| ·数值结果 | 第147-152页 |
| ·小结 | 第152-153页 |
| 10 特征谱信息预估的有效措施 | 第153-163页 |
| ·高阶等级基函数 | 第153-155页 |
| ·高阶等级基函数中低频特征谱信息的提取 | 第155-157页 |
| ·数值结果 | 第157-162页 |
| ·小结 | 第162-163页 |
| 11 结论及展望 | 第163-168页 |
| ·结论与评述 | 第163-167页 |
| ·后续工作与展望 | 第167-168页 |
| 致谢 | 第168-169页 |
| 参考文献 | 第169-177页 |
| 作者在攻读博士期间发表的论文及科研情况 | 第177-180页 |