随机粗糙表面电磁散射模型的研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第9-16页 |
| 1.1 随机粗糙面电磁散射模型的研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 电磁散射国内外研究概况 | 第10-14页 |
| 1.2.1 随机粗糙面电磁散射计算方法 | 第10-13页 |
| 1.2.2 复杂场景下的高频方法 | 第13页 |
| 1.2.3 粗糙面电磁散射模型的发展 | 第13-14页 |
| 1.3 论文主要内容及创新点 | 第14-16页 |
| 1.3.1 论文主要内容 | 第14页 |
| 1.3.2 论文主要创新点 | 第14-16页 |
| 第二章 随机粗糙面电磁散射的基本原理 | 第16-25页 |
| 2.1 随机粗糙面的统计参量 | 第16-18页 |
| 2.1.1 高度起伏概率密度函数 | 第16-17页 |
| 2.1.2 高度起伏均方根 | 第17页 |
| 2.1.3 相关函数 | 第17-18页 |
| 2.1.4 功率谱密度 | 第18页 |
| 2.1.5 均方根斜率 | 第18页 |
| 2.2 一维粗糙面的生成及分析 | 第18-20页 |
| 2.2.1 一维随机粗糙面生成方法 | 第19页 |
| 2.2.2 一维粗糙面算例及讨论 | 第19-20页 |
| 2.3 微扰法在电磁散射中的应用 | 第20-21页 |
| 2.4 矩量法在电磁散射中的应用 | 第21-24页 |
| 2.4.1 矩量法的基本原理 | 第22页 |
| 2.4.2 矩量法计算一维粗糙面散射问题 | 第22-24页 |
| 2.5 本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 随机粗糙面散射的最小二乘法模型 | 第25-37页 |
| 3.1 最小二乘法用于多项式拟合 | 第25-27页 |
| 3.2 一维高斯型粗糙面散射模型 | 第27-33页 |
| 3.2.1 粗糙面散射模型 | 第27-31页 |
| 3.2.2 模型拟合结果及分析 | 第31-33页 |
| 3.3 一维指数型粗糙面散射模型结果及分析 | 第33-35页 |
| 3.4 最小二乘法散射模型的有效性分析 | 第35-36页 |
| 3.5 本章小结 | 第36-37页 |
| 第四章 随机粗糙面散射的BP神经网络模型 | 第37-46页 |
| 4.1 BP神经网络的基本知识 | 第37-40页 |
| 4.1.1 神经网络的介绍 | 第37-39页 |
| 4.1.2 BP神经网络的结构 | 第39页 |
| 4.1.3 BP神经网络的学习 | 第39-40页 |
| 4.2 一维随机粗糙面电磁散射模型 | 第40-44页 |
| 4.2.1 散射模型的建立 | 第40-41页 |
| 4.2.2 模型结果及模型误差分析 | 第41-44页 |
| 4.3 BP神经网络散射模型的有效性分析 | 第44-45页 |
| 4.4 本章小结 | 第45-46页 |
| 第五章 总结与展望 | 第46-48页 |
| 5.1 本文主要工作 | 第46页 |
| 5.2 工作展望 | 第46-48页 |
| 参考文献 | 第48-52页 |
| 附录1 攻读硕士学位期间撰写的论文 | 第52-53页 |
| 致谢 | 第53-54页 |
