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面向多尺度复杂场景的高效电磁仿真算法研究

摘要第5-8页
Abstract第8-11页
中英文缩略词对照表第18-20页
第1章 绪论第20-34页
    1.1 研究背景及意义第20-22页
    1.2 研究历史与现状第22-29页
        1.2.1 复杂目标的电磁散射特性分析第25-27页
        1.2.2 复杂城市环境的信号传播建模第27-29页
    1.3 研究内容与贡献第29-31页
    1.4 本文组织结构第31-34页
第2章 频域电磁算法基本理论第34-59页
    2.1 矩量法第34-48页
        2.1.1 算法原理第35-36页
        2.1.2 电场积分方程第36-40页
        2.1.3 奇异值处理第40-46页
        2.1.4 数值算例第46-48页
    2.2 多层快速多极子算法第48-56页
        2.2.1 算法原理第48-51页
        2.2.2 插值算法第51-54页
        2.2.3 数值算例第54-56页
    2.3 弹跳射线法第56-58页
    2.4 本章小结第58-59页
第3章 周期结构目标的高效求解第59-71页
    3.1 引言第59-60页
    3.2 伪骨架估计算法第60-62页
        3.2.1 算法理论第60-62页
        3.2.2 算法参数选取第62页
    3.3 周期伪骨架估计算法第62-65页
        3.3.1 内部自耦合矩阵加速第63-64页
        3.3.2 外部互耦合矩阵加速第64-65页
    3.4 数值算例第65-70页
        3.4.1 散射仿真第65-68页
        3.4.2 辐射仿真第68-70页
    3.5 本章小结第70-71页
第4章 非均匀有耗介质目标的高效求解第71-93页
    4.1 引言第71-72页
    4.2 体积分方程第72-80页
        4.2.1 间断伽辽金体积分方程第73-76页
        4.2.2 快速构建SWG基函数第76-79页
        4.2.3 MLFMA-ACA混合策略第79-80页
    4.3 体面积分方程第80-83页
        4.3.1 体面积分方程推导第80-82页
        4.3.2 电流连续性条件第82-83页
    4.4 数值算例第83-92页
        4.4.1 体积分方程算例第83-89页
        4.4.2 体面积分方程算例第89-92页
    4.5 本章小结第92-93页
第5章 城市环境信号覆盖的快速仿真第93-116页
    5.1 引言第93-94页
    5.2 光束跟踪模型第94-104页
        5.2.1 场景建模与光束初始化第95-97页
        5.2.2 光束跟踪算法第97-102页
        5.2.3 获取有效路径第102-103页
        5.2.4 计算场强第103-104页
    5.3 GPU加速策略第104-107页
        5.3.1 数据结构转换第105页
        5.3.2 局部坐标变换第105-106页
        5.3.3 GPU并行架构第106-107页
    5.4 数值算例第107-115页
        5.4.1 多重组合路径验证第108-110页
        5.4.2 实测精度验证第110-111页
        5.4.3 GPU加速效率第111-113页
        5.4.4 树木植被仿真第113-115页
    5.5 本章小结第115-116页
第6章 点云城市环境的快速信道响应分析第116-134页
    6.1 引言第116-118页
    6.2 点云电磁算法第118-126页
        6.2.1 漫反射第118-121页
        6.2.2 镜面反射第121-124页
        6.2.3 绕射第124-126页
    6.3 点云遮挡判断第126-128页
        6.3.1 基于菲涅区的遮挡判断第126-127页
        6.3.2 树木植被的遮挡判断第127-128页
        6.3.3 八叉树加速第128页
    6.4 数值算例第128-132页
        6.4.1 信号多径图第129-131页
        6.4.2 功率时延谱第131-132页
        6.4.3 接收功率第132页
    6.5 本章小结第132-134页
第7章 全文总结及展望第134-137页
    7.1 全文总结第134-135页
    7.2 下一步研究工作的展望第135-137页
参考文献第137-147页
攻读博士学位期间主要的研究成果第147-148页
致谢第148页

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