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公开(公告)号：CN112380737B
公开(公告)日：2021-06-08
申请号：CN202010907602.0
申请日：2020-09-02
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于表面阻抗边界的薄层电磁结构的时域分析方法。该方法包括以下步骤：运用等效传输线电路理论，建立薄层人工电磁结构单元的等效传输线电路模型；提取薄层人工电磁结构单元的等效表面阻抗，采用矢量拟合方法将宽频带的等效表面阻抗拟合成有理分式累加的形式；使用基于表面阻抗边界条件的时域有限差分法对结构进行全波仿真，仿真过程中用表面阻抗边界条件来代替薄层人工电磁结构单元；对全波仿真得到的电磁场进行后处理。本发明方法对于计算薄层人工电磁结构，显著减少了薄层结构纵向和横向的计算未知量，节省了运算时间和内存，具有比较高的灵活性和有效性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112380737A
公开(公告)日：2021-02-19
申请号：CN202010907602.0
申请日：2020-09-02
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于表面阻抗边界的薄层电磁结构的时域分析方法。该方法包括以下步骤：运用等效传输线电路理论，建立薄层人工电磁结构单元的等效传输线电路模型；提取薄层人工电磁结构单元的等效表面阻抗，采用矢量拟合方法将宽频带的等效表面阻抗拟合成有理分式累加的形式；使用基于表面阻抗边界条件的时域有限差分法对结构进行全波仿真，仿真过程中用表面阻抗边界条件来代替薄层人工电磁结构单元；对全波仿真得到的电磁场进行后处理。本发明方法对于计算薄层人工电磁结构，显著减少了薄层结构纵向和横向的计算未知量，节省了运算时间和内存，具有比较高的灵活性和有效性。
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公开(公告)号：CN111460653A
公开(公告)日：2020-07-28
申请号：CN202010243445.8
申请日：2020-03-31
Applicant: 南京理工大学
IPC: G06F30/20 , G06F17/16 , G06F111/10
Abstract: 本发明公开了一种分析多个高速运动旋转对称目标电磁特性的区域分解方法。该方法如下：按照运动时间把高速运动多目标运动轨迹离散为静态的时刻，在每个静态时刻分别进行电磁计算与分析；在任一静态时刻，每个目标分别建立等效球面，其直径大小为目标最大尺寸加上0.4～1.0个入射波波长；计算目标到等效球面的散射矩阵与等效面之间的传输矩阵；多目标之间在近场耦合区域，总的散射场求解考虑多个目标等效面之间的耦合作用；多目标之间在远场区域，总的散射场为各个等效面散射场的叠加；利用散射总场，计算运动目标的时变雷达散射截面积和雷达图像。本发明具有编程实现简单、计算效率高的优点，实现了多个高速运动目标的电磁特性高效率分析。
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公开(公告)号：CN111460653B
公开(公告)日：2021-09-21
申请号：CN202010243445.8
申请日：2020-03-31
Applicant: 南京理工大学
IPC: G06F30/20 , G06F17/16 , G06F111/10
Abstract: 本发明公开了一种分析多个高速运动旋转对称目标电磁特性的区域分解方法。该方法如下：按照运动时间把高速运动多目标运动轨迹离散为静态的时刻，在每个静态时刻分别进行电磁计算与分析；在任一静态时刻，每个目标分别建立等效球面，其直径大小为目标最大尺寸加上0.4～1.0个入射波波长；计算目标到等效球面的散射矩阵与等效面之间的传输矩阵；多目标之间在近场耦合区域，总的散射场求解考虑多个目标等效面之间的耦合作用；多目标之间在远场区域，总的散射场为各个等效面散射场的叠加；利用散射总场，计算运动目标的时变雷达散射截面积和雷达图像。本发明具有编程实现简单、计算效率高的优点，实现了多个高速运动目标的电磁特性高效率分析。
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公开(公告)号：CN112115639B
公开(公告)日：2021-06-22
申请号：CN202010913981.4
申请日：2020-09-03
Applicant: 南京理工大学
IPC: G06F30/27
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的单元近耦合条件下电磁超构表面构建方法。该方法为：在微波或者光波段，选择单元周期，使单元透射率或反射率大于阈值，并且通过改变单元属性，使波前的相位变化覆盖2π范围；将目标单元及周围单元看作一个子阵，对单元进行3比特量化，并且建立目标单元透射场或反射场的数据集；设计神经网络模型，输入为不同属性的单元，输出为相应的透射或反射场，训练生成满足精度需求的神经网络模型；构建电磁超构表面，利用神经网络建立单元属性与透射场或反射场的关系，计算出待优化目标处的电场值；使用优化算法对电磁超构表面进行优化，调整电磁超构表面的电磁波调控效率。本发明显著提高了电磁超构表面的电磁波调控效率。
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公开(公告)号：CN112115639A
公开(公告)日：2020-12-22
申请号：CN202010913981.4
申请日：2020-09-03
Applicant: 南京理工大学
IPC: G06F30/27
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的单元近耦合条件下电磁超构表面构建方法。该方法为：在微波或者光波段，选择单元周期，使单元透射率或反射率大于阈值，并且通过改变单元属性，使波前的相位变化覆盖2π范围；将目标单元及周围单元看作一个子阵，对单元进行3比特量化，并且建立目标单元透射场或反射场的数据集；设计神经网络模型，输入为不同属性的单元，输出为相应的透射或反射场，训练生成满足精度需求的神经网络模型；构建电磁超构表面，利用神经网络建立单元属性与透射场或反射场的关系，计算出待优化目标处的电场值；使用优化算法对电磁超构表面进行优化，调整电磁超构表面的电磁波调控效率。本发明显著提高了电磁超构表面的电磁波调控效率。
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