多层快速多极子算法的改进措施

为精确求解散射问题,采用混合场积分方程(CFIE)、多层快速多极子算法(MLFMA)和共轭梯度算法(CG)的收敛技术。基于传统多层快速多级子算法,详细研究了二维拉格朗日插值节点数对计算精度的影响,并改进了插值方法,在不同的层采用不同的插值节点数;提出了在不同的层采用不同的精度控制来计算多级子模式数;分析了稀疏矩阵的对称性对内存使用的影响以及磁场积分方程对迭代初始值的选择。数值计算结果表明以上改进可较大幅度地提高计算精度和计算效率,同时降低内存使用,可满足复杂目标电磁散射计算要求。

自适应多层快速多极子算法及其并行算法

在多层快速多极子算法的基础上提出了一种改进的电大问题电磁散射快速算法及其并行算法。算法中将基函数和权函数分别用不同空间位置上的点源函数展开,使各部分的积分计算得到大大简化,所有转移过程可由快速傅里叶变换计算完成,同时还给出了该算法的并行化算法。数值结果说明了算法的有效性。

三维局部多层快速多极子算法

为了进一步加速多层快速多极子算法求解电大尺寸目标电磁散射,提出了一种基于局部耦合技术计算矩阵矢量相乘的多层快速多极子方法。通过在迭代过程中设置与迭代误差相关的最初层,每次迭代仅仅需要考虑局部的耦合区域。该方法在保证合理计算精度的同时大大降低了迭代过程中矩阵矢量相乘的计算复杂度,提高了多层快速多极子方法计算效率。数值结果说明了所提方法的有效性。

并行多层快速多极子算法的最细层处理改进

基于消息传递平台(message passing interface,MPI),从多层快速多极子算法(multilevel fast multipole algorithm,MLFMA)实施过程出发,实现了飞行器雷达散射截面(radar cross section,RCS)的并行计算,提出一种新的并行设计方案。改进了基于立方体组的并行处理技术,减少了最细层计算的通信量;考虑到内存的主要组成部分,为提高算法并行效率,采用一种用于积分方程中近组作用矩阵的并行处理方法,对其采用按行平均分配到各计算结点的方法组建相关矩阵元素,使该部分通信量为零,各节点可独立计算并节省内存;同时优化了其他物理量的内存分配。算例说明,所提方法可明显提高计算效率,并具有精度好、负载均衡优良的特点。

基于共享内存的高效OpenMP并行多层快速多极子算法

提出并实现了一种基于共享内存并行平台的OpenMP并行多层快速多极子算法.结合OpenMP并行算法开发的要点和多层快速多极子算法数据分布的特性,对多层快速多极子的填充矩阵模块、矩阵向量相乘中的远相互作用部分进行了OpenMP并行化设计.在分析调度方式和循环次序对计算效率的影响的基础上,提出了一种高效的OpenMP并行多层快速多极子方案.数值实验表明,并行算法与串行精度一致,OpenMP并行算法具有较好的并行效率.

一种高性能并行多层快速多极子算法

针对主流并行计算机架构以及电特大目标的特点,提出并实现一种高性能并行多层快速多极子算法.采用由粗到细、多层次渐进展开的表述形式,并配以算例,具体分析算法每个环节的数值性能,充分研究、展示算法的效率和精度.使用本文算法,成功计算了未知数超过3亿1千万,电尺寸达到2000个波长的电特大目标的电磁散射.

有耗半空间上方导体目标电磁散射的多层快速多极子算法

提出基于高阶拟合的多层快速多极子算法,用于分析有耗半空间上方导体目标的电磁散射.采用高阶拟合方法将远区相互作用单元的半空间空域格林函数用级数表示,对高阶拟合项作加法定理展开,进而应用多层快速多极子算法.该方法具有分组小,内存需求低,易于实现的优点.用数值算例验证其正确性与有效性.

基于多层快速多极子算法分析平面多层结构

由于多层平面结构空域闭式格林函数难以用加法定理展开,因此,将多层快速多极子算法推广到该类问题的分析存在一定困难。采用二级离散复镜像技术,获得了多层介质空域格林函数,通过对其表达形式做简单的改写,提出针对多层平面结构的多层快速多极子算法,详细讨论了加法定理展开条件对离散复镜像系数的影响及处理办法。数值算例验证了本文方法的准确性和有效性。

一种基于矢量有限元与多层快速多极子技术的电磁散射快速并行算法

在混合矢量有限元/多层快速多极子算法的基础上提出了一种快速算法及其并行算法,该算法中,其有限元部分的计算可在单元级上完成,无须生成总体系数矩阵,因此可大大节省内存及计算时间;对多层快速多极子部分,将基函数和权函数分别用不同空间位置上的点源函数展开,使阻抗积分计算得到大大简化,所有转移过程可由快速傅立叶变换计算完成,同时还给出了一些其他的改进措施.数值结果说明了算法的有效性.

基于谱域球谐展开的多层快速多极子算法

介绍了基于谱域球谐函数展开的多层快速多极子算法,通过处理三维金属体的散射问题,验证了算法参数选取的经验公式,并对算法性能做出了理论分析,得出该算法具有内存占用少?迭代速度快的优点,数值结果显示了该方法的高效性。

多层快速多极子算法中的两步插值技术

多层快速多极子算法(MLFMA)在快速多极子算法(FMM)的基础上按多层聚集、层间转移和多层扩散的思路以达到优化矩阵向量积的运算的目的,其中多层聚集和多层扩散过程,随着层数递增,角谱积分采样点数逐层递增,为了快速计算角谱积分,需要采用插值技术和反插值技术以提高计算效率.应用两步插值技术替代传统的单步插值技术,大幅提高了多层快速多极子层间插值反插值操作的计算效率,对于应用普通个人计算机求解特大电大尺寸问题,具有重要意义.

多层快速多极子算法的改进措施

提出了对多层快速多极子算法的多项改进措施,其中包括固定尺度分层分组法和含权转移因子计算法,并介绍了对核心数组存储的一些改进措施,以实现在矩矢乘积中降低内存需求、加快计算速度的目的.数值计算结果表明了方法的有效性.

应用于舰载天线电磁兼容性分析的改进多层快速多极子算法

为解决舰载天线间互相干扰的问题,准确预测舰载天线在装舰前的电磁兼容性,在矩量法(Mo M)的基础上,引入一种改进的新型算法,该算法应用多层快速多极子(MLFMA)技术,并构造谱域两步预处理器结合广义最小留数法(GMRES)来加速矩阵矢量乘的求解。应用FEKO软件对某驱逐舰进行电磁建模,使用该算法对天线方向图及天线间的耦合度进行数值仿真。仿真结果表明:这种新的算法相比于原算法计算速度更快、内存占用更低、准确性更高,可显著减少方程组的迭代次数,改善矩阵方程的收敛性。

并行多层快速多极子算法最细层数据的建立

分布树最细层数据的建立是并行多层快速多极子算法(MLFMA)的基础.最细层数据分布均匀与否,会影响到后续整个算法的负载平衡及其并行效率.研究了最细层数据的建立方法,提出采用并行正则采样排序算法来代替众多文献所推荐的并行桶排序算法,以此来建立分布树的最细层数据.针对多种常见的散射体在不同处理器数下的实验结果表明,在大多数情况下,改进后的算法较原算法性能有较为明显的提高.

多层快速多极子算法中修正多极子模式数技术

为了提高多层快速多极子算法求解电磁散射问题的效率,提出了两种修正多极子模式数的方法。与传统的多层快速多极子相比,该方法通过有效地减少多极子模式数,从而减少了迭代求解矩阵方程时的矩矢相乘时间和内存存储需求。计算结果表明,该方法提高了电磁散射问题求解的计算效率,保留了原有方法的精度,同时保持了多层快速多极子算法的计算复杂度,并且简单易于实现,十分适于三维电大结构电磁散射问题的求解。

基于多层快速多极子算法的快速成像方法研究

多层快速多极子算法(MLFMA)能够快速准确地实现三维复杂目标的电磁散射计算。本文利用MLFMA对三维复杂目标进行几何分层分组,通过求解混合场积分方程(CFIE)获得给定频率和观测方向的雷达散射截面(RCS);然后利用每个子区域内的电流对散射场贡献大小,即可实现高分辨率雷达目标三维成像。论文对实现二维成像的相干投影和非相干投影技术开展了有效性验证。与传统的ISAR成像方法相比,基于MLFMA的快速成像方法所需的成像数据计算成本极低,所成图像更加直观,且可多角度呈现目标散射特性。

并行多层快速多极子算法中近场计算的负载均衡

指出多层快速多极子算法(MLFMA)近场计算部分负载均衡的核心在于近邻阻抗矩阵的划分。阐述按组对划分近邻阻抗矩阵的方案,辅以正方形扩展算法增加组对分布的聚集性,克服了传统的基于并行分布树最细层几何信息所产生的近邻阻抗矩阵划分的负载不均衡性。实验结果表明改进后算法的效率有明显提高。

多层快速多极子算法并行实现的数据划分策略

虽然多层快速多极子算法在解决大尺度电磁散射问题中表现出了很好的效率,但是,当未知量达到千万时,由于复杂的结构和计算该算法很难再保持高效的计算能力。为了解决负载均衡引起的性能瓶颈问题,提出多层快速多极子算法基于八叉树的多层结构并行数据划分策略。该方法包括根据树结构中分布层和共享层不同特征的单独处理,也包括解决数据冲突的转移层的处理方法和为了减少分布存储系统中的通信时间而在分布层引入的冗余技术。实验结果表明多层快速多极子算法并行计算的开销明显减少,并且能够获得比较高的并行效率。

三维电大目标散射求解的多层快速多极子方法

为进一步提高对电大尺寸目标散射求解的能力 ,详细研究了多层快速多极子方法。重点设计了用于多层快速多极子方法的各种优化方法包括Morton编号、转移因子修正内插技术与外向波重复存储策略。对于未知量数目为N的三维电磁散射 ,数值实验显示多层快速多极子方法具有O(NlogN)量级的计算量、O(N)量级的存储量 ,特别适合求解三维电大尺寸目标的电磁散射。利用该方法在单机 (内存1Gb)上成功计算了未知量为 2

对三维多层快速多极子方法中不变项计算的优化

本文首先研究了三维MLFMA中不变项的内在性质 .它们分别是 :αmlm′l具有平移不变性 ,Vs 和Vf 在角谱空间中共轭对称 ,使用Galerkin法时 Asparse为对称矩阵并且Vs 和Vf 相等 .这些性质可用于优化不变项的计算 ,使αmlm′l的计算复杂度从O(Ml(6 3 - 33 ) )降到O(73 - 33 )甚至O((73 - 33 ) / 8) ,而Vs 和Vf 的复杂度则从O(KLN)降至O(KLN/4) ,Aji的从O(N)到O(N/ 2 ) .数值结果表明了优化的有效性 .