李新硕[1]2004年在《并行FDTD算法和并行遗传算法及其在复杂天线设计中的应用研究》文中研究表明本文针对复杂结构高功率微波天线的优化设计内存要求高、计算耗时长的缺点，提出了一套改进的并行优化算法，首次将并行FDTD与并行遗传算法相结合，并应用于实际天线设计，实现了更高的计算效率。 与传统“串行FDTD+并行GA”优化算法模式不同的是，本文采用了改进的“叁维FDTD的一维并行算法”与“非阻塞式主从式小种群并行遗传算法”相结合的方式，对天线结构进行优化。通过两种高性能并行算法的结合，大幅度提高了天线优化设计的效率，使原本不可能采用普通算法实现的复杂天线的优化得以实施。 在叁维FDTD的一维并行实现中，本文灵活运用MPI系列通信调用，对叁维FDTD的一维并行程序进行了系列优化：确立了PML层对FDTD并行效率影响因子的计算方式，及PML负载平衡的网格分割公式；提出了改进的并行子节点间的数据传递方式——奇偶并行节点数据传递法；首次将MPI中的重复非阻塞通信方式引入到并行FDTD算法中，从多方面提高了叁维FDTD的一维并行算法的通信效率。该算法的并行效率较传统的并行方法提高了大约6％。 在GA优化算法中，实现了非阻塞式、主从式、小种群遗传算法的并行，编写了一套可以动态分配计算任务的并行遗传算法程序，大大提高了整体遗传算法的搜索效率。 本套算法程序是在由16台微机组成的“元谋二号”Beowulf集群计算机系统上采用MPI并行开发环境实现的。采用该并行优化算法，得到了一种由同轴线馈电、工作在2.45GHz的、端射的新型高功率微波天线——同轴外罩圆锥喇叭天线，具有较理想的辐射特性。数值结果表明该并行优化算法的实效性。 该并行优化算法对复杂电磁结构的优化设计具有重要的现实意义。
常雷[2]2013年在《超宽带天线及阵列的大规模并行模拟与优化研究》文中研究说明超宽带天线是超宽带无线系统中不可缺少的重要组成部分,超宽带技术能够广泛应用于雷达、定位、探测及控制等领域,天线无疑承担了很重要的的角色,也使得超宽带天线及阵列成为了近年来的研究热点以及超宽带技术中的重要研究方向之一。本文的研究围绕着超宽带天线及阵列的快速设计方法展开。在对电大尺寸的超宽带天线及阵列进行全波模拟时计算时间长、占用内存大,甚至一台电脑有时都无法进行仿真,为了解决这个问题,本文基于并行自适应结构网络应用支撑软件框架(JASMIN)研究了适用于大型并行平台的高效并行时域有限差分(Finite-Difference Time-Domain,FDTD)法。首先研究了均匀网格并行FDTD方法及其关键技术,对其正确性进行了验证,并采用500个处理器核对144单元TEM喇叭及加脊TEM喇叭天线阵进行了仿真计算；接着研究了渐变非均匀并行FDTD方法,可以有效解决天线及阵列结构中存在细微结构时均匀网格内存需求和计算量大的问题,采用此并行算法在200个处理器核上模拟了64单元螺旋天线阵列的辐射特性；最后,为了快速求解具有旋转对称结构的天线辐射问题,研究了并行旋转对称FDTD方法,实现了对主反射面直径为280个波长的标准卡塞格伦天线的并行计算。同时超宽带天线及阵列中涉及到的参数较多,且参数与设计目标之间的关系是非线性的,因此有必要引入全局优化方法对其进行辅助设计,而优化算法的性能将直接影响天线与阵列的性能以及设计所需要的时间。为了提高全局优化算法的性能,首先研究了并行微遗传算法(Micro Genetic Algorithm,MGA).并行整数编码微分进化策略(Differential Ecolution Strategy,DES),将粗粒度和细粒度并行MGA、整数编码DES应用于32元对称线阵的方向图综合问题,证明了其性能优于串行优化算法和文献中提出的DES；接着研究了基于DES和连续蚁群优化(Continuous Ant Colony Optimization,CACO)算法的混合改进算法—HDECACO,通过对两个典型数学函数的优化,证明了改进算法的高效性。随后论述了本文提出的并行全局优化算法和HDECACO算法对超宽带喇叭天线的优化设计。将并行全局优化算法与叁维均匀网格并行FDTD结合,实现了TEM喇叭天线的自动优化,进一步证明了并行MGA更能保持种群的多样性,搜索能力更强；为了设计出高效的反射而天线的馈源,对多模圆锥喇叭天线进行了研究,提出了旋转对称FDTD算法与全局优化算法相结合的自动优化设计方案,并应用HDECACO算法对半径突变和多节变张角圆锥喇叭天线进行了优化设计,验证了方案的可行性；采用细粒度并行MGA优化设计了工作在8-13GHz的波纹多模圆锥喇叭天线,在整个工作频带内,边缘照射电平、增益和主瓣宽度等指标都具有较好的恒定值,而且电压驻波比小于1.5.其后对平面超宽带(Ultra-wideband, UWB)天线及功分器进行了研究。针对平面UWB天线中涉及到的热点研究方向展开了研究,首先提出了一款新颖的带宽增强型微带天线,具有双频带的工作特性,覆盖了2.1～2.6GHz和3.3～20GHz频段；而UWB频段会对其它无线通信系统产生干扰,为了解决这一问题,研究了具有陷波功能的UWB微带天线,提出了一种开路环谐振器结构和U形结构,均可以实现双频段陷波功能,与常用的多陷波天线实现方法不同；也考虑了UWB平面定向辐射天线的应用需求,采用基于指数曲线和椭圆曲线的混合渐变线方法,实现了Vivaldi天线的小型化设计,并借鉴了这种技术,采用粗粒度并行MGA与商业电磁软件结合对功分器进行了优化,获得了比文献中的结果更好的一款UWB功分器；最后,还采用HDECACO方法与传统DES、CACO算法优化了一款超宽带E形贴片天线,进一步证明了混合优化算法的优越性。最后将并行MGA和HDECACO算法应用于超宽带天线阵列的优化问题。首先采用主从式并行MGA优化了含有49个单元的TEM喇叭天线阵,在200处理器核上通过并行FDTD方法求解了适应度值,减少了优化所需的时间；其次将有源单元方向图技术用于天线阵列的分析,可以考虑天线单元间的互耦,得到的阵列方向图与商业软件全波模拟后的方向图吻合很好,并与提出的全局优化算法相结合,实现了超宽带天线阵列的快速设计：采用HDECACO优化设计了一个8元H面排列的直线超宽带Vivaldi天线阵,优化变量为天线单元的馈电幅度,其激励相位相同,与等幅度和-30dB切比雪夫激励阵相比,优化后的副瓣电平明显降低了；以E形贴片天线为单元,采用细粒度并行MGA,对矩形栅格排列(256个天线单元)和叁角形栅格排列(200个天线单元)平面阵的馈电幅度,以及4圈同心圆环平而阵(60个天线单元)的馈电幅度和相位进行了优化设计,有效的减少了优化所需的时间,并获得了较好的优化结果。
刘立国[3]2013年在《并行有限差分算法及其在新型隐身结构中的应用》文中提出隐身技术是现代武器生存的基础，现在战争中隐身与反隐身对抗比重增加，对战争的胜负起着越来越重要的作用。研究目标的电磁散射特性是隐身技术发展的基石，同时新兴材料不断涌现，新机理的隐身结构不断出现，都对目标电磁散射特性的研究提出了更高的要求和挑战。本文重点对频率选择表面和人工复合材料等为基础的新型隐身结构进行系统的理论和实验研究。针对这些新型隐身结构体组成复杂且多为色散介质的特点，研究了相关的快速仿真和性能预估方法，选用时域有限差分法（FDTD）作为主要的理论预估方法，完成了FDTD的高效率并行计算程序开发，并实现了适用于色散介质仿真计算的等效环路有限差分算法。本文首先阐述了串行FDTD并行化的关键技术，并将其部署在天河1号超级计算机上。并行有限差分算法是求解电大目标的有力工具，它具有天然并行的优点，能够充分利用集群的计算资源。天河1号是世界上最快的计算机之一，它提供了强大的计算资源，充分利用其丰富计算资源能够求解电大尺寸问题。在测试中利用7200进程花费少于48小时解决的电磁问题在普通PC机上要花费几年甚至十几年的时间，而此时的并行效率高于80%。针对传统FDTD算法计算色散介质时的缺点，实现了一种新颖的等效环路有限差分算法(EC-FDTD)。这种算法借鉴传输线算法的思想，在Yee氏网格中引入等效集总元件，包括常规介质中的等效串联电感、等效并联电容和左手材料中的等效并联电感、等效串联电容等。这样的等效方式使其可以提供适用色散介质计算的收敛性条件，更加适合仿真计算频率选择表面和超材料等色散介质。为了提高其计算效率，研究了核内加速技术，这种技术理论上可达到最高4倍的加速，实际应用中得到2倍左右的加速效果。使用EC-FDTD算法进行了超材料吸波体结构的设计，通过单双环电阻加载技术实现超薄宽频带电磁波吸收功能，使其单环具有6GHz-14.5GHz、双环具有4.5-14.5GHz的超宽吸波频带。同时针对单双环电阻加载设计中的耗时缺点，提出了不需借助全波分析方法的等效电路解析分析方法，这种方法在设计的初期能够极大地节约人力和物力。通过电阻膜加载技术设计单层和双层的复杂吸波结构，这种结构能够实现更好的吸波效果。单层电阻膜加载结构可实现在频带4.5GHz-13.5GHz内的吸波效果，双层结构可实现3GHz-21GHz的超宽带电磁吸波。隐身天线罩对于实现天线的带外隐身有着重要作用，利用EC-FDTD算法设计了工作频率为1GHz，隐身频带在3GHz-9GHz的电阻加载型天线罩。首次提出了利用龙膜代替电阻膜，实现工作频率2GHz，吸波频带为4.5GHz-12.5GHz的新型隐身天线罩。对上述的新型吸波结构和隐身天线罩进行了样品加工，实验结果验证了这些新型隐身结构的性质。
参考文献：
[1]. 并行FDTD算法和并行遗传算法及其在复杂天线设计中的应用研究[D]. 李新硕. 四川大学. 2004
[2]. 超宽带天线及阵列的大规模并行模拟与优化研究[D]. 常雷. 西南交通大学. 2013
[3]. 并行有限差分算法及其在新型隐身结构中的应用[D]. 刘立国. 国防科学技术大学. 2013