求解Helmholtz方程的新型稀疏近似逆预条件算法

提出了一种新型预条件算法,用于对有限元法离散Helmholtz方程所产生的大型稀疏复对称且高度不定的线性系统进行高效迭代求解。该新型预条件子是在复拉普拉斯偏移算子的基础上结合改进的稀疏近似逆算法来得到。通过改善矢量有限元线性系统自身的谱特性,该预条件算法既可避免迭代中的不稳定情况,同时也能较大提高迭代求解效率。数值结果表明,与若干常用预条件算法相比,所提出的预条件算法更加有效。     

求解波导问题FEM线性系统的RIC预条件算法

提出了一种新型RIC预条件COCG迭代技术,用于改善有限元法仿真分析光电工程问题所产生的高度非正定的线性系统的迭代求解.提出的RIC预条件子是针对基本IC算法可能出现的分解崩溃问题,通过对主元进行加强来获得稳定的分解过程,进而产生高效的预条件子.数值试验表明,提出的RIC预条件子不仅能有效避免COCG迭代等方性崩溃,而且比常用的预条件子更高效;此外,RIC对其他若干Krylov子空间迭代法求解性能的改善作用也相当明显.     

多层低频快速多极子算法分析电磁散射问题

主要研究了低频条件下目标的散射问题,详细给出了基于Loop-Tree矩量法的多层低频快速多极子方法基本原理。通过对自由空间格林函数进行多极子展开,避免了传统快速多极子方法通过平面波展开格林函数遇到的低频崩溃问题。改进的对角预条件技术显著地减少了预条件矩阵的构造时间和矩阵的迭代求解时间。数值算例证明了算法的有效性。     

基于通感融合的无人机预编码及飞行轨迹设计

无人机(UAVs)具有机动性强,低成本及易部署等特性,通过搭载通信及感知设备,支持通信与感知技术的高效资源共享,无人机可作为融合通信与传感技术的高性能空中平台。该文针对多输入多输出(MIMO)无人机使能的联合通信、感知场景,综合考虑无人机飞行能量、多天线传输及用户业务需求等限制条件,建模无人机通信、感知预编码及飞行轨迹联合优化问题为多目标优化问题,以实现通信用户最低速率最大化及目标最小发现概率最大化。由于通信用户最低速率最大化问题为非凸优化问题,难以直接求解,将原优化问题分解为通信预编码设计子问题及无人机轨迹设计子问题,并采用交替迭代法依次求解两个子问题直至算法收敛,其中,对于通信预编码设计子问题,提出一种基于迫零(ZF)算法的求解策略;对于无人机轨迹设计子问题,提出一种基于连续凸逼近(SCA)算法的求解策略。基于所得到的无人机最优轨迹,将无人机感知位置选择问题建模为加权距离和最小化问题,进而应用泛搜索算法优化确定目标感知位置,并设计基于ZF算法的通信感知预编码联合优化策略,以实现通信感知性能的联合优化。最后通过仿真验证了该文所提算法的有效性。     

棱边元分区的区域分解算法及其在电磁问题中的应用

针对三维电磁问题,该文提出了采用非结构化网格剖分计算区域,并按单元进行区域划分的区域分解算法。将原求解区域划分为若干个不重叠的子区域,先通过求解容量矩阵获得子区域之间连接边界上的场值,再利用矢量有限元快速计算出每个子区域内部的场值,显著地降低了计算复杂度和存储量。通过引入预条件的Krylov子空间法求解容量矩阵方程,加速了收敛,进一步提高了效率。数值算例验证了该方法的准确性和有效性。     

并行多层快速多极子的高效预条件技术

多层快速多极子法是基于矩量法的快速算法,具有较低的计算复杂度和存储复杂度,被广泛应用于目标电磁散射特性分析。对于复杂结构电磁目标,由于矩阵条件数较差,往往存在迭代收敛慢甚至不收敛的问题。针对这一情况,文中利用快速多极子的近区矩阵,结合稀疏矩阵方程求解构造了一种高效预条件。数值实例表明该方法相比于块对角预条件效果更好,能有效加速多层快速多极子迭代过程。     

基于块对角化的格基规约GMD矢量预编码

研究了对多用户多输入多输出下行链路进行块对角化后,使用格基规约算法的几何均值分解矢量预编码的实现方法。根据块对角化思想将多用户多天线信道分解为等价并行子信道,基于等价子信道给出了单个用户的几何均值分解矢量预编码的传输方案,通过使用格基规约算法分别结合连续干扰消除和垂直分层空时编码两种方法,求解矢量预编码中的扰动矢量。仿真表明,提出的方法误码率性能优于块对角化矢量预编码算法2 dB以上,而且能在不降低系统性能的前提下降低计算复杂度。     

邻居预条件加速的多层快速非均匀平面波算法

采用邻居预条件加速的多层快速非均匀平面波算法求解三维导电目标的电磁散射.通过分组,将耦合划分为附近和非附近区,对于非附近区采用索末菲恒等式对格林函数展开,用修正最陡下降路径代替索末菲积分路径进行数值积分.采用内插与外推技术将复角谱序列转换成均匀实角谱序列,以便于算法的高效实施.该算法的计算复杂度与多层快速多极子相当,且更具潜在优势.为改善迭代特性,本文研究了一种邻居预条件方法,加速迭代收敛,数值结果验证了算法的准确和高效.     

预条件共轭梯度法在辐射和散射问题中的应用

用矩量法求解一些辐射和散射问题 ,如线天线辐射和线状体散射等问题时 ,可以产生一个 Toeplitz线性方程组 ,采用预条件共轭梯度法 (PCG)与快速富里叶变换 (FFT)的结合方法 (PCGFFT)来求解该方程组 ,其中预条件器采用 T.Chan的优化循环预条件器。使用 PCGFFT算法 ,可有效地节省内存 ,提高了计算速度。为说明其有效性 ,将 PCGFFT算法与 CGFFT算法以及 Levinson递推算法进行了对比。     

一种基于高阶矢量基函数的叠层预条件技术

基于六面体的高阶叠层基函数,提出了一种新颖的构造预条件矩阵的方法.该方法基于叠层基函数特有的嵌套性质,利用特殊的编号策略,将由有限元方法导致的系数矩阵分成块矩阵的形式,最后由不完全LU分解(ILU)导出近似的预条件矩阵.结合该预条件技术,发展了一种叠层预条件-GMRES算法,并将该预条件算法用于加速三维腔体散射的矢量有限元/边界积分(FE-BI)矩阵方程的迭代求解,讨论了该预条件算法中块矩阵ILU分解截断门限T_dr对算法的影响.     

An Efficient MAINV Preconditioned COCG Method for FEM Analysis of Millimeter Wave Filters

The modified AINV (MAINV) sparse approximate inverse preconditioner is applied to the conjugate orthogonal conjugate gradient (COCG) iterative method for solving a large systems of linear equations resulting from the use of edge finite element method (FEM). The proposed preconditioner is derived from basic AINV process by adding pivots compensation strategy to avoid the potential breakdowns. Numerical experiments on several typical millimeter wave structrues demonstrate the effectiveness of the MAINV-COCG method, in comparison with other conventional methods.     

An efficient preconditioner for electromagnetic integral equations using predefined wavelet packet basis

An approximate-inverse preconditioner based on the predefined wavelet packet (PWP) basis is proposed for the fast iterative solution of electromagnetic integral equations. The PWP basis is designed to achieve a sparse representation of the moment matrix and the preconditioner is constructed by inverting the block-diagonal approximation of the PWP-based moment matrix and transforming the results into the space domain. Numerical results show that the PWP preconditioner is effective in accelerating the convergence rate of iterative solution to moment equations. It is also demonstrated that by properly designing the block-diagonal matrix and computing the matrix elements, the total computational complexity and memory costs for the preconditioner can be kept to O(NlogN).     

A Novel Hierarchical Two-Level Spectral Preconditioning Technique for Electromagnetic Wave Scattering

A new set of higher order hierarchical basis functions based on curvilinear triangular patch is proposed for expansion of the current in electrical field integral equations solved by method of moments. The hierarchical two-level spectral preconditioning technique is developed for the generalized minimal residual iterative method, in which the multilevel fast multipole method is used to accelerate matrix-vector product. The sparse approximate inverse (SAI) preconditioner based on the higher order hierarchical basis functions is used to damp the high frequencies of the error and the low frequencies is eliminated by a spectral preconditioner in a two-level manner defined on the lower order basis functions. The spectral preconditioner is combined with SAI preconditioner to obtain a hierarchical two-level spectral preconditioner. Numerical experiments indicate that the new preconditioner can significantly reduce both the iteration number and computational time.     

Preconditioning of electromagnetic integral equations usingpre-defined wavelet packet basis

A preconditioner based on the pre-defined wavelet packet (PWP) basis is proposed to accelerate the convergence of iterative solvers for large-scale electromagnetic scattering problems. With the moment equations more efficiently represented using the wavelet packet bases, an effective block-diagonal preconditioner can be constructed. Simulation results show that the convergence rate for inlet-type scatterers can be significantly improved while maintaining a moderate computation cost for the preconditioning operation     

Spectral Two-Step Preconditioning of Multilevel Fast Multipole Algorithm for the Fast Monostatic RCS Calculation

A new spectral two-step preconditioning of multilevel fast multipole algorithm (MLFMA) is proposed to solve large dense linear systems with multiple right-hand sides arising in monostatic radar cross section (RCS) calculations. The first system is solved with a deflated generalized minimal residual (GMRES) method and the eigenvector information is generated at the same time. Based on this eigenvector information, a spectral preconditioner is defined and combined with a previously constructed sparse approximate inverse (SAI) preconditioner in a two-step manner, resulting in the proposed spectral two-step preconditioner. Restarted GMRES with the newly constructed spectral two-step preconditioner is considered as the iterative method for solving subsequent systems and the MLFMA is used to speed up the matrix-vector product operations. Numerical experiments indicate that the new preconditioner is very effective with the MLFMA and can reduce both the iteration number and the computational time significantly.     

正则化预条件方法在矩量法中的应用

计算电磁学中矩量法产生的系统矩阵是病态矩阵,使用迭代方法求解时很难收敛,即使采用现有的预条件技术也经常不收敛.本文借用不适定问题求解中的正则化方法的概念,提出采用正则化矩阵作为矩量法中矩阵方程的一个预条件矩阵.这种预条件方法可以直接改善原矩阵的特征值分布,而且不需要额外的空间来存储预条件矩阵.此外,本文提出通过正则化矩阵方程的L曲线的二阶导数的最大值点来确定正则化参数,使得预条件矩阵方程求解的效率最高.数值实验表明,对于高阶矩量法求解电场积分方程或者磁场积分方程时分别产生的矩阵方程,采用常见的预条件迭代方法求解时收敛很慢,但是采用本文的预条件迭代方法却可以较快地收敛.     

一种堆叠式3D IC的最小边界热分析方法

目前的热分析工具仅仅支持单芯片的热分析,而堆叠式的三维芯片(3D IC)在同一封装中包含多个堆叠的芯片,对芯片的散热和温度管理提出了更高的要求,并且在热分析过程中需要处理复杂的边界条件.本文提出的最小边界法可以准确且有效地处理堆叠式3D IC的边界条件,简化了三维芯片封装的热模型;同时,本文提出在堆叠式3D IC的稳态热量分析中通过将连接点分类、采用预处理矩阵的方法加速整个全局热传导矩阵的求解过程,从而简化热分析流程.实验结果表明:将有限元方法作为基本的热分析方法,用最小边界法处理堆叠式3D IC,可以准确分析芯片的热分布;同时通过高效的预处理矩阵可以减少共轭梯度法求解中90%的迭代次数.     

MLFMA/VIE-MoM大型矩阵方程的快速迭代求解方法

 本文针对体积分方程矩量法(VIE-MoM)分析三维非均匀介质电磁散射问题所导出的大型矩阵方程的求解问题, 基于多层快速极子技术(MLFMA)算法研究了快速近似迭代方法.提出了一种基于MLFMA分组方案对系数矩阵进行重组并提取强耦合元素的近场预条件器的构造方法,有效地提高了广义最小余量法(GMRES)的迭代收敛速度.提出了一种在迭代计算过程中的近似矩阵向量乘积方案,明显降低了单步计算过程中MLFMA远区耦合作用的计算时间.计算实例表明,采用本文的迭代加速技术可使计算速度提高3至5倍,有效地提高了VIE-MoM大型矩阵方程的迭代求解速度.