校正高频天波雷达电离层频率调制的级联方法

电离层频率调制导致地表面杂波的多谱勒展宽,极大地限制了高频天波雷达的目标探测性能。本文针对这种电离层频率调制,给出了一种级联的两步校正处理的方法。在第一步校正中,首先分析这种时变信号的时频分布,并设计了一种谱峰追踪方法从时频分布中获得粗糙的电离层频率调制估计。然后采用基于分段多项式相位模型的参数化方法作二次校正处理,消除残余调制污染。模拟结果表明,即使对Bragg峰发生混叠的重污染的情形,这种级联的校正方法都具有非常好的效果。     

天线互耦对室内MIMO无线信道容量的影响

考虑多天线间互耦,建立了多天线系统等效网络模型,导出通用耦合系数矩阵。应用互耦补偿方法拓展了室内多输入多输出(MIMO)无线衰落信道模型的研究,数值分析了天线单元间的互耦对室内MIMO无线信道容量的影响。验证互耦对空域相关性无影响的条件,计及互耦要比不计互耦对信道容量的影响要大,但互耦导致的天线方向图畸变可能产生角度分集的效果,从而降低信道的相关性并提高信道容量。     

INSGA-Ⅱ算法及其在天线综合中的应用

为了加快NSGA-Ⅱ优化算法的收敛速度,提高种群多样性,使种群收敛更加均匀。该文在多目标函数优化方法NSGA-Ⅱ的分析和研究的基础上提出了3点改进措施:(1)累积排序适应度策略;(2)基于精英策略的填充门限跳选方法;(3)限定门限选择策略。实验证明:3点改进措施能够扩大原有算法的解空间,并且提供了一种更加合理的选优策略。通过对典型的数学模型的计算,表明改进方法比原有的NSGA-Ⅱ方法具有更好的种群收敛性。同时将其使用来优化综合天线线阵的方向图,并得到了很好的结果。     

应用互耦补偿的多天线无线系统容量分析

针对互耦对空域相关性影响的两种对立观点,分别应用不同的互耦补偿方法修正多天线系统的传输矩阵,推导出容量公式。通过电磁场数值方法并结合蒙特卡罗实验,指出了在射线模型下互耦对容量的作用需取决于入射波的角谱分布,随着中心到达角的变化,互耦从一个积极的因素变化成一个消极因素。在Kronecker信道模型下,通过数值计算证明了天线方向图相关与互耦矩阵补偿方法是等效的,从而统一了两种对立观点,完善了互耦对相关性作用的研究。     

时变信道下车载HDAF协作通信误码性能分析

车辆快速移动带来的信道时变特性降低了智能车载协作系统的误码性能。因此,该文提出了一种基于一阶自回归模型（AR1）的车载混合译码放大转发（HDAF）协作通信方法,该方法通过AR1的多普勒频偏相关系数来刻画时变信道特性,根据信道增益自适应选取HDAF协作通信方式,提升了智能交通系统的可控性安全。同时,分析了车载移动速度和信道状态信息（CSI）估计精度对误码性能的影响。数值分析表明,车载系统能通过增加CSI的估计精度,有效地减少车辆快速移动引起的误码平顶值。该方法相对于放大转发（AF）和解码转发（DF）协作通信方式,平均误码性能分别提高了约3.6 dB和1.5 dB。     

电磁散射数值分析中的特征基函数方法

研究了电磁散射分析中一种新颖的矩阵降阶技术--特征基函数(CBF)方法,并从理论和应用两方面对其进行讨论.基于模型分块以及高层级基函数的概念,首先构造散射体子块上的特征基函数,包括反映初始激励响应的一次基函数(PCBF)和反映不同子块之间互作用的高次基函数,来构成全局的矩阵方程.所得到的矩阵尺度仅与子块数量M有关,故极大的降低了传统矩量法中阻抗矩阵的尺度.由于基函数的构建充分考虑了子块间的相互耦合,因而得到的特征基函数较能真实地描述实际电流分布规律;通过求解全局方程确定M2待求量,即可得到较为精确的数值结果.     

索末菲尔德积分新方法--快速汉克尔变换

本文应用快速汉克尔变换（ＦＨＴ）计算索末菲尔德积分，它通过输入函数与滤波系数在有限滤波长度下卷积求和快速准确地求得积分值，避免了贝塞尔函数计算和数值积分的繁琐运算，大大提高了计算效率和计算精度。     

非均匀介质中的场与波：理论及其在电测井中的应用

本文综述了非均匀介质中场与波理论近年来的研究进展及其应用成果，着重介绍了非均匀介质中的电磁场正演分析和反演计算中的各种高效数值方法，以及它们在电法测井数值模拟和成象研究中的成功应用。     

直流电阻率测井的高效数值模拟：理论方法和应用

本文应用半解析半数值的高效分析方法，给出轴对称二维任意非均匀介质中位格林函数的数值解，并利用表面积分方程匹配各种电极系不同的电位条件，从而获得了具有轴对称激励的各种直流电阻率测井的视电阻率响应。     

用于非均匀介质重建的选代算法收敛性的研究

研究轴对称二维非均匀介质重建迭代算法的收敛性问题。首先借助于玻恩近似将非线性积分方程线性化，然后，利用玻恩迭代法和变形玻恩迭代法，由散射场数据对轴对称二维非均匀介质进行重建。通过几个例子研究了影响迭代算法收敛性的几种因素，如送代算法本身、积分离散化后的网格划分、正则化方法中的正则化参数选取等。