2023年全國(guó)碩士研究生考試考研英語(yǔ)一試題真題（含答案詳解+作文范文）_第1頁(yè)
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1、開(kāi)展隨機(jī)粗糙面與其上方電大目標(biāo)的復(fù)合電磁散射研究在海洋遙感、雷達(dá)探測(cè)等領(lǐng)域中有著非常重要的應(yīng)用價(jià)值。本文對(duì)粗糙面與其上方三維目標(biāo)復(fù)合電磁散射的混合算法進(jìn)行了研究。主要包括用于研究小粗糙度粗糙面與其上方三維目標(biāo)復(fù)合散射的基爾霍夫近似法(Kirchhoff Approximation:KA)和多層快速多極子方法(Multilevel Fast Multipole Algorithm:MLFMA)相結(jié)合的混合算法，以及用于研究大粗糙度粗糙面與

2、其上方三維目標(biāo)復(fù)合散射的迭代物理光學(xué)法(Iterative Physical Optical:IPO)和MLFMA相結(jié)合的混合算法。主要內(nèi)容包括：
　　1.基于Monte Carlo方法，給出了隨機(jī)粗糙面產(chǎn)生的基本原理和具體步驟，并對(duì)現(xiàn)階段廣泛采用的隨機(jī)粗糙面電磁散射的解析方法進(jìn)行了研究。
　　2.基于粗糙面與目標(biāo)互耦迭代的思想，對(duì)求解小粗糙度導(dǎo)體、介質(zhì)粗糙面與其上方三維導(dǎo)體目標(biāo)復(fù)合電磁散射的KA-MLFMA混合算法的具體公

3、式進(jìn)行了推導(dǎo)；并將求解結(jié)果、計(jì)算時(shí)間和耗用的CPU內(nèi)存分別與數(shù)值方法MLFMA進(jìn)行對(duì)比，驗(yàn)證了該混合算法的有效性和高效性。
　　3.將迭代物理光學(xué)法用于粗糙度較大的粗糙面的多次散射計(jì)算中，并用MLFMA加速IPO迭代過(guò)程，降低IPO直接迭代的計(jì)算復(fù)雜度，提高計(jì)算效率，最后通過(guò)數(shù)值算例驗(yàn)證了IPO算法用于求解大粗糙度粗糙面多次散射的有效性。
　　4.將IPO-MLFMA混合算法用于求解大粗糙度粗糙面與其上方三維導(dǎo)體目標(biāo)的復(fù)合電

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