【摘 要】
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雷达散射截面（Radar Cross Section,RCS）是描述目标对入射电磁波散射能力强弱的重要物理量。电大尺寸目标结构RCS的实验测量及分析昂贵复杂,基于全波仿真复杂电磁目标结构的精确散射成像及分析有重要意义。本文从散射强度三维成像的精细计算、散射机制的模式识别以及散射缩减的指标分配进行了系统研究,主要总结如下。首先,针对散射强度的精细计算,提出感应电流-综合分析RCS（Induced C
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雷达散射截面（Radar Cross Section,RCS）是描述目标对入射电磁波散射能力强弱的重要物理量。电大尺寸目标结构RCS的实验测量及分析昂贵复杂,基于全波仿真复杂电磁目标结构的精确散射成像及分析有重要意义。本文从散射强度三维成像的精细计算、散射机制的模式识别以及散射缩减的指标分配进行了系统研究,主要总结如下。首先,针对散射强度的精细计算,提出感应电流-综合分析RCS（Induced Current J-Synthesis Analytic Radar cross section,J-SAR）电磁散射成像算法。结合电流远场辐射公式和散射源干涉叠加理论,通过本征物理量感应电流局域分析,实现散射强度的定性分析和定量精细计算,并对邻域卷积算法的时间复杂度进行分析优化。由此研究了有限平板模型在4 GHz和12 GHz下0°和45°入射不同极化的散射特征变化规律,并针对电大尺寸模型进行成像分析,研究散射源的强度分布和变化规律。相对于传统散射分析方法,在成像分辨率和计算速度上有显著提升。其次,针对散射机制的模式识别,构建局域感应电流全向散射特征,实现高效识别分类的机器学习算法。通过计算强散射区域三维空间波瓣,并转换为二维图像作为网络输入特征,采用残差卷积网络-支持向量机进行特征提取和分类。构建了入射角0～40°内4～12 GHz的正方体、圆锥体和尖劈的典型散射模式数据集,网络训练完成的验证集预测精度达到99%,单个数据分类计算时间小于1 ms。对10 GHz时滑翔机和卡车模型镜面散射、棱边散射和尖顶散射的分布规律进行了研究。最后,为研究电大尺寸模型多散射源RCS缩减设计,结合J-SAR成像和识别算法,开展散射源RCS强度级别和缩减优先级研究,提出高效RCS缩减指标分配设计流程。对模型上散射源进行强度分类（强散射源、次散射源和弱散射源）,根据整体RCS目标缩减效果,研究多散射源缩减指标分配与实际缩减成本关系并总结其效费比规律。对滑翔机上的散射源进行了分析计算,给出了10 GHz正入射和斜入射下,针对不同散射源特征的-10 d B和-20 d B RCS缩减设计的指标分配方案。
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