导体目标雷达散射截面的ACA-SVD高效压缩算法

本文主要探讨了在现代电子技术领域，针对电大尺寸物体的雷达散射截面(Radar Cross Section, RCS)计算问题，传统矩量法(Moment Method, MOM)由于其计算复杂度高和对计算机资源消耗大，限制了其在实际应用中的效率。为了提升计算速度和减轻硬件负担，研究者提出了一种结合自适应交叉近似(Adaptive Cross Approximation, ACA)和奇异值分解(Singular Value Decomposition, SVD)的快速算法。 ACA算法被用于处理阻抗矩阵的远场组元素，通过对这些元素进行低秩压缩，显著减少了矩阵的存储需求，进而加速了矩阵向量乘法的运算。这种方法有效地降低了计算过程中的内存占用，提高了计算性能。对于近场组元素，作者采用了精确矩量法配合近场预处理技术，这不仅确保了计算精度，还进一步提高了RCS的计算速度。 具体来说，ACA算法利用了信号的结构特性，通过逐步逼近的方式找到最优的低维表示，而SVD则进一步优化了这种压缩，通过保留最重要的奇异值来保持关键信息，同时抛弃了无关的细节，实现了更高效的存储和运算。对比实验表明，与传统MOM方法相比，采用ACA算法可以减少59.25%的存储空间，而ACA-SVD结合方法甚至可以减少高达78.10%的存储空间，这意味着在保持计算精度的前提下，新算法显著提高了计算效率。 这项研究对于电大尺寸目标的雷达散射截面计算具有重要的实际意义，特别是在需要处理大量数据和高精度要求的实时应用中，如雷达监测、电子对抗等领域。通过引入这些高效算法，可以显著提升系统的实时性和响应能力，推动现代电子技术的发展。本文的研究成果发表在《yykj》杂志上，并提供了网络出版链接，为相关领域的工程师和研究人员提供了有价值的技术参考。