Suurteholaskenta-algoritmien hyödyntämien suurten kohteiden tutkavasteen laskennassa

Koko: px

Aloita esitys sivulta:

Download "Suurteholaskenta-algoritmien hyödyntämien suurten kohteiden tutkavasteen laskennassa"

Sanna Jokinen
6 vuotta sitten
Katselukertoja:

1 Suurteholaskenta-algoritmien hyödyntämien suurten kohteiden tutkavasteen laskennassa Pasi Ylä-Oijala, Pasi Koivumäki ja Seppo Järvenpää Radiotieteen ja -tekniikan laitos, Aalto-yliopisto MATINE Seminaari Myönnetty rahoitus euroa

2 Sisältö 1. Taustaa ja tavoitteet 2. Menetelmät ja haasteet 3. Tuloksia 4. Yhteenveto ja johtopäätökset 5. Jatkotutkimusaiheita

3 Taustaa ja tavoitteet Tutkapoikkiponta (tutkavaste) on keskeinen suure tutka- ja häivetekniikassa Kohteen tutkavasteen avulla voidaan esim. pyrkiä tunnistamaan kohde tai tekemään se mahdollisimman huonosti havaittavaksi Tutkimuksen tavoitteena oli kehittää tehokkaita laskenta-algoritmeja tutkapoikkinnan määrittämiseen sähköisesti suurille kohteille.25 σ (dbms) H plane. Frequency 5 GHz. MLFMA PO MLFMA PO MLFMA PO θ (x π)

4 Menetelmät ja haasteet Kokoaallon (full-wave) menetelmät: Esim. FDTD, FEM ja momenttimenetelmä (MoM) Perustuvat fysikaalisiin yhtälöihin ja ovat siten periaatteessa tarkkoja Vaadittava tietokonekapasiteetti kasvaa nopeasti kohteen koon tai taajuuden kasvaessa Tarkkoja mutta hitaita Asymptoottiset menetelmät: Esim. GTD ja fysikaalinen optiikka (PO) Approksimatiivisia menetelmiä joiden tarkkuutta voi olla vaikea arvioida ja parantaa Nopeita ja toimivat yleensä sitä paremmin mitä korkeampi taajuus Nopeita mutta epätarkkoja

5 Menetelmät Momenttimenetelmä: Pintavirta haetaan siten, että Maxwellin yhtälöt toteutuvat Mallintaa moninkertaiset heijastukset ja diffraktion Matriisiyhtälön ratkaiseminen Nopeutusmenetelmät (multilevel fast multipole algorithm, MLFMA) välttämättömiä Fysikaalinen optiikka: Pintavirta suoraan herättävästä kentästä Ei mallinna moninkertaisia heijastuksia eikä diffraktiota Ei matriisiyhtälöä

6 Hybridimenetelmä Tutkimusaiheita 1. Paikallistetaan PO menetelmän kriittiset kohdat 2. Toteutetaan yhdistetty MLFMA-PO menetelmä 3. Tutkitaan tarkkuutta erilaisilla PO ja MLFMA aluejaoilla 4. Yleistys pintaimpedanssiehdolle (ei-ideaalijohteet, pinnoitteet) Kuva: Punainen: MLFMA, Sininen: PO varjoalue, Vihreä: PO valaistu alue.

7 Tuloksia Ympyrä levy, d = 2 m, f = 1 GHz 25 E plane. Frequency 1 GHz σ (dbms) MLFMA PO MLFMA PO MLFMA PO θ (x π) Särmät aiheuttavat jonkin verran virhettä PO menetelmään

8 Tuloksia Levy ja kuutio, d = 2 m, f = 1 GHz 28 E plane. Frequency 1 GHz σ (dbms) MLFMA PO MLFMA PO MLFMA PO θ (x π) Lähekkäin olevat kohteet aiheuttavat virhettä PO menetelmään erityisesti varjoalueelle

Tuloksia Avoin laatikko, d =.2 m, f = 7.

9 Tuloksia Avoin laatikko, d =.2 m, f = 7.4 GHz 3 E plane. Frequency 7.4 GHz. 2 1 σ (dbms) MLFMA PO MLFMA PO MLFMA PO θ (x π) Resonoivat rakenteet näyttäisivät olevan erityisen suuri haaste PO menetelmälle

Tuloksia UAV f = 5 GHz 5 4 H plane. Frequency 5 GHz. MLFMA PO MLFMA PO MLFMA PO 2 3 σ (dbms) 2 1 1.25.2.15.

10 Tuloksia UAV f = 5 GHz 5 4 H plane. Frequency 5 GHz. MLFMA PO MLFMA PO MLFMA PO 2 3 σ (dbms) θ (x π) Mutkikkaampien kohteiden tapauksessa virhelähteiden arviointi on haastavampaa

11 Tuloksia Pintaimpedanssi, pallo r =.5m,.5GHz Z s = R s +ix s Virhetarkastelu pallolle pintaimpedanssin suhteen Sekä MoM:in että PO:n virhe kasvaa kun pintaimpedanssia kasvatetaan

12 Tuloksia Avoin laatikko, d =.2m, f = 3.46GHz, Z s =.1 +.1i real( JIBC MOM) real( JIBC PO) 3 x x y z x.1.5 y x.1.5 Resonoivat kohteet na ytta isiva t olevan PO:lle haaste myo s pintaimpedanssin tapauksessa 3 x 1 8 z z real( JIBC MOMPO) 3 x 1 8 y

13 Tuloksia UAV f = 1 GHz, Z S = i 35 3 E plane RCS, frequency 1 GHz MLFMA PO1 PO σ (dbms) θ (x π) PO ja MLFMA ratkaisujen vertailu impedanssireunaehdolle

14 Tuloksia Pintaimpedanssin vaikutus tutkapoikkipintaan 3 E plane RCS, frequency 7.4 GHz 25 E plane RCS, frequency 1 GHz σ (dbms) 1 2 σ (dbms) PEC i.5+.18i i 1+.18i θ (x π) 5 PEC i.5+.18i i 1+.18i θ (x π) Tutkapoikkipinta eri pintaimpedanssin arvoilla (MLFMA ratkaisu), vasemmalla avoin laatikko ja oikealla UAV

15 Yhteenveto tutkimuksesta Paikallistettiin PO menetelmät kriittiset kohdat Toteutettiin yhdistetty MLFMA-PO menetelmä ideaalijohteille Tutkittiin yhdistetyn menetelmän tarkkuutta erilaisilla PO ja MLFMA aluejaoilla PO, MLFMA ja yhdistetty MoM-PO yleistettiin pintaimpedanssiehdolle (ei-ideaalijohteet, pinnoitteet) Tutkittiin menetelmien tarkkuutta eri pintaimpedanssin arvoilla Tarkasteltiin pintaimpedanssin vaikutusta tutkapoikkipintaan

16 Yhteenveto tuloksista PO menetelmän tarkkuus ongelmallinen: varjoalueella ( korkeampi taajuus) terävissä särmissä ( sileät pinnat, korjaustermit) lähekkäin oleville rakenteille ( moninkertaiset heijastukset) resonoiville rakenteille korkealle pintaimpedanssille Yhdistetty MLFMA-PO parantaa merkittävästi PO ratkaisua mutta kasvattaa laskenta-aikaa ja muistin kulutusta Optimaalisen PO ja MLFMA aluejaon toteuttamien automaattisesti haastavaa Laskentaverkon muodostaminen muodostui pullonkaulaksi useissa realistisissa tilanteissa

17 Johtopäätökset MLFMA: PO: Terävät särmät, nurkat, lähekkäin olevat kohteet, resonoivat rakenteet, PO varjoalueen reuna, korkea pintaimpedanssi,... Pidetään riittävän pienenä jotta on ratkaistavissa yhdessä laskentanoodissa ilman hajautettua rinnakkaislaskentaa Suuret ja sileät pinnat (riittävän korkea taajuus) Tarkkuutta voidaan parantaa ottamalla huomioon useita peräkkäisiä heijastuksia ja käyttämällä korjaustermejä Hajautettu rinnakkaislaskenta suoraviivaista

18 Jatkotutkimusaiheita 1. Toteutus käyttäen hajautettua rinnakkaislaskentaa 2. CAD mallista aiheutuvien epäjatkuvien laskentaverkkojen käsittely MLFMA:ssa 3. Yleistys paikastariippuvalle ja/tai anisotrooppiselle ja/tai korkeamman asteen pintaimpedanssille 4. Laajentaminen yleisille materiaalirakenteille (dielektriset puoliläpäisevät pinnat)

Samankaltaiset tiedostot

TIIVISTELMÄRAPORTTI (SUMMARY REPORT) Suurteholaskenta-algoritmien hyödyntäminen suurten kohteiden tutkavasteen laskennassa

2015/2500M-0025 ISSN 1797-3457 (verkkojulkaisu) ISBN 978-951-25-2747-2 (PDF) TIIVISTELMÄRAPORTTI (SUMMARY REPORT) Suurteholaskenta-algoritmien hyödyntäminen suurten kohteiden tutkavasteen laskennassa Pasi