[发明专利]一种宽带随机表面及其确定方法

权利要求书

1.一种宽带随机表面，其特征在于：包括若干风车型单元阵，每个风车型单元针均包括金属背板、隔着介质基板安装于金属背板的风车型谐振单元，所述风车型谐振单元包括中心方形环和带枝节方形环，带枝节方形环包围于方形环的外围，二者之间设有金属环带，所述中心方形环的边长与带枝节方形环的枝节边长相同。

2.根据权利要求1所述的宽带随机表面，其特征在于：所述风车型单元阵的边长为12-15mm，介质基板厚度为1～4mm，金属环带的线宽为0.4～0.5mm，中心方形环与带枝节方形环之间的间隙为0.4～0.6mm。

3.根据权利要求2所述的宽带随机表面，其特征在于：所述风车型单元阵的边长为12mm，介质基板厚度为4mm，金属环带的线宽为0.4mm，中心方形环与带枝节方形环之间的间隙为0.55mm。

4.一种如权利要求1至3任一项所述的宽带随机表面的确定方法，其特征在于包括以下步骤：

(A)构造粒子群优化算法的多维粒子，并依据宽带随机表面的实际需要大小确定粒子的维数；

(B)根据宽带随机表面的实际需要，构造用于基于粒子群优化算法迭代更新的粒子移动速度矢量以及位置矢量，其中通过位置矢量来确定中心方形环的边长与带枝节方形环的枝节边长；

(C)在迭代过程中使适应度函数的取值达到最小时粒子所处位置，即为该粒子的个体最优位置，在整个粒子群中使适应度函数的取值达到最小时粒子所处位置，即为群体的最优位置；

(D)建立远场预估模块：获取宽带随机表面基本的风车谐振单元的电流以及磁流，并建立数据库，然后计算风车谐振单元的远场，进而计算宽带随机表面的远场；

(E)将微粒群优化模块输入粒子位置矢量到远场预估模块，远场预估模块建立随机表面的模型，并调用随机表面单元的电磁流数据库，计算随机表面的远场，并返回随机表面的RCS至微粒群优化模块。

5.根据权利要求4所述的宽带随机表面的确定方法，其特征在于：所述随机表面的预设值最佳位置搜索的步骤如下：

(F)设置基于随机表面的远场预估和PSO联合算法的迭代次数和粒子群规模，并对粒子进行初始化，其中各粒子初始化位置及速度均设置为随机数；

(G)由粒子的初始位置计算步骤(C)中适应度函数的初始值；

(H)更新粒子的移动速度矢量和位置矢量，然后计算更新后每个粒子位置所对应的适应值，对每个微粒，将其适应值与当前个体粒子最好位置pbest比较，若较好，则将其当前适应值作为pbest；从所有微粒的个体最好位置pbest找出全局最好位置gbest，并代替历史群体最优位置；

(I)判断搜索结果是否满足算法设定的结束条件，如果没有达到预设条件，则返回步骤(H)；如果满足预设条件，则停止迭代，输出最优解；其中，结束条件是指足够好的适应值或达到预设的最大迭代步数。

6.根据权利要求4所述的宽带随机表面的确定方法，其特征在于：所述步骤(C)中的适应度函数为：

其中，为随机表面的不同的俯仰角和方位角时总的散射场，θ变化范围从0度到180度，变化范围从0度到360度。

7.根据权利要求4所述的宽带随机表面的确定方法，其特征在于：所述步骤(D)中风车谐振单元的电流和磁流通过FEKO软件获得，随机表面的远场的计算公式为：

其中，为随机表面不同单元的散射场，θ变化范围从0度到180度，变化范围从0度到360度。

8.根据权利要求5所述的宽带随机表面的确定方法，其特征在于：所述步骤(H)中，更新粒子的移动速度矢量和位置矢量的更新公式为：

vikj+1=ωvikj+c1×rand1×(pbestikj-xikj)+c2×rand2×(gbestkj-xikj)]]>

xikj+1=xikj+vikj+1]]>

ω=ωmaxj<aωmax-ωmax-ωmin(b-a)*maxgen*(j-a*maxgen)a<j<bωminj>b]]>

其中，j为当前迭代次数，rand₁和rand₂为[0，1]之间的随机数，c₁和c₂为学习因子，w为粒子群算法的第j次迭代的权重，w_max为该算法的允许最大权重，w_min为该算法允许最小权重，maxgen为该算法的最大迭代次数，v_ik、x_ik分别表示第i个粒子的第k维移动速度和位置值；

然后计算更新后每个粒子位置所对应的适应值，比较每个粒子的更新后和历史最优位置适应值大小，以及每个粒子更新后的适应值和群体当前全局最优位置适应值大小，分别选取适应值对应的最小位置。