[发明专利]一种基于有限元的电磁环境认知方法

权利要求书

1.一种基于有限元的电磁环境认知方法，其特征在于，包括以下步骤：

1）将不同类型电磁感知设备能够探测到的空间化整为零，分解为若干有限元三维网格，构建有限元三维网格模型；

2）利用辐射源分布相对于有限元三维网格的稀疏性以及由电磁波传播方式决定的有限元之间的关联性，建立压缩感知模型，同时利用观测信息对步骤1）中建立的有限元三维网格模型进行参数求解；

所述步骤2）中，建立的压缩感知模型描述为：

y=Ax+w

其中，y为M×1的观测信号，M为观测次数；A为M×N测量矩阵，N为三维网格数量，也即未知数个数，且满足；x为N×1的稀疏信号，且x内的非零元素数量为k，也即信号源数量为k，稀疏度D=k/N，且满足；w为M×1的观测噪声信号；

3）通过人机融合方式将不同类型电磁感知设备多次获取的观测信息进行融合，对步骤2）中得到的有限元三维网格模型中出现的时空空洞进行预测、补全，得到完整的有限元三维网格模型及参数；

所述步骤3）中，完整的有限元三维网格模型及参数获取方法为：

首先，基于大气模型、电磁传播模型、地理信息模型和传感器模型对不同采集设备，也即大气信息采集器、地理信息采集器、集群信息以及其他设备采集的信息进行处理；

然后，对各模型处理后的数据进行类脑计算，形成电磁频谱背景模板，对步骤2）中得到的有限元三维网格模型中出现的时空空洞进行预测、补全，得到完整的有限元三维网格模型及参数；

4）基于步骤3）得到的完整的有限元三维网格模型及参数进行相关参数获取，并基于参数获取结果以及真实数据，建立有限元三维网格模型与数据双向驱动的处理机制，最终得到最优有限元三维网格模型；

所述步骤4）中，建立的有限元三维网格模型与数据双向驱动的处理机制，是指将模型获取的结果与真实数据进行对比，如果模型获取的结果与真实数据差距小于预设阈值，则采用模型驱动方式推算，如果模型获取的结果与真实数据差距大于预设阈值，则采用数据驱动模型，以真实数据对有限元三维网格模型参数进行调整；

5）基于得到的最优有限元三维网格模型，建立高维数据集，以背景模板的形式存贮、表征、描述、展现，用于传感器布设位置、数量或采集次数的优化。

2.如权利要求1所述的一种基于有限元的电磁环境认知方法，其特征在于，所述步骤1）中，构建的有限元三维网格模型中，每个有限元三维网格内，采用电磁场强度、传播方向、极化特性描述，而有限元三维网格之间，则采用电磁波的传播特性进行描述，包括频段、地形、传播路径以及辐射源和传感器天线特性参数。