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龙图腾网获悉南京航空航天大学申请的专利一种基于MLFACA和CBFM的快速分析宽带RCS的方法、设备及介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119358255B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411445801.9，技术领域涉及：G06F30/20；该发明授权一种基于MLFACA和CBFM的快速分析宽带RCS的方法、设备及介质是由陈新蕾;高帆;董志文;李茁设计研发完成，并于2024-10-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于MLFACA和CBFM的快速分析宽带RCS的方法、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于MLFACA和CBFM的快速分析宽带RCS的方法、设备及介质，所述方法仅在待分析宽频带的最高频率执行MLFACA和生成特征基函数集合CBFs，而不需要在宽带内的其他频率再次重复MLFACA和生成CBFs。MLFACA基于快速自适应交叉采样和蝶形算法，将远场块对的阻抗子矩阵分解为几个稀疏矩阵的乘积。此外，利用CBFs压缩了MLFACA得到的乘积表示中的外矩阵的大小，从而得到了更高效的近似表示。这种近似表示可以在整个频带内固定，并且可以通过阻抗插值方法高效地获得其矩阵元素，避免了在每个待分析频率计算生成完整的阻抗矩阵，有效提升了远场块对的阻抗矩阵的填充效率。

本发明授权一种基于MLFACA和CBFM的快速分析宽带RCS的方法、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于MLFACA和CBFM的快速分析宽带RCS的方法，其特征在于，包括如下步骤： 第1步：在待分析的宽频带的最高频率fH对目标模型剖分网格； 第2步：使用八叉树对目标进行lf+1层分块，并根据块之间的距离将任意两块分类成近、远场块对，其中lf是最细层层号； 第3步：利用激励无关的特征基函数法CBFM在最高频率fH对最细层lf层的每一个最细层分块生成特征基函数集合； 第4步：在最高频率fH使用L层多层快速自适应交叉近似MLFACA算法将第l层的远场块对i，j的阻抗矩阵分解成多个稀疏矩阵相乘的形式，表达式为 其中Ap，Cp和BL都是稀疏子矩阵，p＝1，2，…，L；其中，L＝lf-l+1； 再使用对应的特征基函数集合压缩两个外矩阵A1和BL，使得被压缩为表达式为 其中，是的缩减矩阵，是A1的缩减矩阵，是BL的缩减矩阵；Ji和Jj分别是第i块和第j块内lf层块上生成的特征基函数集合的组合矩阵，Ji和Jj是稀疏矩阵； 第5步：选取样本频率，在样本频率计算并存储样本阻抗； 第6步：针对频带内要计算的任意频率fc，利用阻抗插值方法生成远场块对的阻抗矩阵分解形式中的多个稀疏矩阵； 第7步：针对频带内要计算的任意频率fc，直接计算出近场块对的阻抗矩阵，并使用对应近场块对的特征基函数集合压缩，然后将远、近场块对的压缩阻抗矩阵整合组建缩减矩阵方程，使用迭代求解方法求解方程并计算出RCS。

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