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处于复杂环境中电磁目标的快速、有效分析一直都是计算电磁学领域的研究热点。本文首先根据不同的研究问题,建立相应的积分方程,并使用矩量法(MoM, Method of Moments)将积分方程离散为矩阵方程,为了实现快速求解,研究了基于迭代算法的多层UV (MLUV)分解技术和ACA (Adaptive Cross Approximation)算法,以及基于直接求解算法(LU分解方法)的特征基函数方法,涉及的工程问题包括,三维电大尺寸金属/介质目标与二维介质粗糙面复合电磁散射问题,各向异性介质涂覆金属目标的散射问题以及低掠入射情况下二维粗糙面的雷达特性分析。此外在正演算法的基础上,研究了粗糙面上方目标的电磁逆散射问题,采用机器学习方法实现了粗糙面上方目标几何特征参数的反演,并着重分析了入射波频率和雷达探测方式对反演精度的影响。本文主要内容包括：1)研究了复杂环境中三维金属/介质目标雷达散射的正演算法,其中目标可被放置在粗糙面上方或者下方(埋地目标)。基于表面积分方程(SIE, Surface Integral Equation),在金属目标表面建立电场积分方程(EFIE, Electric Field Integral Equation),在介质目标表面建立PMCHWT方程。针对传统UV方法在快速填充包含K算子的子块矩阵时失效的问题,提出了使用ACA方法填充相应矩阵。最后通过数值算例,验证了算法的准确性,并分析了不同粗糙度、目标尺寸和目标放置位置对双站雷达散射截面积(RCS, Radar Cross Section)的影响。2)研究了各向异性介质涂覆金属目标雷达散射的正演算法。基于体面积分方程(VSIE),在金属目标表面建立电场积分方程,在各向异性介质体内建立体积积分方程(VIE),提出了基于预处理远区作用子块的八叉树数据结构(PILOCT-TREE)的ACA算法,用来快速求解矩阵方程,并通过数值算例,分析了介电常数、涂覆厚度、入射场极化对各向异性介质涂覆金属目标RCS的影响。3)研究了二维粗糙面在低掠入射角照射情况下的雷达散射正演算法。特征基函数方法(CBFM, Characteristic Basis Function Method)是一种基于直接求解算法的快速算法,避免了迭代算法的不收敛问题,并可高效计算单站RCS,本文将其拓展为多层CBFM方法(MLCBFM),使用MPICH2实现算法并行,用于预估二维电大尺寸粗糙面在低掠入射角照射情况下的双站及单站RCS。4)研究了粗糙面上方目标的电磁逆散射问题。采用MLUV加速的矩量法作为电磁建模正演算法,并将散射电场的幅值作为支持向量机(SVM, Support Vector Machine)的输入,以二维方柱边长和放置高度(目标中心距离粗糙面均值平面的高度)作为反演参数,建立电磁逆散射网络进行反演。在SVM训练阶段,分析了在不同频段频率采样(谐振区与光学区)以及在不同观测点空间采样时,不同训练样本对反演精度的影响。最后,在单观测点扫频探测方式下,实现了方柱边长和放置高度的重构。