近年来,随着雷达技术的高速发展,目标探测与识别技术日新月异,尤其是有着“海上霸主”之称的航母在国与国对抗中的作用日益加重,对于获取雷达散射截面的需求愈发迫切。一般而言,认知复杂系统电磁特性的主要手段有实验测量和数值计算,然而受限于试验场地、实验目标等诸多问题,许多实际情况不允许也难以进行精确的实验测量,如海面航行的航母所处电磁环境就无法在微波暗室中进行模拟测量。因此电磁数值仿真分析成为解决此类问题的现代化必要手段之一,在设计与分析中发挥着日益重要的作用。电磁数值仿真应当以“高、精、尖”为目标,实现“精度高、内存少、速度快”。但高精度与复杂电大目标雷达散射截面计算所需的庞大计算资源是互相矛盾的,因此如何在有限计算资源条件下精确有效地计算半空间环境下电大目标雷达散射截面成为当前一项极具挑战性的研究工作。基于上述情况,论文以在有限资源的情况下快速准确地计算分析半空间电大目标电磁散射特性为研究目标,利用多层快速多极子方法（MLFMA）作为主要研究工具,结合并行计算机技术与区域分解方法,开展了并行多层快速多极子方法及其区域分解技术的相关研究,形成一种基于八叉树结构的并行区域分解算法（OT-DDM）。该方法能够利用有限资源精确、有效地解决一系列实际工程中半空间环境下电大目标散射特性仿真计算问题。论文的主体研究工作内容及研究成果包含如下几个方面:（1）针对半空间MLFMA分层介质格林函数处理的难题,研究了一种分层处理的方法,引入实镜像方法来处理半空间反射作用,通过对自由空间MLFMA进行修正的方式来计算半空间问题。（2）为了扩大并行多层快速多极子的计算规模,论文研究对比了两种半空间区域分解算法。一种是非重叠型区域分解方法（IE-NDDM）,该方法提出了一种针对PEC问题的显式边界条件以确保子区域间电流连续,利用场迭代方式计算子区域间耦合作用,因此无需存储互阻抗矩阵,从而降低内存消耗。但该方法需要人工划分区域并建立人工交界面以保证区域封闭,操作繁琐且强加边界条件会导致区域间电流连续性变差,计算精度降低。因此提出另一种基于八叉树结构的区域分解算法,该方法无需人工划分区域,通过MLFMA自身分层分组特性,自动划分区域,并且不需要建立人工交界面,在相邻区域边界上采用阻抗计算的方式代替强加边界条件来保证电流连续性,提高计算精度。（3）在OT-DDM并行计算策略方面,考虑到区域间场计算过程中使用传统平面波自适应划分策略会导致场组出现严重的负载不均,提出了一种基于源组与场组划分的并行策略。该策略修正了传统策略只考虑源组划分的问题,在任务划分过程中将源组与场组分别进行并行任务划分,保证计算子区域间场作用时任务负载均衡。为了加速场作用计算,节省计算资源,论文研究了一种基于近远区划分策略,实现了近区自作用部分采用矩量法计算,近区互作用部分采用MLFMA计算,远区互作用部分采用快速远场近似算法计算。突破了计算电大模型时内存的限制,在保证精度的前提下,实现加速计算过程减少内存消耗的目的。（4）针对OT-DDM区域间并行计算过程,分别研究了工作站Windows系统与集群Linux系统两种平台下的并行模式。通过研究发现各个子区域间计算不存在依赖关系,因此可以采用一种多子区域同时并行计算的策略。对于工作站Windows系统,本文采用一种基于进程组的并行模式,通过进程组的方式将各个子区域计算任务进行划分。对于集群Linux系统,借助其高效的任务调度系统,本文采用一种基于任务级的并行策略,采用与进程组相似的任务划分策略,使用任务调度系统提交各个子区域计算任务,通过指示文件反馈的方式,来保证并行任务统一进行。（5）为了加速OT-DDM计算效率,论文提出一种基于OT-DDM架构的预条件构造方法,通过子区域自身构造预条件来加速迭代收敛过程,并将Open MP引入OTDDM中加速子区域间场计算,进一步提升OT-DDM计算效率。（6）论文分别从算法本身与硬件架构两个方面研究如何降低OT-DDM内存消耗。算法层面实现了半空间转移因子实时计算及插值计算功能,将计算过程中原本需要大量内存的半空间转移因子部分,通过“上层插值计算,下层实时计算”的方式进行有效的降低。基于硬件架构层面,采用硬盘代替内存的方式,利用核外求解技术及并行I/O技术将原本需要存储在内存中的变量写入硬盘,使内存消耗转变为硬盘消耗。综上所述,论文在总结分析国内外学者的研究基础上,针对半空间并行多层多极子方法及其区域分解技术进行了深入、系统的研究,形成了一种基于八叉树结构的区域分解算法。对于半空间电大尺寸目标散射特性计算问题,相较于传统方法,OT-DDM能够利用较少计算资源解决此类问题,扩大了多层快速多极子算法的应用范围,为相关领域提供了计算保障。