雷达散射截面积(RCS)作为获取目标信息特征的物理指标,一直是电磁学研究的关键内容,被广泛应用在目标识别、微波射频及地质勘测等领域。近年来,围绕着如何精确、快速获取复杂目标RCS提出了各种数值算法,其中矩量法(MOM)作为本课题研究的基础,由于MOM离散方程后所产生的矩阵是稠密的,会存在求解时间长、内存消耗大等问题,特征基函数法(CBFM)是一种在MOM上发展起来的宏基函数法。本文对CBFM进行改进,并提出以下方法来快速分析导体目标RCS。第一种方法是多层特征基函数法(MLCBFM)与再压缩自适应交叉近似算法(RACA)结合求解导体目标双站RCS。在CBFM的实施过程中,为便于求解矩阵方程,提高计算效率,通常将目标剖分成较大子域,则子域中未知量相应增多,特征基函数(CBFs)计算耗时。针对这一问题,采用MLCBFM将目标划分为多层,将CBFs的产生过程层层分解,进一步压缩未知量。另外,应用RACA算法对每一层远场阻抗矩阵进行加速,从而加快缩减矩阵以及次要特征基函数(SCBFs)的求解,内存也得到进一步降低。第二种方法是分层特征基函数(HCBFM)结合奇异值分解法快速分析导体目标单站RCS.针对传统奇异值分解特征基函数法(SVD-CBFM)所需入射激励个数较多、CBFs求解耗时等问题,采用HCBFM将目标子域进行分层,充分考虑底层小子域间的耦合作用并求解每个小子域的SCBFs,以减少入射波激励个数,另外,高层子域的CBFs由低层子域的CBFs线性组合得到,从而避免求解较大子域上的CBFs,最后对高层子域上的CBFs进行SVD压缩,得到一组个数较少完备的CBFs。另外,采用ACA算法压缩阻抗矩阵,加快计算速度。本文分析了多个数值算例,验证了上述方法的高效性,为今后研究复杂电大目标的电磁散射问题提供了新的解决方案。