一种基于卷积自编码器的超表面自动设计方法技术

本发明专利技术公开了一种基于卷积自编码器的超表面自动设计方法，包括以下步骤：步骤1，随机生成若干个超表面单元结构，使用电磁仿真软件分别计算每个超表面的反射相位和幅值；步骤2，采用基于卷积自编码器的深度学习方法，通过将步骤1中计算得到的反射相位和幅值同时输入卷积自编码器，输出对应的超表面单元结构，来训练深度学习模型；步骤3，将设计目标的反射相位和幅值输入步骤2中训练完毕的深度学习模型中，使用卷积自编码器完成特征提取以及特征与超表面矩阵之间的匹配，即获得所需要设计的超表面结构。本发明专利技术可以做到同时设计超表面的反射幅值和反射相位，无需复杂的扫参过程，可以自动生成表面结构，简化了设计步骤，设计效率高。

A Supersurface Automatic Design Method Based on Convolutional Self-Encoder

【技术实现步骤摘要】
一种基于卷积自编码器的超表面自动设计方法
本专利技术属于超表面设计
，涉及一种基于卷积自编码器的超表面自动设计方法。
技术介绍
超表面是指一种厚度小于波长的人工层状材料。通过相位突变空间分布的设计，超表面可实现对电磁波偏振、振幅、相位、极化方式、传播模式等传播特性的灵活有效调控。超表面可视为超材料的二维平面亚波结构阵列。目前广泛应用的相位梯度超表面、编码超表面等，需要同时设计的反射折射的幅度和相位。然而目前基于超表面实现幅度和相位调控的方法大都只能针对幅度和相位中的单个参量进行调控，很难实现对幅度和相位的同时调控。设计者很难同时设计超表面的结构使幅度和相位达到需要的大小。同时，现有技术中，设计超表面不仅耗费时间，而且耗费计算资源，需要进行复杂的扫参过程，需要进行建模和参数优化，设计步骤繁杂，工程师很难通过设计目标直接给出对应的超表面，设计效率低。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一种基于卷积自编码器的超表面自动设计方法，解决了现有技术中存在的难以实现对超表面幅度和相位同时进行调控，而且设计效率低的问题。本专利技术所采用的技术方案是，一种基于卷积自编码器的超表面自动设计方法，包括本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于卷积自编码器的超表面自动设计方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，随机生成若干个超表面单元结构，使用电磁仿真软件分别计算每个超表面的反射相位和幅值；步骤2，采用基于卷积自编码器的深度学习方法，通过将步骤1中计算得到的反射相位和幅值同时输入卷积自编码器，输出对应的超表面单元结构，来训练深度学习模型；步骤3，将设计目标的反射相位和幅值输入步骤2中训练完毕的深度学习模型中，使用所述卷积自编码器完成特征提取以及特征与超表面矩阵之间的匹配，即获得所需要设计的超表面结构。

【技术特征摘要】
1.一种基于卷积自编码器的超表面自动设计方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，随机生成若干个超表面单元结构，使用电磁仿真软件分别计算每个超表面的反射相位和幅值；步骤2，采用基于卷积自编码器的深度学习方法，通过将步骤1中计算得到的反射相位和幅值同时输入卷积自编码器，输出对应的超表面单元结构，来训练深度学习模型；步骤3，将设计目标的反射相位和幅值输入步骤2中训练完毕的深度学习模型中，使用所述卷积自编码器完成特征提取以及特征与超表面矩阵之间的匹配，即获得所需要设计的超表面结构。2.根据权利要求1所述的一种基于卷积自编码器的超表面自动设计方法，其特征在于，所述步骤1中的所述电磁仿真软件为CSTSTUDIOSUITEMWS。3.根据权利要求2所述的一种基于卷积自编码器的超表面自动设计方法，其特征在于，所述步骤1的具体过程如下：首先使用MATLAB软件输出随机生成的超表面单元结构的矩阵，其中标记为“1”的区域表示该区域填充有金属，标记为“0”的区域表示该区域空白，再使用所述电磁仿真软件CSTSTUDIOSUITEMWS进行计算得到所述超表面单元的反射相位和幅值。4.根据权利要求1所述的一种基于卷积自编码器的超表面自动设计方法，其特征在于，所述步骤2中训练深度学习模型的具体过程如下：步骤2.1，数据采集生成及预处理过程：使用MATLAB语言画出超表面单元的反射相位和幅值的图像，对该图像的灰度和像素特征进行归一化操作，设定图像为32×32×1的单通道灰度图，将图像的像素限定至...

【专利技术属性】
技术研发人员：师昕，邱天硕，陈惠娟，赵雪青，
申请(专利权)人：西安工程大学，
类型：发明
国别省市：陕西,61