天线设计的实现方法及相关设备技术

本公开提供一种天线设计的实现方法、装置、电子设备及存储介质。该天线设计的实现方法包括：获取训练数据，所述训练数据包括多组天线的设计参数及其仿真结果；通过深度克里金模型对所述天线的设计参数进行处理，获得预测结果；根据所述天线的仿真结果和所述预测结果确定遗传算法的适应度函数；根据所述适应度函数对所述深度克里金模型进行训练，以获得目标深度克里金模型。该方法可以降低输入数据的维度、减少电磁仿真次数，从而减少设计时间，提高天线设计的效率。天线设计的效率。天线设计的效率。

【技术实现步骤摘要】
天线设计的实现方法及相关设备


[0001]本公开涉及通信
，尤其涉及一种天线设计的实现方法、装置、 电子设备及存储介质。

技术介绍

[0002]随着SA/NSA(独立组网/非独立组网)的5G(5th Generation MobileCommunication Technology，第五代移动通信技术)系统在全球范围内开发 和部署，5G的毫米波天线设计需求量逐渐增多，天线作为通信系统的发射 和接受装置，其性能对于整个通信系统尤为重要。
[0003]微带贴片天线(MPA，Microstrip Patch Antenna)由于其体积小、制造 容易、重量轻、平面结构等优点，对毫米波应用仍然具有很强的吸引力。 基片集成波导(Substrate Integrated Waveguide，SIW)是一种平面形式的合 成矩形波导(RWG，Rectangular Waveguide)，该技术可以应用于许多微波、 毫米波天线和射频(RF，Radio Frequency)电路，该技术具有低损耗、低 成本、高功率处理能力和共面集成的优点。
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种天线设计的实现方法，其特征在于，包括：获取训练数据，所述训练数据包括多组天线的设计参数及其仿真结果；通过深度克里金模型对所述天线的设计参数进行处理，获得预测结果；根据所述天线的仿真结果和所述预测结果确定遗传算法的适应度函数；根据所述适应度函数对所述深度克里金模型进行训练，以获得目标深度克里金模型。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述深度克里金模型包括卷积神经网络模型的输入层、卷积神经网络模型的卷积层、卷积神经网络模型的池化层、克里金代理模型和卷积神经网络模型的输出层。3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，还包括：根据天线的结构参数构建天线初始模型；随机生成多组天线的设计参数；将所述随机生成的多组天线的设计参数输入电磁仿真软件中进行仿真，获得多组天线的仿真结果。4.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，通过深度克里金模型对所述天线的设计参数进行处理，获得预测结果，包括：初始化所述深度克里金模型，并将卷积神经网络的网络参数以及克里金代理模型的超参数作为所述遗传算法的粒子数，并按顺序排列；初始化所述遗传算法，将所述天线的设计参数输入所述深度克里金模型中，获得所述预测结果。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，根据所述天线的仿真结果和所述预测结果确定遗传算法的适应度函数，包括：将所述预测结果和所述仿真结果的均方误差作为所述遗传算法的适应度函数。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，根据所述适应度函数对所述深度克...

【专利技术属性】
技术研发人员：张心宇，苏恩森，朱丹，刘发祥，姚欣，
申请(专利权)人：中国电信股份有限公司，
类型：发明
国别省市：