【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及超表面透射天线，具体地，涉及一种基于多层感知机的幅相独立调控的透射阵单元优化方法。
技术介绍
1、随着基于人工智能(ai)的新兴技术的发展，机器学习(ml)和深度学习(dl)算法在解决遥感、逆散射、微波器件设计、天线设计等电磁学领域的复杂问题方面受到了广泛关注。
2、超表面(metasursurface，mts)被认为是一种二维的超材料，它是一种具有自然界中没有的独特电磁特性的人工工程结构。mts为电磁波的控制提供了很大的机会。近年来也有众多学者采用人工神经网络(anns)、粒子群优化(pso)和遗传算法(ga)等机器学习算法对mts天线进行优化和逆设计。
3、天线几何优化主要有两大类。第一种方法是使用ml算法，利用预定义的模式优化天线的尺度。例如，配置为三层等大小正方形贴片的元表面被优化为最优尺度，即贴片的边长。元表面在优化过程中保持其原始的方形几何形状。第二种方法是优化元表面的几何模式。这是通过将平面天线几何图形像素化成具有1b单元状态的二进制矩阵来实现的。通过优化二值矩阵，生成几何复杂度更高的...
【技术保护点】
1.一种基于多层感知机的幅相独立调控的透射阵单元优化方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于多层感知机的幅相独立调控的透射阵单元优化方法，其特征在于，所述步骤S2中，利用MATLAB生成超表面单元编码矩阵并HFSS联合仿真采集数据，并在N×N像素尺度下进行数据采集与网络训练。
3.根据权利要求1所述的基于多层感知机的幅相独立调控的透射阵单元优化方法，其特征在于，所述神经网络主体由多层感知机构成，所需的传输响应被馈入网络，所述神经网络输出一个矩阵，该矩阵表示像素化超表面单元的模式，所需的传输响应引导网络生成具有这种电磁特性的超表面单
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【技术特征摘要】
1.一种基于多层感知机的幅相独立调控的透射阵单元优化方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于多层感知机的幅相独立调控的透射阵单元优化方法，其特征在于，所述步骤s2中，利用matlab生成超表面单元编码矩阵并hfss联合仿真采集数据，并在n×n像素尺度下进行数据采集与网络训练。
3.根据权利要求1所述的基于多层感知机的幅相独立调控的透射阵单元优化方法，其特征在于，所述神经网络主体由多层感知机构成，所需的传输响应被馈入网络，所述神经网络输出一个矩阵，该矩阵表示像素化超表面单元的模式，所需的传输响应引导网络生成具有这种电磁特性的超表面单元；
4.根据权利要求3所述的基于多层感知机的幅相独立调控的透射阵单元优化方法，其特征在于，所述神经网络主体为一个全连接神经网络，该网络具有四层，分别由1024、1024、512和n×n个输出组成；
5.根据权利要求1所述的基于多层感知机的幅相独立调控的透射阵单元优化方法，其特征在于，所述神经网络选择使用bceloss作为损失函数，将每个像素的取值看作一个二分类问题。
...【专利技术属性】
技术研发人员：徐光辉，杨江，黄志祥，杨利霞，李迎松，丁大维，赵鲁豫，
申请(专利权)人：安徽大学，
类型：发明
国别省市：
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