[发明专利]基于学生T过程的微带天线优化方法和优化系统

权利要求书

1.一种基于学生T过程的微带天线优化方法，其特征在于，包括：

S1、构建样本集：采用仿真软件获取不同天线物理尺寸下的谐振频率，构成样本集S＝{(x_i,y_i)}，其中(x_i,y_i)表示第i个样本，x_i为第i个样本的天线物理尺寸向量，y_i为仿真软件获取的x_i对应的谐振频率；i＝1,2，…，n，n为样本总数；

S2、构建基于学生T过程的STP代理模型：Y＝STP(v+n,μ(X),σ(X))；

所述STP代理模型的输入X为天线物理尺寸向量，输出Y为X对应的谐振频率；其中v为STP代理模型的自由度参数初始值，μ(X)为输入X的预测均值，σ(X)为输入X的预测方差：

μ(X)＝k(X,x_i)k(x_i,x_i)^-1y_i，

σ(X)＝k(X,X)-k(X,x_i)k(x_i,X)^-1k(x_i,X)

k(,)为核函数；

S3、用样本集S训练STP代理模型，得到训练好的STP代理模型；

S4、初始化：设置最大迭代次数T_max，天线物理尺寸向量中各元素的取值上下界；迭代次数t初始化为1，待优化天线物理尺寸参数作为天线物理尺寸向量的初始值X₀，并使用训练好的STP代理模型获取X₀对应的谐振频率Y₀，计算初始误差f₀＝(f_a-Y₀)²，f_a为待优化天线的目标谐振频率；初始化最小误差f_best＝f₀，最优天线物理尺寸向量X_best为X₀；

S5、通过采集函数在天线物理尺寸向量中各元素的取值上下界范围内获取新的天线尺寸参数，所述采集函数为：

其中μ_t-1(x_i)和σ_t-1(x_i)分别为上一次迭代产生的预测均值和预测方差，m₀＝max_τ∈[1,t-1]Y_τ，Y_τ为第τ次迭代时STP代理模型的输出，Φ()为服从学生T分布的累计分布函数；

S6、使用训练好的STP代理模型获取新的天线尺寸参数X_t对应的谐振频率Y_t，计算当前误差：f_t＝(f_a-Y_t)²，如果f_t小于最小误差f_best，则令f_best取值为f_t，X_best取值为X₀；

判断当前迭代次数t是否达到最大迭代次数T_max，如达到，结束迭代，X_best即为优化后的天线物理尺寸向量；如没有达到，令t加一，跳转至步骤S5进行下一次迭代。

2.根据权利要求1所述的微带天线优化方法，其特征在于，所述核函数k(,)为平方指数核函数：其中上标T表示向量转置，l是核函数的超参数，表示输入的尺度。

3.根据权利要求1所述的微带天线优化方法，其特征在于，所述仿真软件为全波三维电磁仿真软件HFSS。