[发明专利]基于神经网络的赋形反射面天线最佳吻合参数估计方法有效
| 申请号： | 202110969899.8 | 申请日： | 2021-08-23 |
| 公开（公告）号： | CN113722902B | 公开（公告）日： | 2022-09-06 |
| 发明（设计）人： | 翁子彬;李园光;张立;焦永昌;马铭旭;侯鼎 | 申请（专利权）人： | 西安电子科技大学 |
| 主分类号： | G06F30/20 | 分类号： | G06F30/20;H01Q15/16 |
| 代理公司： | 陕西电子工业专利中心 61205 | 代理人： | 陈宏社;王品华 |
| 地址： | 710071*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明提出了一种赋形反射面天线最佳吻合参数的估计方法，属于天线技术领域，实现步骤为，构建赋形反射面天线模型、重力变形模型以及吻合面模型，计算赋形反射面天线重力变形模型上的每个节点到吻合面模型的最短距离，生成训练样本集和测试样本集，构建BP神经网络模型，对BP神经网络模型进行迭代训练，获取赋形反射面天线最佳吻合参数的估计结果。本发明避免了线性近似带来的误差，同时采用距离逼近的方法求解重力变形模型上节点到吻合面模型的最短距离，避免了单位法向量近似相等带来的误差，提高了天线性能，具有较高的实际应用价值。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 神经网络 赋形 反射 天线 最佳 吻合 参数估计 方法 | ||
【主权项】：
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