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申请/专利权人：南京华成微波技术有限公司

摘要：本发明提出一种大阵面相控阵天线分析方法及装置，涉及天线设计领域；方法包括：构建卷积神经网络分析模型，该模型以相控阵天线参数作为输入、以远场辐射特性指标数据作为输出；获取历史存储的若干大阵面相控阵天线的天线分析数据作为训练数据，训练卷积神经网络分析模型，获得相控阵天线仿真分析模型；以待仿真分析的相控阵天线参数作为相控阵天线仿真分析模型的输入，分析获得对应的辐射特性指标数据。本发明利用机器学习对历史设计的大阵面相控阵天线设计数据的进行综合评估获得优化大阵面相控阵天线设计的模型，显著提升天线设计效率，减少天线设计风险。

主权项：1.一种大阵面相控阵天线分析方法，其特征在于，包括：构建卷积神经网络分析模型，该模型以相控阵天线参数作为输入、以远场辐射特性指标数据作为输出；其中，所述相控阵天线参数包括天线工作参数、子阵布局、激励幅相分布、馈电网络配置参数和方向图限制参数，所述方向图限制参数包括失效天线单元的数量及位置参数、误差或噪声系数、天线单元间的耦合特性参数，所述辐射特性指标数据包括主瓣宽度、副瓣电平、栅瓣抑制和方向性系数；获取历史存储的若干大阵面相控阵天线的设计分析数据，构建历史数据库；以所述历史数据库中的仿真分析数据作为训练数据，训练卷积神经网络分析模型至满足预设条件，获得相控阵天线仿真分析模型；以待仿真分析的大阵面相控阵天线参数作为所述相控阵天线仿真分析模型的输入，仿真分析获得对应的远场辐射特性指标数据；所述方法，还包括：确定目标大阵面相控阵天线的远场辐射特性指标数据，以所述远场辐射特性指标数据作为所述相控阵天线仿真分析模型的输出，反向获取所述相控阵天线仿真分析模型的输入，获得所述目标大阵面相控阵天线的天线阵面布局和激励幅相分布；所述方法，还包括：根据所述目标大阵面相控阵天线的天线阵面布局和激励幅相分布构建基于数字孪生架构的大阵面相控阵天线参数模型，所述参数模型记录各天线组成器件的属性；其中，所述天线组成器件包括天线单元、功放、功分器、移相器、衰减器和射频电缆；根据所述参数模型中各所述天线组成器件的属性，计算所述参数模型对应的天线系统中各天线单元的归一化激励幅度和相位分布；根据所述归一化激励幅度和相位分布进行方向图推演，计算所述天线系统的远场辐射特性指标数据；判断所述天线系统的远场辐射特性指标数据是否满足所述目标大阵面相控阵天线的远场辐射特性指标数据要求，并当结果为不满足时，调整所述参数模型的各天线组成器件规格、型号或参数，直至所述天线系统的远场辐射特性指标数据满足所述目标大阵面相控阵天线的远场辐射特性指标数据要求。

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