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专利号: 2020113431152
申请人: 江苏科技大学
专利类型:发明专利
专利状态:已下证
更新日期:2026-03-02
缴费截止日期: 暂无
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摘要:

权利要求书:

1.基于多层PCA高斯过程的微带天线物理尺寸提取方法,其特征在于,包括训练阶段和提取阶段;所述训练阶段包括:

步骤1、构建样本集TrainSet={s1,s2,...,sN1},其中N1为训练样本总数,第n个样本表示为:sn=[Xn,Yn],Yn为p维尺寸参数向量,表示微带天线的p个尺寸参数,Xn为q维S曲线采样点向量,表示尺寸参数为Yn的微带天线S曲线上的q个采样点值;n=1,2,…,N1;

步骤2、构建微带天线物理尺寸提取模型,所述模型包括:第一特征提取层、第二特征提取层、第三特征提取层和高斯过程回归器;

所述第一特征提取层的输入为多个微带天线S曲线上的q点采样向量构成的矩阵M,输出为提取的第一S特征矩阵;所述第二特征提取层的输入为第一S特征矩阵,输出为提取的第二S特征矩阵;将第一S特征矩阵和第二S特征矩阵拼接为第三S特征矩阵;所述第三特征提取层的输入为第三S特征矩阵,输出为最终提取的S曲线采样点特征矩阵;

所述高斯过程回归器的输入为S曲线采样点特征矩阵中的列向量,输出为与所述列向量对应的微带天线p维尺寸参数向量;

步骤3、采用样本集TrainSet对所述微带天线物理尺寸提取模型进行训练,将N1个训练样本的S曲线采样点向量组成的矩阵作为M输入到所述微带天线物理尺寸提取模型中,经过第一特征提取层、第二特征提取层、第三特征提取层的提取,得到N1个提取的列向量;将所述N1个列向量作为高斯过程回归器的输入,对应训练样本的尺寸参数向量作为输出,优化高斯过程回归器中的参数,得到训练好的微带天线物理尺寸提取模型;

所述提取阶段包括:

步骤4、对待设计的微带天线的S曲线进行q点采样,构成q维S曲线采样点向量Xd,将Xd与样本集中的N1个训练样本的S曲线采样点向量组合为包括N1+1个微带天线S曲线上的q点采样向量的矩阵M′,将矩阵M′输入到训练好的微带天线物理尺寸提取模型中,经过第一特征提取层、第二特征提取层、第三特征提取层的提取,得到N1+1个提取的列向量,将所述N1+1个列向量中与Xd对应的列向量作为高斯过程回归器的输入,则所述高斯过程回归器的输出为待设计的微带天线的尺寸参数向量。

2.根据权利要求1所述的微带天线物理尺寸提取方法,其特征在于,所述微带天线为理想应刷偶极子天线,尺寸参数为4维向量P=[H W1 W2 W3],其中H为介质层的厚度,W1为天线传输线的宽度,W2为偶极子天线臂宽度,W3为微波巴伦长方形部分的宽度。

3.根据权利要求1所述的微带天线物理尺寸提取方法,其特征在于,所述第一特征提取层、第二特征提取层、第三特征提取层均包括级联的ZCA和PCA运算模块。

4.根据权利要求1所述的微带天线物理尺寸提取方法,其特征在于,所述S曲线为回波损耗S11曲线。

5.根据权利要求1所述的微带天线物理尺寸提取方法,其特征在于,所述S曲线采样点向量为1001维向量。