[发明专利]基于深度学习的单元近耦合条件下电磁超构表面构建方法有效
| 申请号： | 202010913981.4 | 申请日： | 2020-09-03 |
| 公开（公告）号： | CN112115639B | 公开（公告）日： | 2021-06-22 |
| 发明（设计）人： | 李猛猛;章羽晨曦;陈如山;丁大志;马子轩;王绍然;宁子豪;房欣宇;杨天;胡燕萌 | 申请（专利权）人： | 南京理工大学 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27 |
| 代理公司： | 南京理工大学专利中心 32203 | 代理人： | 薛云燕 |
| 地址： | 210094 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的单元近耦合条件下电磁超构表面构建方法。该方法为：在微波或者光波段，选择单元周期，使单元透射率或反射率大于阈值，并且通过改变单元属性，使波前的相位变化覆盖2π范围；将目标单元及周围单元看作一个子阵，对单元进行3比特量化，并且建立目标单元透射场或反射场的数据集；设计神经网络模型，输入为不同属性的单元，输出为相应的透射或反射场，训练生成满足精度需求的神经网络模型；构建电磁超构表面，利用神经网络建立单元属性与透射场或反射场的关系，计算出待优化目标处的电场值；使用优化算法对电磁超构表面进行优化，调整电磁超构表面的电磁波调控效率。本发明显著提高了电磁超构表面的电磁波调控效率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 单元 耦合 条件下 电磁 表面 构建 方法 | ||
【主权项】：
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