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龙图腾网获悉电子科技大学申请的专利一种基于物理信息神经网络实现天线方向图的设计方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116205143B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-15发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310224952.0，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种基于物理信息神经网络实现天线方向图的设计方法是由奚敏杰;王晓华;程曦设计研发完成，并于2023-03-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于物理信息神经网络实现天线方向图的设计方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于物理信息神经网络实现天线方向图的设计方法，属于通信天线技术领域。本发明所述方法包括以下步骤：初始自定义：设定总体二维模型，根据设定的性能指标确定对应的远区期望总场；PINN架构：根据初始定义值以及期望目标架构PINN；预训练：根据初始电磁信息得到PINN初始权重；正式训练：将电磁逆散射方法的积分方程和亥姆霍兹方程作为物理信息约束加入PINN，由此判断所得解是否符合期望，否则再次执行训练过程直至符合。本发明所述方法不依赖现有神经网络所需的大量训练集数据，效率更高；相比于现有的设计方法更灵活，适用性更高。

本发明授权一种基于物理信息神经网络实现天线方向图的设计方法在权利要求书中公布了：1.一种基于物理信息神经网络实现天线方向图的设计方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、初始自定义 设定总体二维模型，其中辐射天线为一线电流源，置于长度为L的有限尺寸地面之上，位置为S；在距离地面高度h处设立长度为l，宽度为w的散射体区域，位置记为S'，将散射体位置S'均匀划分为若干个网格，得到若干个散射体源点r′，网格点的二维坐标记为x′,y′；在距离辐射天线|rfar|处均匀设立天线远区场采样点，同时确定远场区采样点处天线远区入射场根据期望的天线性能指标确定对应的天线远区期望总场 S2、物理信息神经网络PINN架构过程 设定PINN为两输入三输出结构，含有八个全连接隐藏层，每层128个神经元；两通道输入为散射体网格二维坐标x′,y′，三通道输出为对应的实部虚部分布以及介电常数εrx′,y′分布； S3、预训练过程 先令散射体位置S'为自由空间，得到自由空间介电常数分布函数基于得到更新过后的散射体源点r′到天线远区场点rfar的背景格林函数rfar＝|rfar|ejθ；根据自由空间介电常数分布函数和更新过后的散射体源点r′到远区场点的背景格林函数计算散射体位置S'内的总场将二维坐标x′,y′作为PINN的输入，自由空间S'内的总场和介电常数分布函数作为PINN的输出指标对PINN进行预训练，保存预训练完成后PINN中各神经元的权重τ； S4、正式训练过程 将亥姆霍兹方程和电磁逆散射方法的积分方程作为物理信息约束，加入加载权重τ的PINN；将二维坐标x′,y′输入至当前的PINN，进行正式训练；当前的PINN输出散射体位置S'内的总场和介电常数分布函数εrx′,y′；将当前PINN的输出代入亥姆霍兹方程，利用损失函数计算等号两边的差值Lossh；利用电磁逆散射方法的积分方程计算当前的远区总场利用损失函数计算当前远区总场与远区期望总场的差值Losse； 计算差值的加权总值Loss： Loss＝Losse+α·Lossh 其中，α为Lossh的权重； 判断加权总值Loss是否小于设定阈值，若是，则判定当前PINN输出的介电常数分布函数εrx′,y′为期望解，对应的结构作为散射体位置S'的结构；若否，利用加权总值Loss更新当前PINN中各神经元的权重τ，重新执行正式训练过程。

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