北京航空航天大学宋凌南获国家专利权
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龙图腾网获悉北京航空航天大学申请的专利一种基于神经网络近场相位重建的远场预测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：CN119293388B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-27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：202411306400.5，技术领域涉及：G06F17/16；该发明授权一种基于神经网络近场相位重建的远场预测方法是由宋凌南;向智强;戴飞;陈星晔;谭俊哲设计研发完成，并于2024-09-19向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于神经网络近场相位重建的远场预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于神经网络近场相位重建的远场预测方法，包括以下步骤：S1.对待测天线进行近场仿真，获取待测天线的近场幅度和相位数据，并构建数据集，将数据集划分为训练集和验证集；S2.构建根据近场幅度预测近场相位的神经网络，并通过训练集对神经网络进行训练和验证，得到训练好的神经网络；S3.对于不在数据集中的待测天线，获取近场幅度信息，输入训练好的神经网络中得到预测的近场相位，利用最小二乘法计算出待测天线的等效偶极子源；S4.根据等效偶极子理论，计算待测天线的远场。本发明采用神经网络来进行近场相位恢复，随后构建等效偶极子源，并最终实现待测天线的远场预测，具有较高的准确性和时效性。
本发明授权一种基于神经网络近场相位重建的远场预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于神经网络近场相位重建的远场预测方法，其特征在于：包括以下步骤： S1.对待测天线进行近场仿真，获取待测天线的近场幅度和相位数据，并构建数据集，将数据集划分为训练集和验证集； S2.构建根据近场幅度预测近场相位的神经网络，并通过训练集对神经网络进行训练，拟合近场幅度与近场相位之间的关系，利用验证集对训练得到的神经网络进行验证，验证通过后得到训练好的神经网络； S3.对于不在数据集中的待测天线，通过仿真只获取近场幅度信息，输入训练好的神经网络中得到预测的近场相位，从而获得完整的近场幅度和相位信息，利用最小二乘法计算出待测天线的等效偶极子源； S4.根据等效偶极子理论，计算待测天线的远场。
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