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龙图腾网获悉西南交通大学申请的专利一种基于人工神经网络与压缩感知的无相位阵列天线诊断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：CN116992355B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202311053730.3，技术领域涉及：G06F18/2411；该发明授权一种基于人工神经网络与压缩感知的无相位阵列天线诊断方法是由廖成;柏果;程友峰;彭樊设计研发完成，并于2023-08-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于人工神经网络与压缩感知的无相位阵列天线诊断方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于人工神经网络与压缩感知的无相位阵列天线诊断方法，涉及天线阵列技术领域，包括基于提取到的阵列天线的有源单元方向图，计算阵列天线的远场方向图；对阵列天线的远场方向图进行模拟处理，得到预训练后新的解码器神经网络；测量实际阵列的受损方向图的振幅，得到预测的受损单元激励；将预测的受损单元激励作为预训练后新的解码器神经网络的输入，得到虚拟阵列的激励；根据虚拟阵列的激励，确认无相位阵列天线的受损单元的位置索引以及原始激励。本发明的有益效果为可确定受损单元位置，从无相位测量中准确地恢复激励源的相位，与现有技术相比，本发明具有更高的准确性、效率和鲁棒性。

本发明授权一种基于人工神经网络与压缩感知的无相位阵列天线诊断方法在权利要求书中公布了：1.一种基于人工神经网络与压缩感知的无相位阵列天线诊断方法，其特征在于，包括： 基于提取到的阵列天线的有源单元方向图，计算阵列天线的远场方向图； 对阵列天线的远场方向图进行模拟处理，建立解码器神经网络的训练集，并利用建立好的训练集对解码器神经网络进行预训练，得到预训练后新的解码器神经网络； 测量实际阵列的受损方向图的振幅，将其输入至编码器神经网络中进行训练，得到预测的受损单元激励； 将预测的受损单元激励作为预训练后新的解码器神经网络的输入，将编码器-解码器神经网络进行级联，并基于预设在压缩感知框架中的损失函数对级联后的编码器-解码器神经网络进行训练直至训练完成，得到虚拟阵列的激励； 根据虚拟阵列的激励，确认无相位阵列天线的受损单元的位置索引以及原始激励； 其中，所述阵列天线的有源单元方向图与阵列天线的远场方向图的关系为： 式中，表示阵列天线的远场方向图，分别为第个单元的原始激励与有源单元方向图，，为天线单元总数，为虚数单元，表示自然对数的底数，为自由空间的波数，与分别为导向矢量与第个单元的位置矢量，被定义为： ， 式中，和为笛卡尔坐标系下与方向的单位矢量，和分别代表俯仰角与方位角，为第个单元的坐标，与分别为导向矢量与第个单元的位置矢量。

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