通过在超表面单元上加载二极管等有源器件,可编程超表面可实现对电磁波的实时灵活调控.通常利用全波仿真软件计算可编程超表面的辐射场,但该方法需要消耗大量的时间,因而降低了设计效率.为了实现准确高效求解给定编码序列计算辐射场,该文首先设计了辐射场自动测试系统,利用该测试系统实测了少量的编码和辐射场数据,其后提出了一个正向深度神经网络,基于实测的数据训练该神经网络,最终实现了给定编码准确高效预测辐射场.对于给定辐射场求解编码的逆问题,该文提出了一个逆向深度神经网络.基于正向网络生成的数据训练所提出的逆向网络,最终实现了给定辐射场实时准确求解编码.该文所提出的方法为雷达波束形成提供了一种新可选方案,在雷达智能波束形成、微波成像等领域有一定的应用价值.
可编程超表面 离散偶极子近似 深度学习 全连接网络 辐射场预测