申请/专利权人：天津工业大学;天津先进技术研究院

申请日：2024-01-16

公开（公告）日：2024-03-22

公开（公告）号：CN117574783B

主分类号：G06F30/27

分类号：G06F30/27;G06N3/006;G06F16/903

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.03.22#授权;2024.03.08#实质审查的生效;2024.02.20#公开

摘要：本申请属于天线优化技术领域，涉及基于深度高斯过程的天线优化方法、装置、设备和介质。方法包括：获取天线空间，进行抽样并进行第一仿真，根据结构参数和性能参数得到初始数据库，进而得到初始帕累托集合以及初始代理模型；根据初始数据库，进行全局搜索，得到新种群并评估每个个体的适应度；根据适应度进行第二仿真，得到下一帕累托集合；若下一帕累托集合满足预设的判断标准，进行局部搜索，得到局部搜索结果；对局部搜索结果进行第三仿真，得到当前数据库；若当前数据库的帕累托前沿包含局部搜索后的解，则将局部搜索后的解作为当前数据库的最优结构参数，并进行天线优化。本申请能够实现高维度和多目标的天线优化。

主权项：1.基于深度高斯过程的天线优化方法，其特征在于，包括：获取天线空间，对所述天线空间进行抽样，得到多维数组；对所述多维数组包含的结构参数进行第一仿真，得到对应的性能参数；根据所述结构参数和所述性能参数，得到初始数据库；根据所述初始数据库，得到初始帕累托集合；根据所述初始数据库，训练并构建深度高斯过程的初始代理模型；根据所述初始数据库，进行全局搜索，得到新种群，并根据所述初始代理模型，评估所述新种群中每个个体的适应度；根据所述适应度选择多个个体进行第二仿真，并根据第二仿真的结果更新所述初始数据库，得到下一数据库；根据下一数据库，更新所述初始帕累托集合，得到下一帕累托集合；若所述下一帕累托集合满足预设的判断标准，进行局部搜索，得到局部搜索结果；对所述局部搜索结果进行第三仿真，并根据第三仿真的结果更新所述下一数据库，得到当前数据库；若当前数据库的帕累托前沿包含局部搜索后的解，则将局部搜索后的解作为当前数据库的最优结构参数，并进行天线优化；若所述下一帕累托集合不满足预设的判断标准：当全局搜索的次数达到预设的条件时，进行局部搜索；否则，根据下一数据库，更新所述初始代理模型，得到下一代理模型；根据所述下一数据库，重新进行全局搜索，得到下一种群，并根据所述下一代理模型，评估所述下一种群中每个个体的适应度，重新进行第二仿真，重新更新所述下一数据库，重新更新下一帕累托集合，并重新判断是否满足预设的判断标准；若当前数据库的帕累托前沿不包含局部搜索后的解，根据下一数据库，更新所述初始代理模型，得到下一代理模型；根据所述下一数据库，重新进行全局搜索，得到下一种群，并根据所述下一代理模型，评估所述下一种群中每个个体的适应度，重新进行第二仿真，重新更新所述下一数据库，重新更新下一帕累托集合，并重新判断是否满足预设的判断标准。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 天津工业大学;天津先进技术研究院 基于深度高斯过程的天线优化方法、装置、设备和介质

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