基于编码器-解码器神经网络的阵列综合技术复现与研究

基于编码器-解码器神经网络的阵列综合技术复现与研究摘要本报告旨在复现利用深度学习解决天线阵列综合问题的实验案例。传统的阵列综合方法（如Woodward-Lawson法、迭代傅里叶变换法）在面对非均匀阵列或复杂波束形状时，往往存在计算量大、依赖初始值等问题。本文构建了一种基于编码器-解码器（Encoder-Decoder）架构的深度神经网络，通过学习从“期望方向图”到“阵元复激励系数”的端到端映射，实现快速、高精度的阵列综合。实验以16单元均匀线阵为例，涵盖数据生成、网络设计、模型训练及结果评估全流程，包含完整的Python代码实现及详细注释。第一章 引言1.1 研究背景阵列天线通过控制各阵元的激励幅度和相位，可以形成特定的波束指向和零陷。传统方法如凸优化虽然精度高，但实时性差，尤其当环境变化需要动态调整波束时，重新求解优化问题的时间开销巨大。近年来，深度学习因其强大的非线性拟合能力和快速推理速度，被广泛应用于阵列综合领域。1.2 文献依据本实验复现思路参考了近期IEEE TAP上的相关研究思路（如《Deep Learning for Array Synthesis》），核心思想是：编码器：提取输入方向图（通常为离散角度采样点）的深层特征，进行降维。解码器：将压缩的特征向量还原为特定维度的阵列激励（复数，拆分为实部与虚部）。/