摘要
本发明涉及大间距阵列天线设计优化领域,具体涉及一种低副瓣大间距阵列天线幅度与相位的设计优化方法。本发明为每个大间距阵元随机分配了幅度和相位值,并设置幅度和相位值的变化范围,这种随机的幅度和相位组合,能够生成一系列不同特征的大间距阵列天线辐射方向图,这些丰富的辐射方向图数据构成了神经网络模型的训练的数据集,然后通过获得的数据集对神经网络模型进行训练,训练完成后,将副瓣电平低于‑20dB的大间距阵列天线辐射方向图输入训练好的神经网络模型,神经网络模型输出优化后的幅度和相位分布。本发明适用于对大间距阵列天线的设计进行优化。