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龙图腾网获悉南通大学申请的专利一种基于深度学习的贴片天线自解耦设计方法及贴片天线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：CN120671567B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21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：202511178474.X，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种基于深度学习的贴片天线自解耦设计方法及贴片天线是由施金;沈一君;钱俊宏;窦阳光;徐凯;姜芮芮;张凌燕设计研发完成，并于2025-08-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的贴片天线自解耦设计方法及贴片天线在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的贴片天线自解耦设计方法及贴片天线，设计方法包括多段点电磁耦合输入参数规划与数据生成；基于深度学习的模型训练；基于多目标筛选的预测和验证。本发明基于多段点电磁耦合的输入参数规划方法，用以驱动深度学习训练优化神经网络模型，结合端口解耦和方向图改善的多目标筛选方式，实现基于深度学习的贴片天线自解耦设计，所设计得到的贴片天线且具有端口解耦和方向图同步改善、低剖面、结构简洁的优点。

本发明授权一种基于深度学习的贴片天线自解耦设计方法及贴片天线在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的贴片天线自解耦设计方法，其特征在于，包括： 步骤1：通过分区域电磁分布特点及耦合效应的先验知识，设定多段点输入结构参数，结合金属贴片长度及馈电位置形成输入结构参数；通过全波仿真得到每组输入结构参数的S参数、最大增益及正天顶增益，并提取得到最大增益与正天顶增益的差值，从而形成数据集；其中，所述S参数用于衡量匹配与端口解耦效果，所述增益的差值用于衡量方向图畸变程度； 设定所述输入结构参数的具体方法包括：基于贴片天线在线极化工作时具有上下、左右的对称性，将原始矩形金属贴片通过十字交叉轴分为均匀的四个区域；然后在其中一个四分之一区域设定纵向等间距的四个点，分别记为A、B、C和D，以及一竖直线段标记为E；各点以及直线段E与原始矩形金属贴片的边缘的距离依次对应记为d1、d2、d3、d4和d5，点A与点D纵向间距记为l；相邻两点之间直线相连后与直线段E一起组成所设计金属贴片在该四分之一区域中的侧边；设定金属贴片的纵向长度为lp，馈电位置离金属贴片上下对称线的距离记为k，从而形成d1、d2、d3、d4、d5、l、lp、k共八个输入结构参数； 步骤2：利用所述数据集进行基于深度学习的模型训练，并经过预验证后，得到训练收敛且质量合格的神经网络模型； 步骤3：利用步骤2得到的神经网络模型，进行基于多目标筛选的预测和验证。

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