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龙图腾网获悉西安电子科技大学申请的专利基于生成对抗网络的涡旋电磁波目标散射特性预测方法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：CN118311567B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-30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：202410432987.8，技术领域涉及：G01S13/88；该发明授权基于生成对抗网络的涡旋电磁波目标散射特性预测方法是由张宁;屈檀;王浩东;吴家骥设计研发完成，并于2024-04-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于生成对抗网络的涡旋电磁波目标散射特性预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于生成对抗网络的涡旋电磁波目标散射特性预测方法，该方法先固定生成器的网络参数，以训练样本数据作为真实样本，以生成器生成的散射数据作为虚假样本，将真实样本和虚假样本按照预定比例结合后，输入到判别器和分类器进行迭代训练直至达到训练结束条件；然后固定判别网络的网络参数，生成器生成的散射数据作为真实样本，输入到判别器和分类器中进行迭代训练直至达到训练结束条件。利用训练后的生成对抗网络根据输入的目标参数和随机噪声预测出涡旋电磁波对对应参数的目标的散射数据。本发明填补了涡旋电磁波目标散射特性预测的空白，提高了数据预测的效率，减少了内存开销。

本发明授权基于生成对抗网络的涡旋电磁波目标散射特性预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于生成对抗网络的涡旋电磁波目标散射特性预测方法，其特征在于，包括： 将目标参数及随机噪声输入已训练的生成对抗网络，生成涡旋电磁波对目标的散射数据；其中， 所述生成对抗网络包括生成器、判别器和分类器； 所述生成器被配置为：根据输入的目标参数及随机噪声，生成涡旋电磁波对目标的散射数据； 所述判别器被配置为：对输入的训练样本数据或所述生成器生成的散射数据进行真伪判别； 所述分类器被配置为：根据所述生成器生成的散射数据，生成预测的目标参数至所述生成器； 所述生成对抗网络的训练过程包括： 训练判别器和分类器：固定所述生成器的网络参数，以训练样本数据作为真实样本，以所述生成器生成的散射数据作为虚假样本，将真实样本和虚假样本按照预定比例结合后，输入到所述判别器和分类器进行迭代训练直至达到训练结束条件； 训练生成器：固定所述判别器和分类器的网络参数，以所述生成器生成的散射数据作为真实样本，输入到所述判别器和分类器中进行迭代训练直至达到训练结束条件。

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