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龙图腾网获悉辽宁工程技术大学申请的专利一种MIMO天线的设计优化方法、装置、设备及介质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：CN121072330B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202511217606.5，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种MIMO天线的设计优化方法、装置、设备及介质是由徐维;马飞;南敬昌;高明明设计研发完成，并于2025-08-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种MIMO天线的设计优化方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明提供了一种MIMO天线的设计优化方法、装置、设备及介质，属于天线设计领域，该方法包括：获取MIMO天线的历史设计参数及对应性能指标；对历史设计参数和性能指标进行预处理，构建输入数据和输出数据之间的映射关系，基于映射关系训练得到前向预测模型和生成模型；接收目标性能指标输入，利用训练后的生成模型生成候选设计参数集，以候选设计参数集为初始种群，结合前向预测模型作为代理模型，采用多目标进化算法进行迭代优化，输出帕累托最优解集作为目标设计参数集合。这样，本发明借助代理模型大幅加速性能评估环节，并通过帕累托前沿分析提供多样化的非劣解选择，能够根据实际需求灵活权衡不同设计目标。

本发明授权一种MIMO天线的设计优化方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种MIMO天线的设计优化方法，其特征在于，所述方法包括： 获取MIMO天线的历史设计参数及对应性能指标； 对历史设计参数进行编码处理生成结构化输入数据，对性能指标进行归一化处理生成结构化输出数据，构建输入数据和输出数据之间的映射关系，基于所述映射关系训练得到前向预测模型和生成模型；所述前向预测模型用于通过设计参数预测性能指标；所述生成模型用于通过性能指标预测设计参数； 接收不同目标性能指标分别作为输入，利用训练后的生成模型生成候选设计参数集，以所述候选设计参数集为初始种群，并通过前向预测模型预测得到对应的预测性能指标集，确定所述预测性能指标集的帕累托支配关系，基于帕累托支配关系对初始种群进行多目标优化，得到目标设计参数集合； 基于所述映射关系训练得到前向预测模型和生成模型包括： 通过对CNN或GNN进行训练，学习设计参数到性能指标的非线性映射，得到前向预测模型；通过对VAE或GAN进行训练，学习性能指标到设计参数的逆向映射得到生成模型；其中，所述CNN用于处理图像体素编码的几何结构，提取空间特征；所述GNN用于处理图结构编码的阵列参数，显式建模单元间耦合效应； 所述利用训练后的生成模型生成候选设计参数集包括： 将目标性能指标输入条件生成对抗网络GAN，直接生成候选设计参数； 或者，通过变分自编码器VAE的潜在空间进行采样优化： 将目标性能映射至潜在空间的目标区域，在目标区域采样潜在向量，基于潜在向量通过VAE解码器生成候选设计参数。

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