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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逆散射方法和系统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：CN118731884B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202410868828.2，技术领域涉及：G01S7/41；该发明授权基于生成对抗网络的涡旋电磁波逆散射方法和系统是由张宁;屈檀;张延;吴家骥设计研发完成，并于2024-07-01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逆散射方法和系统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逆散射方法和系统，涉及雷达领域，用以快速、可靠地对涡旋电磁波逆散射反演。本发明以真实的目标和涡旋电磁波参数作为真实样本，以生成数据作为虚假样本，输入判别器对判别器进行训练；以生成数据作为真实样本输入判别器对生成器进行训练。利用训练好的生成对抗网络对散射目标的雷达散射截面进行预测，得到目标和涡旋电磁波的基本参数。本发明填补了涡旋电磁波逆散射反演的空白，避开了传统电磁反演方法中的迭代的复杂性问题，提高了反演效率。并且，本发明从真实数据中学习并重建出目标特征，保留了真实数据的细节信息，预测结果更加可靠。

本发明授权基于生成对抗网络的涡旋电磁波逆散射方法和系统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逆散射方法，其特征在于，包括： 将散射目标的雷达散射截面输入到已训练的生成对抗网络，生成目标参数和或涡旋电磁波参数；其中， 所述生成对抗网络包括生成器和判别器； 所述生成器被配置为：根据输入的雷达散射截面及随机噪声，生成目标参数和或涡旋电磁波参数； 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目标参数和或涡旋电磁波参数进行真伪判别，所述训练样本数据为样本雷达散射截面及对应的真实的目标参数和或涡旋电磁波参数； 所述生成对抗网络的训练过程包括： 训练判别器：固定所述生成器的网络参数，以训练样本数据中的真实的目标参数和或涡旋电磁波参数作为真实样本，以所述生成器在训练样本数据中的样本雷达散射截面为输入下生成的目标参数和或涡旋电磁波参数作为虚假样本，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：固定所述判别器的网络参数，以所述生成器生成的目标参数和或涡旋电磁波参数作为真实样本，输入到所述判别器中进行迭代训练直至达到训练结束条件。

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