广电计量检测集团股份有限公司;广电计量检测(深圳)有限公司;广电计量检测(武汉)有限公司;方圆广电检验检测股份有限公司周成贵获国家专利权
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龙图腾网获悉广电计量检测集团股份有限公司;广电计量检测(深圳)有限公司;广电计量检测(武汉)有限公司;方圆广电检验检测股份有限公司申请的专利基于深度学习的紧间距天线去耦方法、装置及存储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：CN119808528B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-13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：202411746061.2，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于深度学习的紧间距天线去耦方法、装置及存储介质是由周成贵;罗辉生;梁乐波;阮鹏设计研发完成，并于2024-12-02向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于深度学习的紧间距天线去耦方法、装置及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了基于深度学习的紧间距天线去耦方法、装置及存储介质，方法包括：获取紧间距天线数据；将紧间距天线数据输入天线去耦结构预测模型，得到去耦结构参数；根据去耦结构参数进行紧间距天线去耦处理；其中，天线去耦结构预测模型通过以下步骤得到：获取矩形微带贴片天线信息；计算贴片长度和贴片宽度；建立二元天线模型；利用预设脚本程序和电磁仿真软件进行电磁场仿真处理，得到仿真结果数据集；构建初始卷积神经网络模型；根据均方误差，将仿真结果数据集输入初始卷积神经网络模型，以使初始卷积神经网络模型进行训练，得到天线去耦结构预测模型。本发明实现了天线去耦，提高了效率和准确度。本发明可广泛应用于无线通信技术领域。
本发明授权基于深度学习的紧间距天线去耦方法、装置及存储介质在权利要求书中公布了：1.基于深度学习的紧间距天线去耦方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取紧间距天线数据； 将所述紧间距天线数据输入天线去耦结构预测模型，得到去耦结构参数； 根据所述去耦结构参数进行紧间距天线去耦处理； 其中，所述天线去耦结构预测模型通过以下步骤得到： 获取矩形微带贴片天线信息； 根据所述矩形微带贴片天线信息，计算贴片长度和贴片宽度； 根据所述贴片长度和所述贴片宽度，建立二元天线模型； 根据所述二元天线模型，利用预设脚本程序和电磁仿真软件进行电磁场仿真处理，得到仿真结果数据集，所述仿真结果数据集包括S21耦合参数和方向图参数； 构建初始卷积神经网络模型； 根据均方误差，将所述仿真结果数据集输入所述初始卷积神经网络模型，以使所述初始卷积神经网络模型进行训练，得到所述天线去耦结构预测模型。
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