一种基于多分支条件生成对抗网络的天线优化方法

本发明涉及天线优化设计技术领域，具体涉及一种基于多分支条件生成对抗网络的天线优化方法，首先，根据天线S21参数的最优频率把采集的数据集划分为多个不同的组别，再根据该组别的数量建立相应数量分支的条件生成对抗网络；然后，利用编码器将数据映射为带有先验知识的潜在表示，建立的多分支条件生成对抗网络利用该潜在表示替代随机噪声来生成期望类别的天线尺寸参数和对应的S参数响应；接着，利用单调性分析和谱聚类算法构成双过滤策略来过滤掉生成的低质量数据；最后，基于保留下来的高质量数据，得到一个训练良好的多分支随机森林模型来对天线进行优化。经验证，本发明在降低收集数据的成本同时减少了天线的优化时间。