一种基于深度学习的相控阵在线波束校准方法

本发明公开了一种基于深度学习的相控阵在线波束校准方法，分为方向图数据的采集和处理、初始模型构建以及模型训练、模型调试和应用三部分。首先利用幅相控制装置随机设定相控阵的幅度和相位参数，将测试天线连接到频谱仪，再通过交换机将上位机与频谱仪连接，利用转台带动相控阵天线转动，在上位机中画出接收信号的方向图；然后构建神经网络模型并利用方向图进行训练；最后利用验证集的数据进行模型验证，若验证的损失函数不满足本发明的要求，则进行模型调试。本发明通过深度学习模型直接得到目标波束所对应的各个通道的幅度和相位参数，避免了计算各个通道的幅相误差值，大大减少了校准的时间和难度，提高了校准的效率。