一种基于深度学习的低散射载体RCS预测方法

本发明涉及电子设计自动化软件领域，具体为一种基于深度学习的低散射载体RCS预测方法，包括构建求解低散射载体RCS的深度学习求解器RCSAI；基于电磁仿真平台，获取训练RCSAI的原始数据；基于原始数据获取训练深度学习求解器需要的样本集；以表面等效电流为输出训练求解低散射载体RCS的深度学习求解器RCSAI；基于RCSAI，实现低散射载体RCS数据的快速推理。本发明降低了仿真难度，加快了RCS参数求解速度，优化了电磁器件设计优化流程，节约了成本。