Inverse design of reflective metasurface antennas using deep learning from small‐scale statistically random pico‐cells

A small‐scale data‐selection method is proposed for deep‐learning‐based inverse design of reflective metasurface antennas (MAs). The overall design process involves discretization, coding, data selection, simulation, feature representation, training, prediction, and metasurface design. Unlike conven...

Ausführliche Beschreibung

Bibliographische Detailangaben

Veröffentlicht in:	Microwave and optical technology letters Jg. 66; H. 2
Hauptverfasser:	You, Xi Chong, Lin, Feng Han
Format:	Journal Article
Sprache:	Englisch
Veröffentlicht:	New York Wiley Subscription Services, Inc 01.02.2024
Schlagworte:	Antennas Boresights Coding deep convolutional variational autoencoder (DCVAE) Deep learning Discretization Inverse design Machine learning metasurface antennas (MAs) Metasurfaces Pencil beams Simulation statistically‐random data filtering (SRDF) Unit cell
ISSN:	0895-2477, 1098-2760
Online-Zugang:	Volltext
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!