一种坐标先验物理驱动未训练网络的双平面无相位近场天线测量方法

本发明公开了一种坐标先验物理驱动未训练网络的双平面无相位近场天线测量方法。该方法针对传统迭代相位恢复易陷入局部最优及监督学习依赖训练数据的问题，采用双平面仅幅度测量，将第一测量面的横向坐标、纵向坐标及径向距离构成的坐标先验与初始相位组合，输入未训练卷积神经网络，预测第一测量面的相位；将第一测量面的实测幅度与预测相位合成复电场，经离散化电磁传播算子传播至第二测量面；以第二测量面预测幅度与实测幅度的误差作为自监督损失，迭代优化网络参数，最终恢复第一测量面的相位。本方法仅需双平面近场幅度即可实现稳定相位恢复，兼具物理可解释性与良好的泛化能力，适用于无相位天线近场测量场景。