一种基于物理增强神经网络的无相近场测量相位恢复方法、设备与系统

本发明公开了一种基于物理增强神经网络的无相近场测量相位恢复方法、设备与系统，属于天线测量技术领域，包括以下步骤：S1.预处理：通过高精度射频传感器阵列采集得到#1面和#2面的无相幅值数据，将其作为源数据进行尺寸重整；S2.模型构建：构建神经网络模型；S3.模型训练：将数据输入训练器中，设置训练轮次，当停止训练时提取模型中源重构部分的数据，即为天线的等效源，进而得到#1面的初始相位；S4.模型精调：将#1面的已测幅值和初始相位合并，将其与#2面的幅值使用交替投影策略进行精调；S5.相位恢复：设置调整轮次，当停止精调时，即可得到#1面的恢复相位。本发明采用上述的一种基于物理增强神经网络的无相近场测量相位恢复方法、设备与系统，需要的数据量少、计算速度快、具有良好的恢复精度。