一种基于机器学习的天线相位中心误差的补偿方法及系统

本发明公开一种基于机器学习的天线相位中心误差的补偿方法，其首先获取频率、姿态角度及温度信息，然后通过预训练得到的轻量化模型，基于获取到的频率、姿态角度及温度信息，得到相位中心误差补偿值，最后基于相位中心误差补偿值，确定经补偿的测距结果。该补偿方法引入了温度等物理场非电磁参数作为输入，补偿在轨运行环境变化对相位中心的影响，同时采用机器学习模型计算补偿值，机器学习模型能逼近复杂的多维非线性函数，消除插值误差，显著提升补偿精度。