【摘 要】
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传统的Nicolson-Ross-Weir（NRW）方法具有宽频带和高精度的特点,但却存在诸如半波谐振,相角跳变和多值性等问题。其中,多值性问题的主流解决方法存在计算复杂、条件苛刻等问题,在实际使用中有诸多限制。因此,研究一个简易、精确的电磁参数反演方法具有重要的应用价值。本文简述了电磁参数反演的原理,以及目前反演方法的分类及研究现状,针对当前最常用的NRW法及其存在的问题进行深入的分析,提出了一
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传统的Nicolson-Ross-Weir（NRW）方法具有宽频带和高精度的特点,但却存在诸如半波谐振,相角跳变和多值性等问题。其中,多值性问题的主流解决方法存在计算复杂、条件苛刻等问题,在实际使用中有诸多限制。因此,研究一个简易、精确的电磁参数反演方法具有重要的应用价值。本文简述了电磁参数反演的原理,以及目前反演方法的分类及研究现状,针对当前最常用的NRW法及其存在的问题进行深入的分析,提出了一种基于GRU神经网络的电磁参数反演方法。主要研究内容和成果如下:（1）提出了一种基于深度学习的电磁参数反演方法,解决了传统NRW方法中的多值性问题,首次将深度学习应用于电磁参数反演。为了充分利用参数的序列信息,使用门控循环单元（GRU）建立了反演模型。相对于NRW法多值性问题的主要解决方法——群时延法和虚部补偿法,具有测量条件要求更加宽松、计算精度更高的优点。（2）提出了通过CST仿真工具自动收集数据集的方法。通过在CST中编写VBA脚本,自动批量运行仿真工程,收集电磁参数与参数相关联的数据集。随后对收集到的数据进行预处理,提取关键特征值,然后再将其与相应的电磁参数组合以形成用于训练深度学习模型的样本数据集。通过处理后的数据集训练网络模型。实验结果表明,本文提出的模型可以找到参数与其电磁参数之间的内在规律。它可以根据S参数自动输出电磁参数,相对于传统NRW方法,均方误差降低了 48%,并且不存在多值性、相角跳变问题,对于复杂材料的电磁特性研究具有应用价值。
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