An efficient pattern prediction method of array antenna using graph neural network

doi:10.1016/j.aeue.2026.156455

An efficient pattern prediction method of array antenna using graph neural network

2026-09-29

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DOI：10.1016/j.aeue.2026.156455

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相控阵天线在现代无线系统中得到广泛应用，其中快速准确的辐射方向图预测对于阵列分析、设计和优化至关重要。然而，由于阵列配置的多样性和互耦效应的存在，方向图预测仍具挑战性。本文提出了一种基于图神经网络的高效阵列方向图预测方法。该方法通过预测有源单元方向图来包含耦合效应。通过将阵列单元表示为图节点及其空间相互作用表示为图边，采用多层图卷积来聚合邻域信息并学习耦合引起的单元方向图变化。进一步引入方向加权和对对称性感知的损失函数以提高预测精度和对称性。在两个实际制造并测量的阵列上进行了验证，该方法实现了0.3-1.2 dB的中值单元级预测误差，其中96.5%的误差低于3 dB。与忽略耦合的情况相比，阵列级预测误差显著降低。该方法在数值模拟的64单元阵列上进一步验证了其可扩展性，获得1.57 dB的平均预测误差。此外，所提出的模型保持微秒级推理速度，为阵列天线方向图分析提供了对重复全波仿真的高效实用补充。

Keyword:

Array antennas

Pattern prediction

Mutual coupling

Graph neural network (GNN)

Active element pattern (AEP)

An efficient pattern prediction method of array antenna using graph neural network

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