随着 5G/6G 网络、物联网和智能感知技术的快速发展，射频通信系统正面临信道复杂、信号稠密、设计非线性、优化成本高等突出挑战。传统基于专家经验的建模与电路设计方法，在复杂场景下往往效率低、难以推广。与此同时，深度学习与机器学习方法凭借其强大的非线性拟合与模式识别能力，正在逐步渗透到射频研究领域。从射频数据集构建（GNU Radio、NIST、RadioML）、自动调制识别（CNN/CLDNN）、射频指纹识别（RF Fingerprinting）、动态频谱管理（强化学习Gym平台）、AI驱动电路设计（AICircuit、监督学习基准），AI 已成为推动无线通信和电路设计智能化的核心动力。本课程顺应 AI 与射频深度融合的趋势，系统呈现从算法、数据到工程应用的完整知识链条。
课程一、AI赋能射频技术
课程二、AI助力电磁天线设计与优化
课程一、AI赋能射频技术
课程概述
本课程旨在为学员系统讲解人工智能在模拟与射频电路设计、频谱感知、调制识别与信号处理等前沿领域的应用，结合深度学习、强化学习与监督学习等核心算法，帮助学员掌握 AI 驱动的射频智能化设计与通信系统优化方法。课程内容涵盖从数据集构建（RadioML、AICircuit 等）、深度学习模型（CNN、RNN、Transformer、FNO）、到应用案例（自动调制识别、射频指纹识别、动态频谱接入、智能电路参数预测）的一体化教学体系。课程通过“理论讲解+实操训练+案例分析”的递进式框架，深入展示 AI 如何赋能 5G/6G 通信、物联网、毫米波雷达与模拟电路设计等场景。
课程目标
课程将培养学员掌握 AI 驱动射频智能化研究的核心能力，主要目标包括：
1、系统掌握射频领域的公开数据集构建与使用方法，包括 GNU Radio 合成数据集、RadioML 基准数据集、AICircuit 电路参数-性能数据集。
2、理解并能实现主流深度学习与机器学习方法在射频中的应用：CNN/RNN 在自动调制识别、Transformer 在电路参数预测、FNO 在非线性信号回归中的应用。
3、能够利用 Python 与深度学习框架（TensorFlow/PyTorch）完成从数据预处理、模型训练到性能评估的完整流程。
4、掌握 AI 在射频通信中的典型应用案例：自动调制识别、射频指纹识别、频谱感知与管理（RL/DRL）、信号分类与抗干扰建模。
5、学会使用 AICircuit 数据集与监督学习方法，实现模拟/射频电路的智能化参数设计，能够在发射机、接收机、LNA、VCO、PA 等电路中进行性能预测与优化。
最终，使学员具备从 数据集构建—算法建模—工程应用的全链条实战能力，能够将 AI 技术应用于射频通信与电路设计的前沿研究与产业场景。
AI赋能射频技术大纲
第一天 射频学习数据生成与信号辨析实践（代码实践+现场演练）
上午：开源平台助力射频学习数据生成与信号辨析实践（代码实践+现场演练）
1. 前期准备（包括软件安装、环境配置、课程介绍等）
2. 机器学习神经网络概念及其案例实操、射频理论知识概述
3. 应用格局概述 开篇将审视射频智能学习的应用格局，与图像或音频领域充裕的开源资源相比，射频波形分析常因基准数据缺失而阻碍模型评估。借助GNU Radio，研究者可定制带标签的仿真数据集，融入实际信道动态，为辨析任务提供坚实支撑。
4. 数据集生成机制 数据集生成阶段，学员将逐步拆解GNU Radio的构建机制：挑选源信号（如声音或字符串输入）、多样调制模式（涵盖PSK、QAM、PAM、GFSK、AM、FM、OFDM等）、信道仿真组件（包括频率偏移、采样失真、多径效应、瑞利/莱斯衰减、AWGN噪声），并以模块拼装方式输出灵活数据集。同步解析数据清洗规范，例如将复数波形拆解为I/Q路径，以匹配TensorFlow或Keras等平台的输入格式。
5. 神经网络应用实操 重点实操转向神经网络应用，以调制辨析为标志性示例。学员导入RadioML基准库（如RML2016.10a），采用二维卷积架构（CNN2）组装辨析模块，覆盖迭代训练、效果校验及混淆图谱解析。环节还将考察高/低信噪比下的辨析鲁棒性，并对照手工特征工程与纯数据驱动学习的效能差距。
6. 衍生挑战扩展案例 进一步扩展至射频处理的衍生挑战，如：
波形精简与稀疏建模：自适应编码实现紧凑表示；
注意力层在波形优化：智能同步时域与信道均衡；
整体通信链路自适应：自编码结构驱动的编码-解码协同；
强化机制下的频谱探测与分配。
课程环节收尾 环节收尾突出数据集在射频智能体系中的基石价值。学员将融合GNU Radio与Python工具组，迅捷产出合规数据集，并领悟迭代高难度基准数据的紧迫性，以驱动5G/6G及智慧无线生态的进步。
下午：毫米波雷达成像结合神经网络的多源视觉解析应用（编程调试+效果展示）
1. 体系轴心介绍 这一模块以PanoRadar体系为轴心，探究毫米波雷达成像与神经网络的互补机制，在烟尘或昏暗条件下达成激光雷达般的三维场景重构，并赋能表面矢量推断、语义拆分及目标追踪等视觉解析流程。
2. 神经网络模块详述 神经网络模块将细述跨域整合如何放大雷达成像的清晰度。学员利用LiDAR-雷达配对样本编排训练/校验集，选用二维卷积网络替代三维运算以精简资源消耗。调试中，将解读将雷达回波的径向维度作为通道馈入的“2D仿真3D网络”理念，并经Python脚本完成架构拼合、损失策略定制及循环优化。
3. 优化阶段整合 优化阶段整合复合损失框架：L1项锁定整体深度一致，感知项（LPIPS）提炼微观纹理，辅以玻璃区屏蔽规避LiDAR透视局限。展示将聚焦多径回波干扰下的抗性，以及感知项对阶梯或护栏等复杂轮廓的精细复原。
4. 衍生扩展链接 衍生扩展将链接至视觉下游链条：在分辨率提升结果上附加表面矢量估测、语义拆解及目标追踪分支，借ResNet骨干与FPN整合完成人物/物体定位。学员将手动编码全链，并跨建筑样本检验迁移潜力。为彰显雷达感知的专属亮点，模块还将演绎“环视整合”路径，通过边缘循环与跨界IoU度量优化全景视图的追踪效能。
5. 学员将洞悉雷达波形与神经架构的联动策略，在自主机器人载体上落地三维场景解析与视觉实验。本模块超越纯理论探讨，更藉编程迭代与即时演示，锻造信号解析、视觉计算及神经学习的交叉专长。
第二天 深度学习赋能射频频谱管理与信号调制智能解析
上午：神经网络框架下的宽频带频谱即时探测实验（编程实操+演示验证）
1. 背景与需求剖析 本环节将探讨频谱共享与探测的实际语境，阐明在WiFi与LTE等多协议并存的场景中，传统能量扫描或压缩采样技术难以兼顾时效与精确度。本版本依托DeepSense架构，通过MATLAB信号合成与Python神经建模，模拟核心流程，实现无硬件依赖的完整探测对比实验。
2. 信号数据集合成 数据合成阶段，学员将运用MATLAB工具箱生成LTE、WiFi、OFDM等规范波形，叠加瑞利/莱斯衰减、采样偏差及AWGN干扰，形成带信道效应的I/Q样本库。涵盖不同信噪比的训练/验证/测试集构建，此过程替代了GNU Radio或USRP的实地采集，确保高效标签化与环境模拟。
3. 神经网络架构构建 核心实操聚焦DeepSense的一维卷积网络设计。学员将组装轻量多标签CNN，以I/Q序列为输入，对子带占用状态进行预测。训练采用交叉熵损失与Adam求解器，利用仿真样本完成迭代与校验。同时，对比CNN与能量探测器的效能，审视低信噪比下的鲁棒差异。
4. 性能评估与模拟替代 评估模块通过混淆矩阵、ROC曲线及信噪比-精度图表系统审视模型表现。原硬件部署（如FPGA加速）转为MATLAB延迟统计与曲线拟合演示，保留实时性检验的核心逻辑。学员将体会深度学习在多变环境下的优越性，而无需物理设备。
5. 工作流总结 环节尾声强化纯仿真路径的价值：从MATLAB生成到Python建模的全链验证DeepSense精髓。学员将掌握信号合成、神经训练及效能权衡的端到端技能，为无线频谱智能决策奠基。
下午：数据驱动的调制方案自动辨识技术实践（代码编码+结果解读）
1. 概念基础与传统局限 本模块将概述自动调制辨识（AMR）在认知无线电、频谱监测及干扰排查中的枢纽地位，剖析基于似然比或特征的经典方法在复杂信道下的计算负担与适应短板。随后转向深度学习路径，突出其在高维特征挖掘与一体化建模上的突破。
2. 模型架构多样探索 模型环节详解多类神经网络的部署：从无监督自编码器与深度信念网的表示学习，到DNN基于统计累积量的分类；再至CNN处理I/Q、星座或谱图输入的低噪鲁棒设计，轻量变体融入不对称核与注意力以适配5G低延时。学员将编码GRU/LSTM的RNN序列捕捉，并融合CLDNN的时空混合，提升辨识精度。
3. 数据集与实验对比 配套RadioML2016.10a/10b、2018.01a及HisarMod2019.1等开源库，学员将训练/测试14种DL-AMR变体，分析识别率、复杂度及收敛曲线。聚焦信噪比变异下的混淆模式（如16QAM与64QAM易错），并探讨数据增强与迁移学习在MIMO场景的扩展应用。
4. 前沿机制与优化策略 扩展至GAN数据扩充、注意力/Transformer的解释性提升，以及模型压缩/知识蒸馏的嵌入式适配。学员将审视这些机制如何强化泛化，满足IoT与6G的功耗约束。
学员将精炼AMR的全栈流程：从样本准备到优化部署，构建无线智能解析的实战基础。本模块藉编码迭代与效能剖析，铸就通信工程与神经计算的融合素养。
第三天 高级时空与高效卷积框架下的调制信号智能辨识
上午：多通道时空神经架构在调制辨识中的集成实验（代码实操+可视化分析）
1. 传统方法短板审视 开端将重温自动调制辨识（AMR）在信号检测与解调间的桥梁角色，剖析基于似然或特征的常规策略在动态信道下的泛化弱点与人工依赖。随即导入神经学习路径，审视CNN、RNN及CLDNN在时序与空间捕捉上的互补潜力。
2. 多通道学习理念 核心概念聚焦多通道输入的逻辑：分离I/Q双轨、单I或Q通道以挖掘互补线索，并与复合I/Q馈入协同建模，提升辨识稳定性。学员将理解此设计如何放大特征多样性，奠定MCLDNN框架的时空融合基调。
3. 架构设计与训练技巧 模型构建详解MCLDNN结构：融合1D/2D卷积的空间提取、LSTM的序列依赖捕捉，以及全连接的分类型输出。学员经Python编码搭建网络，伴随权重可视化与中间激活图，洞察多尺度信号模式。同步讲解交叉熵损失、Adam迭代、学习率衰减及dropout防过拟合的实战配置。
4. 数据集对比与效能检验 实验采用RadioML2016.10a/10b基准，对MCLDNN与SOTA变体（如CNN-IQ、LSTM2、CLDNN、GRU2）展开精度比拼。学员将观察-4dB以上信噪比的优越表现，尤其在16-QAM/64-QAM混淆上的改进，并通过混淆矩阵剖析WBFM与AM-DSB的易错机制。
5. 效率权衡与扩展 评估参数规模、收敛速率及时长等指标，比较MCLDNN在精度-开销间的平衡。学员将习得压缩与冗余裁剪技巧，确保高效部署。本环节铸就时空多通道的辨识精进路径，为5G/6G智能无线铺路。
下午：轻量化卷积网络在调制分类中的部署实践（编程搭建+优化演示）
1. 经典路径瓶颈总结 模块伊始回顾自动调制分类（AMC）在认知无线电及5G频谱调控中的核心价值，指出似然基或特征基方法的计算密集与低噪短板。转向卷积神经优势，强调其在多尺度空间表示与自动特征上的领先。
2. MCNet网络创新解析 设计详述MCNet的核心元素：非对称核（3×1/1×3）取代3×3以瘦身参数、多路M-block（3×1、1×3、1×1流）定向特征挖掘，以及跨层残差桥接的梯度稳定。学员将Python实现全网，并在RadioML2018.01A数据集上迭代训练/校验。
3. 分类结果与误判剖析 实操检验24种调制（PSK、QAM、APSK、模拟型）的低/高阶表现，通过混淆矩阵揭示128APSK/256QAM的高误区，并探讨M-block深度对复杂度的调控。学员将量化信噪比下的精度曲线，优化网络层级以适配边缘场景。
4. 基准模型效能对标 对比ResNet、VGG及CNN-AMC等架构，展示+10dB下MCNet的23.7% VGG提升与12.4% ResNet领先，同时参数缩减40%-45%、推理加速。通过可视化，学员体会轻量设计在移动平台的部署价值。
5. 设计精髓与应用展望 收官提炼MCNet理念：非对称+残差+精简架构的精度-效率折衷，为6G实时分类注入活力。学员将统揽数据集处理、网络组装、调优及评估的全链，赋能复杂无线环境的神经应用。
第四天 深度学习的射频指纹识别与射频信号检测应用实践
上午：基于深度学习的射频指纹识别大规模实验研究 (实操+代码)
本课程聚焦于射频指纹识别（RF Fingerprinting）的深度学习方法，探索如何通过硬件相关的微小射频特征实现设备级别的身份识别。
1．射频指纹识别利用发射机电路固有的非理想特性（如 IQ 不平衡、相位噪声、载波频偏等），在信号中形成无法伪造的独特“签名”，为物联网和无线网络提供轻量化、抗篡改的安全认证机制 。
2. 教学首先介绍 RF 指纹识别的基本原理与传统方法，指出传统特征提取往往依赖通信协议，难以适应快速演进的无线标准。随后引入卷积神经网络（CNN）作为核心工具，展示其在从原始 I/Q 样本中自动提取判别性特征、实现移位不变分类方面的优势。学生将学习 CNN 在射频指纹中的适配方法，包括时间序列建模和特征可视化。
3.在数据部分，课程重点讲解论文使用的 大规模真实数据集。实验涵盖两个无线标准：其一是包含 5117 台设备、采样率 200 MS/s 的 WiFi 数据集；其二是包含 5000 台设备、采样率 100 MS/s 的 ADS-B 飞机广播数据集。每个设备的多条传输信号形成总计 400GB 的数据集，为评估深度学习模型在大规模设备环境下的可扩展性提供了基准。
4.在模型设计部分，课程对比了 两类深度 CNN 架构：一是基于 AlexNet 改造的基线模型，包含 10 层卷积和 5 层池化；二是 ResNet-50-1D，将残差连接应用于一维卷积，缓解深层网络中的梯度消失问题。学生将亲手实现这两种模型，并比较其在不同数据预处理下的性能。特别地，课程强调 WiFi 信号中的 部分均衡（Partial Equalization） 技术，展示如何在去除信道影响的同时保留设备特有特征。
5.在实验部分，课程涵盖多个关键任务：
可扩展性任务：在 50–10,000 台设备的不同规模下测试模型的分类能力；
多突发任务（Multiburst）：合并多个连续传输评估鲁棒性；
训练集规模任务：分析训练样本数量对模型精度的影响；
信道变化任务：跨日期、室内外场景比较模型在信道波动下的性能；
SNR 任务：探讨在不同信噪比训练/测试组合下的泛化规律；
比特相同任务：验证模型是否依赖 MAC 地址信息，而非硬件特征。
实验结果表明，基线 CNN 在部分场景下优于 ResNet-50-1D，说明“更深的网络并不总是更好”；同时，数据增强（如在低 SNR 条件下训练）能有效提升模型在噪声环境中的鲁棒性。
课程总结深度学习在 RF 指纹识别中的应用前景，强调其在大规模 IoT 安全认证中的实用性。学生将掌握从 数据预处理—模型构建—性能测试—结果分析 的完整流程，并理解在实际无线通信环境中部署深度学习模型所面临的挑战与机遇。
下午：基于深度学习的射频信号检测与分类的参考数据集构建 (实操+代码)
本课程介绍射频信号检测与分类的参考数据集建设方法，强调其在人工智能与深度学习驱动的下一代无线通信系统中的关键作用。与语音识别、图像分类等领域已有成熟公共数据集不同，射频信号领域缺乏统一标准和大规模基准数据，这限制了深度学习算法在认知无线电和共享频谱中的应用。
1．教学首先回顾 AI/ML 在无线通信中的典型应用场景，包括 5G 系统中的天线配置、波束赋形、自适应 MIMO 优化、以及共享频谱中的动态接入管理。课程将强调频谱共享背景下的核心需求——快速、准确地检测和分类不同信号，保护优先用户并高效利用频谱资源。
2. 在数据构建部分，课程详细分析了三类主要数据来源：
现场测量数据：最接近真实环境，但标签难以获取，受噪声和干扰影响大；
实验室测试平台：使用真实射频设备，在可控条件下采集，便于标签化，但环境代表性有限；
仿真数据：可补充难以获取的信号类型（如机密雷达波形），但需要验证其与真实数据的匹配度。
3.课程将介绍 NIST 提出的 RF 数据集构建原则，包括 目标导向（针对具体频段与应用）、可追溯性（遵循 FAIR 数据管理原则）、精心策划（涵盖不同设备、信道、SNR 和干扰类型），并展示如何在采集和生成过程中保存元数据、信道信息和设备特性，以确保数据的科学价值。
4.在应用案例部分，课程选取 3.5 GHz 频段雷达检测 作为示例。学生将学习如何通过采集和模拟构建一个适用于 CBRS 频段共享的雷达波形数据集，并分析商业 LTE 发射和邻频雷达干扰对检测器性能的影响。课程将演示如何通过对比不同分类器（如基于峰值分析和高阶统计特征的方法），揭示数据集中必须包含干扰样本的重要性，否则会导致模型评估结果失真。
5.学生将掌握如何设计和管理面向深度学习的射频信号数据集，理解数据来源、标签策略与可复现性的重要性，并能够在实验中评估不同信号分类算法的性能。通过本课程，学员将具备推动射频数据集标准化和共享的能力，为未来 5G/6G 网络中基于 AI 的频谱管理提供支撑。
第五天 强化学习的认知无线电与AI驱动的模拟射频电路设计应用实践
上午：基于强化学习的认知无线电测试平台（RFRL Gym）(实操+代码)
本课程介绍 RFRL Gym 框架，这是一个用于认知无线电应用的强化学习仿真平台，旨在为 6G 与军事通信中的频谱智能化管理提供实验环境。随着无线设备数量的激增，射频频谱面临严重拥塞和干扰问题，传统方法如跳频与扩频已无法适应动态频谱环境，而认知无线电结合强化学习被视为解决方案。
1.教学首先回顾认知无线电的基本概念和动态频谱接入（DSA）的需求，强调强化学习在预测未来频谱空洞、主动规避干扰方面的独特优势。学生将理解 Q-learning 等 RL 算法如何通过“状态—动作—奖励”循环实现自适应决策，并在 Python 代码实操中体验该过程。
2.在平台部分，课程系统讲解 RFRL Gym 的架构。该平台基于 OpenAI Gym API，支持与第三方 RL 库（如 MushroomRL、Stable Baselines）无缝对接，便于算法快速部署。平台中包含多种 非玩家实体（Non-Player Entities），如恒定发射器、随机跳频器、敏捷跳频器和干扰器，用于模拟真实环境下的通信对象和对抗者。学生将学习如何通过 JSON 文件或图形化界面（GUI）自定义场景，定义信道数、观测模式、奖励函数与干扰策略。
3.在实验环节，课程通过四类代表性场景展示 RL 在频谱管理中的效果：
单实体干扰场景：验证 RL 智能体能快速收敛至最优策略；
固定模式跳频干扰场景：演示非马尔可夫性带来的次优收敛；
多实体 DSA 场景：展现 RL 智能体如何同时规避多个信号实体，实现最优频谱接入；
敏捷实体场景：揭示 RL 在非平稳环境下的不足，并引出更先进的深度 Q 学习需求。
课程还将介绍平台的可视化功能，包括 终端渲染模式 与 PyQt 图形模式，学生可直观观察智能体与实体在信道中的交互过程，以及奖励随时间的变化曲线。通过动手实验，学生将加深对强化学习在动态频谱分配与抗干扰中的应用理解。
3.进阶部分将探讨未来扩展方向：包括 多智能体强化学习（MARL） 在合作与对抗场景下的应用、CNN 信号分类与 RL 联动、真实射频硬件对接、以及 GUI 的全流程集成。
4.学生将掌握如何利用 RFRL Gym 搭建实验环境、设计频谱接入与对抗任务，并实现 RL 算法的训练与评估。本课程不仅培养学生在通信系统中的 AI 应用能力，还为未来无线频谱管理与智能电磁对抗提供研究基础。
下午：AI驱动的模拟与射频电路设计——数据集与监督学习方法(实操+代码)
本课程围绕 AICircuit 数据集 和 基于监督学习的电路设计方法 展开，系统介绍如何利用人工智能技术提升模拟与射频电路设计的效率与精度。传统电路设计依赖专家经验与参数遍历，效率低下且难以适应复杂非线性系统。本课程通过数据驱动与模型驱动两方面结合，探索机器学习在电路自动化设计中的应用。
1.课程介绍 AICircuit 数据集 的构建过程。该数据集涵盖七类常用的同质电路（共源放大器、级联放大器、两级放大器、低噪声放大器、功率放大器、压控振荡器、混频器），以及包含多个电路模块的异质系统（28 GHz 发射机与接收机）。通过 Cadence 仿真平台进行参数扫描，生成数十万条电路参数—性能指标的数据，为机器学习模型训练提供坚实基础 。
2.在方法部分，课程介绍基于 监督学习的逆向设计流程。不同于传统的参数优化，本课程强调通过模型学习 性能指标（功耗、增益、带宽、噪声等）→电路参数（电阻、电容、晶体管宽度等） 的映射关系，从而直接预测满足性能需求的电路配置。学生将学习多种模型的实现，包括 多层感知机（MLP）、Transformer、支持向量回归（SVR）、随机森林（RF）、kNN，并对比它们在不同电路类型上的表现。
3.在实验环节，课程将组织如下模块：
基础电路实验：在 CSVA、CVA、TSVA 等电路上验证不同模型的预测能力，体会简单线性关系下的高精度建模；
复杂电路实验：在 VCO 和 PA 上观察非线性与耦合效应带来的挑战，分析 Transformer 与 MLP 的优劣；
系统级实验：在发射机与接收机电路上测试大数据集下的模型表现，展示数据规模对泛化能力的提升；
对比分析：通过误差分布（P75、P90、Outlier率等）和可视化结果，理解不同模型在不同电路结构下的最优适用场景。
结果显示，简单电路（如 LNA） 由于参数-性能关系近似线性，ML 模型能够实现极低误差（0.3%）；而 复杂电路（如 PA 与 VCO） 则因高度非线性表现出更大预测挑战，需要 Transformer 或 MLP 等深度模型才能较好刻画。对于 异质系统，增加训练数据量可将误差显著降低，接收机电路的预测误差最低可达 0.23%，证明了监督学习方法的可扩展性和有效性。
4.AI驱动的电路设计正在从 数据集建设（AICircuit） 走向 算法优化（监督学习框架） 的深度融合。学生将掌握从数据生成、模型训练到系统级验证的完整流程，理解如何根据电路复杂度选择合适的模型，并具备推动 5G/6G 等高频射频电路设计智能化的能力。
AI赋能射频老师
本课程授课教师来自人工智能+射频智能通信与电路设计 的顶尖研究团队，长期致力于将机器学习方法与无线通信、模拟电路优化相结合。团队构建了完整的研究体系：
在算法创新方面，提出了基于 CNN/CLDNN 的调制识别方法、基于深度残差网络的射频指纹识别模型、基于强化学习的动态频谱接入平台（RFRL Gym）、基于监督学习的电路设计预测框架；
在工程实践方面，团队开发的 AI辅助射频电路自动设计系统 已在毫米波雷达、物联网与无线收发芯片设计中应用，实现了从电路仿真到参数优化的闭环自动化；在科研成果方面，教师主持多项 IEEE/ACM 发表的重要论文，涉及深度学习在射频信号处理、频谱共享和电路设计中的最新突破。课程将全面分享团队在 AI+射频 领域的前沿成果与实践经验，带领学员掌握 AI 在射频信号处理与模拟电路设计中的完整应用路径，助力科研人员与工程师快速提升跨学科研究与创新能力。
课程二、AI助力电磁天线设计与优化
前沿背景
随着高频电子系统、6G天线、汽车雷达与太赫兹应用的持续发展，天线与电磁结构设计正从传统的解析推导与经验优化走向数值仿真与智能优化融合的阶段。传统设计方法高度依赖人工经验和仿真参数扫描，在面对复杂结构、宽频域需求或高维参数空间时效率低下。电磁仿真软件提供了高精度全波求解能力，通过有限元法实现对复杂几何、异质材料、电磁边界条件的精确建模，并通过吸收边界层（PML）、频域求解、端口激励与远场计算等方法为工程设计提供精确结果。然而，当电磁结构尺寸增大或参数空间扩展时，计算成本急剧上升。近年来人工智能被引入电磁仿真与设计流程，作为加速仿真、实现代理建模与逆向设计的重要工具，使传统“设计—仿真—调参”的流程过渡到“学习—推理—自优化”的新范式，成为电磁工程发展的重要趋势。
课程概述
本课程围绕“人工智能 + 电磁仿真 + 智能天线设计”构建统一的工程方法体系，面向下一代智能电磁结构设计需求，系统介绍天线电磁理论基础、仿真建模方法与AI在电磁结构设计中的创新应用。课程强调以Maxwell方程为物理基础，通过掌握电磁波传播、辐射机理和电磁边界条件等核心概念，建立起从理论到仿真、从仿真到智能优化的完整链路。课程内容不仅基于经典电磁理论和数值计算方法，同时融入工业级电磁仿真软件的工程案例，包括微带贴片天线建模、介电谐振天线辐射结构优化、抛物面反射天线远场特性分析以及高频电磁场多尺度建模思想，引导学习者理解电磁仿真在工程设计中的严谨性与可操作性，最终实现电磁设计的算法化、数据化和智能化演进。
课程目标
本课程旨在建立学习者面向智能电磁工程的系统能力，使其不仅掌握电磁场理论与经典天线辐射机理，还能够建立符合工程规范的仿真模型，并具备将机器学习与深度学习方法应用于电磁结构优化的能力。通过本课程学习，学生将理解频域电磁波建模方法、辐射边界与PML的数值处理原理、天线输入和远场参数的物理意义，掌握在软件中构建微带天线、介电谐振天线和抛物面反射天线模型的方法，能够对仿真模型进行网格控制和收敛性分析，并初步理解如何将仿真数据与AI算法结合，形成可扩展的智能天线设计流程。课程最终目标是培养兼具理论深度、仿真能力与智能建模素养的复合型工程人才。
AI助力电磁天线设计与优化大纲
主题1：天线设计理论基础 —— 电磁辐射与结构原理
本课程首先从电磁场基本理论出发，建立天线工作原理的物理基础与数学基础。通过对麦克斯韦方程组的系统介绍，理解位移电流概念提出后辐射机理的发展过程，推导电磁波在均匀介质中的传播规律，介绍时域与频域两种理论表述方式，为后续的数值仿真和高频模型构建打下理论基础。进一步讲解辐射与能量传输的基本规律，结合天线等效电路模型解释输入阻抗与驻波比的物理意义，分析理想偶极子、开口天线等基本辐射体的方向性、极化形式与远场近似条件。在此基础上引入全波建模所需的电磁边界条件，包括理想电导体（PEC）、完美磁导体（PMC）与吸收边界（PML），说明开放电磁问题数值解算所必须的边界截断策略，并关联到CST studio电磁波频域模型中对辐射边界处理与PML包络的具体设置方法。通过此节课程，学生不仅掌握天线理论分析方法，同时初步认识到理论模型向工程仿真转化的实现方式，以及电磁仿真中频域建模与稳态响应求解的必要性.
主题2：基于深度学习的电磁场优化与设计
本课程集中介绍深度学习在电磁设计中的应用，特别是如何通过深度学习技术优化光学与电磁设备设计。课程通过 Meent 平台，讲解深度学习与电磁仿真（如严格耦合波分析RCWA）结合，解决传统仿真方法中的计算瓶颈，实现高效的电磁仿真和优化。Meent框架支持自动微分（AD），使得电磁仿真可以与深度学习模型无缝结合，进一步加速计算过程并优化设计。
课程重点介绍 Fourier神经算子（FNO） 在光学设计中的应用，展示如何利用神经PDE求解器解决Maxwell方程，提升电磁场预测效率。与传统FDTD方法对比，FNO能显著加速仿真过程，同时在不同分辨率下实现超分辨率能力，展示其在电磁场建模中的优势。
接下来，课程讲解了 生成式深度学习（cDCGAN） 在电磁结构的全局逆向设计中的应用，重点展示如何通过优化目标光谱来自动生成多种电磁结构。该方法突破了传统电磁优化的局限，能够实现跨结构类别的自由形态设计优化，减少人工干预，提升设计效率。
在 深度强化学习（DRL） 应用部分，学生将了解如何通过强化学习优化 可重构智能表面（RIS） 天线系统的波束形成与相位控制。通过 Meent 仿真平台，学生将使用DRL算法（如DDPG）进行天线系统的优化，理解AI如何提升RIS系统的能效与适应性。
课程总结时，强调深度学习与电磁仿真结合的前景，展望AI在电磁设计中的自动化与智能化趋势，推动从传统物理模型向数据驱动设计的转变。
图 1 每种建模类型的特征; Metagrating及其抽象表示; FNO 对麦克斯韦方程的近似。真实值与预测值对比
主题3：基于深度学习的电磁仿真与优化
本课程重点讲解如何利用深度学习技术优化电磁场仿真和光学设计，尤其是在 Maxwell方程 求解中，结合 前向模式微分（FMD） 和 自动微分（AD） 技术来提升电磁设备的设计效率和准确性。课程首先回顾了传统的电磁仿真方法，如 FDTD 和 FEM，指出这些方法在进行高维优化和大规模参数空间搜索时面临的高计算代价和低通用性问题。为了解决这些挑战，课程介绍了深度学习在电磁场建模中的应用，特别是如何通过深度学习加速仿真过程，并提高设计优化的速度和精度。
课程将深入探讨 前向模式微分（FMD） 在电磁仿真中的应用，展示了如何利用这一方法进行电磁设备性能的灵敏度分析，计算 光场分布、回波损耗 和 功率耦合效率 等参数对设计变量的导数。FMD提供了与传统数值微分方法（如有限差分法）相比的显著优势，能够在仿真中直接计算出准确的梯度，而无需设置数值步长，避免了传统方法中因步长选择不当导致的误差问题。
进一步地，课程介绍了 生成式深度学习（如GAN） 在电磁设备设计中的全局逆向优化能力，特别是在 反射超表面天线设计 和 元光栅优化 中的应用。通过 条件生成对抗网络（cDCGAN），学生将了解如何根据 目标光谱 自动生成结构设计，从而解决传统设计方法中对于初始假设的依赖，支持跨结构类别的设计优化。
此外，课程还介绍了如何使用 深度强化学习（DRL） 优化 可重构智能表面（RIS） 系统的波束控制与相位优化。通过与 Meent仿真平台 的结合，学生将通过训练 DRL智能体 来优化RIS系统的性能，提升系统在复杂信道环境下的适应性和能效。
在实验环节，学生将使用 FMD与FDTD结合 的方法进行光电场的精确计算，并通过 Meent仿真平台 完成 电磁结构的全局逆向设计，生成优化结构并进行电磁仿真验证。学生将通过实验深入理解深度学习与电磁仿真结合的优势，掌握如何通过生成式模型快速反演设计结构。
课程总结时，讨论了 深度学习与电磁仿真结合 的前景，强调 自动微分 和 生成模型 在未来电磁设计中的潜力，特别是在 AI驱动的自适应阵列优化 和 多频段超表面设计 中的应用，展望AI如何推动从基于物理模型的电磁设计向基于数据驱动的智能设计转型。
图 2 样本问题中 FMD 与数值导数的对比 .光栅耦合器光谱的 FMD 分析
主题4： PGGAN在双频天线设计中的应用
本案例探讨了生成对抗网络的渐进式增长（PGGAN）在双频天线设计中的应用，重点介绍了如何利用深度学习方法改进天线结构生成过程，以解决传统设计方法中的局限性。PGGAN通过逐步增加生成器和判别器的分辨率，从低分辨率数据开始，逐渐细化细节，这种方式能够避免标准生成对抗网络（GAN）常见的模式崩溃问题，并且能够在每3秒生成一个新的双频PIFA类天线设计，从而显著提高设计效率。在训练过程中，结合了拉丁超立方体抽样（LHS）方法，确保输入样本的多样性，这对于处理高维度问题（如天线设计）至关重要。此外，霍夫变换在论文中被用于增强天线设计的特征提取，将天线的物理特征与频率特性之间的关系进行关联，这些特征作为标签为PGGAN的学习过程提供指导。通过这种方法，PGGAN能够有效地生成符合预期的天线结构。论文还与条件生成对抗网络（CGAN）进行了对比，指出CGAN在多频天线设计中存在的困难，而PGGAN能够更好地处理天线结构与频率响应之间的复杂非线性关系，特别是在双频天线设计中。最终，研究表明，PGGAN框架能够在特定频率带（如2.45和5.2 GHz）下生成高质量的双频天线，并且仿真与实际测量结果一致性良好，展示了这一方法在天线设计中的巨大潜力。
图 3 网络架构和学习表示
主题5 利用深度学习替代 FDTD 求解器的电磁场模拟
本课程以时间域电磁仿真的加速为核心，介绍如何使用神经网络学习和逼近 Maxwell’s Equations 时域行为，从而实现比传统 FDTD 方法更快的预测。
先从传统的 FDTD 方法入手，讲解 Maxwell 方程在时间域内进行网格化推进（如 Yee 格子的构建、边界条件处理、PML／Dirichlet 等法）的基本流程和瓶颈。接着引出深度学习在电磁仿真中的潜力：如果网络可以学习「波传播时域演化边界效应」这些物理规律，那么它可能替代部分 FDTD 步骤，从而显著降低计算量。
重点讲解 PDENet 这一种「神经网络可学习偏微分算子」的方法——在该项目中，模型通过卷积核学习近似离散的时间推进算子（即 FDTD 中的差分算子） (“order of sumrule” 是一个设计约束) 。网络结构与传统神经网络不同：它将物理域（网格）、时间步、卷积核权重等作为可训练参数，并且受限于设计规则以嵌入物理先验。学生将学习如何从数据生成 (2D FDTD 数据集)、滤波器设计、网络训练、预测使用等流程理解这一模型。
图 4 预测和真实值对比
主题6：基于深度学习的电磁场仿真加速与优化：PDE-Net-FDTD方法应用
本课程主要讲解如何利用深度学习替代传统的 FDTD（有限差分时域法） 进行电磁场的仿真与计算。课程从传统电磁仿真方法的局限性入手，介绍了深度学习如何通过学习物理算子来加速 Maxwell 方程的解算过程，进而提高仿真效率。在这一过程中，课程重点介绍了 PDE‑Net 模型架构及其在电磁仿真中的应用。PDE‑Net 通过使用卷积神经网络来学习和近似电磁波传播的时间步算子，借助神经网络的非线性表达能力，能够在保持物理精度的同时显著提升计算速度。
接着，课程讲解了如何通过 PDE‑Net‑FDTD 模型进行训练和测试，学生将学习如何利用 FDTD 数据集（如二维电磁场传播数据）来训练模型，并通过训练结果实现电磁场的预测。通过与传统 FDTD 方法进行对比，学生将理解 深度学习 在解决电磁仿真问题时带来的优势，尤其在计算复杂系统、长时间步预测和提高计算效率等方面。
在实验环节，学生将亲自实践如何使用 PDE‑Net‑FDTD 进行 2D 电磁场的模拟，并通过训练模型来预测电磁波在不同条件下的传播情况。学生将使用预处理后的仿真数据，完成模型训练、参数调整、训练结果可视化等任务。通过与传统 FDTD 仿真结果的对比，学生将理解深度学习模型在解决复杂电磁问题中的精确度和速度优势。
最后，课程将探讨该方法的工程应用，讨论如何将 PDE‑Net‑FDTD 方法应用于实际的电磁设计问题，特别是在实时仿真、大规模仿真和复杂场景下的应用。课程总结时，学生将理解 深度学习 在电磁仿真中的核心作用，并能够掌握如何将传统的数值计算方法与深度学习结合，形成更加高效和智能的电磁场仿真解决方案。
图 5 Lat-Net architecture工作流 预测值和真实值对比
主题7: 点云驱动的深度学习电磁仿真流程
本课程聚焦如何利用点云数据与深度学习模型替代传统网格迭代电磁仿真方法，从而实现更快速、更灵活的电磁设计与验证流程。课程首先介绍传统电磁仿真（如有限差分法、有限元法）中网格划分和迭代求解所带来的计算瓶颈，从而引出点云数据驱动方法：即直接利用结构几何与材料信息生成点云输入，不需网格划分即可供深度网络训练与推理。
教学的第一阶段将演示如何从仿真软件CST Studio Suite中导出STP和JSON格式的几何／材料数据，接着使用MindElec提供的脚本将这些数据转换为点云张量格式。学生将学习如何配置 export_stp.py 调用路径、设置 sample_nums 和 bbox_args 来控制点云采样以及理解点云数据与电磁结构之间的映射关系。随后教学将引导学生使用模型压缩流程，通过训练自编码模型对点云数据进行降维，减低后续网络训练和推理的内存与计算负荷。
深度学习部分重点讲解从点云数据到电磁响应的监督学习流程。课程将展示如何调用 train.py 对 MindElec 模型进行训练，包括模型结构、损失函数、优化器以及学习率衰减策略。学生将理解如何定义网络输入（如位置 + 材料通道）、输出（如场分布或 S参数）以及如何使用 Solver API 执行训练与评估。通过具体案例（如手机天线S参数预测），学生将观察到模型如何在推理阶段使用点云输入快速预测电磁场分布或反射参数。
实验环节将安排学生使用训练好的深度网络模型执行推理任务。学生将加载网络参数、使用压缩后的点云输入调用 eval.py，并通过结果输出的 L2误差或 MSE 评价模型精度。随后，课程将探讨该方法在实际电磁设计流程中的应用场景，如快速原型验证、天线布置优化、材料参数敏感性分析等。学生将明白深度学习仿真流程如何显著缩短迭代周期，从而支持工程研发中的快速评估需求。
主题8: 机器学习驱动的太赫兹（THz）天线设计与6G通信应用
本课程聚焦机器学习在太赫兹（Terahertz, THz）天线设计中的应用，讲解如何利用智能算法实现高频通信天线的高效建模与快速优化。课程从6G通信对天线性能提出的新要求出发，说明THz频段（1–3 THz）因其超高带宽和低时延特性，已成为未来无线网络的关键技术方向。THz天线需兼顾高效率、低损耗、宽带宽、方向性强与结构紧凑等特性，而传统电磁仿真与优化方法在此频段计算量巨大、耗时长，因此引入机器学习成为突破设计瓶颈的重要途径。
课程首先介绍THz天线设计的基本概念与挑战，包括表面粗糙度、导电损耗及微型化制造工艺的影响。结合论文中展示的图1，学生将理解实现6G通信所需的天线技术指标，如高增益、宽带宽与低干扰方向辐射等。教学指出，通过3D打印与离子束刻蚀等先进制造技术，可有效降低表面损耗、提升辐射效率，为AI辅助设计提供更可控的结构输入条件。
随后，课程进入机器学习在THz天线优化中的核心应用。以Ansys HFSS仿真生成的天线样本数据为基础，课程讲解如何构建多参数数据集，以天线几何参数（如贴片长度L₁与宽度W₂）及工作频率为输入，回归预测回波损耗作为输出性能指标。通过Python与Google Colab平台训练四类回归模型——KNN、决策树、随机森林与XGBoost——学生将理解不同算法在预测精度、收敛速度与泛化能力上的差异。教学同时分析性能指标包括均方误差（MSE）、平均绝对误差（MAE）、R²拟合度及训练与预测时间等，帮助学生掌握模型评估与选择方法。
实验环节中，学生将复现论文中的关键过程：以HFSS生成的仿真数据训练模型，并利用未参与训练的新几何组合（如L₁=3.5 μm, W₂=5.5 μm）进行性能预测。通过对比仿真结果与预测曲线，学生可直观观察机器学习模型对天线回波损耗预测的准确性与趋势一致性。实验结果表明，随机森林模型在本案例中表现最优，预测精度达82%，均方误差仅为3.816，优于其他模型，充分展示了机器学习在天线性能快速预测中的优势。
课程总结部分强调，机器学习方法不仅能在THz天线设计中显著缩短迭代周期、减少仿真次数，还能在复杂参数空间中自动识别高性能结构组合，从而实现智能化、数据驱动的设计流程。
图 6 预测值与真实值对比
主题9: 基于深度学习的天线设计与优化——HyperHyperNetwork 方法
本课程主要介绍利用深度学习方法，特别是 HyperHyperNetwork 体系，来优化天线和天线阵列设计。随着电子设备的小型化，设计符合尺寸限制和目标辐射模式的小天线变得愈发重要。课程首先回顾传统天线设计方法的瓶颈，尤其是在考虑物理约束和辐射模式要求时的复杂性，并介绍如何通过深度学习方法来高效解决这些设计问题。
在单天线设计部分，学生将学习如何利用 深度神经网络（DNN） 来模拟和预测天线的辐射模式，特别是在给定尺寸约束和辐射模式要求的情况下。该方法结合了 仿真网络 和 超网络（hypernetwork） 的思想，仿真网络用于替代传统的数值求解器，通过训练数据快速推断天线结构与辐射模式之间的关系。通过该方法，设计师可以在短时间内获得符合目标辐射模式和结构要求的天线设计，而不需要反复进行高计算量的仿真。
对于天线阵列设计，课程进一步引入了 超超网络（hyper-hypernetwork） 的概念。这个框架通过在多级设计中加入层次结构，实现了对天线阵列中每个天线的设计参数（如位置、数目等）的优化。超网络接受目标阵列增益（array gain）作为输入，并生成每个天线的设计参数。通过 超网络-超网络结构，能够在全局层次上优化多个天线的布局，解决传统方法中由于设计空间过大而难以快速找到最优解的问题。
在实验部分，学生将实践如何使用该方法设计实际的天线和天线阵列，包括对给定目标辐射模式的设计约束进行优化。通过对比传统的设计方法和基于 HyperHyperNetwork 的方法，学生将观察到深度学习在设计准确性、效率和计算资源方面的显著优势。实验还包括对不同网络架构（如 ResNet 和 Transformer）进行比较，探索不同架构在天线设计任务中的表现差异。
最后，课程将探讨该方法在 实际应用中的潜力，例如在移动设备（如 iPhone 11 Pro Max 的天线阵列设计）中的应用，展示如何通过该方法优化现有的天线设计，提高信号接收质量和天线性能。通过这些实验，学生将掌握 HyperHyperNetwork 在天线设计中的应用，以及如何利用深度学习在多层设计和复杂约束下高效优化天线结构。
图 7 (a) 合成测试场景中点属于有效天线的概率分布，约束平面用黑色标出。(b) 同一样本中，正确分类为天线的区域用棕色标注，误分类区域用红色标注。(c) 槽天线阵列的真实分布情况。(d) 我们提出的网络设计方案。
主题10: 基于 Uniform Cross-Entropy 优化的多频带微带天线自动化设计
本课程聚焦于通过 Cross-Entropy 优化 方法自动化设计 多频带微带天线，特别是在电磁设计中的应用。课程首先介绍微带天线的基本概念和传统设计方法，重点讲解 Cross-Entropy 优化 作为一种蒙特卡洛采样技术，如何在给定目标 S11 反射参数曲线的约束下，优化微带天线的几何结构。
在课程的第一部分，学生将学习如何通过 Uniform Cross-Entropy（UCE） 优化方法进行 天线几何结构的自动化设计。UCE 通过随机从目标分布中采样，评估每个候选解的性能，并根据最优样本更新分布参数，从而收敛到一个最优解。课程将展示如何应用此方法进行微带天线设计，特别是在没有先验的 S11 频率响应的情况下，如何通过优化目标 S11 曲线来自动生成天线结构。
接着，课程将介绍 天线仿真与优化 的整合过程，学生将通过数值仿真工具（如 Method of Moments（MoM） 方法）来计算 S11 曲线，并根据仿真结果优化天线几何。学生还将通过编写 Python 脚本进行仿真和优化，使用 UCE 方法 调整天线设计，直至获得最符合目标曲线的天线结构。
在实验环节，学生将使用提供的开源代码，通过 UCE 优化 方法进行多频带微带天线设计的实践。具体包括使用 随机初始化 和 不同采样方式 比较优化效果，训练过程中学生还将学习如何调整仿真与优化步骤，以提高 S11 曲线 精度，特别是在设计多频带微带天线时如何满足多频段响应需求。
最后，课程总结将讨论 UCE 优化方法的优势，如计算效率高、优化结果精度高、易于实施等，特别是在传统的 遗传算法（GA） 和 粒子群优化（PSO） 方法面临计算量大的问题时，UCE 方法提供了一个更高效且准确的解决方案。学生将了解如何将这一优化方法应用于实际的天线设计项目，如 移动通信设备中的天线阵列设计，并且通过对比不同优化方法，理解UCE在多个优化指标下的优势。
图 8 优化流程图
AI助力电磁天线设计与优化老师
本课程由来自国内顶尖高校电磁智能设计实验室的教师主讲，长期从事人工智能与计算电磁学的交叉研究，研究方向涵盖AI驱动的天线优化、强化学习在智能波束控制中的应用、生成式AI在电磁结构生成中的实现等。教师在国际顶级期刊与会议上发表多篇高水平论文，包括IEEE Transactions on Antennas and Propagation、IEEE Transactions on Microwave Theory and Techniques、Applied Physics Letters、Advanced Intelligent Systems；以及国际会议 IEEE APS (Antennas and Propagation Symposium)、EuCAP (European Conference on Antennas and Propagation)、ICASSP 与 NeurIPS 等。此外，教师主持多项国家重点研发计划项目与企业联合课题，具有丰富的工程实践经验，能够将AI算法理论、仿真验证与实际工程设计紧密结合，带领学生从“懂电磁”到“用AI”跨越式提升，全面理解AI在天线与通信系统设计中的创新潜力与应用前景。
授课时间
AI助力电磁天线设计与优化
2026.1.10-----2026.1.11全天授课(上午9:00-11:30下午13:30-17:00)
2026.1.12-----2026.1.13晚上授课(晚上19:00-22:00)
2026.1.17-----2026.1.18全天授课(上午9:00-11:30下午13:30-17:00)
腾讯会议 线上授课（共五天授课时间 提供全程回放视频）
AI赋能射频技术
2025.12.27-----2025.12.28全天授课(上午9:00-11:30下午13:30-17:00)
2025.12.29-----2025.12.30晚上授课(晚上19:00-22:00)
2026.1.02-----2026.1.03全天授课(上午9:00-11:30下午13:30-17:00)
腾讯会议 线上授课（共五天授课时间 提供全程回放视频）
课程费用
AI赋能射频技术/AI助力电磁天线设计与优化
费用：每人每班￥4980元 （含报名费、培训费、资料费）
优惠政策
优惠一: 两门同报9080元
优惠二:提前报名缴费学员+转发到朋友圈或者到学术交流群可享受每人300元优惠（仅限15名）
年报优惠：16800元（可在一年内参加我单位举办的任何课程，可获得我单位往期举办的所有录像回放与资料）
报名费用可开具正规报销发票及提供相关缴费证明、邀请函，可提前开具报销发票、文件用于报销
课程培训福利
课后学习完毕提供全程录像视频回放，针对与培训课程内容 进行长期答疑，微信解疑群永不解散，参加本次课程的学员可免费再参加一次本单位后期组织的相同的 专题培训班（任意一期都可以）
培训答疑与互动
在培训中进行答疑和问题互动，以帮助学员深入理解课程内容和解决实际问题。
学员可以提出疑问，讲师将提供详细解答，特别是针对技术难点和复杂算法。
通过小组讨论和案例分享，学员将有机会交流经验，获得实时反馈，并进行实践操作演示。
展示学员的学习成果，并提供进一步的提升建议和资源支持，为学员在未来的学习和工作中提供帮助和指导。
课程授课方式
授课方式：通过腾讯会议线上直播，从零基础开始讲解，电子PPT和教程＋预习视频提前发送给学员，所有培训使用软件都会发送给学员，附赠安装教程和指导安装，培训采取开麦共享屏幕和微信群解疑，学员和老师交流、学员与学员交流，培训完毕后老师针对与培训内容长期解疑，培训群不解散，往期培训学员对于培训质量和授课方式一致评价极高
课程咨询报名联系方式
联系人：黄老师
报名咨询电话｜15516685015（同微信）
热门跟贴