本發(fā)明涉及光學(xué)設(shè)計(jì)，尤其涉及一種超表面近場(chǎng)仿真模型及其訓(xùn)練方法和超表面近場(chǎng)仿真方法。

背景技術(shù)：

1、在光學(xué)超表面設(shè)計(jì)中，為了能夠?qū)υO(shè)計(jì)好的超表面陣列排布進(jìn)行仿真，通常使用基于時(shí)域有限差分(finite-difference?time-domain，fdtd)的軟件進(jìn)行仿真。目前在光學(xué)設(shè)計(jì)中使用的fdtd解決方案是基于中央處理器(central?processing?unit，cpu)或者是圖形處理器(graphics?processing?unit，gpu)的計(jì)算來(lái)實(shí)現(xiàn)近場(chǎng)結(jié)果的仿真。

2、現(xiàn)有的fdtd方法雖然在超表面設(shè)計(jì)中能夠取得精確的仿真結(jié)果，但其工作主要基于公式化的物理計(jì)算，過(guò)程復(fù)雜且計(jì)算量大。同時(shí)，在計(jì)算機(jī)進(jìn)行復(fù)雜流程計(jì)算時(shí)，其需要占用的存儲(chǔ)空間也非常龐大，這些問(wèn)題限制了該類(lèi)方法在低算力的計(jì)算機(jī)上的部署以及過(guò)長(zhǎng)的計(jì)算時(shí)間會(huì)導(dǎo)致仿真結(jié)果耗時(shí)過(guò)長(zhǎng)，影響光學(xué)超表面設(shè)計(jì)流程的效率問(wèn)題?？梢?jiàn)，加快光學(xué)超表面設(shè)計(jì)的仿真速度成為亟需解決的問(wèn)題。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的目的之一在于提供一種超表面近場(chǎng)仿真模型的訓(xùn)練方法，以解決現(xiàn)有技術(shù)中無(wú)法調(diào)整光學(xué)元器件近場(chǎng)分布精細(xì)度的技術(shù)問(wèn)題。

2、本發(fā)明的目的之一在于提供一種超表面近場(chǎng)仿真模型。

3、本發(fā)明的目的之一在于提供一種超表面近場(chǎng)仿真方法。

4、本發(fā)明的目的之一在于提供一種電子設(shè)備。

5、本發(fā)明的目的之一在于提供一種計(jì)算機(jī)存儲(chǔ)介質(zhì)。

6、為實(shí)現(xiàn)上述發(fā)明目的之一，本發(fā)明一實(shí)施方式提供一種超表面近場(chǎng)仿真模型的訓(xùn)練方法，所述超表面近場(chǎng)仿真模型包括：至少一個(gè)預(yù)測(cè)模塊，每個(gè)所述預(yù)測(cè)模塊包括第一模塊和第二模塊，其中，所述第一模塊用于基于待仿真超表面的基元配置參數(shù)，確定光線經(jīng)所述待仿真超表面處理后的第一近場(chǎng)預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)；所述第二模塊用于基于所述第一近場(chǎng)預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)的整體特征和局部特征，確定第二近場(chǎng)預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)；所述訓(xùn)練方法包括：利用所述超表面近場(chǎng)仿真模型確定每個(gè)所述預(yù)測(cè)模塊輸出的第二近場(chǎng)預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)；基于所述第二近場(chǎng)預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)和預(yù)設(shè)的近場(chǎng)仿真數(shù)據(jù)，確定損失值；基于所述損失值，更新所述第一模塊和/或所述第二模塊的參數(shù)，得到訓(xùn)練好的超表面近場(chǎng)仿真模型。

7、作為本發(fā)明一實(shí)施方式的進(jìn)一步改進(jìn)，所述第二模塊包括總體特征確定模塊、局部特征確定模塊和拼接模塊，其中，所述總體特征確定模塊用于確定所述第一近場(chǎng)預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)的整體特征，所述局部特征確定模塊用于確定所述第一近場(chǎng)預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)的局部特征，所述拼接模塊用于基于所述第一近場(chǎng)預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)的總體特征和局部特征確定所述第二近場(chǎng)預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)。

8、作為本發(fā)明一實(shí)施方式的進(jìn)一步改進(jìn)，所述總體特征確定模塊包括池化層、上采樣層和卷積層，所述局部特征確定模塊包括上采樣層和卷積層。

9、作為本發(fā)明一實(shí)施方式的進(jìn)一步改進(jìn)，所述第二近場(chǎng)預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)的分辨率高于所述第一近場(chǎng)預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)的分辨率。

10、作為本發(fā)明一實(shí)施方式的進(jìn)一步改進(jìn)，所述第一模塊包括串聯(lián)的若干下采樣層和若干上采樣層，至少部分下采樣層與對(duì)應(yīng)的上采樣層連接。

11、作為本發(fā)明一實(shí)施方式的進(jìn)一步改進(jìn)，所述超表面近場(chǎng)仿真模型包括n個(gè)依次串聯(lián)的所述預(yù)測(cè)模塊；所述超表面近場(chǎng)仿真模型以第n個(gè)預(yù)測(cè)模塊的第二近場(chǎng)預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)作為所述超表面近場(chǎng)仿真模型的輸出，n＞1，n為整數(shù)。

12、作為本發(fā)明一實(shí)施方式的進(jìn)一步改進(jìn)，每個(gè)所述預(yù)測(cè)模塊對(duì)應(yīng)有一預(yù)設(shè)的近場(chǎng)仿真數(shù)據(jù)；所述基于所述第二近場(chǎng)預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)和預(yù)設(shè)的近場(chǎng)仿真數(shù)據(jù)，確定損失值，包括：基于n個(gè)所述預(yù)測(cè)模塊對(duì)應(yīng)的所述第二近場(chǎng)預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)和近場(chǎng)仿真數(shù)據(jù)，確定n個(gè)子損失值；基于所述n個(gè)子損失值，確定所述損失值，其中，n＞1，n為整數(shù)。

13、作為本發(fā)明一實(shí)施方式的進(jìn)一步改進(jìn)，所述第二近場(chǎng)預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)和所述近場(chǎng)仿真數(shù)據(jù)均包括電場(chǎng)強(qiáng)度，所述基于n個(gè)所述預(yù)測(cè)模塊對(duì)應(yīng)的所述第二近場(chǎng)預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)和近場(chǎng)仿真數(shù)據(jù)，確定n個(gè)子損失值，包括：基于每個(gè)所述預(yù)測(cè)模塊對(duì)應(yīng)的所述第二近場(chǎng)預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)和近場(chǎng)仿真數(shù)據(jù)，按照如下公式確定子損失值：

14、

15、其中，p為所述第二近場(chǎng)預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)的像素點(diǎn)總數(shù)，yi為所述近場(chǎng)仿真數(shù)據(jù)的第i個(gè)像素點(diǎn)的電場(chǎng)強(qiáng)度，為所述第二近場(chǎng)預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)的第i個(gè)像素點(diǎn)的電場(chǎng)強(qiáng)度。

16、作為本發(fā)明一實(shí)施方式的進(jìn)一步改進(jìn)，所述基于所述n個(gè)子損失值，確定損失值，包括：對(duì)所述n個(gè)子損失值加權(quán)求和，確定損失值。

17、為實(shí)現(xiàn)上述發(fā)明目的之一，本發(fā)明一實(shí)施方式提供一種超表面近場(chǎng)仿真模型，包括：至少一個(gè)預(yù)測(cè)模塊，每個(gè)預(yù)測(cè)模塊均包括第一模塊和第二模塊；其中，所述第一模塊基于待仿真超表面的基元配置參數(shù)，用于確定光線經(jīng)所述待仿真超表面處理后的第一近場(chǎng)預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)；所述第二模塊用于基于所述第一近場(chǎng)預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)的整體特征和局部特征，確定第二近場(chǎng)預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)；其中，所述第一模塊和/或所述第二模塊的參數(shù)根據(jù)上述任一項(xiàng)所述的訓(xùn)練方法確定。

18、為實(shí)現(xiàn)上述發(fā)明目的之一，本發(fā)明一實(shí)施方式提供一種超表面近場(chǎng)仿真方法，包括：獲取待仿真超表面的基元配置參數(shù)；利用上述任一項(xiàng)所述的超表面近場(chǎng)仿真模型，確定光線經(jīng)所述待仿真超表面處理后近場(chǎng)預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)。

19、為實(shí)現(xiàn)上述發(fā)明目的之一，本發(fā)明一實(shí)施方式提供一種電子設(shè)備，包括：至少一個(gè)處理器；存儲(chǔ)器，所述存儲(chǔ)器存儲(chǔ)有可在所述處理器上運(yùn)行的計(jì)算機(jī)程序，所述處理器執(zhí)行所述程序時(shí)執(zhí)行上述任一種技術(shù)方案所述的訓(xùn)練方法的步驟，或執(zhí)行如上述任一種技術(shù)方案所述的超表面近場(chǎng)仿真方法的步驟。

20、為實(shí)現(xiàn)上述發(fā)明目的之一，本發(fā)明一實(shí)施方式提供一種計(jì)算機(jī)存儲(chǔ)介質(zhì)，所述計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，所述計(jì)算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時(shí)執(zhí)行如上述任一種技術(shù)方案所述的訓(xùn)練方法的步驟，或執(zhí)行如上述任一種技術(shù)方案所述的超表面近場(chǎng)仿真方法的步驟。

21、與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明實(shí)施例具有如下至少一種有益效果：

22、本發(fā)明采用一種超表面近場(chǎng)仿真模型的訓(xùn)練方法，通過(guò)預(yù)測(cè)模塊中的第一模塊確定超表面的第一近場(chǎng)預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)，并基于第二模塊確定所述第一近場(chǎng)預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)的局部特征和整體特征，使得第一近場(chǎng)預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)中的特征得以提取和放大，進(jìn)而擴(kuò)大超表面的近場(chǎng)數(shù)據(jù)的大小，生成精細(xì)度更高的第二近場(chǎng)預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)；同時(shí)利用所述超表面近場(chǎng)仿真模型確定每個(gè)所述預(yù)測(cè)模塊輸出的第二近場(chǎng)預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)，基于第二近場(chǎng)預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)和預(yù)設(shè)的近場(chǎng)仿真數(shù)據(jù)的損失值，不斷更新超表面近場(chǎng)仿真模型的參數(shù)，使其能夠更準(zhǔn)確地反映超表面的近場(chǎng)特性，提高工作效率。

技術(shù)特征：

1.一種超表面近場(chǎng)仿真模型的訓(xùn)練方法，其特征在于，所述超表面近場(chǎng)仿真模型包括：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的超表面近場(chǎng)仿真模型的訓(xùn)練方法，其特征在于，所述第二模塊包括總體特征確定模塊、局部特征確定模塊和拼接模塊，其中，所述總體特征確定模塊用于確定所述第一近場(chǎng)預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)的整體特征，所述局部特征確定模塊用于確定所述第一近場(chǎng)預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)的局部特征，所述拼接模塊用于基于所述第一近場(chǎng)預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)的總體特征和局部特征確定所述第二近場(chǎng)預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的超表面近場(chǎng)仿真模型的訓(xùn)練方法，其特征在于，所述總體特征確定模塊包括池化層、上采樣層和卷積層，所述局部特征確定模塊包括上采樣層和卷積層。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的超表面近場(chǎng)仿真模型的訓(xùn)練方法，其特征在于，所述第二近場(chǎng)預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)的分辨率高于所述第一近場(chǎng)預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)的分辨率。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的超表面近場(chǎng)仿真模型的訓(xùn)練方法，其特征在于，所述第一模塊包括串聯(lián)的若干下采樣層和若干上采樣層，至少部分下采樣層與對(duì)應(yīng)的上采樣層連接。

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的超表面近場(chǎng)仿真模型的訓(xùn)練方法，其特征在于，所述超表面近場(chǎng)仿真模型包括n個(gè)依次連接的所述預(yù)測(cè)模塊；每個(gè)所述預(yù)測(cè)模塊輸出的第二近場(chǎng)預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)為下一個(gè)預(yù)測(cè)模塊的輸入或者為所述超表面近場(chǎng)仿真模型的輸出，n＞1，n為整數(shù)。

7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的超表面近場(chǎng)仿真模型的訓(xùn)練方法，其特征在于，每個(gè)所述預(yù)測(cè)模塊對(duì)應(yīng)有一預(yù)設(shè)的近場(chǎng)仿真數(shù)據(jù)；所述基于所述第二近場(chǎng)預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)和預(yù)設(shè)的近場(chǎng)仿真數(shù)據(jù)，確定損失值，包括：

8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的超表面近場(chǎng)仿真模型的訓(xùn)練方法，其特征在于，所述第二近場(chǎng)預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)和所述近場(chǎng)仿真數(shù)據(jù)均包括電場(chǎng)強(qiáng)度，所述基于n個(gè)所述預(yù)測(cè)模塊對(duì)應(yīng)的所述第二近場(chǎng)預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)和近場(chǎng)仿真數(shù)據(jù)，確定n個(gè)子損失值，包括：

9.根據(jù)權(quán)利要求7所述的超表面近場(chǎng)仿真模型的訓(xùn)練方法，其特征在于，所述基于所述n個(gè)子損失值，確定損失值，包括：

10.一種超表面近場(chǎng)仿真模型，其特征在于，包括：

11.一種超表面近場(chǎng)仿真方法，其特征在于，包括：

12.一種電子設(shè)備，包括：

13.一種計(jì)算機(jī)存儲(chǔ)介質(zhì)，包括：

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明公開(kāi)了一種超表面近場(chǎng)仿真模型及其訓(xùn)練方法和超表面近場(chǎng)仿真方法，近場(chǎng)仿真模型包括：至少一個(gè)預(yù)測(cè)模塊，每個(gè)所述預(yù)測(cè)模塊包括第一模塊和第二模塊，第一模塊用于基于待仿真超表面的基元配置參數(shù)，確定光線經(jīng)待仿真超表面處理后的第一近場(chǎng)預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)；第二模塊用于基于第一近場(chǎng)預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)的整體特征和局部特征，確定第二近場(chǎng)預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)；所述訓(xùn)練方法包括：利用超表面近場(chǎng)仿真模型確定每個(gè)預(yù)測(cè)模塊輸出的第二近場(chǎng)預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)；基于第二近場(chǎng)預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)和預(yù)設(shè)的近場(chǎng)仿真數(shù)據(jù)，確定損失值；基于損失值，更新第一模塊和/或第二模塊的參數(shù)，得到訓(xùn)練好的超表面近場(chǎng)仿真模型。該方法為后續(xù)預(yù)測(cè)近場(chǎng)數(shù)據(jù)提供準(zhǔn)確支持，降低計(jì)算成本，提高計(jì)算效率。

技術(shù)研發(fā)人員：沈華,宋凱,邱兵
受保護(hù)的技術(shù)使用者：蘇州山河光電科技有限公司
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2024/12/2