电磁超构表面与天线技术的结合离不开三个尺度下对三个方面的考虑，即微观的单元、介观的排布、宏观的性能这三个尺度的分析、综合与调控。在单元设计层面，目前主要依靠经验和大规模数值迭代，耗时长、成功率不稳定、通用性较差；在阵列排布层面，远场与周期条件的假设使得边缘截断效应对超构表面的影响难以量化；在宏观性能层面，目前线控架构面临工作频率不高、阵列规模不大、调控维度不够的显示。

天线设计面临的挑战

天线作为无线通信、雷达探测等系统的关键部件，其性能直接影响着整个系统的效能。随着现代通信技术的飞速发展，对天线性能提出了越来越高的要求，如更高的增益、更宽的频带、更小的尺寸以及更强的抗干扰能力等。传统的天线设计方法主要依赖于工程师的经验和大量的电磁仿真计算，在面对复杂的设计要求时，往往难以高效地找到最优解。目前天线设计面临的挑战有以下几个方面：

1、多参数优化难题

天线的性能取决于多个几何参数、材料参数等。例如，天线的长度、宽度、厚度、介质材料的介电常数等都会影响其谐振频率、增益、带宽等性能指标。随着天线设计要求的日益复杂，需要优化的参数数量不断增加，传统的试错法和手动优化方法变得极为耗时且难以找到全局最优解。

2、复杂电磁环境适应性

在实际应用中，天线处于复杂的电磁环境中，受到多径效应、同频干扰、邻频干扰等多种因素的影响。设计能够在这种复杂电磁环境下稳定、高效工作的天线是一项艰巨的任务。传统设计方法难以全面考虑这些复杂因素并进行有效的优化。

3、精确电磁仿真计算负担

为了评估天线的性能，通常需要进行电磁仿真计算。然而，精确的电磁仿真计算往往需要消耗大量的计算资源和时间，尤其是对于复杂结构的天线和大规模天线阵列。这限制了在设计过程中能够进行的仿真次数，不利于全面探索天线设计空间。

机器学习辅助天线设计创新

当前，机器学习在天线性能极限突破方面展现出了巨大的潜力。我们的研究人员通过神经网络、遗传算法等机器学习算法在天线结构优化、天线阵列设计以及复杂电磁环境下性能预测等方面的应用，可以有效地克服传统天线设计方法的局限性。实际案例也证明了机器学习辅助天线设计能够显著提高天线的增益、拓宽频带、增强抗干扰能力等关键性能指标，为天线技术在通信、雷达等领域的进一步发展提供了强有力的支持。

然而，机器学习在天线设计中的应用仍处于发展阶段，未来还需要进一步研究如何更好地结合电磁理论与机器学习算法，提高数据利用效率，优化模型性能，以实现更高效、更智能的天线设计，满足日益增长的无线通信和探测技术需求。