脉冲大功率广泛应用于脉冲雷达、相控阵雷达、遥测等领域，其测量结果准确性直接影响电子设备在电磁环境适应性评估中的可靠性。辐射场积分脉冲功率测量方法是一种常用的脉冲大功率测量手段，但测量结果稳定性和一致性较差。文章基于深度学习算法建立了辐射场积分脉冲功率测量模型，通过深度神经网络修正辐射面的功率密度测量偏差，并进行了验证。结果表明，基于深度学习的脉冲大功率测量方法比传统辐射场积分脉冲功率测量方法的结果偏差减少了 1.3 dB。研究成果可以拓展脉冲大功率校准领域的技术储备，进一步满足脉冲功率参数的量值溯源需求。

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