1.一种微波耦合滤波器的逆向建模方法，其特征在于，包括：获取微波耦合滤波器的设计目标，并定义理想耦合矩阵；根据理想耦合矩阵，设定耦合矩阵空间，并在耦合矩阵空间中进行采样，得到多个耦合矩阵样本，以构建样本集合；计算每个耦合矩阵样本在设定频率点的S参数，以构建条件集合；将样本集合和条件集合作为扩散模型的输入，对扩散模型进行训练，以学习耦合参数与S参数之间的映射关系，得到训练好的扩散模型；将样本集合和条件集合作为扩散模型的输入，对扩散模型进行训练，以学习耦合参数与S参数之间的映射关系，得到训练好的扩散模型，包括：对样本集合中的每组耦合参数添加噪声，生成加噪参数；将加噪参数、条件集合中的S参数以及时间步输入扩散模型，对扩散模型进行训练，训练目标是预测添加的噪声并最小化预测噪声与真实噪声之间的均方误差，以学习耦合参数与S参数之间的映射关系，使扩散模型准确预测不同条件和时间步下的噪声，得到训练好的扩散模型；获取目标S参数，并多次将目标S参数输入训练好的扩散模型，得到与目标S参数对应的多个模型输出；根据多个模型输出，得到多组初始耦合参数；分别将每组初始耦合参数输入正向模型，得到每组初始耦合参数的对应S参数；计算目标S参数与对应S参数的均方误差，并根据设定阈值进行筛选，得到多组优选耦合参数；对多组优选耦合参数进行聚类，根据每个聚类中均方误差最小的优选耦合参数，得到耦合参数分布，以实现微波耦合滤波器的逆向建模。
2.根据权利要求1所述的一种微波耦合滤波器的逆向建模方法，其特征在于，根据理想耦合矩阵，设定耦合矩阵空间，并在耦合矩阵空间中进行采样，得到多个耦合矩阵样本，以构建样本集合，包括：为理想耦合矩阵中的每个变量设定公差范围，得到变量的取值空间，以作为耦合矩阵空间；在耦合矩阵空间中进行拉丁超立方采样，以采样的一组耦合参数作为一个样本，得到多个耦合矩阵样本；根据多个耦合矩阵样本，构建样本集合。
3.根据权利要求2所述的一种微波耦合滤波器的逆向建模方法，其特征在于，计算每个耦合矩阵样本在设定频率点的S参数，以构建条件集合，包括：获取微波耦合滤波器的设计目标，定义频率范围和采样点数；根据频率范围和采样点数，生成频率点集合，以得到设定频率点；计算每个耦合矩阵样本在设定频率点的归一化频率变量，并基于耦合矩阵样本和归一化频率变量，得到每个耦合矩阵样本在设定频率点的S参数；将S参数转换为dB格式，得到条件集合。
4.根据权利要求3所述的一种微波耦合滤波器的逆向建模方法，其特征在于，基于耦合矩阵样本和归一化频率变量，得到每个耦合矩阵样本在设定频率点的S参数，包括：基于耦合矩阵样本和归一化频率变量，构造过渡矩阵；根据过渡矩阵和不同的单位向量，构造两个线性方程并求解，以得到两个过渡参数；根据两个过渡参数，得到耦合矩阵样本在设定频率点的S参数。
5.根据权利要求4所述的一种微波耦合滤波器的逆向建模方法，其特征在于，根据频率范围和采样点数，生成频率点集合，以得到设定频率点，包括：根据频率范围和采样点数，生成频率点集合：其中，式中， 为频率点集合， 为频率范围的最小值， 为频率范围的最大值， 为步长， 为第 个频率点， 为采样点数；根据频率点集合，得到设定频率点。
6.根据权利要求1至5任一项所述的一种微波耦合滤波器的逆向建模方法，其特征在于，根据多个模型输出，得到多组初始耦合参数，包括：模型输出为预测噪声，以标准高斯噪声为初始噪声；根据预测噪声和初始噪声，计算每个时间步的中间状态，进行条件反向生成并执行多次，以通过逐步去噪，将添加的噪声映射回耦合参数，得到一组初始耦合参数。
7.根据权利要求6所述的一种微波耦合滤波器的逆向建模方法，其特征在于，根据预测噪声和初始噪声，计算每个时间步的中间状态的加噪参数，包括：其中，式中， 为时间步 的加噪参数， 为时间步 的加噪参数， 为时间步， 为每个时间步噪声权重， 为噪声权重的累计， 为时间步计数， 为扩散模型输出的预测噪声， 为扩散模型， 为条件集合中的S参数， 为时间步 中的噪声项， 用于在中间状态加入随机噪声。
8.根据权利要求1至5任一项所述的一种微波耦合滤波器的逆向建模方法，其特征在于，分别将每组初始耦合参数输入正向模型，得到每组初始耦合参数的对应S参数；计算目标S参数与对应S参数的均方误差，并根据设定阈值进行筛选，得到多组优选耦合参数，包括：分别将每组初始耦合参数输入正向模型，计算滤波器的频率响应，得到每组初始耦合参数的对应S参数；计算目标S参数与对应S参数的均方误差；筛选均方误差小于设定阈值的多组初始耦合参数，作为优选耦合参数。
9.根据权利要求1至5任一项所述的一种微波耦合滤波器的逆向建模方法，其特征在于，根据每个聚类中均方误差最小的优选耦合参数，得到耦合参数分布，包括：以每个聚类中均方误差最小的优选耦合参数，作为该聚类的耦合参数；以所有聚类的耦合参数的集合，作为耦合参数分布。
