一种基于改进粒子群算法的制造技术

本发明专利技术涉及滤波器优化技术领域，具体涉及一种基于改进粒子群算法的

【技术实现步骤摘要】
一种基于改进粒子群算法的E面金属波导滤波器优化方法


[0001]本专利技术涉及滤波器优化
，具体涉及一种基于改进粒子群算法的
E
面金属波导滤波器优化方法
。

技术介绍

[0002]E
面膜片构成的波导滤波器具有结构简单
、
功率容量高和低插损
、
高阻带抑制等特点，且易于加工和安装，被广泛应用于高功率毫米波器件中
。
现有的
E
面滤波器优化是采用仿真软件自带的优化功能进行优化，优化参数有限，且在使用过程中优化效率低
。
为了在预期的时间内达到设计所需精度，通常采用传统的综合法结合仅计算单个模式的模式匹配法得到
E
面滤波器的结构尺寸，以此优化
E
面滤波器的参数
。
[0003]传统综合法首先由给出的滤波器指标，求出
Chebyshev
低通滤波器原型，得到其归一化元件值；再根据归一化元件值计算各阻抗变换器参数，求出各膜片的间距
。<br/>然后再采用只本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种基于改进粒子群算法的
E
面金属波导滤波器优化方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤
1、
设置搜索空间
、
搜索速度的边界值，所述搜索空间为由传统综合法得到只考虑主模时的膜片长度和膜片间隔的近似值；定义改进粒子群算法的优化目标函数；步骤
2、
采用改进粒子群算法，计算
E
面金属波导滤波器的参数
(2.1)、
随机产生种群中所有粒子的初始位置和初始速度；
(2.2)、
利用优化目标函数，对所有粒子的位置对应的滤波器尺寸进行全波分析，并根据分析结构筛选出全局最优解；
(2.)3、
对
2.2
除全局最优解外的其余解采用模拟退火算法求解，得到第二最优解，并在求解过程中，根据米特罗波利斯准则计算接受退火变异产生的第
i
个新解的概率
p
i
(k)
，当第
i
个新解的概率
p
i
(k)
大于随机数1时，则接受退火变异产生的新解并替代退火变异过程中的全局最优解；
(2.4)、
进行预设轮次的迭代后，输出当前最优解，以作为
E
面金属波导滤波器的参数
。2.
根据权利要求1所述的一种基于改进粒子群算法的
E
面金属波导滤波器优化方法，其特征在于，所述步骤1定义的优化目标函数为：其中，
fS11(1,i)
，
fS21(1,i)
分别为第
i
个频率点处由模式匹配法，得到的滤波器各部分级联后的
S11
和
S21
的主模值；而
S11
和
S21
由式
(2)
级联公式所得；其中
S
A
为
II、III
波导与两侧不连续性矩阵级联所得，而
S
B
为
I
波导的
S
参数矩阵；参数矩阵；式中
U
为单位矩阵，
I
＝
2L(U+2D(U
‑
DD)
‑1D)L
T
,W
＝
4LD(U
‑
DD)
‑1L
T
，其中，，其中，
3.
根据权利要求2所述的一种基于改进粒子群算法的
E
面金属波导滤波器优化方法，其

【专利技术属性】
技术研发人员：杨涛，孙天阳，刘宇，
申请(专利权)人：电子科技大学，
类型：发明
国别省市：