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基于粒子群算法的微帶交指帶通濾波器的設(shè)計(jì)

發(fā)布時(shí)間:2017-11-15 12:19

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【摘要】:基于改進(jìn)粒子群算法的微帶交指帶通濾波器的優(yōu)化設(shè)計(jì),是依據(jù)濾波器的設(shè)計(jì)指標(biāo),求解歸一化切比雪夫低通原型參數(shù),并利用參數(shù)推導(dǎo)終端短路型交指帶通濾波器,最終通過(guò)改進(jìn)粒子群算法調(diào)用FDTD(時(shí)域有限差分)電磁仿真軟件進(jìn)行聯(lián)合優(yōu)化仿真。優(yōu)化設(shè)計(jì)了一個(gè)阻抗帶寬為5.725-5.825GHz,帶外抑制在2.9GHz為40d B,帶內(nèi)插損小于3d B的微帶交指帶通濾波器。驗(yàn)證了改進(jìn)粒子群算法與FDTD電磁仿真軟件聯(lián)合優(yōu)化方法的有效型。該優(yōu)化仿真作為一個(gè)良好的優(yōu)化設(shè)計(jì)手段將廣泛應(yīng)用在眾多微波設(shè)計(jì)領(lǐng)域,對(duì)尋求最優(yōu)解有很大的幫助。
【作者單位】: 中國(guó)電子科技集團(tuán)公司第三十八研究所;
【分類(lèi)號(hào)】:TN713.5;TP18
【正文快照】: 引言?xún)?yōu)化算法已經(jīng)滲透到科學(xué)研究的各個(gè)領(lǐng)域,其宗旨在于使用目標(biāo)函數(shù)在指定空間能夠搜索到需求的最優(yōu)解,在本文中是最大值或則最小值。在微波工程領(lǐng)域,粒子群算法[1]、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法、自然樹(shù)生長(zhǎng)算法等優(yōu)化方法已經(jīng)大量被使用來(lái)尋求目標(biāo)最優(yōu)解。本文簡(jiǎn)要闡述了粒子群

【相似文獻(xiàn)】

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4 王芳;粒子群算法的研究[D];西南大學(xué);2006年

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7 黃平;粒子群算法改進(jìn)及其在電力系統(tǒng)的應(yīng)用[D];華南理工大學(xué);2012年

8 胡成玉;面向動(dòng)態(tài)環(huán)境的粒子群算法研究[D];華中科技大學(xué);2010年

9 張靜;基于混合離散粒子群算法的柔性作業(yè)車(chē)間調(diào)度問(wèn)題研究[D];浙江工業(yè)大學(xué);2014年

10 張寶;粒子群算法及其在衛(wèi)星艙布局中的應(yīng)用研究[D];大連理工大學(xué);2007年

中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

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2 李強(qiáng);基于改進(jìn)粒子群算法的艾薩爐配料優(yōu)化[D];昆明理工大學(xué);2015年

3 付曉艷;基于粒子群算法的自調(diào)節(jié)隸屬函數(shù)模糊控制器設(shè)計(jì)[D];河北聯(lián)合大學(xué);2014年

4 余漢森;粒子群算法的自適應(yīng)變異研究[D];南京信息工程大學(xué);2015年

5 梁計(jì)鋒;基于改進(jìn)粒子群算法的交通控制算法研究[D];長(zhǎng)安大學(xué);2015年

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9 陳百霞;考慮風(fēng)電場(chǎng)并網(wǎng)的電力系統(tǒng)無(wú)功優(yōu)化[D];山東大學(xué);2015年

10 戴玉倩;基于混合動(dòng)態(tài)粒子群算法的軟件測(cè)試數(shù)據(jù)自動(dòng)生成研究[D];江西理工大學(xué);2015年

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本文編號(hào):1189734

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