本文關(guān)鍵詞：基于粒子群隱式空間映射算法設(shè)計(jì)的雙頻濾波器，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：將粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)用在隱式空間映射(Implicit Space Mapping,ISM)的參數(shù)提取中,可以有效改善參數(shù)提取過程中算法的不收斂性。首次在參數(shù)提取中引入PSO,主要的研究內(nèi)容是改進(jìn)了ISM算法。通過改進(jìn)ISM算法中粗糙模型(Coarse Model,CM)與精細(xì)模型(Fine Model,FM)之間的參數(shù)映射,可以明顯減少迭代次數(shù)。以一個(gè)雙模濾波器為例,利用粒子群ISM算法設(shè)計(jì)了一個(gè)可以工作在無線局域網(wǎng)(WLAN)頻段的微帶雙頻帶濾波器,中心頻率分別是2.45 GHz和5.25 GHz。濾波器經(jīng)過3次迭代并進(jìn)行微調(diào)后達(dá)到了設(shè)計(jì)指標(biāo)。由此可見,引入PSO之后顯著地減少了在FM中的仿真次數(shù),有效地提高了濾波器的設(shè)計(jì)效率。
【作者單位】： 上海海事大學(xué)信息工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 粒子群算法 隱式空間映射算法 參數(shù)提取 粗糙模型 精細(xì)模型 雙頻帶濾波器
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(No.61131002)
【分類號】：TN713;TP18
【正文快照】： 空間映射算法利用了精細(xì)模型(Fine Model,FM)的準(zhǔn)確性和粗糙模型(Coarse Model,CM)的快速性的特點(diǎn),建立兩者之間的映射,把費(fèi)時(shí)的優(yōu)化過程放在CM中進(jìn)行,FM只進(jìn)行驗(yàn)證工作。該思想最早是由Bandler于1994年提出的,后來逐漸發(fā)展出現(xiàn)了漸進(jìn)空間映射(Aggressive SpaceMapping)、ISM

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本文編號：493792