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摘要:本发明属于射频器件设计领域,涉及一种基于耦合矩阵驱动AI赋能的滤波天线优化设计方法,包括:根据滤波天线指标,选定天线待优化的元件尺寸;根据所预设的滤波天线目标参数,训练生成一个前向网络模型;通过粒子群优化算法对元件尺寸进行迭代优化,直到优化尺寸后的滤波天线在调用所述前向网络模型后,该前向网络模型输出的滤波天线参数满足所述目标参数。本发明基于滤波天线尺寸属于连续型变量的特点,使用全局寻优能力强,适合连续域问题的粒子群算法作为优化方法,同时采用耦合矩阵替代了S参数,降低了前向模型的输出数量和优化算法的输入变量,能够有效缩短计算时间。
主权项:1.一种基于耦合矩阵驱动AI赋能的滤波天线优化设计方法,其特征在于,包括:根据滤波天线指标,选定天线待优化的元件尺寸;根据所预设的滤波天线目标参数,训练生成一个前向网络模型;通过粒子群优化算法对元件尺寸进行迭代优化,直到优化尺寸后的滤波天线在调用所述前向网络模型后,该前向网络模型输出的滤波天线参数满足所述目标参数。
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百度查询: 绍兴杭电集成电路研发有限公司 杭州电子科技大学 一种基于耦合矩阵驱动AI赋能的滤波天线优化设计方法
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