基于粒子群隐式空间映射算法设计的双频滤波器

摘要

将粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)用在隐式空间映射(Implicit Space Mapping,ISM)的参数提取中,可以有效改善参数提取过程中算法的不收敛性.首次在参数提取中引入PSO,主要的研究内容是改进了ISM算法.通过改进ISM算法中粗糙模型(Coarse Model,CM)与精细模型(Fine Model,FM)之间的参数映射,可以明显减少迭代次数.以一个双模滤波器为例,利用粒子群ISM算法设计了一个可以工作在无线局域网(WLAN)频段的微带双频带滤波器,中心频率分别是2.45 GHz和5.25 GHz.滤波器经过3次迭代并进行微调后达到了设计指标.由此可见,引入PSO之后显著地减少了在FM中的仿真次数,有效地提高了滤波器的设计效率.