多目标神经空间映射算法优化设计微带滤波器

doi:10.3969/j.issn.0372-2112.2014.05.029

电子学报 ›› 2014, Vol. 42 ›› Issue (5): 1014-1019.DOI: 10.3969/j.issn.0372-2112.2014.05.029

多目标神经空间映射算法优化设计微带滤波器

田雨波, 楼群, 邱大为

江苏科技大学电子信息学院, 江苏镇江 212003

收稿日期:2013-04-17 修回日期:2013-10-24 出版日期:2014-05-25
- 作者简介:
- 田雨波 男，1971年出生，辽宁铁岭人，江苏科技大学教授，博士，2009年到美国UCLA做访问学者.目前主要研究方向为计算智能应用于电子学与电磁学问题. E-mail:tianyubo@just.edu.cn楼群男，1989年出生，江苏徐州人，江苏科技大学在读硕士.目前主要研究方向为电磁快速计算. E-mail:lancelou@yeah.net邱大为男，1989年出生，江苏常州人，江苏科技大学在读硕士.目前主要研究方法为微带天线的研究与设计.
- 基金资助:
- 船舶工业国防科技预研基金 (No.10J35.2); 江苏省青蓝工程：江苏高校优势学科建设工程

Multi-Objective Neuro-Space Mapping Algorithm and Its Application to Optimal Design of Microstrip Filter

TIAN Yu-bo, LOU Qun, QIU Da-wei

School of Electronics and Information, Jiangsu University of Science and Technology, Zhenjiang, Jiangsu 212003, China

Received:2013-04-17 Revised:2013-10-24 Online:2014-05-25 Published:2014-05-25
- Supported by:
- National Defence Science and Technology Pre-research Foundation for Ship Industry (No.10J35.2); Blue Project: Priority Academic Program Development of Jiangsu Higher Education Institutions

摘要/Abstract

摘要： 提出了一种多目标形式的空间映射算法，并将其应用于微带滤波器的优化设计问题.该算法没有采用ADS仿真软件进行粗糙模型的计算，而是采用多目标粒子群算法结合矩阵数值计算的形式，优化计算微带线的S参数，并应用神经网络映射粗糙模型与精确模型的仿真结果，由粗糙模型和神经网络推测出精确模型的帕累托最优解集.

关键词: 多目标优化, 空间映射, 神经网络, 滤波器

Abstract: Multi-Objective Space-Mapping is proposed.Furthermore,it is applied to the optimal design of microstrip filter.Instead of using ADS software,a method combining Multi-Objective particle swarm optimization with the Matrix theory is used to simulate S parameters of coarse model,and then artificial neural network (ANN) is used to map the coarse model to fine model.Together with coarse model and ANN,Fine model’s Pareto optimal set can be achieved.

Key words: multi-objective optimization, space mapping, artificial neural network(ANN), filter

中图分类号:

TN802

田雨波, 楼群, 邱大为. 多目标神经空间映射算法优化设计微带滤波器[J]. 电子学报, 2014, 42(5): 1014-1019.

TIAN Yu-bo, LOU Qun, QIU Da-wei . Multi-Objective Neuro-Space Mapping Algorithm and Its Application to Optimal Design of Microstrip Filter[J]. Acta Electronica Sinica, 2014, 42(5): 1014-1019.

参考文献

[1] J W Bandler,R M Biernaeki,S H Chen,et al.Space mapping technique for electromagnetic optimization[J].IEEE Transactions on Microwave Theory and Technique,1994,42(12):2536-2544.
[2] J W Bandler,R M Biernaeki,S H Chen,et al.Electromagnetic optimization exploiting aggressive space mapping[J].IEEE Transactions Microwave Theory and Techniques,1995,43(12):2874-2882.
[3] M H Bakr,J W Bandler,M A Ismail.Neural space-mapping optimization for EM-based design[J].IEEE Transactions on Microwave Theory and Technique,2000,48(12):2307-2315.
[4] J W Bandler,Q S Cheng,N K Nikolova,et al.Implicit space mapping optimization exploiting preassigned parameters[J].IEEE Transactions on Microwave Theory and Technique,2004,52(1):378-385.
[5] Dirk Gorissen,Lei Zhang,Qi-Jun Zhang,et al.Evolutionary neuro-space mapping technique for modeling of nonlinear microwave devices[J].IEEE Transaction on Microwave Theory and Techniques,2011,59(2):213-229.
[6] Lei Zhang,P H Aaen,J Wood.Portable space mapping for efficient statistical modeling of passive components[J].IEEE Transactions on Microwave Theory and Techniques,2012,60(3):441-450.
[7] 张祥军,方大纲.基于版图级综合的频率部分空间映射神经网络建模技术及其在LTCC射频电路中的应用[J].电子学报,2007,35(6):1187-1192. Zhang Xiangjun,Fang Dagang.Layout-level synthesis based frequency partial-space-mapped neuromodeling technique for LTCC RF circuit design[J].Chinese Journal of Electronics,2007,35(6):1187-1192.(in Chinese)
[8] 袁军,邱扬,刘其中，等.基于空间映射及遗传算法的车载天线优化配置[J].电波科学学报,2006,21(1):26-32. Yuan Jun,Qiu Yang,Liu Qizhong,Tian Jin,Xie Yongjun.Position optimal design of vehicular antennae via space mapping and genetic algorithm[J].Chinese Journal of Radio Science,2006,21(1):26-32.(in Chinese)
[9] David M Pozar.Microwave Engineering[M].北京:电子工业出版社,2006,149-159.
[10] 邱关源.电路 [M].北京:高等教育出版社,2006,391-396. [LL]
[11] C A Coello Coello,G T Pulido,M S Lechuga.Handling multiple objectives with particle swarm optimization[J].IEEE Transaction on Evolutionary Computation,2004,8(3):256-279.
[12] C A Coello Coello.MOPSO:A proposal for multiple objective particle swarm optimization[A].Proceedings of the 2002 Congress on Evolutionary Computation (CEC'02)[C].Honolulu,HI,2002.1051-1056.

[1]	黄赟, 张帆, 郭威, 陈立, 羊光. 一种基于数据标准差的卷积神经网络量化方法[J]. 电子学报, 2023, 51(3): 639-647.
[2]	张金颢, 周恒, 张守龙, 蒋廷勇, 王胜涛, 刘真. 基于仿真及神经网络的大型电磁脉冲模拟器近区场计算[J]. 电子学报, 2023, 51(3): 712-719.
[3]	吕杭, 蒋明峰, 李杨, 张鞠成, 王志康. 基于混合时频域特征的卷积神经网络心律失常分类方法的研究[J]. 电子学报, 2023, 51(3): 701-711.
[4]	张文旭, 崔鑫磊, 陆满君. 一种基于MMF-FRM的低复杂度信道化接收机结构[J]. 电子学报, 2023, 51(3): 720-727.
[5]	杨利平, 侯振威, 辜小花, 郝峻永. 弱标签声音事件检测的空间-通道特征表征与自注意池化[J]. 电子学报, 2023, 51(2): 297-306.
[6]	王子为, 鲁继文, 周杰. 基于自适应梯度优化的二值神经网络[J]. 电子学报, 2023, 51(2): 257-266.
[7]	许新征, 李杉. 基于特征膨胀卷积模块的轻量化技术研究[J]. 电子学报, 2023, 51(2): 355-364.
[8]	丁琪, 田萱, 孙国栋. 基于注意力增强的热点感知新闻推荐模型[J]. 电子学报, 2023, 51(1): 93-104.
[9]	张永梅, 孙捷. 基于动静态特征双输入神经网络的咳嗽声诊断COVID-19算法[J]. 电子学报, 2023, 51(1): 202-212.
[10]	袁海英, 成君鹏, 曾智勇, 武延瑞. Mobile_BLNet：基于Big-Little Net的轻量级卷积神经网络优化设计[J]. 电子学报, 2023, 51(1): 180-191.
[11]	王神龙, 雍宇, 吴晨睿. 基于伪孪生神经网络的低纹理工业零件6D位姿估计[J]. 电子学报, 2023, 51(1): 192-201.
[12]	王硕, 王坚, 王亚男, 宋亚飞. 一种基于特征融合的恶意代码快速检测方法[J]. 电子学报, 2023, 51(1): 57-66.
[13]	吴靖, 叶晓晶, 黄峰, 陈丽琼, 王志锋, 刘文犀. 基于深度学习的单帧图像超分辨率重建综述[J]. 电子学报, 2022, 50(9): 2265-2294.
[14]	毛国君, 王者浩, 黄山, 王翔. 基于剪边策略的图残差卷积深层网络模型[J]. 电子学报, 2022, 50(9): 2205-2214.
[15]	王俊嘉, 房崇宝, Chen Lawrence R. 硅基亚波长光栅波导在微波光子学中的应用[J]. 电子学报, 2022, 50(9): 2233-2241.

多目标神经空间映射算法优化设计微带滤波器

Multi-Objective Neuro-Space Mapping Algorithm and Its Application to Optimal Design of Microstrip Filter

PDF

可视化

摘要/Abstract

引用本文

使用本文

参考文献

相关文章 15

编辑推荐

Metrics