作者：张友俊; 王连栋粒子群算法隐式空间映射算法参数提取粗糙模型精细模型双频带滤波器
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。
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