新型耦合滤波器优化算法的研究

根据交叉耦合滤波器的基本原理，建立了适用于任意拓扑结构的滤波器优化模型，总结出以非特殊点拟合为辅助的新目标函数。接着在经典F-R（Fletcher-Reeves）梯度算法的基础上，提出了遗传梯度混合算法和遗传Solvopt混合算法的实现原理。以MATLAB作为研究平台，在滤波器设计实例中验证这两种新型优化算法的正确性。结果说明，这2种算法无需设定初值能以全局搜索的新方式快速收敛到最优解，可适用于更高阶数的任意拓扑结构。根据实验结果，分析比较了新型算法在收敛速度、算法构架以及计算准确度上的优势，总结出算法的适用条件。