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作者：陈俊达;武杰;赵加宁;卢佩;杨若洋;张海川;
单位：桂林理工大学计算机科学与工程学院;桂林理工大学广西嵌入式技术与智能系统重点实验室;中国航天电子技术研究院;电子科技大学长三角研究院(湖州);湖州市太赫兹集成电路与系统重点实验室;西北核技术研究所高功率微波技术重点实验室;
摘要：在滤波天线单元的设计中，由于涉及多维参数优化，传统的电磁仿真方法不仅求解速度较慢，而且难以在复杂的参数空间中快速找到全局最优解，这在一定程度上限制了设计的精度和性能提升。为解决这些问题，文中提出一种结合正向预测与逆向优化设计的方法。该方法利用神经网络对天线单元的性能进行预测，并结合遗传算法在多参数空间中对滤波天线单元进行全局优化。仿真计算结果显示，优化后单元S_(21)参数在通带11.5～16.5 GHz的平均值提高了82.65%，并具有均匀的带内响应。此外，S_(21)在中心频率14 GHz的传输幅值的平均值优化后提升了87.5%，显著提升了传输幅度，并使传输相移更加线性。优化后仿真结果表明，这些改进显著提升了天线的整体性能，尤其是在传输效率、频率响应方面的改善，为滤波天线的进一步发展提供了有价值的参考和借鉴。
关键词：神经网络;;遗传算法;;正向预测;;逆向优化;;滤波天线;;S参数
基金资助：国家自然科学基金项目(62101149);; 湖州市太赫兹集成电路与系统重点实验室项目基金(HKLTICY23KF02)
