[发明专利]一种基于参数优化的耦合矩阵提取方法、设备及存储设备

权利要求书

1.一种基于参数优化的耦合矩阵提取方法，其特征在于：包括以下步骤：

S101：获取微波腔体滤波器的多组耗散参数，每组耗散参数包括传输参数和反射参数

S102：对获得的传输参数和反射参数进行数据处理，计算并去除和的相位偏移差值；

S103：根据公式和公式采用柯西法对去除相位偏移差值后的传输参数和反射参数进行拟合，并求得多项式E(s),P(s),F(s)；通过广义切比雪夫综合法，将优化变量ε和多项式E(s),P(s),F(s)的系数进行综合，得到当前状态的耦合矩阵M，由当前状态的耦合矩阵M得到响应参数S^ext；和分别为和对应的相位偏移，E(s),P(s),F(s)为多项式，s是归一化的频率；

S104：通过计算响应参数S^ext与步骤S101获取的耗散参数S^mea中对应的传输参数和反射参数的差值平方和，确定优化目标函数G；

S105：利用遗传算法最小化优化目标函数G，求出G最小时对应的优化变量ε₀；再利用广义切比雪夫综合设计法，将多项式系数与求取的优化变量进行综合，求出最终的耦合矩阵M₀。

2.如权利要求1所述的一种基于参数优化的耦合矩阵提取方法，其特征在于：在步骤S102中，计算和的相位偏移和的公式分别为：

式中，和分别为两端口的相位加载，β为高阶模，Δl₀₁和Δl₀₂分别为两端口的传输线长度。

3.如权利要求1所述的一种基于参数优化的耦合矩阵提取方法，其特征在于：在步骤S103中，求取当前状态的耦合矩阵M的过程为：

S201：由传输参数和反射参数提取得到F(s)和P(s)；传输参数和反射参数分别为：

其中，n是滤波器的阶数，nz是传输零点的个数，和均为复系数，通过最小二乘法以及奇异值分解的方法求解得到，s_m是复数频率点；

S202：由公式F(s)F^*(-s)+P(s)P^*(s)＝E(s)E^*(-s)得到多项式E(s)系数；

S203：根据耗散参数得到导纳参数：

其中，λ_k是y₂₁(s)和y₂₂(s)共有的极点，T_1k和T_Nk分别是正交矩阵T的第一行和最后一行，复偶数次多项式m₁和复奇数次多项式n₁由多项式系数E(s)和F(s)求取得到；

S204：根据正交矩阵T与当前状态的耦合矩阵M的关系式：-M＝TΛT^t，得到当前状态的耦合矩阵M，其中Λ＝diag[λ₁,λ₂,λ₃,…,λ_N]，λ_i是耦合矩阵M的特征值，i＝1,2,3,...,N，TT^t＝I，I为单位矩阵。

4.如权利要求1所述的一种基于参数优化的耦合矩阵提取方法，其特征在于：在步骤S105中，优化目标函数G的公式为：其中，和是通过当前状态的耦合矩阵M得到的响应参数，和就是对应于步骤S101中获取的传输参数和反射参数

5.一种存储设备，其特征在于：所述存储设备存储指令及数据用于实现权利要求1～4任一项所述的一种基于参数优化的耦合矩阵提取方法。

6.一种基于参数优化的耦合矩阵提取设备，其特征在于：包括：处理器及存储设备；所述处理器加载并执行所述存储设备中的指令及数据用于实现权利要求1～4任一项所述的一种基于参数优化的耦合矩阵提取方法。