一种基于知识引导的机器学习辅助全局优化技术的混合非共振节点滤波器设计方法

《IEEE Journal of Selected Topics in Electromagnetics, Antennas and Propagation》：A Hybrid Non-Resonant Node Filter Design Method Based on Knowledge-guided Machine Learning-assisted Global Optimization Techniques

　　

摘要：

对于具有非共振节点的微波滤波器，虽然基于常规网络综合的方法通常需要较高的设计专业知识和复杂的设计流程，但现有的机器学习辅助优化方法往往无法处理这类滤波器。因此，亟需一种有效且易于使用的设计方法来应对这类问题。为了解决这一挑战，本文提出了一种结合滤波器设计知识和机器学习辅助进化算法的混合方法。该方法的关键创新在于采用了一种系统化的设计流程，融合了这两种方法的优点。通过一个具有单个悬挂节点的3-2波导滤波器、一个具有多个悬挂节点的6-2波导滤波器以及一个三阶波导滤波器的测试，验证了该方法的有效性和效率。此外，由于避免了等效电路模型的使用，所提出的混合方法具有完全的可编程性。