[发明专利]一种天线设计方法

说明书

本发明公开了一种天线设计方法，该方法在类电磁机制算法的基础上加入小波变异算子改善原算法性能，克服原算法易陷入局部极小值的缺点；并引入分层优化机制，将多目标问题中的各个目标函数通过改进类电磁机制算法逐个进行寻优，利用较少的迭代次数得到符合设计指标的解，从而克服传统加权组合方法不易确定加权系数及收敛效果不好等缺点。利用本发明的方法对双频带缝隙天线和L折叠形单极天线进行优化设计，所设计出来的天线满足设计指标，证明了该方法的有效性和优越性。

技术领域

本发明涉及一种天线设计方法，尤其涉及基于分层优化的改进类电磁机制算法的天线设计方法，属于天线技术领域。

背景技术

天线设计的目的是确定涉及的各项结构参数，使其满足一定的技术要求。天线设计问题大多呈现多参数、不可微、甚至不连续的特性，其结构参数的最优化是一种非线性多目标优化问题。传统的最优化技术大多是基于梯度寻优技术或随机搜索的方法。其中，共扼梯度法收敛速度较快，但要求目标函数可微、连续，而且优化参数数目有限；随机搜索无需计算梯度，但是效率太低，而且容易陷入局部极值。智能优化算法可以克服传统优化技术的缺点，近年来常被用于天线的设计中。

类电磁机制(Electromagnetism-like Mechanism,EM)算法是由S.I.Birbil和S.C.Fang在 2003年于Journal of Global Optimization上发表一篇名为“AnElectronmagnetism-like Mechanism for Global Optimization”的论文中首次提出的。其优化思想是模拟电磁场中带电粒子之间的吸引-排斥机制，具有寻优机制简单、收敛速度快等优点。

类电磁机制算法与其它算法相比，表现出极其强大的全局搜索能力。但是，类电磁机制算法的后期，种群中的带电粒子出现“聚集”现象，此时算法易陷入局部极小值。为此，本发明引入小波变异算子改善类电磁机制算法性能；多目标问题通常包含多个目标函数(子函数)，分别表示不同的设计指标。通常情况下多个目标是处于冲突状态的，一个目标性能的改善，往往以其他一个或多个目标性能的降低为代价。传统的多目标方法如加权组合法将多目标问题转化为单目标问题，但是很难确定各分项加权系数的组合且容易收敛到局部最优解。为此，本发明引入分层优化的机制，将所有的目标函数通过类电磁机制算法逐个进行寻优。基于以上两点，发明了一种基于分层优化的改进类电磁机制算法(Multi-LevelOptimization based improved electromagnetism-like mechanism algorithm,MLOIEM)，本发明提供基于分层优化的改进类电磁机制算法设计双频带缝隙天线和L折叠形单极天线(L-shaped folded monopole antenna，LFMA)的方法。

发明内容

本发明的目的是提供一种天线设计方法，首先对类电磁机制算法进行改进，在算法中加入小波变异算子，能有效避免陷入局部最优值；并且引入分层优化机制，针对天线的多个设计目标逐个进行寻优，最终达到所有指标。

本发明的目的通过以下技术方案予以实现：

一种天线设计方法，包括如下步骤：