[发明专利]神经网络辅助隐式空间映射的滤波器设计方法及装置

权利要求书

1.一种神经网络辅助隐式空间映射的滤波器设计方法，其特征在于，包括步骤：

建立微带滤波器的等效电路模型作为粗糙模型；

选取一组与滤波器结构相关的设计参量X_c，并选一组辅助参量X，构成一组输入向量CX送入粗糙模型仿真得到一组响应向量CY；

以每一组设计参量X_e以及其对应的响应向量CY作为神经网络的输入向量NX，将辅助变量X作为神经网络的输出向量NY，组成训练样本；

利用训练样本训练神经网络；

优化粗糙模型以使其响应达到最优，选取此时的设计参量X_c¹；

建立滤波器全波电磁仿真模型作为精细模型，并令其设计变量X_f¹=X_c¹进行全波电磁仿真，得到响应R_f(X_f¹)；

辅助变量获取：将响应R_f(X_f¹)和设计变量X_f¹输入训练好的神经网络，得到辅助变量X¹；

将辅助变量X¹送入粗糙模型，优化设计参量以使响应达到最优，此时设计参量X_c²；

令设计变量X_f²=X_c²并送入精细模型得到响应R_f(X_f²)；

若已达到精细模型的响应设计要求，则结束；

若未达到，则返回至辅助变量获取步骤，以最新得到的精确模型的响应和设计变量作为训练好的神经网络的输入，继续执行。

2.根据权利要求1所述的神经网络辅助隐式空间映射的滤波器设计方法，其特征在于，响应向量是由滤波器的回波损耗的实部和虚部以及插入损耗的实部和虚部组成的向量。

3.根据权利要求1所述的神经网络辅助隐式空间映射的滤波器设计方法，其特征在于，对训练样本进行归一化处理，并随机划分训练集和测试集后，进行神经网络的训练。

4.根据权利要求1所述的神经网络辅助隐式空间映射的滤波器设计方法，其特征在于，神经网络的隐藏层的激活函数为Sigmoid函数，输出层采用线性激活函数，输出层神经元数目为辅助变量X的维度。

5.根据权利要求1所述的神经网络辅助隐式空间映射的滤波器设计方法，其特征在于，神经网络的训练算法采用Levenberg-Marquardt算法。