本发明涉及滤波器优化，具体来说，涉及一种ga改进型j更新矩阵的siw滤波器快速优化方法。
背景技术：
1、近年来，随着移动通信系统的迅猛发展，滤波器作为毫米波通信系统的关键组成部分之一，面临小型化、高集成度、高性能等设计难题。其设计日益复杂，可以优化的参数量、优化的难度以及优化的成本都日益增加，将优化算法应用到滤波器的设计中以减少计算成本、提高优化效率是当前的研究热点之一。其中最常用的优化算法包括拟牛顿法、单纯形法与序列二次规划等梯度优化算法以及遗传算法和差分进化等随机优化算法。
2、然而，由于滤波器本身的复杂性，当运用上述算法对滤波器进行优化时，很难确定一组足够好的初始点或者搜索空间，而且容易陷入局部最优解。
3、针对相关技术中的问题，目前尚未提出有效的解决方案。
技术实现思路
1、（一）解决的技术问题
2、针对现有技术的不足，本发明提供了ga改进型j更新矩阵的siw滤波器快速优化方法，以克服现有相关技术所存在的上述技术问题。
3、为此，本发明采用的具体技术方案如下：
4、一种ga改进型j更新矩阵的siw滤波器快速优化方法，该ga改进型j更新矩阵的siw滤波器快速优化方法包括以下步骤：
5、s1、初始化优化参数，并载入目标耦合矩阵及滤波器初始电磁模型尺寸参数；
6、s2、对滤波器电磁模型进行全波电磁仿真，得到滤波器响应结果，并判断滤波器响应结果是否满足预设的目标要求；
7、s3、若不满足预设的目标要求，则利用遗传算法调整耦合矩阵求得耦合矩阵偏差，并根据耦合矩阵偏差计算滤波器特征参数偏差，若满足，则结束优化；
8、s4、利用通用模型函数计算jacobian矩阵，并将特征参数偏差转换为电磁模型尺寸参数偏差，更新滤波器电磁模型；
9、s5、对更新后滤波器电磁模型进行全波电磁仿真，得到更新后的滤波器响应结果，并判断滤波器响应结果是否满足预设的目标要求；
10、s6、若不满足预设的目标要求，采用拟牛顿算法对滤波器电磁模型响应结果进行逼近，提取耦合矩阵偏差，计算滤波器特征参数偏差，并返回步骤s4，若满足，则结束优化。
11、优选的，所述利用遗传算法调整耦合矩阵求得耦合矩阵偏差，并根据耦合矩阵偏差计算滤波器特征参数偏差包括以下步骤：
12、s31、初始化耦合矩阵偏差，并随机生成耦合矩阵偏差初始种群；
13、s32、计算种群中每个个体的适应度函数值；
14、s33、根据种群中每个个体的适应度函数值，对每个个体进行选择、交叉和变异操作，生成新的种群；
15、s34、计算新种群中每个个体的适应度函数值，并选择适应度函数值最高的个体作为新一代的种群；
16、s35、重复步骤s33-s34，直至达到预设的结束条件，选取适应度函数值最高的个体作为输出值，得到最终的耦合矩阵偏差；
17、s26、根据特征参数偏差计算公式计算滤波器特征参数偏差。
18、优选的，所述特征参数偏差计算公式为：
19、
20、式中，表示滤波器特征参数偏差；表示特征参数向量，包括正耦合系数，负耦合系数，外部品质因数，谐振频率等；表示目标耦合矩阵；表示耦合矩阵偏差。
21、优选的，所述利用通用模型函数计算jacobian矩阵，并将特征参数偏差转换为电磁模型尺寸参数偏差，更新滤波器电磁模型包括以下步骤：
22、s41、构建siw滤波器通用模型函数；
23、s42、对siw滤波器通用模型函数中的每个函数求导，并根据求导结果构建jacobian矩阵；
24、s43、根据jacobian矩阵，将特征参数偏差转换为电磁模型尺寸参数偏差；
25、s44、基于电磁模型尺寸参数偏差，通过模型参数更新公式对滤波器电磁模型的尺寸参数进行更新。
26、优选的，所述siw滤波器通用模型函数包括正耦合系数函数、负耦合系数函数、外部品质因数函数及谐振频率函数。
27、优选的，所述模型参数更新公式为：
28、；
29、式中，表示更新后的滤波器电磁模型尺寸参数；表示滤波器初始电磁模型尺寸参数；表示修正因子。
30、优选的，所述采用拟牛顿算法对滤波器电磁模型响应结果进行逼近，提取耦合矩阵偏差，计算滤波器特征参数偏差包括以下步骤：
31、s61、初始化拟牛顿算法参数；
32、s62、基于更新后的滤波器电磁模型，通过电磁仿真获取滤波器电磁模型的响应结果，并计算当前耦合矩阵偏差的梯度值；
33、s63、根据正定对称矩阵的初始值和当前耦合矩阵偏差的梯度值，计算搜索方向，并利用armijo步长搜索法求解满足预设不等式的步长；
34、s64、根据得到的步长和搜索方向，更新滤波器电磁模型参数，并基于更新后的滤波器电磁模型参数再次进行电磁仿真，得到新的滤波器响应结果；
35、s65、根据新的滤波器响应结果确定新的耦合矩阵的偏差，并根据新的耦合矩阵的偏差，再次通过特征参数偏差计算公式计算滤波器特征参数偏差；
36、s66、若得到滤波器特征参数偏差不满足预设的目标要求，则利用矩阵更新公式更新正定对称矩阵并返回步骤s62。
37、优选的，所述拟牛顿算法参数包括步长搜索参数、终止误差以及正定对称矩阵的初始值。
38、优选的，所述计算搜索方向的计算公式为：
39、；
40、式中，表示第k次迭代的搜索方向；表示正定对称矩阵；表示第k次的耦合矩阵偏差的梯度值。
41、优选的，所述矩阵更新公式为：
42、；
43、式中，表示第k+1次迭代时的正定对称矩阵；表示第k次迭代时的正定对称矩阵；表示第k次迭代时的步长；表示第k次迭代中梯度值的变化量；t表示转置运算。
44、（三）有益效果
45、与现有技术相比，本发明提供了ga改进型j更新矩阵的siw滤波器快速优化方法，具备以下有益效果：
46、1、本发明通过ga算法和bfgs拟牛顿算法来提取特征参数偏差，保证了优化算法初始点选取的可靠性以及后续优化的稳定性，该优化方法极大的减少了siw滤波器设计优化过程中的全波电磁仿真次数，缩短了仿真优化花费的时间，提升了设计效率。
47、2、本发明将全局优化搜索能力更强的遗传算法用于第一次特征参数偏差的提取以保证初始点提取的可靠性，在后续优化迭代过程中使用bfgs拟牛顿这一收敛速度更快的算法以保证特征参数偏差提取的准确性和整体优化过程的鲁棒性。
1.一种ga改进型j更新矩阵的siw滤波器快速优化方法，其特征在于，该ga改进型j更新矩阵的siw滤波器快速优化方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种ga改进型j更新矩阵的siw滤波器快速优化方法，其特征在于，所述利用遗传算法调整耦合矩阵求得耦合矩阵偏差，并根据耦合矩阵偏差计算滤波器特征参数偏差包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述的一种ga改进型j更新矩阵的siw滤波器快速优化方法，其特征在于，所述特征参数偏差计算公式为：
4.根据权利要求1所述的一种ga改进型j更新矩阵的siw滤波器快速优化方法，其特征在于，所述利用通用模型函数计算jacobian矩阵，并将特征参数偏差转换为电磁模型尺寸参数偏差，更新滤波器电磁模型包括以下步骤：
5.根据权利要求4所述的一种ga改进型j更新矩阵的siw滤波器快速优化方法，其特征在于，所述siw滤波器通用模型函数包括正耦合系数函数、负耦合系数函数、外部品质因数函数及谐振频率函数。
6.根据权利要求4所述的一种ga改进型j更新矩阵的siw滤波器快速优化方法，其特征在于，所述模型参数更新公式为：
7.根据权利要求1所述的一种ga改进型j更新矩阵的siw滤波器快速优化方法，其特征在于，所述采用拟牛顿算法对滤波器电磁模型响应结果进行逼近，提取耦合矩阵偏差，计算滤波器特征参数偏差包括以下步骤：
8.根据权利要求7所述的一种ga改进型j更新矩阵的siw滤波器快速优化方法，其特征在于，所述拟牛顿算法参数包括步长搜索参数、终止误差以及正定对称矩阵的初始值。
9.根据权利要求7所述的一种ga改进型j更新矩阵的siw滤波器快速优化方法，其特征在于，所述计算搜索方向的计算公式为：
10.根据权利要求7所述的一种ga改进型j更新矩阵的siw滤波器快速优化方法，其特征在于，所述矩阵更新公式为：
