专利名称：一种基于混合遗传算法的宽带匹配网络优化方法
技术领域：
本发明涉及一种基于混合遗传算法的宽带匹配网络优化方法。
背景技术：
随着电子技术的高速发展，人们对宽带匹配网络也越来越重视，在过去的研究主要是基于均匀传输线网络的实现，后来又逐渐发展为对不均匀网络研究，其传输线也参与改善了肉络的响应，但传输线每一段的长度是人为选择的，有很大的盲目性，不能得到最佳的匹配网络。为了获得最佳的传输线无耗匹配网络，使一个任意负载与电阻性电源相匹配，同时实现预给的转换功率增益特性，有效的克服了匹配网络中的特性阻抗的问题，能保证负载获得最大的转换功率。
发明内容
本发明提供了一种混合遗传算法对宽带匹配网络进行设计，在设计的过程中，为了解决早熟收敛的问题，在适值函数中引入了退火惩罚因子，然后在标准遗传算法基础上，加入了最优保持操作，变概率交叉和变异操作，过滤操作等，利用遗传算法的良好全局搜索能力，设计出最佳的宽带匹配网络，有效的克服了带宽及匹配网络的线性相位问题，能保证负载获得最大的转换功率。本发明提出的技术方案具体步骤包括:根据二端口网络如
图1所示，可求得总的转移矩阵[A] = [ALLA] " [A]n，宽带阻抗匹配时，输入阻抗为:
权利要求
1.一种基于混合遗传算法的宽带匹配网络优化方法，其特征在于:该方法首先是根据宽带匹配网络在一定的传输线范围内，能满足特性阻抗的需要，但当传输线超过一定的范围时，宽带匹配网络中的特性阻抗难以满足设计中的要求，基于这一点，为了在宽带匹配网络中得到最佳的传输网络参数，本发明采用了混合遗传算法对网络进行设计，引入了动态惩罚函数对适应度函数进行处理，可以得到优化后的匹配网络，有效的克服了匹配网络中的特性阻抗的问题，能保证负载获得最大的转换功率。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，其实现步骤包括:根据二端口网络理论可求得总的转移矩阵[A] = [ALLA] " [A]n，宽带阻抗匹配时，输入阻抗为:
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对特性阻抗和长度的约束条件，惩罚函数设为:
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，本发明所采用的浮点数的算法，其步骤为: (1)选取择种群的大小 (2)用动态惩罚的适值函数计算各个个体适值 (3)将当前群体中适值函数值最高的前n个(n= 0.05*pop_size)个体直接复制到下一代 (4)按适值大被选择概率大的原则,用赌轮选择法产生0.95*pop_size个个体 (5)变概率交叉和变概率变异操作，因为在迭代初期不可行个体的数目较多，希望进行较多的交叉和变异操作，扩大搜索空间，随着个体的不断进化，过多的交叉，变异反而容易产生不可行个体，交叉概率和变异概率应随进化的进行而下降，所以取:
全文摘要
本发明提供了一种基于混合遗传算法的宽带匹配网络优化方法，该方法首先是根据宽带匹配网络在一定的传输线范围内，能满足特性阻抗的需要，但当传输线超过一定的范围时，宽带匹配网络中的特性阻抗难以满足设计中的要求，基于这一点，为了在宽带匹配网络中得到最佳的传输网络参数，本发明采用了混合遗传算法对网络进行设计，引入了动态惩罚函数对适应度函数进行处理，通过对数值进行分析，表明使用该方法设计的宽带匹配网络优于现有的其它方法。
文档编号H04L25/02GK103107963SQ20131002687
公开日2013年5月15日 申请日期2013年1月9日 优先权日2013年1月9日
发明者王少夫 申请人:王少夫