[发明专利]滤波器的设计优化方法及装置、滤波器、设备、介质

说明书

本公开实施例涉及天线与电路自动化设计技术领域，提供了一种滤波器的设计优化方法及装置、滤波器、设备、介质，方法包括：确定滤波器的拓扑结构图或电路结构图；基于拓扑结构图或电路结构图，确定滤波器的设计参数及其对应的初始取值范围；将设计参数及其对应的初始取值范围输入训练好的滤波器设计优化模型中，得到设计参数对应的优化预测值，完成滤波器的设计优化；其中，训练好的滤波器设计优化模型基于预设的极限学习机训练得到。本公开实施例可以省去传统方法中设计人员需要人工调整各个设计参数的纷繁冗杂任务，更快、更优地实现滤波器的设计优化，大大节省设计人员的时间和精力，降低滤波器设计优化门槛和设计成本，提高设计优化效率。

技术领域

本公开实施例涉及天线与电路自动化设计技术领域，特别涉及一种滤波器的设计优化方法及装置、滤波器、设备、介质。

背景技术

近年来，随着第五代移动通信技术(5th Generation Mobile CommunicationTechnology，简称5G)、Sub-6G(指5G频段且工作频率在450MHz-6000MHz的6G以下频段)通信的大规模发展，物联网、高速信息传递、无人驾驶、人工智能等新型领域飞速发展。5G同时是新一轮科技和产业革命中的核心关键技术之一，它将与物联网、大数据、云计算、人工智能等技术融合。与此同时，5G也对通信系统提出了新的要求。跨入5G时代，射频系统的设计需求量更是大幅增加。

现有技术中，工程师在微波元件以及微波组件如滤波器等的设计优化过程中，为了找到设计变量的最优值，常常需要反复调用全波电磁仿真。然而，由于需要对不同几何参数进行重复耗时的电磁模拟，这就使得全波电磁仿真过程的计算成本很高。同时，传统的滤波器设计方法，通常是设计人员根据所需要的电路的需求、指标，选用相应的电路拓扑结构，通过理论计算得出相对应的参数值，来满足设计需求。在拓扑结构搭建完成，各元器件的设计参数尚未确定时，设计人员往往需要花费大量时间和精力对各设计参数进行逐一调整，以使各设计参数能够满足设计指标需求。一旦遇到元器件较多的电路，设计难度将会进一步加大，更加考验设计人员的设计经验。

发明内容

本公开旨在至少解决现有技术中存在的问题之一，提供一种滤波器的设计优化方法及装置、滤波器、设备、介质。

本公开的一个方面，提供了一种滤波器的设计优化方法，所述方法包括：

确定滤波器的拓扑结构图或电路结构图；

基于所述拓扑结构图或电路结构图，确定所述滤波器的设计参数及其对应的初始取值范围；

将所述设计参数及其对应的初始取值范围输入训练好的滤波器设计优化模型中，得到所述设计参数对应的优化预测值，完成所述滤波器的设计优化；其中，所述训练好的滤波器设计优化模型基于预设的极限学习机训练得到。

可选的，所述训练好的滤波器设计优化模型根据以下步骤训练得到：

确定训练数据，所述训练数据包括与所述设计参数相对应的训练设计参数及其对应的训练取值范围；

对所述训练数据进行归一化处理，将所述训练设计参数减去其对应的所述训练取值范围中的最小值，并将所述训练设计参数减去所述最小值的结果除以所述训练设计参数对应的所述取值范围的长度，得到归一化后的所述训练数据；

利用归一化后的所述训练数据对所述预设的极限学习机进行训练，得到训练好的所述滤波器设计优化模型。

可选的，所述利用归一化后的所述训练数据对所述预设的极限学习机进行训练，得到训练好的所述滤波器设计优化模型，包括：

将归一化后的所述训练数据划分为训练样本和测试样本；

利用所述训练样本对所述预设的极限学习机进行训练，得到更新后的所述极限学习机；