知识迁移的微波滤波器优化调试方法、设备及存储设备

本发明涉及微波滤波器优化领域，尤其涉及一种知识迁移的微波滤波器优化调试方法、设备及存储设备。

背景技术：

1、微波滤波器是微波通信系统中的核心选频器件，能够挑选出有用信号，滤除无用信号。需求增加引起批次增加，不同批次的微波滤波器结构相同、但材料特性有不同，使得微波滤波器在材料特性上的个体差异明显。

2、在微波滤波器的生产过程包括设计、制造和调试三个步骤。设计误差和加工公差难以避免，通常需要在制造之后调节结构几何参数，改变滤波性能使其满足性能指标要求。当前调试主要依赖经验丰富的工人，但工人面向个体差异明显的微波滤波器时适应能力差，调试效率低，难以满足巨大的市场需求。

3、基于粒子群优化的调试方法在单个微波滤波器的调试中展示出很好的效果，但在多个微波滤波器的调试中，如果总是“从零开始”调，则整体效率较低。对于具有个体差异的微波滤波器，性能指标要求是相同的，但由于结构几何参数和滤波性能之间的映射关系不同，所以对应的结构几何参数可行解分布于不同空间。精确定位不同空间后再用粒子群优化算法调试能够极大提高调试效率，但每次“从零开始”定位不同结构几何参数可行解空间效率低。调试过程会产生大量数据，其中蕴含丰富的调试知识，对于确定结构几何参数可行解空间具有重要作用。

技术实现思路

1、为了解决上述问题，本发明提供了一种知识迁移的微波滤波器优化调试方法，首先对微波滤波器间结构几何参数和滤波性能之间的映射关系的差异度进行分析，再根据差异度迁移知识生成模型，利用迁移后的知识生成模型确定粒子群算法的优化范围，实现强个体差异微波滤波器的高效调试。该方法主要包括：

2、面向初始微波滤波器的调试任务，包括：建立初始知识生成模型、确定初始优化范围和优化调试初始微波滤波器，基于建立的初始知识生成模型和确定的初始优化范围，对初始微波滤波器进行优化调试；

3、面向其他微波滤波器的调试任务，包括：差异度评估、确定迁移强度、建立知识生成模型、确定优化范围和优化调试；

4、在确定迁移强度阶段，根据差异程度dt计算得到迁移强度；

5、基于差异度评估阶段得到的差异程度和迁移强度，微调初始知识生成模型，得到知识生成模型；

6、基于知识生成模型和确定的优化范围，对其他始微波滤波器进行优化调试。

7、进一步地，所述初始知识生成模型的输入是滤波性能，输出是结构几何参数，该结构几何参数包括谐振螺杆长度和耦合螺杆长度。

8、进一步地，在确定初始优化范围阶段，向初始知识生成模型m0依次输入a组满足性能指标要求的滤波性能，得到对应的a组结构几何参数预测解，表示第a组结构几何参数预测解中第m个结构几何参数的值，根据多组结构几何参数预测解，确定了初始微波滤波器的初始优化范围，

9、(1)

10、其中，表示矩阵的第q列数据，q=1,2,…,m，m为结构几何参数的个数。

11、进一步地，在差异度评估阶段，在初始优化范围θ0内，分别在第t个微波滤波器和初始微波滤波器上的nc个同样位置采集对比点；

12、根据t组任务中个点，分别计算n个滤波性能的均值和标准差；

13、基于计算得到的均值和标准差，初始微波滤波器和第t个微波滤波器的性能指标分别被归一化为和；

14、归一化的计算公式为

15、(2)

16、然后，计算第t个微波滤波器和初始微波滤波器的差异度dt，计算公式为

17、(3)

18、其中，nc表示滤波器上的采集点个数，表示初始微波滤波器的第一个指标归一化后的值，表示第t个微波滤波器的第一个指标归一化后的值，表示第t个微波滤波器的第n个指标归一化后的值，in表示第n个指标，表示采集的个点中第n个指标的均值，表示采集的个点中第n个指标的标准差，n为大于等于1的正整数。

19、进一步地，第t个微波滤波器的迁移强度的计算公式为

20、(4)

21、其中，r()表示向上取整数，dt表示第t个微波滤波器和初始微波滤波器的差异度，η表示一个信任度因子，n0表示在初始微波滤波器上采集的样本数量。

22、进一步地，在知识生成模型阶段，首先在第t个微波滤波器上采集nt个样本数据，使用nt个样本数据微调初始知识生成模型m0，得到第t个微波滤波器的知识生成模型mt；利用知识生成模型mt的输出结果，确定第t个微波滤波器的优化范围θt。

23、进一步地，得到知识生成模型mt后，在确定的优化范围θt内，使用粒子群优化算法优化微波滤波器，得到使滤波性能满足要求的结构几何参数可行解，并基于该可行解进行第t个微波滤波器的调试任务。

24、一种存储设备，所述存储设备存储指令及数据用于实现一种知识迁移的微波滤波器优化调试方法。

25、一种知识迁移的微波滤波器优化调试设备，包括：处理器及存储设备；所述处理器加载并执行所述存储设备中的指令及数据用于实现一种知识迁移的微波滤波器优化调试方法。

26、与现有技术相比，本发明提供的技术方案带来的有益效果是：

27、(1)面向具有明显个体差异微波滤波器的调试任务，提出了一种知识迁移的优化调试框架，包含差异度评估、迁移强度确定、建立知识生成模型、确定优化范围和优化调试，通过在不同任务间迁移知识，提升了整体调试效率。

28、(2)针对未知的个体差异，提出一种差异度评估方法，通过对不同微波滤波器在相同结构几何参数下的滤波性能的比较，得到了微波滤波器之间的差异度。

29、(3)针对迁移强度难以确定的问题，根据微波滤波器之间的差异度合理设计了迁移强度确定方法，有效指导知识迁移。

技术特征：

1.一种知识迁移的微波滤波器优化调试方法，其特征在于：包括：

2.如权利要求1所述的一种知识迁移的微波滤波器优化调试方法，其特征在于：所述初始知识生成模型的输入是滤波性能，输出是结构几何参数，该结构几何参数包括谐振螺杆长度和耦合螺杆长度。

3.如权利要求1所述的一种知识迁移的微波滤波器优化调试方法，其特征在于：

4.如权利要求3所述的一种知识迁移的微波滤波器优化调试方法，其特征在于：所述滤波性能包括中心频率、带宽和回波损耗目标。

5.如权利要求4所述的一种知识迁移的微波滤波器优化调试方法，其特征在于：

6.如权利要求1所述的一种知识迁移的微波滤波器优化调试方法，其特征在于：

7.如权利要求1所述的一种知识迁移的微波滤波器优化调试方法，其特征在于：

8.如权利要求6所述的一种知识迁移的微波滤波器优化调试方法，其特征在于：得到知识生成模型mt后，在确定的优化范围θt内，使用粒子群优化算法优化微波滤波器，得到使滤波性能满足要求的结构几何参数可行解，并基于该可行解进行第t个微波滤波器的调试任务。

9.一种存储设备，其特征在于：所述存储设备存储指令及数据用于实现权利要求1~8任一项所述的知识迁移的微波滤波器优化调试方法。

10.一种知识迁移的微波滤波器优化调试设备，其特征在于：包括：处理器及存储设备；所述处理器加载并执行所述存储设备中的指令及数据用于实现权利要求1~8任一项所述的知识迁移的微波滤波器优化调试方法。

技术总结
本发明提供了一种知识迁移的微波滤波器优化调试方法、设备及存储设备，包括：面向初始微波滤波器的调试任务：建立初始知识生成模型、确定初始优化范围和优化调试初始微波滤波器，基于建立的初始知识生成模型和确定的初始优化范围，对初始微波滤波器进行优化调试；面向其他微波滤波器的调试任务：差异度评估、确定迁移强度、建立知识生成模型、确定优化范围和优化调试，基于差异度评估阶段得到的差异程度和迁移强度，微调初始知识生成模型，得到知识生成模型；基于知识生成模型和确定的优化范围，对其他始微波滤波器进行优化调试。本发明的有益效果是：实现了个体差异间微波滤波器的高效调试，在不同任务间迁移知识，提升了整体调试效率。

技术研发人员：郭琳炜,杨豫龙,贺江,毕乐宇,曹卫华
受保护的技术使用者：中国地质大学（武汉）
技术研发日：
技术公布日：2024/1/15