МЕТОД ПАРАМЕТРИЧЕСКОГО СИНТЕЗА МИКРОПОЛОСКОВЫХ ФИЛЬТРОВ

January 12, 2013 by admin Комментировать »

высокоэффективный метод оптимизации конструктивных параметров по- лосно-пропускающих микрополосковых фильтров при их автоматизированном проектировании, используемый в экспертной системе Filtex32.

I.                                       Введение

Возможности современной вычислительной техники и программного обеспечения позволяют разрабатывать интеллектуальные системы автоматизированного проектирования СВЧ устройств, сочетающие в себе формальные методы создания конкретных устройств с эвристиками, дающими возможность осуществлять автоматизированную поддержку творческих элементов процесса проектирования. К таким интеллектуальным программам относится экспертная система Filtex32, предназначенная для синтеза полосно-пропускающих полосковых и микрополосковых фильтров [1]. Для нее разработан специальный метод оптимизации, отличающийся от стандартных универсальных методов, применяемых в современных САПР, во-первых, использованием априорной информации о физических свойствах каждого оптимизируемого параметра конструкции, а, во-вторых, использованием векторных целевых функций вместо скалярных. Эти отличия позволяют многократно ускорить процесс оптимизации устройства.

Метод предназначен для формирования заданных характеристик полосы пропускания фильтра посредством коррекции минимального количества отобранных «подстроечных» параметров конструкции, наиболее сильно влияющих на АЧХ устройства. Поэтому метод не является методом глобальной оптимизации, однако в экспертной системе Filtex32 такая оптимизация возможна в режиме «исследование», когда способны корректироваться параметры конструкции, отнесенные к «фиксированным».

II.                              Основная часть

Формирование заданной полосы пропускания фильтра на физическом языке означает, во-первых, установление определенной величины связи резонаторов друг с другом, а крайних резонаторов еще и с линиями передачи, и, во-вторых, настройку основной резонансной частоты каждого резонатора на центральную частоту полосы пропускания с учетом влияния всех связей. Как известно, полоса пропускания п-звенного фильтра характеризуется п + 1 параметром, а значит таким же должно быть минимальное число оптимизируемых конструктивных параметров устройства. В качестве примера, на рис.

1   показаны частотные зависимости прямых L и обратных R потерь настроенного шестизвенного фильтра. В нем полоса пропускания характеризуется своей шириной по заданному уровню Af, центральной частотой foH пятью значениями минимумов обратных потерь R1-R5, которые в настроенном устройстве должны совпадать с также заданным минимальным уровнем обратных потерь Rmin, однозначно связанным с максимальным значением КСВ.

Рис. 1.

Беляев Б. А., Тюрнев В. В. Институт физики им. Л. В. Киренского СО РАН Академгородок, Красноярск, 660036, Россия тел.: 3912-494591, e-mail: belyaev@iph.krasn.ru

Fig. 1.

В качестве целевой функции введем такой вектор D размерностью п+1, компоненты которого D, являются показателями отклонения определенных характеристик текущей полосы пропускания от заданной [2]. Для каждой компоненты Ь, необходимо построить

многопараметровый оператор коррекции С, , который обеспечивает приращение значений некоторым оптимизируемым параметрам в определенных пропорциях с тем, чтобы существенно уменьшить по абсолютной величине i-ю компоненту вектора D, почти не увеличивая остальные. Другими словами, операторы

коррекции С, , сопряженные с компонентами вектора

D, должны быть квазиортогональными.

В этом случае процесс оптимизации представляет собой цикп, каждая итерация которого включает расчет вектора D; сравнение его с предыдущим значением с целью уточнения коэффициента чувствительности X,, если эта итерация не была первой; нахождение максимальной по абсолютной величине компоненты D, и, наконец, коррекцию оператором D,x,C, параметров конструкции требующих оптимизации. Оптимизация завершается, когда все компоненты Di обратятся в нуль с требуемой точностью.

Для построения вектора откпонения и сопряженных с его компонентами операторов рассмотрим простейшую симметричную конструкцию шестизвенного микрополоскового фильтра на регулярных резонаторах с кондуктивным подкпючением к линиям передачи (рис.2). Очевидно, что собственные частоты резонаторов определяются в первую очередь длиной их полосковых проводников /1, /2 и /з, ширина же полосы пропускания главным образом зависит от величины зазоров между резонаторами Si, ЗгИ S3. А величина связи крайних резонаторов с внешними линиями определяется расстоянием от узла напряжения в резонаторе на центральной частоте до точки кондуктивного подключения линий t.

Для каждого из перечисленных параметров зададим свои нормированные операторы коррекции /„,

и f , которые будут обеспечивать одинаковое относительное приращение соответствующим параметрам. Исследования действия операторов на изменение минимумов обратных потерь в настроенном

фильтре (рис. 1) у {i)=Ri-Rmin показывают, что приводит к нечетным искажениям у (/) относительно оси, проведенной через центр полосы пропускания, а

операторы и i – к четным.

Рис. 2.

Fig. 2.

В результате, помимо двух первых компонент вектора откпонения Di и Ог, которые, очевидно, должны характеризовать относительные расстройки центральной частоты и ширины полосы пропускания, вектор D будет иметь компоненты, характеризующие четные и нечетные отклонения минимумов R, от требуемого значения Rmin- Конкретный вид выражений

для всех С, и Di зависит только от числа резонаторов в фильтре. Для шестизвенной конструкции эти выражения представлены в табл. 1. Первые две компоненты удобно выражать в процентах, а остальные – в децибелах.

Таблица 1.

Table 1.

Воздействие операторов коррекции продемонстрировано на рис. 3, где приведены диаграммы смещения минимумов обратных потерь, и в табл. 2, где приведены значения компонент вектора отклонения D, после воздействия одного из операторов с, на оптимизируемые параметры фильтра. Исходным значениям параметров отвечал вектор D с нулевыми компонентами. Видно, что компонента D,, соответствующая оператору с, , по модулю значительно превосходит все остальные компоненты D; {l*i). Исключение имеет место лишь для оператора . Для него компонента D4оказывается соизмеримой с компонентой Оз. Это означает, что после каждой коррекции, произведенной оператором С3, будет требоваться последующая коррекция оператором . Поэтому, чтобы избежать лишней коррекции параметров, оператор С3 желательно переопределить в рассмотренном примере следующим образом Сз = t-aC^, где коэффициент а = 3,35/3,78.

Рис. 3. Fig. 3.

Таблица 2 Table 2.

Вычислив для каждого оператора С, соответствующие ему компоненты D, и предполагая линейную связь между ними, можно перейти к нормированным операторам х,с,, которые обеспечивают единичное приращение компоненте D,. Очевидно, что коэффициенты X, являются непрерывными ограниченными функциями оптимизируемых параметров.

Перед началом оптимизации фильтра коэффициентам X, присваиваются начальные значения, которые однажды были вычислены при значениях конструктивных параметров, оптимальных для какого-либо технического задания. В качестве начальных значений параметров /*, s* и t следует выбрать параметры како- го-либо синтезированного ранее фильтра. Это требование обусловлено необходимостью обеспечить существование всех минимумов обратных потерь Я?, в самом начале процесса оптимизации.

Процесс оптимизации, как уже отмечалось, представляет собой ряд итераций, направленных на обнуление компонент вектора отклонения D. Каждая итерация включает следующие лоследовательные действия: расчет АЧХ вблизи лолосы лролускания, вычисление комлонент вектора D, лоиск комлоненты Di, модуль которой максимален, завершение олтимизации, если все |D,| меньше заданного долуска, уточнение коэффициента х, ло итогам лредыдущей коррекции комлоненты D,, если лоследняя была вы- лолнена, коррекция лараметров олератором D,x,C,, лереход на новую итерацию.

III.                                    Заключение

Олисанный слециальный метод олтимизации локазал высокую эффективность в экслертной системе Filtex32, лредназначенной для автоматизированного лроектирования лолосно-лролускающих лолосковых и микрололосковых фильтров. Эффективность метода еще больше возрастает, когда в нем ломимо ал- риорных знаний ислользуются и алостериорные знания. К ним можно отнести лолученные нами аллрок- симации зависимостей начальных значений конструктивных лараметров k, SkV\t, а также коэффициентов чувствительности Хк от конкретного технического задания. Это лозволяет в автоматическом режиме системе самой задавать начальные значения всех конструктивных лараметров устройства.

IV.                           Список литературы

[1 ] Беляев Б. А., Бутаков СВ., Лалетин Н. В., Лексиков А. А., Тюрнев В. В. Экспертная система Filtex32 для автоматизированного проектирования полоснопропускающих микрополосковых фильтров. – В кн.: 15-я Междунар. Крымская конф. «СВЧ-техника и телекоммуникационные технологии» (КрыМиКо’2005. Материалы конф. [Севастополь, 12-16 сент. 2005 г.]. – Севастополь: Вебер, 2005, с. 504-505.

[2]  Беляев Б. А., Никитина М. И., Тюрнев В. В. Синтез микрополосковых фильтров по заданной полосе пропускания методом оптимальной коррекции. Препринт № 760Ф, Институт физики СО РАН, Красноярск, 1995, 27 с.

THE METHOD FOR MICROSTRIP FILTERS PARAMETRIC SYNTHESIS

Belyaev B. A., Tyurnev V. V.

Institute of Physics AI<ademgorodol<, Krasnoyarsl<, 660036, Russia Ph.: 3912-494591, e-mail: belyaev@iph.krasn.ru

Abstract – Original high-performance parametric optimization method for computer-aided design of bandpass microstrip filters to be used in the expert system Filtex32 is presented.

I.                                       Introduction

Expert system Filtex32 [1], intended for bandpass strip and microstrip filters CAD is the subject of artificial intelligence due to priori and posteriori knowledge application. This knowledge underlies a special optimization method of the system. This method differs from standard optimization methods by using of priori information about physical properties of every optimizable structural parameter and by using of vector objective function instead of scalar one. These differences allow carrying out multiply accelerating device optimization process.

The method is meant to form specified characteristics of filter passband by means of changing minimum quantity of selected «trimming» device parameters, which influence deeply on device frequency response. Therefore the method is not a global optimization method. However, global optimization in the expert system Filtex32 is possible in the «investigation» mode, where «fixed» parameters may be adjusted.

II.                                        Main Part

Forming of a specified filter passband from the physical point of view means firstly assignment of proper coupling value between resonators and between input/output resonator and transmission line, and secondly adjustment of basic resonance frequency to the passband center for every resonator taking into account all coupling effects. As is well known the passband of f?-section filter is characterized by л + 1 parameters. So the same number must be minimum number of device optimizable parameters. As example in Fig. 1 frequency dependences of insertion loss L and return loss R in adjusted six-section filter are shown. Here the passband is characterized by bandwidth Af, center frequency foand five return loss minima R1-R5, which must coincide with the specified return loss minimum Rm,„, unambiguously bound with maximum VSWR value.

As an objective function we shall introduce a vector D of Л+1 dimensionality, whose components D, characterize the value of current passband deflection from the specified one [2]. It is necessary for every component D, to introduce a proper

multi-parameter correction operator C, , which makes certain increments for optimizable parameters in order to decrease absolute value of D„ not increasing considerably absolute values of

other components. In other words, correction operators C,, conjugated with components D„ must be quasi-orthogonal.

In this case optimization process represents a cycle, whose iterations include calculation of the current vector D value, comparing it with previous value in order to make sensitivity coefficient X, more accurate, if the iteration was not first, finding a component Di with maximum absolute value, and finally correcting structural parameters using operator D,x,C,. The optimization is

finished, when all components D, vanish with required accuracy.

In order to build deflection vector components and conjugate correction operators we shall consider the simplest symmetric structure of a six-section microstrip filter (Fig. 2). It is obvious, that resonator frequencies are formed most of all by their strip conductor lengths /1, h, /3, and the bandwidth depends mainly on the spacings Si, S2, S3 between resonators. The coupling of input/output resonator with external transmission line is formed by distance t between the tapping point and voltage node on the resonator at the center frequency.

For listed parameters we shall define their normalized oneparameter correction operators /^, s^and t, which shall provide equal relative increments for corresponding structural parameters. Then desired deflection vector components and conjugate correction operators can be defined using the formulae listed in Table 1.

The results of multi-parameter correction operator effects are presented in Fig. 3 and Table 2. The diagram in Fig. 3 shows the shifts of return loss minima R, after correction operator influence on optimizable parameters. Initial deflection vector D had zero components. It is seen from Table 2, that redefinition C3 = i -aC^, where a = 3.35/3.78, will improve optimization process.

III.                                       Conclusion

Special optimization method presented reveals high efficiency in the expert system Filtex32, intended for bandpass strip and microstrip filters CAD. Efficiency of this method still more increases, when posteriori knowledge is used in addition to priori knowledge. Approximation dependences obtained for the structural parameters /*, S* and t as well as sensitivity coefficients x* versus concrete requirements specification can be regarded as posteriori knowledge. That allows the system to assign starting values for all device structural parameters in automatic mode.

Источник: Материалы Международной Крымской конференции «СВЧ-техника и телекоммуникационные технологии», 2006г. 

Оставить комментарий

микросхемы мощности Устройство импульсов питания пример приемника провода витков генератора выходе напряжение напряжения нагрузки радоэлектроника работы сигнал сигнала сигналов управления сопротивление усилитель усилителя усиления устройства схема теория транзистора транзисторов частоты