1、體積小、重量輕、外觀優(yōu)美、結構緊湊的微帶天線在移動通信等領域得到了廣泛應用，如何實現(xiàn)其小型化、寬帶化、多頻和多功能是當今的研究熱點。另外， MEMS 開關加載可重構天線因其可以用一個物理口徑實現(xiàn)多個天線的功能而越來越受到人們的關注。如何對這些天線進行優(yōu)化設計是本文所想探索的。 近年來,利用遺傳算法對天線進行優(yōu)化設計一直是研究的熱點。做為一種通用的搜索方法，遺傳算法在進行天線優(yōu)化時，不受初始值限制，程序通用性強且能夠取得較好的區(qū)域

2、搜索和空間擴展的平衡。在使用遺傳算法進行天線優(yōu)化時，需要通過解析方法或者全波分析構造所需要的適應度函數(shù)，但是前者對于復雜結構天線難以實現(xiàn)，后者耗時較長。針對上述問題，本文引入神經網絡，通過對有限個樣本的全波分析結果進行訓練從而建立天線結構參數(shù)和性能參數(shù)之間的非線性映射關系。一旦神經網絡模型建成，天線的性能參數(shù)值就可以通過此映射關系直接得出，相比于全波分析所耗時間幾乎可以忽略。 本文對于神經網絡和遺傳算法的結合進行了研究，并將其用

3、于天線結構的優(yōu)化設計。對于給定天線原型結構和設計要求，首先利用部分正交實驗法選出部分天線結構參數(shù)樣本，用高頻仿真軟件HFSS 進行仿真并將其結果輸出，然后運用BP 神經網絡對這些樣本進行訓練，建立結構參數(shù)和天線性能之間的映射。最后運用遺傳算法，根據(jù)天線設計要求定出相應的適應函數(shù)表達式，通過一代代的遺傳進化最終得到所需要的天線的結構參數(shù)。文中對有寄生單元的倒F 天線，帶探針且上部開槽的三角形貼片天線等進行了優(yōu)化設計，效果較好。對于開關加載