随着通信技术的发展，移动终端设备趋于小型化及多功能化，这对天线的宽频化与小型化也提出了更高要求。微带天线以重量轻、低成本、易集成等优点得到了广泛的应用，但是其工作频带较窄，而传统的微带天线优化设计方法效率较低，将智能算法应用于天线的优化设计中可以提高微带天线设计的效率。因此，本文主要针对改进粒子群遗传算法在微带天线优化设计中的应用以及宽频微带天线的分析与设计进行了研究。主要研究工作如下：\n 首先，本文针对粒子群算法和遗传算法的缺点，提出了一种改进粒子群遗传算法——分类概率自适应的粒子群遗传算法(PSO-Piecewise Probability Adaptive GA，PSO-PAGA)。通过引入种群分类策略和自适应的交叉、变异概率，改善了种群多样性，平衡了算法的全局和局部搜索能力，使算法的搜索效率大幅提升。在相同前提条件下，使用5个经典测试函数对PSO-PAGA算法和遗传算法(GA)、带突变速度的粒子群(PSOvm)进行性能验证和对比。评估结果证明PSO-PAGA算法的收敛速度和全局搜索能力均为最优，可以应用于天线优化问题当中。然后将改进算法与仿真软件相结合，设计了一种天线自动优化方案。\n 其次，为了实现微带天线的小型宽频化，本文使用高频仿真软件HFSS(High Frequency Simulator Structure)中集成的拟牛顿法(QN)优化设计了一款不规则矩形宽频微带天线，并将天线模型制作成实物。仿真结果表明，天线在2.9-8.7GHz的频带范围内获得了100%的阻抗带宽，最高增益为3.6dB，达到了设计指标。实物测量结果和仿真结果基本一致，符合WiMAX以及5G等频段的应用要求。\n 最后，为了提高微带天线的优化设计效率，本文使用提出的PSO-PAGA算法对两款微带天线进行优化设计，并将天线模型制作成实物。双圆环宽频微带天线经过优化后，天线的-10dB阻抗带宽由93%扩展到130%，在工作频带1.4-6.6GHz内的增益都处于2.5dB以上，最高增益达到了16.5dB。双L型槽宽频微带天线经过优化后，天线的-10dB阻抗带宽由83%扩展到116%，在工作频带1.9-7.2GHz内的增益都能满足设计要求。两款天线的实物测量结果和仿真结果基本一致，达到了优化设计目标，证明了基于PSO-PAGA算法的天线自动优化方案能有效应用于电磁优化问题中。
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