袁 爱 霞，房 少 军，刘 浩 然，段 云 梦

(1.大连海事大学 信息科学技术学院，辽宁 大连 116026；2.大连工业大学 信息科学与工程学院，辽宁 大连 116034)

0 引 言

无线通信系统中，滤波器性能的优劣影响到一个通信设备的整体质量，因此，对滤波器性能的优化提出了更高的标准[1]。LC滤波器的优化是一个多约束、非线性的规划问题[2]。该问题具有目标相互耦合，互相制约的特点。如需得到最优解，运算量大，传统的运算已经无法满足滤波器优化的要求。国内外学者采用不同的算法对各类型滤波器进行了优化，如基于混沌遗传算法、量子遗传算法、自适应遗传算法的滤波器优化[3-5]。

NSGA-Ⅱ算法是在第一代非支配排序遗传算法改进的多目标优化算法，提出了精英保留的策略，扩大了种群迭代的选择范围，避免了最优个体的缺失，提高了算法的运行速度，很大程度地降低该算法计算过程的复杂度，改进了传统算法的性能[6]。目前对NSGA-Ⅱ算法进行了较多的研究[7-14]。Zhang等[8]利用改进的NSGA-II完成了对陷波器的多目标优化设计，引入了不同目标重要性向量；肖怀硕等[10]基于改进的NSGA-Ⅱ对故障限流器进行了配置优化，提出了局部微分法提高搜索能力。但没有关于如何选取最优解的论述。因此，提出了一种采用NSGA-Ⅱ算法，对滤波器的多个目标进行优化设计的方案。

本研究针对一个截止频率为50 MHz，特征阻抗为的50 Ω的5阶π形定K型低通滤波器，用NSGA-Ⅱ算法进行了优化。算法首先设定初始化种群，对算法中群体的多样性和全局搜索能力进行改进，确定适应度函数和目标函数，建立约束条件，对滤波器的插入损耗、反射损耗、群时延进行优化；……