Advanced modelling techniques for computer-assisted tuning of microwave filters

Microwave filters are essential components in modern communication systems, radar, and satellite applications, where high selectivity, low insertion loss, and sharp out-ofband rejection are required. Manufacturing tolerances, material variations, and assembly imperfections frequently cause significant deviations from the designed response, necessitating manual tuning (a time-consuming, labour-intensive, and particularly challenging process for high-order filters). This Thesis introduces a systematic computer-aided tuning (CAT) methodology for microwave cavity filters, aimed at reducing dependency on operator skill. The approach integrates rational function fitting of measured S-parameters, coupling matrix synthesis, and targeted optimization of a realistic circuit model. Starting from experimental S-parameters, advanced fitting techniques extract a rational polynomial model of the filter response. A normalized coupling matrix is then synthesized using established analytical methods. This matrix initializes an optimization stage that incorporates non-idealities, including losses, embedded transmission lines, distributed resonator effects, and frequency-variant couplings. Separate models are derived for a reference “golden” (well-tuned) filter and for the detuned "filter under tuning" (FUT). Detuned elements are identified by comparing the models, and adjusted by acting on their associated screws. The algorithm iteratively updates the model as the response evolves during tuning. The methodology is implemented in a modular software suite and experimentally validated on a real coaxial cavity bandpass filter, using a vector network analyzer for S-parameter measurements. Results show measurable improvement in filter performance after just a single adjustment iteration, even under realistic detuning conditions, confirming the method’s effectiveness. Identified limitations, particularly in model extraction under heavy detuning, highlight directions for future refinement. This work demonstrates a practical computer-aided tuning approach that achieves measurable performance enhancements with minimal iterations, offering a step toward reducing manual effort in microwave filter production.

I filtri a microonde sono componenti essenziali dei moderni sistemi di comunicazione, radar, e satellitari, nei quali sono richieste elevata selettività, minime perdite e transizioni nette. Le tolleranze costruttive, variazioni dei materiali, ed imperfezioni di assemblaggio spesso causano variazioni significative della risposta in frequenza, richiedendo quindi la taratura (un processo lento, manuale e particolarmente complesso per i filtri con ordine elevato). Questa Tesi propone un metodo sistematico di computer-aided tuning (CAT) per filtri a microonde, con l’obiettivo di ridurre la necessità di operatori esperti. L’approccio integra fitting razionale degli S-parametri misurati, sintesi della matrice di accoppiamento, ed ottimizzazione di un modello circuitale realistico. A partire dagli S-parametri misurati, tecniche avanzate di fitting razionale estraggono un modello polinomiale della risposta del filtro. Viene quindi estratta una matrice di accoppiamento normalizzata, usando ben note tecniche analitiche. La matrice inizializza una fase di ottimizzazione che considera nonidealità quali perdite, linee di trasmissione alle porte, risonatori distribuiti e variazione in frequenza degli accoppiamenti. Vengono generati modelli distinti per un filtro di riferimento "golden" (ben tarato) e per il filtro in prova "FUT" (detunato). Confrontando i modelli è possibile localizzare gli elementi starati, e regolarli agendo sulle rispettive viti di taratura. L’algoritmo aggiorna iterativamente il modello mentre la risposta del filtro evolve durante la taratura. Il metodo è implementato in un’architettura software modulare ed è verificato con prove sperimentali su un filtro a cavità coassiali, usando un vector network analyzer per le misure degli S-parametri. I risultati mostrano un miglioramento misurabile della risposta del filtro dopo una singola iterazione di tuning, anche con condizioni di partenza realistiche, dimostrando quindi l’efficacia del metodo. I principali limiti rilevati, in particolare nella robustezza dell’estrazione del modello in presenza di forte detuning, indicano possibili sviluppi futuri. Questo lavoro dimostra un metodo pratico ed efficace per il computer-aided tuning, ed apre la strada a nuovi sviluppi nel campo del tuning assistito ed automatico.