射频通信系统的实际应用中,天线阻抗受周围环境或频率变化的影响非常大,使得天线阻抗和传输线特性阻抗不能维持良好的匹配状态。阻抗失配会降低天线从信号源处获得的最大可利用传输功率,甚至所形成的反射会导致整个系统信号失真,从而严重影响系统的稳定性。因此对系统进行实时、稳定并且快捷的自动阻抗匹配就显得尤为重要。本文针对射频天线的自动阻抗匹配进行了以下研究:给出射频天线自动阻抗匹配系统结构框架并介绍自动阻抗匹配过程及原理。通过比较选取可调n型网络来实现阻抗变换,考虑无源元件受高频特性的影响,对电感、电容的非理想因素进行分析,继而建立对应的寄生模型。概述量子粒子群算法及遗传算法,并分别进行理想模型和寄生模型的自动阻抗匹配,结果显示理想模型在实际应用中会呈现出失配状态,而寄生模型则能获得较优的共轭匹配,同时指出了两种智能方法所面临的问题以及寄生模型存在较高寄生损耗的事实。随后Smith圆图理论及其匹配步骤的讲解为后文解析法的推导提供理论支撑。鉴于常用智能匹配方法存在的收敛速度慢、精度低及易陷入局部极值的问题,采用改进人群搜索算法进行自动阻抗匹配。通过典型测试函数对比遗传算法、量子粒子群算法、人群搜索算法及改进人群搜索算法,并将这四类算法嵌入到阻抗匹配中进行理想模型的匹配,仿真验证了改进算法的有效性、能跳出局部极值、具有快速度且高精度的收敛特性。然后基于该算法利用等效后的寄生模型进行单目标和双目优化,并与理想模型的实际情况比较,结果体现了考虑寄生效应的重要性以及寄生模型双目标匹配在维持良好匹配、降低寄生损耗方面的优越性。考虑到智能寻优参数设定对结果的影响以及建模迭代的复杂性,对快捷求解元件参数的解析法进行了研究。针对低通n型网络,提出了一种基于Smith圆和电路原理的解析法,通过理论推导获得求取网络元件参数值的对应公式。进行解析法仿真验证其正确性,并与其他三种智能方法进行比较,解析法匹配时间达到微秒级,分别占三种智能方法毫秒级匹配时间的0.94%、1.7%及2.2%,从而验证了其匹配快速性。为降低实际应用中元件值离散操作带来的误差影响,提出了基于解析法的邻域搜索离散匹配,仿真实例表明先固定阻抗匹配网络近天线端电容的八邻域搜索能较快的获得最佳的匹配性能。