1.一种基于多种群粒子群优化方法的微波滤波器调试方法，其特征在于：包括以下步骤：S1：初始子种群数量为1，初始化该初始子种群中各粒子的速度和位置，即随机产生N组微波滤波器的结构可调参数组合；N为大于0的正整数；

S2：计算初始子种群中各粒子的适应值，即计算每一组合中微波滤波器的结构可调参数对应的调试性能；

S3：将初始子种群中每个粒子的适应值与第一预设值和第二预设值进行比较，将所有粒子分为好、中、坏三个等级；

S4：通过初始子种群中粒子等级的分布特点，选择粒子的速度更新策略，更新各粒子的速度和位置，并重新计算各粒子的适应值；

S5：通过粒划分方法对初始子种群进行划分，得到划分后子种群的数目，通过k-means方法得到划分后各子种群的粒子构成，使得划分后的平均子种群的半径最小；所述平均子种群的半径由所有子种群半径加起来后除以子种群的数目所得；

S6：针对划分后的每一个子种群，采用如同步骤S3～S5所述的粒子分级、粒子速度和位置更新以及子种群划分的操作，直到得到最优解为止，该最优解即为最优可调参数组合，利用该最优可调参数组合对微波滤波器进行调试。

2.如权利要求1所述的一种基于多种群粒子群优化方法的微波滤波器调试方法，其特征在于：步骤S1中，初始子种群数量为1，代表所有粒子属于同一个种群。

3.如权利要求1所述的一种基于多种群粒子群优化方法的微波滤波器调试方法，其特征在于：步骤S1中，所述结构可调参数组合为用于调试微波滤波器性能的可调螺钉长度组合，包括可调螺钉的调节幅度和方向。

4.如权利要求1所述的一种基于多种群粒子群优化方法的微波滤波器调试方法，其特征在于：步骤S3中，根据粒子适应值f(x)的大小进行分级的标准如表1所示：表1 粒子分级

表中，f(x)越小，表明可调参数x对应的调试性能越好；α1和α2分别为第一预设值和第二预设值，均取大于零的正数，且α1<α2；通过α1和α2将所有粒子划分为好、中、坏三个等级。

5.如权利要求1所述的一种基于多种群粒子群优化方法的微波滤波器调试方法，其特征在于：步骤S4中，同一等级的粒子选择的速度更新策略相同。

6.如权利要求1所述的一种基于多种群粒子群优化方法的微波滤波器调试方法，其特征在于：步骤S6中，通过粒划分方法进行子种群划分的具体过程为：针对第i个子种群Hi，该子种群Hi中包含若个粒子，Hi中粒子等级的混杂程度I(Hi)为： 式中， 表示Hi中，第j个等级的粒子所占比例，j＝1,2,3分别对应于好、中、坏三个等级；I(Hi)值越小，表示Hi混合度越低，Hi中各粒子等级差别越小，微波滤波器调试效果越相似；

子种群Hi的半径R(Hi)为： 式中，X(Hi)表示Hi中所有粒子位置的集合，C(Hi)表示所有粒子位置的平均值，C(Hi)用来衡量Hi在整个优化空间中的位置，R(Hi)用来衡量Hi所占的优化空间范围；子种群半径越大，结构可调参数的搜索范围越广；

针对半径大且粒子等级混杂度高的子种群，将其重新划分为多个子种群，子种群Hi的划分数目ki为： 式中， 为向上取整函数，α3的数值根据实际情况进行调节，用来控制划分程度；

确定了Hi的再划分数目后，通过k-means对Hi中粒子位置进行聚类，ki即聚类数目；经过划分，Hi被划分为ki个新的子种群；

在第一代迭代时，上述子种群Hi表示初始子种群。

7.如权利要求1所述的一种基于多种群粒子群优化方法的微波滤波器调试方法，其特征在于：步骤S6中，所述速度更新策略包括：lbest策略、gbest策略、immigrant策略和random策略；

采用lbest策略需要满足的条件为： 式中， 表示子种群Hi中好粒子的数目；

采用gbest策略需要满足的条件为： 式中， 和

分别表示子种群Hi中等粒子和坏粒子的数目；

采用immigrant策略需要满足的条件为： 或

其中， 表示好粒子的数目， 表示中等粒子的数目， 表示坏粒子的数目，Γ表示粒容纳的最大粒子数， 为子种群Hi中包含的所有粒子的数目；

采用random策略需要满足的条件为： 式中， 为

子种群Hi中包含的所有粒子的数目， 表示好粒子的数目， 表示中粒子的数目，表示坏粒子的数目，Γ表示粒容纳的最大粒子数；

在第一代迭代时，上述子种群Hi表示初始子种群。

8.如权利要求1所述的一种基于多种群粒子群优化方法的微波滤波器调试方法，其特征在于：确定了某一粒子pj的更新速度 后，该粒子pj更新后的位置 为： 式中，xj为该粒子pj当前的速度。