本文提出了一种新型小型化UWB微带缝隙天线。陷波特性是通过在馈线和辐射板上开两个U型缝隙，引入半波长谐振结构而获得的。通过电磁仿真软件HFSS11仿真计算，确定了天线的几何尺寸。在微波暗室中对天线实物样品的输入端反射特性、辐射方向图等进行测量。

为实现对双陷波超宽带(UWB)天线的精准神经网络建模,提出了一种利用改进的果蝇算法(FOA)优化广义回归神经网络(GRNN)的建模方法。该方法通过扩大果蝇搜索范围,在味道判定公式中引入调整项来实现果蝇算法的改进,并用改进后的果蝇算法优化GRNN的光滑因子。这样可以避免果蝇算法陷入局部最优,提高模型预测精度。将该方法用于双陷波超宽带天线模型的建立中,并对天线的S11参数和电压驻波比VVSWR参数进行预测。结果表明,相比于FOA-GRNN建模方法和GRNN建模方法,S11参数的最大相对误差分别减小了91.08%和99.14%;VVSWR参数的最大相对误差分别减小了98.36%和99.18%,使超宽带天线建模精度得到提高,验证了该方法的可行性。