超宽带无线通信技术的迅速发展和应用,对现代通信系统中收发电磁波的设备天线提出了苛刻的性能要求。高性能、小型化的微带天线已经成为当前国际天线界研究的一个重点。　　遗传算法作为一种基于自然选择机制的随机搜索算法,通常被用于天线的优化设计。但这种方法存在一些弊端:结构复杂的天线解析法难以编程实现,调用电磁场仿真软件计算适应度函数值又非常耗时,而且传统算法通过对多个目标函数加权得到单一适应度函数值进行优化选择,很难全面的评估天线各方面性能。本文将神经网络、非支配排序遗传算法和HFSS结合用于天线的自动优化设计。通过神经网络建立天线结构参数和性能参数之间的非线性映射关系,用NSGA-II同时权衡天线回波损耗、方向图、尺寸等性能指标,优化设计出最佳天线结构。　　本文详细的描述了优化程序中所包含的主要模块、文件以及算法流程图。利用优化程序改进了一款UWB天线在4~6GHz频段所呈现的带阻特性。针对天线形状优化方向,提出了一种新型的“开窗”策略。结合一款矩形微带天线进行验证,通过优化方案合理改变天线形状,有效地扩展了其阻抗带宽。最后,本文改进了一款U型单极子天线,对其进行实物加工,得到了与仿真结果吻合的测试结果。设计了一款共面波导馈电的超宽带天线,一款具有对称圆形结构的超宽带天线以及一款具有双陷波特性的超宽带天线,均进行了仿真测试,结果表明它们都符合宽频带、小型化的设计目标。