低温共烧陶瓷LTCC(Low Temperature Co-fired Ceramic)技术因为具有多层高密度封装、可埋置无源器件、高密度导体布线能力、高频性能优异等特点,已经成为了目前最为主流的无源集成技术。滤波器不但是微波系统中最为常用的元器件,也是结构最为复杂和多变的微波无源器件,制约着微波系统的总体性能和小型化发展。LTCC技术的不断完善给了滤波器设计以新的思路,同时如何提高LTCC元器件的设计效率,建立一套实用的LTCC模型库成为了当下的研究课题。本文针对具有LTCC空间优势的滤波器结构进行设计,并对以滤波器为代表的微波无源元器件在LTCC中的建模方法进行研究。本文首先分析了基于耦合矩阵的滤波器设计方法,并结合电磁仿真设计了三种LTCC中改进形式的多层带状线滤波器结构,和一种能够最大限度减小面积的层叠式腔体滤波器结构,分析了滤波器优化的一般规律。最后制作加工了LTCC滤波器,其测试性能优异,证明了本文采用的LTCC滤波器结构和设计方法的良好可行性。同时本文采用人工神经网络(ANN)技术对LTCC滤波器进行建模,建立了一个输入为电参数指标,输出为外部物理尺寸的LTCC滤波器反向模型。模型采用基于知识的建模方式,结合耦合系数矩阵,把滤波器按照耦合机理分解为三个子结构,应用反向神经网络技术对其分别开发子模型。最后验证了各个子模型和LTCC滤波器整体模型的性能,证明了反向神经网络模型应用于LTCC多层滤波器建模的良好效果。