一种新的基于遗传算法的滑动参差MTI滤波器设计

提出一种新的基于遗传算法的滑动参差MTI滤波器优化设计.采用滑动脉冲的方式进行MTI滤波器设计,并利用遗传算法搜索最优参差码,有利于检测陷在滤波器第一零点里的弱目标.同时该滤波器可形成多个凹口以滤去多种杂波,并将盲速推到三倍音速以外.由于采用遗传算法对参差码进行搜索,使运算量大大减少.仿真结果和性能分析验证了算法的可行性和有效性.     

一种新的基于遗传算法的参差MTI滤波器设计

提出一种新的搜索最优参差码的方法,该方法是以遗传算法为基础,在每一代群体中,执行完编码、复制、交叉、变异操作后,计算每一个体的适应度.然后每一个体按照一定的条件确定一组新的个体,随机抽取其中的一个个体,计算由其确定的适应度较原个体适应度的增量,决定是否由新抽取的个体代替原个体,达到终止条件时结束.该方法能够使得滤波器的第一零点尽可能地浅,是一种全局随机搜索算法,不依赖于初始种子都可以搜索到全局最优点,而且实现的个体平均适应度更高.     

多杂波背景下用于低速弱目标检测的滤波器优化设计

该文提出了一种用于多杂波背景下的低速弱目标检测的脉间参差滤波器优化设计,该算法采用脉间滑动脉冲的方式进行参差MTI滤波器设计,并利用与梯度结合的遗传算法搜索最优的脉冲重复周期排布组合,使滤波器第一零点尽可能浅,可在有效抑制杂波和同频干扰的同时避免陷入其中的弱目标丢失,同时该滤波器可形成多个凹口以滤去多种杂波,并将盲速推到三倍音速以外。采用梯度遗传算法对脉冲重复周期进行搜索,由于该算法所需初始种群规模小,与标准遗传算法相比复杂度大大降低。仿真结果和性能分析验证了算法的可行性和有效性。     

一种基于梯度免疫算法的参差MTI滤波器设计

为了解决动目标检测过程中的盲速问题,通常采用参差周期法设计参差滤波器组来达到同时抑制杂波和推远盲速的效果。提出了一种基于梯度免疫算法的参差MTI滤波器优化设计。该算法利用免疫算法搜索最优参差码,有效地避免了传统遗传算法中的早熟问题。针对传统的遗传算法运算量较大的问题,引入了梯度算子缩小初始种群规模,使运算量大大减少。仿真结果验证了算法的可行性和有效性。     

一种高阶参差MTI滤波器设计方法

本文提出了一种新的参差ＭＩＴ滤波器设计法,主要用一种新的梯度搜索法搜索参差码,可以提高搜索速度几百倍,然后结合等Ｔ滤波器系数来设计出滤波器,并给出了设计结果．     

遗传算法在参差时变滤波器设计中的应用

提出了一种将遗传算法应用于参差时变杂波抑制滤波器设计的方法。在参差码的约束范围内,可能出现参差码组合数很多的情况。遗传算法通过智能式搜索和渐进式优化快速有效地获得优化的参差码,使得计算量大大减小。同时,结合改善因子最大化法来设计滤波器的优化权系数。另外。使用适应度的缩放控制技术使遗传算法在用于参差码的搜索时得到了进一步改善。仿真结果显示该方法可行有效。     

基于Z域的时变加权参差MTI滤波器设计方法的研究

动目标显示（MTI）是提高雷达在杂波背景下的检测概率的一种重要方法,而参差MTI还具有能改善盲速的优点,但是由于其采样是参差的,因而难以得到其性能函数的解析表达式。根据数字雷达的特点,提出了一种基于Z域的参差MTI滤波器的性能分析方法,推导了其传输函数的解析表达式,并应用传输函数得到了一种时变加权MTI滤波器权系数的计算方法。     

基于遗传算法的递归式MTI滤波器的设计

递归式ＭＴＩ滤波器从理论上讲几乎可以合成任意形状的频率响应函数,因而具有很广的应用范围。为了能够灵活设计出满足系统要求的递归式ＭＴＩ波波器,提出了一种设计方法。该方法以遗传算法（ＧＡ）的基本思想为基础,利用滤波器的改善因子、通带宽度和通带波纹来构成适应函数,并用ＧＡ来加快参量搜索速度和获取全局近似最优解。实验仿真设计了两种典型的递归式ＭＴＩ滤波器,结果证明该方法是一种有效的设计方法,它可以灵活而快     

信号处理硬件平台及参差MTI工程实现

结合某雷达信号处理系统硬件平台,介绍了雷达信号处理硬件平台的结构和组成, 以及算法实现方案,给出了参差 MTI 中的 AMTI 滤波器在单杂波和多杂波情况下,实现对杂波抑制的方法,并重点介绍了系统中通讯控制器的软件设计及功能实现,最后通过硬件的平台搭建和硬件程序的调试,实现了参差 MTI 中的 AMTI 滤波器对单杂波和多杂波的抑制功能。     

参差比对MTI插损的影响

本文从实际工程需要，分析了参差比和MTI之间的关系，用MATLAB给出了仿真结果，对系统设计具有一定的参考价值。     

基于遗传退火算法的MTI 滤波器设计方法

动目标显示(MTI)是雷达杂波抑制的重要技术之一,MTI 滤波器系数和脉冲参差比设计对MTI 的抗杂波性能至关重要。遗传退火算法将模拟退火算法过程溶入遗传算法,同时克服了遗传算法容易陷入局部最优和模拟退火算法收敛速度慢的缺点。文中介绍了一种将遗传退火算法应用于MTI 滤波器的设计方法,该方法可找到最优MTI 滤波器。实验结果表明,针对给定的MTI 滤波器设计要求,该方法能快速完成优化遍历,优化后滤波器性能提升明显。     

遗传算法提高卡尔曼滤波器在无人机滑行控制中的应用

无人机在起降过程中由于受到外界因素的干扰,在滑跑行驶过程中会产生一定的偏差。文中提出了一种新型的无人机测偏角方案,结合遗传算法和卡尔曼滤波器的优势,来达到提高无人机测量偏角的精度。卡尔曼滤波器可以应用到无人机飞控系统的导航中,但是存在一定的误差,而利用遗传算法的优势,缩小最优解的范围,可以提高有效性和可靠性。通过实验仿真,可使无人机的侧偏角保持在允许的一定范围内。     

基于改进遗传算法的双频滤波器自动设计

双频滤波器(Daul-band Filter)广泛应用于各类无线通信系统。采用K-Medoids聚类算法对种群进行分类,对选择、交叉和变异等环节进行算法改进,在不预先确定滤波器结构的情况下,对滤波器的结构和元件参数进行全局优化,自动配置滤波器内部结构及其元件参数,不依赖先验数据而获得最优解。通过C程序实现算法,并在Matlab软件中计算结果,用ADS验证了设计结果,证明了该方法适用于工程应用。     

基于改进遗传算法的捷变相位编码组优化设计

针对低重频相参雷达面临的同频干扰、转发式干扰等问题,设计具有低自相关副瓣和互相关峰的捷变相位编码组是一个有效解决手段。根据脉冲积累后的自相关及互相关峰设计代价函数,提出了一种改进的遗传优化算法来搜索捷变相位码组,该算法加入了种群筛选机制和自适应变异概率策略,弥补了基本算法的缺点,提高了算法的收敛速度。仿真结果表明:在搜索捷变编码组方面改进后的算法优于基本遗传算法。     

基于改进遗传算法的图像分割

分析了OTSU图像分割算法和遗传算法,针对基本遗传算法在优化OTSU图像分割算法中存在的易于早熟、陷入局部最优的不足,提出了一种基于改进遗传算法的图像分割算法。结合OTSU对遗传算法中的适应度函数进行改进,使得对个体的评价更合理,提高算法的全局搜索能力,避免了遗传算法陷入局部最优。实验结果表明,与基于基本遗传算法的图像分割方法相比,改进的图像分割算法在图像分割中获得的分割效果更佳。     

基于改进遗传算法的PID参数研究

常规PID参数的整定存在着控制精度低,稳定性能差的问题,一直限制了其在高精度及可靠性要求高的系统中的应用。采用改进遗传算法对PID参数进行优化,在寻优空间内快速获得全局最优点。在PID控制器中加入遗传算法模块,快速整定出最优解使系统达到稳态的最佳效果。仿真结果表明,该方法较常规PID参数整定与优化方法,具有更好的控制性能指标,提高了寻优精度,加快收敛速度。