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.     

改进型遗传算法的滑动参差MTI滤波器设计

介绍了基于改进型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,利用改进型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凹口以滤去杂波,并将盲速推到3倍音速以外。由于采用改进型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．     

一种基于优化参差比的改进MTI滤波器

杂波的抑制 ,无论是从抗干扰还是提高雷达系统改善因子来说都是必不可少的。抑制杂波的同时为了避免陷入盲速区的目标损失过大 ,提出了一种基于优化参差比的MTI滤波器 ,该滤波器可在杂波谱中心形成随杂波散射元均方根速度展宽的凹口以抑制杂波 ,并利用参差脉冲将盲速推到三倍音速以外 ,而且通过最优参差码的选择使第一零点尽可能的浅 ,从而防止陷入凹口的弱目标丢失 ,最后通过对搜索最优参差比的简化 ,使运算量至少减少一半。仿真结果和性能分析验证了该算法的可行性和有效性     

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。     

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。     

基于欧式距离约束自适应遗传算法的参差码搜索

提出了一种基于欧式距离约束的自适应遗传算法（Euclidean distance-Adaptive Genetic Algorithm,EAGA）,该算法将欧式距离引入自适应交叉概率,使交叉概率随适应度和个体之间的相似度自适应变化,更好地增强种群的多样性,保存优良个体;为了防止EAGA在优化过程中出现退化现象,通过融合按照一定规则产生的新个体对算法进行了改进。采用EAGA选择最优参差比,使滤波器的零点尽可能的浅,在有效抑制杂波的同时避免目标丢失。同标准遗传算法相比,EAGA表现出了较好的搜索性能。     

一种参差动目标显示滤波器优化设计方法

针对复杂杂波背景中雷达动目标检测问题,提出了一种改进的滑动参差动目标显示(Moving Target Indication,MTI)滤波器优化设计方法,采用滑动脉冲方式进行MTI滤波器设计,通过将MTI滤波器的综合幅频响应的等效第一盲速凹口最浅和通带内最平坦作为约束条件,来搜索参差脉冲的最优参差码.MTI滤波器的综合幅...     

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。     

基于最优化方法的异类传感器系统误差修正

在研究常规雷达组网多目标跟踪系统误差修正的基础上,提出了一种包括常规雷达、外辐射源雷达、无源雷达组网的异类传感器系统误差修正算法。它首先根据各传感器的测量特性,建立误差修正最优化模型,给出了求解误差修正算法推导过程,最后通过仿真试验验证了算法的正确性、可行性。在异类传感器误差修正、缺维修正等领域,它无需进行转换到统一坐标系,为异类传感器系统误差修正提供了一类有效可行的算法。     

一种基于遗传算法的混合滤波器组设计方法

针对可满足近似完全重构的双通道混合滤波器组,其中高阶数的模拟滤波器一般不容易设计优化。采用遗传算法设计5阶模拟分解滤波器,并基于逆快速傅里叶变换实现数字综合滤波器的设计优化以滤除掉镜像频谱,保证近似完全重构。文中设计了由5阶模拟分解滤波器和32阶数字综合滤波器组成的混合滤波器组,仿真结果表明:可以实现的最大失真误差为4.761 8×10-11dB,平均失真误差为-9.2×10-14dB,最大混叠误差为-154 dB,平均混叠误差为-200 dB,可满足24 bits的模数转换器系统的要求。     

基于自适应遗传算法FIR数字滤波器优化设计

FIR数字滤波器优化设计的目标是对滤波器理想性能的逼近。遗传算法是一种模仿生物进化过程的全局优化概率搜索算法,它提出了一种求解复杂系统优化问题的通用框架,且不依赖于问题的领域和种类,在此将自适应的遗传算法应用于FIR数字滤波器的优化设计,通过评价种群的“早熟度”来自适应调整交叉率和变异率,提高了遗传算法的搜索效率。计算机仿真结果证明,该算法能够获得满意的滤波器性能。     

基于遗传算法的两通道完全重构滤波器组的设计

介绍了两通道滤波器组的完全重构条件,利用Euclidean分解算法,将两通道滤波器组的设计问题简化为寻找给定特性的低通滤波器的最佳Euclidean互补滤波器的单变量非线性优化问题,并探讨了采用遗传算法设计此类高度非线性优化问题.最后通过设计例子说明将遗传算法应用到滤波器组的设计中是可行的.     

基于改进遗传算法的FIR数字滤波器优化设计

借助云模型的思想将云模型和遗传算法相结合,对FIR数字滤波器进行优化设计.通过Matlab仿真验证了这种改进算法的有效性,并取得了比使用传统遗传算法来进行FIR数字滤波器优化设计更好的优化效果.     

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。