基於遺傳算法的機載雷達脈衝重複頻率組優化方法
2023-06-21 12:31:01
基於遺傳算法的機載雷達脈衝重複頻率組優化方法
【專利摘要】本發明屬PD體制雷達信號處理【技術領域】，公開了基於遺傳算法的機載雷達脈衝重複頻率組優化方法。該基於遺傳算法的機載雷達脈衝重複頻率組優化方法包括以下步驟：機載雷達獲取城市雜波所在的都卜勒單元位置；分別對機載雷達的距離維和都卜勒維進行離散化處理；構建機載雷達的脈衝重複時間組搜索矢量，定義機載雷達脈衝重複時間組對應的代價函數；定義機載雷達脈衝重複時間組中每種脈衝重複時間的約束條件；利用機載雷達脈衝重複時間組對應的代價函數、機載雷達脈衝重複時間組中每種脈衝重複時間的約束條件，構建優化模型；採用遺傳算法對所述優化模型進行求解，得出最優的脈衝重複時間組；得出最優的脈衝重複頻率組。
【專利說明】基於遺傳算法的機載雷達脈衝重複頻率組優化方法
【技術領域】
[0001]本發明屬於ro體制雷達信號處理【技術領域】，特別涉及基於遺傳算法的機載雷達脈衝重複頻率組優化方法。
【背景技術】
[0002]機載雷達載機的飛行，使得雷達的背景時時發生變化，所以固定機載雷達工作參數針對變化的雷達背景來說，往往不能工作在最佳的狀態。因此對機載雷達工作參數優化，把機載雷達的工作參數和機載雷達的背景相互關聯匹配，是讓機載雷達工作在最佳狀態十分必要的步驟。
[0003]PD體制雷達，因可以在地雜波背景中檢測出目標而在機載雷達中得到了廣泛的應用。機載ro雷達在檢測目標過程中存在距離盲區和都卜勒速度盲區，可以通過設計優化脈衝重複頻率(PRF)組來使機載雷達在距離一都卜勒二維圖上檢測面積最大，使機載雷達更好地檢測目標。當載機在某種環境飛行時，會有很強的城市雜波從機載雷達天線的副瓣進入雷達系統，雷達信號處理分系統在進行都卜勒濾波處理時，除了會在零頻附近的主雜波處形成盲區外，也會在城市雜波的都卜勒頻率處形成盲區。這種機載雷達背景與傳統基於檢測面積最大目的下設計的最優脈衝重複頻率組是不匹配的。
【發明內容】
[0004]本發明的目的在於提出基於遺傳算法的機載雷達脈衝重複頻率組優化方法。該基於遺傳算法的機載雷達脈衝重複頻率組優化方法可以根據實時得到的城市雜波信息，設計雷達脈衝重複頻率，約束在城市雜波處為檢測盲區，同時使雷達在距離一都卜勒二維圖上檢測面積最大，從而使得雷達脈衝重複頻率組與當前工作環境最佳匹配，檢測性能達到最優。
[0005]為實現上述技術目的，本發明採用如下技術方案予以實現。
[0006]基於遺傳算法的機載雷達脈衝重複頻率組優化方法，包括以下步驟:
[0007]S1:所述機載雷達為機載認知雷達，機載雷達首先獲取城市雜波所在的都卜勒單元位置；
[0008]分別對機載雷達的距離維和都卜勒維進行離散化處理；構建機載雷達的脈衝重複時間組搜索矢量，根據所述機載雷達的脈衝重複時間組搜索矢量、以及城市雜波所在的都卜勒單元位置，定義機載雷達脈衝重複時間組對應的代價函數；
[0009]S2:定義機載雷達脈衝重複時間組中每種脈衝重複時間的約束條件；
[0010]S3:利用所述機載雷達脈衝重複時間組對應的代價函數、以及所述機載雷達脈衝重複時間組中每種脈衝重複時間的約束條件，構建優化模型；採用遺傳算法對所述優化模型進行求解，得出最優的脈衝重複時間組；
[0011]S4:在所述最優的脈衝重複時間組中，對每種脈衝重複時間求倒數，得出最優的脈
衝重複頻率組。[0012]本發明的有益效果為:本發明結合了城市雜波從機載雷達的天線副瓣進入影響目標檢測的這一背景，優化設計脈衝重複頻率組，實現約束先驗信息已知的城市雜波，同時使雷達在距離一都卜勒二維圖上搜索麵積最大，從而提高了機載雷達的檢測性能。
【專利附圖】
【附圖說明】
[0013]圖1為本發明的基於遺傳算法的機載雷達脈衝重複頻率組優化方法的流程示意圖；
[0014]圖2為以檢測面積最大為目的距離一都卜勒二維圖；
[0015]圖3為最優的脈衝重複頻率組與雷達場景不匹配時的距離一都卜勒二維圖；
[0016]圖4為最優的脈衝重複頻率組與雷達場景匹配時的距離一都卜勒二維圖。【具體實施方式】
[0017]下面結合附圖對本發明作進一步說明:
[0018]參照圖1，為本發明的基於遺傳算法的機載雷達脈衝重複頻率組優化方法的流程示意圖。該基於遺傳算法的機載雷達脈衝重複頻率組優化方法包括以下步驟:
[0019]S1:所述機載雷達為機載認知雷達，機載雷達首先獲取城市雜波所在的都卜勒單元位置。
[0020]分別對機載雷達的距離維和都卜勒維進行離散化處理；構建機載雷達的脈衝重複時間組搜索矢量，根據上述機載雷達的脈衝重複時間組搜索矢量、以及城市雜波所在的都卜勒單元位置，定義機載雷達脈衝重複時間組對應的代價函數。具體說明如下:
[0021]上述機載雷達脈衝重複頻率組包括Q種脈衝重複頻率；在分別對機載雷達的距離維和都卜勒維進行離散化處理之後，形成N個距離單元和M個都卜勒單元；然後針對第q種脈衝重複頻率，定義距離一都卜勒二維圖中每個網格單元的檢測代價值fqx(i，j);其中，q取I至Q，i表示距離一都卜勒二維圖中網格單元對應的都卜勒單元位置，j表示距離一都卜勒二維圖中網格單元對應的距離單元位置。距離一都卜勒二維圖中，網格單元指任一都卜勒單元與任一距離單元的相交區域。當網格單元與雷達的可檢測區對應時，定義fqx(i, j)=0 ;否則，定義 j)=l。
[0022]然後按照以下公式構建機載雷達的脈衝重複時間組搜索矢量P:
[0023]P= [P1, ---Pq,…pQ]T=[l/frl,...l/frq,...l/frQ]T
[0024]其中，T表示向量的轉置，pq=l/frq, Pq表示第q種脈衝重複時間，frq表示第q種脈
衝重複頻率。
[0025]然後定義機載雷達脈衝重複時間組對應的代價函數Fx:
[0026]
【權利要求】
1.基於遺傳算法的機載雷達脈衝重複頻率組優化方法，其特徵在於，包括以下步驟: S1:所述機載雷達為機載認知雷達，機載雷達首先獲取城市雜波所在的都卜勒單元位置； 分別對機載雷達的距離維和都卜勒維進行離散化處理；構建機載雷達的脈衝重複時間組搜索矢量，根據所述機載雷達的脈衝重複時間組搜索矢量、以及城市雜波所在的都卜勒單元位置，定義機載雷達脈衝重複時間組對應的代價函數； 52:定義機載雷達脈衝重複時間組中每種脈衝重複時間的約束條件； 53:利用所述機載雷達脈衝重複時間組對應的代價函數、以及所述機載雷達脈衝重複時間組中每種脈衝重複時間的約束條件，構建優化模型；採用遺傳算法對所述優化模型進行求解，得出最優的脈衝重複時間組； 54:在所述最優的脈衝重複時間組中，對每種脈衝重複時間求倒數，得出最優的脈衝重複頻率組。
2.如權利要求1所述的基於遺傳算法的機載雷達脈衝重複頻率組優化方法，其特徵在於，在步驟SI中，所述機載雷達脈衝重複頻率組包括Q種脈衝重複頻率；在分別對機載雷達的距離維和都卜勒維進行離散化處理之後，形成N個距離單元和M個都卜勒單元；然後針對第q種脈衝重複頻率，定義距離一都卜勒二維圖中每個網格單元的檢測代價值L(Lj);其中，q取I至Q，i表示距離一都卜勒二維圖中網格單元對應的都卜勒單元位置，j表示距離一都卜勒二維圖中網格單元對應的距離單元位置；則當網格單元與雷達的可檢測區對應時，定義fji，j)=0 ;否則，定義fji，j)=l ； 然後按照以下公式構建機載 雷達的脈衝重複時間組搜索矢量P:
P= [Pi, ---Pq,…PQ]T=[l/frl，…l/frq，…l/frQ]T 其中，T表示向量的轉置，pq=l/frq, Pq表示第q種脈衝重複時間，表示第q種脈衝重複頻率； 然後定義機載雷達脈衝重複時間組對應的代價函數Fx:
3.如權利要求2所述的基於遺傳算法的機載雷達脈衝重複頻率組優化方法，其特徵在於，在步驟S2中，定義機載雷達脈衝重複時間組中每種脈衝重複時間的約束條件包括以下步驟: 521:針對機載雷達脈衝重複時間組中第q種脈衝重複頻率，將距離一都卜勒二維圖中每個網格單元的二維約束fqx(i，j)定義如下:
當 O ≤ 1-npq/Ts ≤ τ /Ts 或 O ≤j-m/pqfds ≤fdm/fds 或 j-k/pqfds=b 時，fqx(i, j)=l ;當τ /Ts ≤ 1-npq/Ts ≤ pq/Ts 且 fdni/fds ≤ j-m/pqfds ≤l/pqfds 且 j-k/pqfds 關 b 時，L (i, j) =O ；其中，Ts為機載雷達的採樣周期，τ為機載雷達固定的發射脈衝寬度，〖&為設定的都卜勒盲區的寬度，fds為機載雷達的都卜勒解析度，m、η和k均為設定的任意整數值； 522:建立機載雷達脈衝重複時間組中第q種脈衝重複頻率的三個取值約束條件，其中，第一取值約束條件為:Pq=dXTs，d為設定的任意正整數；第二取值約束條件為:min (frq)≥3fdm, min (frq)指至f；Q中的最小值；第三取值約束條件為:min(pq)≥4 τ，min (Pq)指pi至pQ中的最小值。
4.如權利要求1所述的基於遺傳算法的機載雷達脈衝重複頻率組優化方法，其特徵在於，所述步驟S3具體包括以下步驟: 531:在所述機載雷達脈衝重複時間組搜索矢量中，將每種脈衝重複時間進行二進位編碼，所述二進位編碼的精度為TS，TS為機載雷達的採樣周期；得出與所述二進位編碼對應的解碼方式； 532:隨機產生I組二進位碼，解碼後得到機載雷達的脈衝重複時間組搜索矢量的初始種群，I為大於I的自然數；設定迭代次數h，h=l ； 533:將當前種群中的每個個體代入Fx中，並根據機載雷達脈衝重複時間組中每種脈衝重複時間的約束條件，得出每個個體的適應值；FX為所述機載雷達脈衝重複時間組對應的代價函數，在當前種群中，每個個體指每一個脈衝重複時間組搜索矢量； 534:在當前種群中，將每個個體的適應值除以所有個體的適應值的和，得出對應的每個個體的排列值；在各個個體的排列值中，從最大的排列值開始，按照排列值從大到小的順序，對排列值進行依次相加，直至相加之和超過0.6su, su表示所有個體的排列值之和；此時，根據參與相加的各個排列值，選出對應的個體；在選出的所有個體中，除去排列值最大的個體，形成當前的臨時種群； S35:在當前的臨時種群中，對每個個體對應的二進位碼進行交叉和變異操作，形成新種群二進位碼； 536:按照步驟S2中所述二進位編碼對應的解碼方式，對新種群二進位碼進行解碼，得到機載雷達的脈衝重複時間組搜索矢量的新種群； 537:判斷迭代次數h是否小於或等於200，如果h小於或等於200，則將h的值加1，使迭代次數h更新，然後返回執行步驟S33 ;如果h大於200，則將步驟S34中排列值最大的個體作為最優的脈衝重複時間組。
【文檔編號】G01S7/02GK103885033SQ201410064471
【公開日】2014年6月25日 申請日期:2014年2月25日 優先權日:2014年2月25日
【發明者】趙永波, 李巖, 劉宏偉, 水鵬朗, 程增飛, 馮大政 申請人:西安電子科技大學