基于智能进化算法的分布式MIMO雷达优化布站技术研究

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作为一种新体制雷达,多输入多输出(MIMO)雷达因具有比较优良的空间分集增益和多路增益的特点,使得它在克服目标雷达散射截面积(RCS)闪烁及信号抗干扰性能等方面具有比较突出的优势。其中MIMO雷达中的重要分支——分布式MIMO雷达的天线分布较广,其性能很大程度上依赖于雷达天线的部署位置,若不对分布式MIMO雷达站点进行优化布站,其性能将会受到很大限制。因此对分布式MIMO雷达拓扑结构进行优化研究是一个关键的研究方向,对提升雷达系统性能具有重要的指导意义。本文围绕分布式MIMO雷达优化布站问题,研究了单目标函数以及多目标函数情况下的优化布站方法,主要工作内容如下:1、针对分布式MIMO雷达优化布站方法问题,研究了MIMO雷达的基本原理和信号模型,并针对典型场景下拓扑结构布站方法,仿真分析了雷达节点拓扑结构对雷达系统探测性能的影响。2、针对单目标函数MIMO雷达优化布站问题,建立了最大覆盖率为指标的优化模型,提出了以遗传算法作为优化算法的求解方法,得到了最大覆盖率遗传算法优化布站方法,仿真分析了雷达系统栅格划分大小、不同节点个数和不同雷达参数等多种因素对优化结果的影响。3、针对多目标函数MIMO雷达优化布站问题,建立了最大覆盖率与探测精度为指标的优化模型,提出了以多目标粒子群算法作为优化算法的求解方法,得到了最大覆盖率与探测精度联合优化布站方法,仿真分析了实际情景中多个动平台MIMO雷达系统在兼顾探测精度和覆盖范围的情况下实现保证性能最优的子结构。上述所提算法均通过仿真分析得到了有效验证。仿真结果表明,本文提出的两种智能进化算法对分布式MIMO雷达在优化布站问题中具有重要现实意义。
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