基于演化算法雷达信号跟踪滤波器设计

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1、...摘要随着科学技术的不断创新，数字电路技术得到不断发展，雷达的整体性能得到很大提高。早期雷达通过将目标点迹呈现在显示器上，然后通过手工的方式进行标绘和计算，从而确定该目标的运动方向和速度等信息。而如今的雷达系统是通过计算机应用中的程序完成对目标进行滤波，跟踪，预测等操作，其中跟踪滤波系统是雷达组成的一个重要模块。目标运动轨迹的机动性能变的越来越强，滤波器相应的精度也越来越高，稳定性也要求越来越稳定。演化算法是模拟生物在自然界中遗传及演化过程，是一种自适应全局优化概率搜索的算法，它具有很强的智能性和鲁棒性，因此在优化领域发挥了重要的作用。而雷达目标跟踪滤波器设计问题其实可以把关键的一个环

2、节归结为最优化问题。本论文在研究雷达跟踪滤波器处理的基础上，运用演化算法对雷达信号跟踪滤波器设计进行优化，并通过Matlab软件仿真实现滤波器的设计。本文的创新点简要归纳有以下三个方面：1、将演化算法强大的最优解搜索特性与雷达信号处理的求解结合起来，提出一种基于演化算法的跟踪滤波器设计的新算法。该算法根据演化算法的实现步骤，通过初始化、适应度计算、选择、交叉变异等演化操作完成对滤波器设计的求解，具有很高的求解精度，能够克服传统数学算法的求解误差大的缺点。2、在线性跟踪滤波器建立状态方程和量测方程的基础上，分析了卡尔曼滤波的模型建立及基本算法，且在卡尔曼滤波器的设计思想上提出了基于演化算法的

3、线性滤波器设计的新算法。它分别从二维和三维的角度设计线性滤波器，并通过实验仿真与卡尔曼滤波算法进行对比，分析其优点。3、在非线性跟踪滤波器常用模型及非线性滤波算法的基本原理基础上，提出了一种不受模型和噪声限制的基于演化算法的跟踪滤波算法。它是在粒子算法的基础上进行改进和优化的，使交叉概率和变异概率在演化过程中根据目标的实际情况，不同的演化阶段取不同的参数，随机调整参数值。通过实验仿真与粒子算法进行对比分析，可得出基于演化算法的自适应跟踪滤波器与粒子算法性能优劣。关键词：演化算法；雷达自适应信号处理；跟踪滤波器；I......AbstractWiththegradualdevelopment

4、ofdigitalcircuittechnology,theoverallperformanceofradar hasbeenimprovedsubstantially.Theearlyradarcouldsimplyshowthetarget’sinformationon thescreen.Inordertoknowthetarget’sstateofmovement,wehavetoplotandcalculate manuallytodeterminethetarget’sinformationsuchasdirectionandspeedofitsmovement.And wit

5、htoday'sradarsystem,wecanperformoperationslikefiltering,trackingandforecastingon thetarget.Amongthesementionedabove,trackingfilterisanimportantpartoftheradarsystem. Asthetargetmaneuverperformancebecomesmoreandmorestrong,thefilterneeds correspondingfilterperformancewithadaptedprecisionandbetterstab

6、ility.Evolutionary algorithmisaself-adaptingglobaloptimizationsearchalgorithmwhichcameintobeingby simulatinginheritanceandevolutionprocedureofbiologyinnaturalenvironment.Ithasavery strongnatureofintelligenceandrobustness.Therefore,ithasbeenappliedtooptimizationareas morefrequently.Andthedesigningp

7、roblemsofradartargettrackingfilteractuallyallboilsdown tooptimizationproblem.Inthispapertheauthorusesevolutionaryalgorithmtooptimizetheradarsignaltracking filterdesignandrealizethedesignofthefilterthroughtheMatla