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針對目標識別的波形優(yōu)化設(shè)計方法

2010-02-10 | rar | 221 | 次下載 | 3積分

資料介紹

針對寬帶雷達多類目標識別波形優(yōu)化中的方位敏感性、距離敏感性和初相不確定性問題,該文在高斯色噪聲背景下提出一種基于遺傳算法和最大滑動相關(guān)分類器的波形優(yōu)化方法,簡稱為GASC 方法。該方法定義目標回波和同類模板之間的匹配系數(shù)與該目標回波和異類模板之間匹配系數(shù)的差為匹配距離,以最大化各類目標之間的匹配距離的最小值作為優(yōu)化準則,并約束發(fā)射信號幅度是恒定的,然后通過遺傳算法進行求解,得到優(yōu)化波形信號。仿真結(jié)果表明,與現(xiàn)有方法相比,該方法能更好地增加各類目標之間的可分性,進而提高目標的識別性能。
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