基于改进粒子群算法的MIMO雷达布阵优化

针对MIMO雷达收发阵列在给定阵元数和阵列孔径下的布阵优化问题，将一种改进的粒子群算法———二分粒子群算法用于非均匀对称直线阵的旁瓣优化。该算法以MIMO雷达联合收发波束为优化对象，对MIMO雷达发射和接收阵列同时进行了布阵优化。仿真实验表明，当阵元数和孔径大小确定时，该算法可以在保证主瓣不展宽的情况下，将旁瓣峰值控制在－21dB以下，且与现有方法的相比，收敛速度更快。该算法在MIMO雷达设计方面具有一定的理论参考意义。     

基于UKPF的雷达与红外传感器融合跟踪算法

针对异类传感器融合跟踪中状态估计与量测的非线性问题,分析了粒子滤波器在解决非线性和非高斯问题的优势,提出了一种基于unscented Kalman粒子滤波器(UKPF)的雷达与红外传感器融合跟踪算法,给出了算法的详细步骤.然后将该算法用于三维空间的目标跟踪上,仿真结果表明该算法比现有算法具有更高的跟踪精度.     

基于改进的PSO算法解决雷达网布站优化问题

雷达网布站优化是电子对抗仿真的重要组成部分,雷达网布站是否合理直接影响雷达网作战效能.而常规优化算法相对复杂,易陷于局部最优解.针对这一问题,提出适用于解决雷达网布站优化问题的改进粒子群优化算法,并且将所提出的算法与遗传算法进行了比较.仿真结果表明,与遗传算法相比,在相同的条件下,改进粒子群优化算法具有精度较高且不易陷入局部最优解的优点,较好地解决了静态条件下雷达网布站优化问题.     

基于混沌双扰动的CDDP SO-BP目标威胁估计方法?

信息化条件下的战场环境对目标威胁估计技术提出了越来越高的要求。提出一种基于混沌双扰动的CD?DPSO?BP目标威胁估计方法，该方法针对粒子群算法在进化过程中易出现早熟和寻优结果不稳定的缺陷，基于Tent映射提出混沌双扰动的思想，并加入粒子群算法的进化过程，实现对粒子群算法的改进；之后，利用该新算法训练BP神经网络的初始权值和阈值，建立目标威胁估计模型和算法；最后，将该方法应用于实例中进行仿真，结果表明该目标威胁估计新算法具有较高的准确度。     

基于误差校准的多雷达粒子滤波检测跟踪算法

基于粒子滤波的检测前跟踪方法是一种处理弱目标检测与跟踪的有效方法。使用多部雷达对同一目标进行观测,可以提高目标的检测概率和跟踪精度。但雷达系统误差不同,得到的目标量测信息不能直接进行融合。针对多个具有不同系统误差的雷达联合检测跟踪问题,通过将不同雷达的量测信息向前追溯,对误差进行校准,从而消除不同雷达对于同一粒子的量测误差,然后将粒子权重进行融合。仿真结果表明,在雷达具有不同系统误差的情况下,采用本算法可以有效提高目标的跟踪精度。     

基于粒子群算法的宽带真延时平面阵列方向图综合

针对大阵元间距平面阵列方向图综合问题,提出基于粒子群算法的宽带真延时平面阵列方向图综合方法。该方法根据真延时条件下阵列方向图主瓣和栅瓣指向的特点,采用宽带真延时抑制阵列方向图的栅瓣；利用粒子群优化算法优化阵列结构,得到具有较高主副瓣比的平面阵列方向图。通过对8×8的矩形平面阵进行仿真,验证了所提方法的有效性,在此基础上,还仿真研究了该方法对栅瓣的抑制性能与信号带宽之间的关系。