[发明专利]基于粒子群算法的认知雷达波形优化方法在审
| 申请号： | 201810252202.3 | 申请日： | 2018-03-26 |
| 公开（公告）号： | CN108693508A | 公开（公告）日： | 2018-10-23 |
| 发明（设计）人： | 汪清;乔彦铭;高丽蓉;李萌;窦同东 | 申请（专利权）人： | 天津大学 |
| 主分类号： | G01S7/41 | 分类号： | G01S7/41 |
| 代理公司： | 天津市北洋有限责任专利代理事务所 12201 | 代理人： | 刘国威 |
| 地址： | 300072*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 本发明属于认知雷达领域，为提出一种基于粒子群优化算法的波形优化方法，与目前存在的方法相比该方法更简单方便且能够得到更好的效果。为此，本发明采用的技术方案是，基于粒子群算法的认知雷达波形优化方法，雷达接收机利用接收到的波形信息进行目标散射系数估计，估计的方法是采用最大后验概率估计并用卡尔曼滤波进行迭代估计，将估计的目标散射系数与实际的目标散射系数进行比较，计算两者之间的最小均方误差作为粒子群算法优化的目标函数，将要优化的波形作为变量，从而实现对目标的信息最准确估计。本发明主要应用于认知雷达的设计制造场合。 | ||
| 搜索关键词： | 粒子群算法 散射系数 认知 雷达波形 优化 最大后验概率估计 粒子群优化算法 最小均方误差 卡尔曼滤波 雷达接收机 波形信息 波形优化 迭代估计 雷达领域 目标函数 雷达 并用 制造 应用 | ||
【主权项】：
1.一种基于粒子群算法的认知雷达波形优化方法，其特征是，雷达接收机利用接收到的波形信息进行目标散射系数估计，估计的方法是采用最大后验概率估计并用卡尔曼滤波进行迭代估计，将估计的目标散射系数与实际的目标散射系数进行比较，计算两者之间的最小均方误差作为粒子群算法优化的目标函数，将要优化的波形作为变量，从而实现对目标的信息最准确估计。
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