混合BMO算法在雷达信号滤波器设计中的应用

摘要

作为获取敌方目标信息的主要传感器，雷达在现代战争中的作用日益凸显。雷达所探测的目标属于非合作目标，由于电子干扰技术及隐身技术的应用，要成功探测目标变得十分困难。另外，复杂地貌，如高山、植被、海杂波等因素的影响，使得雷达目标探测问题愈加困难。采用有效的滤波器，是雷达滤除杂波和噪声等其他干扰并检测出有用目标信号的重要手段。
　　对于滤波器的设计，除了采用经典的阶跃响应、冲激响应不变法等方法之外，还可以采用优化算法来对滤波器进行设计。本文主要利用改进型的鸟群算法（Bird Mating Optimizer，BMO）来进行雷达滤波器的优化设计，并将该算法运用到实际雷达系统中，得到了较好的效果。论文的主要工作如下：
　　首先，分析了BMO算法的基本原理、参数设置和实现方式，得到了BMO算法在局部优化方面存在的不足；针对这些不足，提出了一种结合蛙跳优化算法的改进型的混合BMO算法。
　　其次，总结和梳理了雷达信号滤波器的设计思想和一般设计方法，将这种结合蛙跳优化算法的改进型的混合BMO算法运用到雷达滤波器设计中，通过仿真分析了本方法与遗传算法、蛙跳算法、鸟群算法的性能，同时分析了该优化算法的参数设置方法。结果表明，所提新方法比现有方法具有更好的性能。
　　最后，在实际的雷达系统中，将通过改进型混合BMO算法得到的雷达滤波器参数，运用到实际的雷达信号处理中，验证了本文所提滤波器设计方法的有效性。

目录

声明

第1章 绪论

1.1 研究背景及意义

1.2 国内外研究现状

1.3本文研究目的研究的目的

1.4 论文的组织结构

第2章 基于蛙跳优化的改进型混合BMO算法

2.1 BMO算法

2.2 蛙跳算法

2.3 改进型混合BMO算法

2.4 性能测试

2.5 小结

第3章 基于混合BMO算法的横向滤波器设计与实现

3.1 横向滤波器模型及设计

3.2 常规实现方法

3.3 基于混合BMO算法的设计及仿真分析

3.4 小结

第4章 基于滤波器优化设计的实际应用效果比较

4.1 应用场景

4.2 应用效果

4.3 小结

第5章 总结与展望

5.1 总结

5.2 展望

致谢

参考文献