[发明专利]基于增广拉格朗日遗传算法的NFLM信号优化方法及装置

说明书

本发明实施例公开了一种基于增广拉格朗日遗传算法的NLFM信号优化方法，所述方法包括：基于贝塞尔曲线建立NLFM信号的时域函数；根据所述NLFM信号的时域函数确定所述NLFM信号的自相关函数性能中的主瓣宽度MW和峰值旁瓣比PSLR，基于所述MW和所述PSLR建立优化数学模型；基于所述优化数学模型确定增广拉格朗日遗传算法的算法模型；基于初始化函数初始化NLFM信号集合中各NLFM信号，得到相应的初始NLFM信号；利用所述算法模型，对设定的初始迭代参数和所述初始NLFM信号进行持续迭代，直到所述增广拉格朗日遗传算法收敛；本发明实施例还公开了一种基于增广拉格朗日遗传算法的NLFM信号优化装置。

技术领域

本发明实施例涉及雷达发射信号领域，涉及但不限于一种基于增广拉格朗日遗传算法的非线性调频(Non-linear frequency modulation，NLFM)信号优化方法及装置。

背景技术

线性调频(Linear Frequency Modulation，LFM)信号因其对目标具有高分辨率成像能力，被常用于现代先进的雷达中，比如合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)。雷达使用LFM信号产生的旁瓣水平高。为了抑制目标产生的旁瓣虚假信息并保持相位信息，通常对LFM信号进行加窗处理。然而，加窗抑制旁瓣会导致雷达系统信噪比(SNR)下降的问题，比如，现有德国宇航局的TerraSAR-X及意大利的Cosmo-SkyMed等SAR雷达信号加窗处理后，系统SNR下降1～2dB左右，这相当于发射机的能量下降了20％～37％。为了克服旁瓣抑制导致的信噪比丢失的难题，NLFM信号被雷达信号设计工作者所青睐。NLFM信号能保持雷达系统的信噪比的同时，又能达到加窗抑制旁瓣的效果。

此外，LFM加窗处理抑制旁瓣不可避免地会展宽主瓣，损失分辨率，其分辨率损失地大小依赖于窗函数的性能。而NLFM信号具有更多的自由度，可以通过优化的方法，找到最优的NLFM信号。相比于LFM信号加窗，NLFM信号具有更低的旁瓣以及更小的主瓣。

相关技术中，NLFM信号的研究主要集中在信号的设计及其应用。在脉冲多普勒雷达体制上进行NLFM信号的设计，主要包括三种设计方法：

1)基于驻定相位原理，通过设计特定的窗函数，进而求得完整的信号；

2)基于一些最优化方法如最小二乘逼近特定窗函数的功率谱；

3)为克服NLFM对多普勒频域敏感的问题，通过幅度加窗结合第1)种方法设计NLFM信号。

然而，上述方法在降低旁瓣的同时不可避免地展宽主瓣，并没有对主瓣宽度进行制约，从而导致不可避免的降低分辨率。此外一些现有的一些优化方案，如将时频空间分割成多个网格控制点，进行遍历搜索的方法，一次优化往往需要几天或者几个月，浪费大量的计算资源和时间，所以提升优化算法速度也是迫在眉睫的。贝塞尔函数，可以通过少量的控制点往往不超过10个，即可描述时频关系，从而大大降低了搜索时间。所以本发明专利结合贝塞尔函数和增广拉格朗日遗传算法优化设计NLFM信号，将大大减少优化时间，且能得到较好的优化结果。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例希望提供一种基于增广拉格朗日遗传算法的 NLFM信号优化方法及装置，生成的NLFM信号能够在最大限度降低旁瓣的同时最低限度展宽主瓣。

本发明实施例的技术方案是这样实现的：

本发明实施例提供一种基于增广拉格朗日遗传算法的NLFM信号优化方法，所述方法包括：

基于贝塞尔曲线建立NLFM信号的时域函数；

根据所述NLFM信号的时域函数确定所述NLFM信号的自相关函数性能中的主瓣宽度MW和峰值旁瓣比PSLR，基于所述MW和所述PSLR建立优化数学模型；

基于所述优化数学模型确定增广拉格朗日遗传算法的算法模型；