摘要遗传算法(GA) 是模仿自然生物进化的随机全局搜索和优化方法。遗传算法操作使用适者生存的原则,在潜在的解决方案种群中逐次产生一个近似最优的方案。在GA 的每一代,根据个体在问题域中的适应度值和从自然遗传学中借鉴来的再造方法进行个体选择产生一个新的近似集。这个过程导致进化的个体比创造它们的个体能更好地适应它们的环境,就象自然适应一样。通过对生物遗传和进化过程中选择、交叉和变异机制的模仿,来完成对问题最优解的自适应搜索过程。10333
目标识别是防空信息处理中的一个重要环节,而对空中目标类型的识别还没有成熟的理论。通过对高分辨雷达回波信号的分析,在遗传算法的基础上,研究了一种高分辨雷达目标识别方法,由此进行目标识别。仿真实验结果表明,该方法具有高的识别率和强的抗干扰能力。
关键词： 高分辨率雷达；相关系数；遗传算法
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Title  Study Of High Resolution Radar Target Recognition Based On Genetic Algithm
Abstract
Target recognition is an important link in the chain of information processing for air - defense. There is not any ripe theory for air target type recognition. Through an analysis of the echo data of high - resolution radar target and on the foundation of genetic algorithm , a recognition method of radar target is presented in this paper. The experiments of recognition using the data of three kinds of aircraft models were performed and demonstrated this method has high recognition rate and low sensitivity to noise.
Keywords   high resolution radar ;correlation coefficient ;genetic algorithm;
目   次
1  引言    1
2  遗传算法    2
2.1遗传算法的特性    2
2.2标准遗传算法    2
2.3遗传算法的数学基础    6
2.4遗传算法的伪代码    8
2.5遗传算法的实现    10
2.6遗传算法的优化    10
3  目标识别    11
3.1目标识别的原理    11
3.2目标识别的具体步骤    12
4  仿真实验结果    13
结  论    16
致   谢    17
参 考 文 献    18
1  引言
遗传算法(GA) 是模仿自然生物进化的随机全局搜索和优化方法。遗传算法操作使用适者生存的原则,在潜在的解决方案种群中逐次产生一个近似最优的方案。在GA 的每一代,根据个体在问题域中的适应度值和从自然遗传学中借鉴来的再造方法进行个体选择产生一个新的近似集。这个过程导致进化的个体比创造它们的个体能更好地适应它们的环境,就象自然适应一样。通过对生物遗传和进化过程中选择、交叉和变异机制的模仿,来完成对问题最优解的自适应搜索过程。
对于高分辨雷达来说,目标不再被看成点目标,其回波表现为一文距离像,即目标变成了扩展的面目标,所以,不能直接使用常规的点目标检测方法。高分辨率雷达目标的后向散射回波含有目标的精细的物理结构特征信息,可视为有限个散射中心及其散射中心相互作用产生的合成信号。其散射中心一般位于目标的边缘、拐点和连接处。回波信号中的这些精细结构信息反映了目标本质特征。这些目标特征表现为散射中心在目标上的空间分布。当空中目标的位置发生变化时,目标的强散射点相对于雷达视角发生了变化,因而,由回波信号所得到的目标散射中心的位置也发生了变化。
所以,在高分辨雷达目标识别中,需要考虑雷达视角的变化这一因素。但如果考虑雷达视角因素,则需要处理的数据量成倍增加,所以常规的识别方法就不能满足需要。本文利用遗传算法对高分辨雷达目标进行识别取得了较好的效果。 基于遗传算法的高分辩率雷达目标识别方法:http://www.youerw.com/tongxin/lunwen_9357.html