【《MIMO雷达正交多相编码波形设计案例分析》3800字（论文）】

MIMO雷达正交多相编码波形设计案例分析目录TOC\o"1-3"\h\u2177MIMO雷达正交多相编码波形设计案例分析 1263901.1遗传算法 1136481.1.1遗传算法的基本原理 14241.1.2遗传算法的优点及应用 2227151.2正交多相编码信号模型建立 3152601.3正交多相编码信号的设计流程 3177541.4仿真分析 743371.4.1MIMO雷达正交二相码的仿真实验 7132861.4.2MIMO雷达正交多相码的仿真实验 101.1遗传算法在现代雷达中，相位编码信号也是常见的脉冲压缩信号。它是指在载波相位中调制伪随机码或伪随机码字信息的编码信号。这种相位编码信号具有低干扰，良好的电子对策和抗干扰的优势[7][13]。通过基于多相编码的正交化处理来提供MIMO雷达方多相编码波形。它不仅具有多相编码信号本身的特性，而且还融合了MIMO雷达系统的优点。有很多优化算法可以研究正交多相编码。遗传算法是一种有效的全局优化搜索方法，具有收敛速度快的优点。在本章中，将使用遗传算法搜索满足MIMO雷达正交波形设计规范的正交多相编码相位序列，同时将目标函数功能最小化去搜索相应合适的序列。遗传算法是一种通过模仿自然界的生物进化机制而开发的随机全局搜索和优化方法。它借鉴了达尔文的进化论和孟德尔的遗传学理论[1][15]。它的本质是一种高效，并行和全局的搜索方法，该方法可以在搜索过程中自动获取和积累有关搜索空间的知识，并调整搜索过程以获得最佳解决方案。遗传算法运算使用优胜劣汰的原理，并在潜在解的总体中连续生成近似最优的解。在遗传算法的每一代中，根据问题区域中个体的适应度值和自然遗传学，借用的重建方法用于个体选择，并生成了无数新的估计解[14]。这个过程导致个人和人口的进化。新保存的个体比原始个体更能适应环境，并且自然界也发生了变化。1.1.1遗传算法的基本原理遗传算法的基本思想是从代表问题的潜在解集的种群以及具有特征染色体的实体开始。作为遗传物质的主要载体，染色体是多个基因的集合，其内部表现是基因的一定组合[7]。因此，有必要实现从表型到基因型的映射，即从一开始就进行编码工作。由于模仿遗传密码的工作非常复杂，因此我们倾向于简化诸如二进制密码之类的密码。根据第一代人口，根据优胜劣汰和优胜劣汰的原则，后代将继续发展，以产生越来越好的估计值。在每一代中，根据问题域中的个体适合度进行选择，然后使用自然遗传学的遗传算子将交叉和突变结合起来以生成代表新解决方案集的种群。提交过程将导致人口增长比自然进化更适应环境。最后，对总体中的最佳人选进行解码，并将其用作该问题的近似最佳解决方案。遗传算法的基本操作包括选择，交叉和变异。选择：用于确定重组或杂种个体，以及所选个体生产者产生的后代数量，分频器结合来自父母的父母群体的信息以产生一个新的人，基因混合后代发生变化的机会很小。遗传算法的一般流程如图所示：第一步是随机生成初始种群，该种群具有一定数量的个体，每个个体都由染色体的遗传密码表示。第二步是计算个人的适应度，并确定其是否符合优化标准。如果是这样，转到给定最佳个体和最佳解，然后计算计算结果，否则转到第三步；第三步是根据适应度选择再生的个体。身体素质高的人最有可能被选中，身体素质低的人可以被淘汰；第四步是基于一定的交叉概率和交叉方法结交新朋友。第五步是根据一定的变异概率和变异方法来产生新的人。第六步是通过交叉和变异产生新一代的种群，然后返回第二步[4][12]。图4.1遗传算法的基本流程1.1.2遗传算法的优点及应用遗传算法的各项优点表现在如下几方面：可行解的表示形式的广泛性。遗传算法的处理对象不是参数本身，而是通过对参数进行编码而获得的单个基因。与其他算法的单点搜索相比，组搜索功能使遗传算法具有更好的全局搜索性能，并使遗传算法本身易于并行化。（3）在没有辅助信息的情况下，遗传算法仅使用适应度函数来评估遗传个体并将其用作遗传操作的基础。（4）本质上，这是一种启发式随机搜索。实际上，遗传算法具有明确的搜索方向和固有的并行搜索机制。（5）遗传算法在搜索过程中不容易陷入局部最优，并且可以容易地找到全局最优。（6）遗传算法使用进化机制来表示复杂现象，并且可以快速而可靠地解决非常困难的问题。（7）遗传算法具有关联的并行计算能力。（8）遗传算法具有可扩展性，并且易于与其他技术混合。MIMO雷达正交多相编码的设计是基于遗传算法的较早应用。对每个前向阵列元素信号执行离散多相编码，以使MIMO雷达正交多相编码波形符合MIMO雷达正交波形的设计标准。1.2正交多相编码信号模型建立假设MIMORadarL已经发射了阵列元素，并且每个匹配的阵列元素都包含N个子脉冲，则数学表达式为：（4.1）其中rest(t)为矩形函数；是每字码的常规脉冲宽度；为第L个信号的第n个长子码的编码，其表达式为：，n=1,2,...,N,l=1,2,3,...,L（4.2）替换第二公式和第一公式可以得到发射的正交编码脉冲信号集，可以表示为：（4.3）1.3正交多相编码信号的设计流程基于遗传算法的正交多相编码设计步骤为：第一步：编码。我们采用二进制编码，假设码长为N=16，信号个数为L=3，相位为M=4，那么可选相位为，用矩阵表示：（4.4）由于编码相位M=4，那么我们就可用2位二进制编码表示一个相位，“00”所对应的相位是“0”相位，“01”所对应的相位为“”相位，“10”所对应的为“”相位，“11”所对应的为“”，染色体编码长度为chromlength=2×N=32，对应序列为二进制编码为下式所示：（4.5）第二步：初始种群生成，随机生成X个初始字符串结构数据，所有结构字符串数据都被命名为一个个体，并且X个人代表种群P(0)。图4.2正交多相编码遗传算法流程图第三步：适应度数值评测。在上面正交多相编码时的目标函数，在我们遗传算法中转换为合适应度函数为Fitness=1/minF。适应度评估是根据适应度函数计算每个人在人群中的适应度。第四步：选择。甄选的目的是从当前团队中选拔好人，以便他们有机会重生为下一代的父母。所有决策均基于个人和当前人口的适应度值，并且根据某些标准选择个人以进入新一代人口。假设种群数为M，个体i的适应度为，则个体被选择的概率为（4.6）每个个体在下一代中的概率等于其适应度值与整个人群中个体适应度值之和的比率。适应度值越高，选择的可能性就越大，并且将其传递给下一代的可能性就越大。它体现了达尔文适者生存的原则。经典遗传算法通常使用轮盘赌选择方法。轮盘赌选择是一种重复随机抽样的方法，如图4.3所示：图4.3轮盘赌选择由于在随机操作中组的大小有限，在个人的实际选择数量与应该选择他或她的期望之间可能存在错误。这种选择方法具有相对较大的误差，有时甚至具有很高的技术水平。也没有选择个人。在本文中，轮盘赌与最佳选择保留策略相结合。这种策略的优点是可以保留当前购买的最佳个体，并且由于随机选择，杂交和突变，当前种群中的最佳适应个体不会被破坏。具体设计过程如下：（1）初始化：使用t表示您所处的演化代数，初始值为1，这表示自第一代以来已演化。使用T表示整个特殊种群可以发展的最大世代数，将初始种群设置为，并随机生成M个个体作为第一代种群数。上（2）个人评估：计算每个人的状况。如果满足优化条件，则可以发送优化算法并结束算法。如果不是，请继续下一步。上（3）选择运算：向总体中添加选择运算符可以继承下一代中每一代相对较好的个体，也可以通过与下一代其他优良个体配对来生成新个体。上（4）交叉运算：将交叉运算符添加到总体中。（5）变异运算：将变异算子添加到总体中，其功能是相应地更改总体中某些个体的基线值。经过一系列的选择，杂交和变异操作，种群获得了新一代。（6）终止条件的评估：时可以终止计算过程的评估。整个遗传算法的运算由三个基本遗传运算符组成：交叉；选择；突变。1.4仿真分析1.4.1MIMO雷达正交二相码的仿真实验在MIMO雷达发射机的末端，将传输字段设置为3个元素（传输字段的每个元素都有一个天线），即L=3，并且所传输的两相代码信号的符号长度为40也就是说，在上述步骤中，M=2，N=60，以进行交叉优化的概率为0.8，而发生突变的概率为0.01，并进行了100次代优化以获得最优解，即此时，成本函数具有最小值，最后得到期望值的优化信号，其中1对应于相位，-1对应于相位0，并且获得最优二相码如下：表4.1正交二相编码相位序列序列11,-1,-1,1,1,1,-1,1,-1,1,-1,1,-1,-1,1,1,-1,-1,1,-11,1,-1,-1,-1,1,-1,1,-1,1,-1,-1,-1,1,1,-1,-1,1,1,-1序列21-,1,-1,-1,1,-1,1,-1,1,-1,-1,-1,1,1,-1,1,-1,1,-1,11,1,-1,-1,1,-1,1,-1,1,-1,-1,1,-1,1,1,-1,1,-1,1,-1,序列31,1,-1,-1,1,1,-1,1,-1,1,-1,-1,1,1,-1,-1,1,-1,1,-1-1,-1,1,-1,1,-1,1,-1,1,-1,-1,1,-1,1,-1,1,-1,1,-1,-1正交二相码信号的自相关：(a)波形1自相关(b)波形2自相关(c)波形3自相关图4.4正交二相码自相关正交二相码信号的互相关性仿真图：(a)波形1和波形2的互相关(b)波形1和波形3的互相关(c)波形2和波形3的互相关图4.5正交二相码互相关表4.2正交二相码自相关峰值旁瓣及互相关峰值1序列2序列3序列1序列-13.56dB-12.63dB-11.78dB2序列-12.63dB-14.75dB-11.79dB3序列-11.79dB-12.79dB-14.76dB根据表4.2，可以获得次优化的正交二相码的自相关波瓣值和互相关值，经过计算，自相关旁瓣值的平均值大小为-14.56dB,最大互相关值的平均值大小为-12.05dB，所设计出的波形正交性能满足MIMO雷达发射波形的基本要求。1.4.2MIMO雷达正交多相码的仿真实验在MIMO雷达发射机的末端，将传输字段设置为3个元素（传输字段的每个元素都有一个天线），即L=3，并且所传输的两相代码信号的符号长度为1024，也就是说，在上述步骤中，M=2，N=70，以进行交叉优化的概率为0.,9，而发生突变的概率为0.02，并进行了1000次代优化以获得最优解，即此时，成本函数具有最小值，最后得到期望值的优化信号，其中1对应于相位，-1对应于相位0，并且获得最优多相码如下：图4.6正交多相码自相关(a)波形1和波形2的互相关