CN111832219A - 基于小生境遗传算法的mimo雷达正交波形设计算法 - Google Patents

基于小生境遗传算法的mimo雷达正交波形设计算法 Download PDF

Info

Publication number
CN111832219A
CN111832219A CN202010540970.6A CN202010540970A CN111832219A CN 111832219 A CN111832219 A CN 111832219A CN 202010540970 A CN202010540970 A CN 202010540970A CN 111832219 A CN111832219 A CN 111832219A
Authority
CN
China
Prior art keywords
fitness
algorithm
population
individuals
value
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN202010540970.6A
Other languages
English (en)
Other versions
CN111832219B (zh
Inventor
裴炳南
张豪生
裴腾达
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Quanzhou Institute of Information Engineering
Original Assignee
Quanzhou Institute of Information Engineering
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Quanzhou Institute of Information Engineering filed Critical Quanzhou Institute of Information Engineering
Priority to CN202010540970.6A priority Critical patent/CN111832219B/zh
Publication of CN111832219A publication Critical patent/CN111832219A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN111832219B publication Critical patent/CN111832219B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F30/00—Computer-aided design [CAD]
    • G06F30/20—Design optimisation, verification or simulation
    • G06F30/27—Design optimisation, verification or simulation using machine learning, e.g. artificial intelligence, neural networks, support vector machines [SVM] or training a model
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S7/00—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00
    • G01S7/02—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00 of systems according to group G01S13/00
    • G01S7/28—Details of pulse systems
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S7/00—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00
    • G01S7/02—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00 of systems according to group G01S13/00
    • G01S7/28—Details of pulse systems
    • G01S7/2813—Means providing a modification of the radiation pattern for cancelling noise, clutter or interfering signals, e.g. side lobe suppression, side lobe blanking, null-steering arrays
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
    • G06N3/00—Computing arrangements based on biological models
    • G06N3/12—Computing arrangements based on biological models using genetic models
    • G06N3/126—Evolutionary algorithms, e.g. genetic algorithms or genetic programming

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Evolutionary Biology (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • Genetics & Genomics (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Computational Linguistics (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Physiology (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Computer Hardware Design (AREA)
  • Geometry (AREA)
  • Complex Calculations (AREA)

Abstract

本发明属于MIMO雷达波形优化设计领域，涉及基于小生境遗传算法的MIMO雷达正交波形设计算法。本发明利用自相关旁瓣功率、互相关峰值功率作为性能指标，建立了信号设计优化函数，提出了基于小生境遗传算法的优化算法，并将其应用于MIMO雷达正交波形相位编码设计，算法充分利用了遗传算法的整体搜索能力和小生境遗传算法可求解得到多个最优解能力的优点，提高了算法的收敛速度。仿真实验表明本算法相比传统的遗传算法和模拟退火算法具有更好的优化搜索能力，适用于相位编码类问题的优化设计计算，实验效果良好且效率较高。

Description

基于小生境遗传算法的MIMO雷达正交波形设计算法
技术领域
本发明属于MIMO雷达波形优化设计领域，是一种基于小生境遗传算法的MIMO雷达正交波形设计算法。
背景技术
MIMO雷达在区分数量较多的输出信息的同一时间整合较多数量的输入信息，提高了用户传输质量。雷达可发射两两相互正交信号，空间覆盖能力较强。
能否保持发射信号良好的正交性能会对MIMO雷达回波信号的处理产生影响，因而MIMO雷达发射信号要进行优化设计，发射波形的优化设计是MIMO雷达研究的重要方面。现有的MIMO雷达正交波形设计算法仍存在较难实现最优保存策略，整体搜索能力欠佳，收敛过早，效率不高的缺点。为此有待对现有MIMO雷达正交波形设计算法进行改进设计。
发明内容
为克服上述不足，本发明的目的是向本领域提供一种基于小生境遗传算法的MIMO雷达正交波形设计算法，使其解决现有算法较难实现最优保存策略，整体搜索能力欠佳、收敛过早，效率不高的技术问题。其目的是通过如下技术方案实现的。
一种基于小生境遗传算法的MIMO雷达正交波形设计算法，其要点在于包括以下步骤：
一、正交波形设计：
正交波形设计即设计相位编码，设相位编码由码长为N的M个序列S1(t),S2(t),S3(t),S4(t),S5(t)...SM-1(t),SM(t)组成，表示为：
Figure BDA0002538829360000011
其中：φ为S的相位矩阵，m为相位数，MIMO雷达正交信号Sl的编码为n的子脉冲相位φl(n)∈φ，即：
Figure BDA0002538829360000012
MIMO雷达正交信号集Sl(t)采用多相编码矩阵形式，写成：
Figure BDA0002538829360000013
其中自相关函数为：
Figure BDA0002538829360000021
其中，l＝1,2,...,M。
互相关函数如下式所示：
Figure BDA0002538829360000022
其中，x≠y,x,y＝1,2,...,M。
Figure BDA0002538829360000023
为正交波形码集S＝{sm}(m＝1,2,3,4...M-1,M)的自相关峰值旁瓣电平，通过IAPSL来表示所有码集S的脉冲压缩性能。
Figure BDA0002538829360000024
是所有码集S的峰值互相关旁瓣电平，用于描述信号之间的相互正交性或相互干扰程度。
优化上述相关函数所形成的优化函数，即优化独立的代价函数，则该优化对象分别写成如下式所示的四个改进的方面：
①自相关峰值旁瓣电平最小化f1如下所示：
Figure BDA0002538829360000025
②互相关峰值旁瓣电平最小化f2如下所示：
Figure BDA0002538829360000026
③总自相关旁瓣能量最小化f3如下所示：
Figure BDA0002538829360000027
④总互相关旁瓣能量最小化f4如下所示：
Figure BDA0002538829360000031
选用基于梯度的算法，使用基于最小化信号的总旁瓣能量准则f3,f4，发射连续正交波形，为了达到相位取值离散的目的，使用最小化峰值旁瓣电平准则f1,f2。
MIMO雷达正交波形设计中，最小化全部的互相关、自相关旁瓣能量，使自相关旁瓣峰值能量最小以及最小化互相关旁瓣峰值能量，取代价函数如下式所示：
Figure BDA0002538829360000032
其中，Z＝[z1,z2,z3,z4]是代价函数的加权系数，z1+z2+z3+z4＝1。
二、小生境遗传算法，优化波形设计：
生物学上，小生境(niche)是一种特殊的生存环境，在野生环境下，常常是性状、特征互相类似的物种集中起来，同时在相同物种中繁殖下一代种群。通常标准遗传算法(Simple Genetic Algorithm SGA)中，使用完全随机的交叉，在寻优的前期能够保持物种的多样性，但是在后期，在特定的极值点周围，种群后代会有近亲繁殖的状况，使用传统的遗传算法解决波形优化问题时，一般只能找到少数的最优解，同时也是局部最优解。如果想找到全局最优解，可以使用小生境遗传算法。
本发明使用的小生境遗传算法思想实现优化波形设计；即采用分享、排挤或预选择机制把每一个个体分为多类，从中依据适应度的大小选出较大的个体组成群，在群的内部进行交叉选择变异后产生新的群。
假设遗传算法种群大小为pos，搜索总次数为F，小生境遗传算法搜索总次数为G，每次搜索的代价函数的结果表示为：
E(x)FG f＝1,2,...,F,g＝1,2,...,G
式中x为正交多相码序列φl(n)；群体内的任意的生物体写成xi(i＝1,2,3,...,pos)。
本发明改进算法实现正交多相编码的算法操作流程如下：
Step1，编码：采用二进制进行编码，二进制编码的序列为mb(b＝1,2,3,4...n-1,n)，
Figure BDA0002538829360000033
是编码串总长度，个体表示为：
Figure BDA0002538829360000034
使用二进制进行参数编码，四相码的四个相位为{0 π/2 π 3π/2}，其对应的二值编码为{00 01 11 10}。
Step2，初始化：随机初始化种群，加权系数
Figure BDA0002538829360000041
初始化每一代个体idv(fit,chr)，染色体idc(fit,chr)，初值均为0，设定最大遗传代数mgen，种群大小pos，种群变异概率pm，种群交叉概率pc，任意变量运用的下界ub，任意变量运用的上界lb，罚函数Pey。
Step3，适应度函数的计算，适应度公式如下：
F(x)＝1/E(x)，F(x)≥0，x∈pos
使用代价函数的倒数表示适应度，x为种群大小；个体的适应能力越强，适应函数的取值越大。
①对每一代idv生成随机整数；
②使用min函数查找idc中最好染色体besc；
besc＝min(idc)
③计算染色体的平均适应度avgf；
avgf＝sum(idv.fit)/pos
④根据适应度大小对种群中的个体进行排序，得到好的种群fitr，并用trace函数记录计算的每一代进化中最好的适应度取值bef以及平均适应度取值avgf。
Step4，选择计算：随意配对群体中的个体，观察所有有差别的个体，通过不变的交叉概率调换其中一部分染色体基因的基础上，利用无规律获得的有用染色体基因片段取代变异出现的冗余染色体基因片段，使群体中的所有个体通过固定的变异概率转换单一或部分基因组内部的基因序列；
①通过遵循群体的按个体适应度高低罗列的筛选方法，设定范围约束量a、b，计数变量k，种群上限N，依据个体适应度的大小，对idv和idc进行升序排列，把最小适应度的值放入fbn。
②若bef<fbn，fbn＝bef；
③如果bef-fbn<a，并且bef>b，计数变量加1操作，否则k复位；重复③共M次；
④生成(0,1)之间均匀分布的随机数组chrom，符合③情况，并且k＝a，进行新的适应度计算，赋值给idv.fit；
对fitr按照代价函数计算其中每一个项的数值，写做[z1,z2,z3,z4]，每一项相整除取得每个量级的不同，最后根据整体的要求改动[z1,z2,z3,z4]。
Step5，交叉计算：随机选择两个染色体进行交叉，先进行自适应交叉操作，接着根据交叉概率运用自适应均匀交叉方法实施交叉操作；自适应均匀交叉方法操作如下：
①从种群中随机选取不同的配成对的个体x3和x4，给定掩码m(0或者1)；
②生成(0,1)之间的均匀分布的随机数rt；
③把x3和x4中的第rt位上的值和m进行异或操作，然后用所得到的值代替x3和x4其中的值；
④重复①,②,③一共
Figure BDA0002538829360000051
次。
Step6，变异计算：变异概率设置为0.01，通过循环进行控制，循环过程中的变异操作实施自适应变异方式，不确定获取变异点位以及基因片段，且该轮循环根据变异概率实施变异行为；
①循环次数为1到pos，计算每一代的平均适应度avgf和最佳适应度bef；
②随机选择一个染色体进行变异，如果个体适应度小于平均适应度，重新定义突变率pm；
③种群中每一个个体变异产生变异点，随机选取染色体变异的位置pm，进行变异操作，即0变成1，1变成0。
Step7，重新计算种群个体的适应度，判断小生境遗传算法的次数是否满足要求，如果满足则进行Step 11，否则进行以下步骤。
Step8，使用小生境淘汰算法，首先在每一代群体中依次计算各个个体之间的汉明距离，计算公式：
Figure BDA0002538829360000052
计算两者Ch1(t)和Ch2(t)之间的汉明距离，预先设置汉明距离阈值L，若两个染色体汉明距离小于L，把罚函数Pey添加给适应度较差的种群个体，使其适应度更差易于被淘汰；汉明距离越大，罚函数Pey越小；该操作有利于优良个体的传承，维护了种群的多样性。
Step9，确定优化算法的迭代代数是否达到设置的最大数值；倘若达到，转入Step11，并输出结果；如果不满足，转入Step10，使用新的种群继续进行小生境遗传算法的寻找。
Step10，保留最优：每一代个体经过进化淘汰，保留前N个个体与进化后的个体进行小生境淘汰算法；
保存每代最好的适应度，同时代替上一代进化中最优秀的染色体，当连续15代相邻两代最佳适应度之差小于给定的预值10-5时终止；
Step11，输出最优解。
本发明的有益效果是：本发明运用自相关旁瓣功率、互相关峰值功率建立了信号设计优化函数，提出了基于小生境遗传算法的优化算法，并将其应用于雷达正交波形信号中，算法充分发挥了遗传算法的整体搜索能力和小生境遗传算法可求解得到多个最优解能力的优点，提高了算法的收敛速度。进行了仿真实验，通过与传统的遗传算法和模拟退火算法的仿真比对，验证了本算法的有效性，效率较高。
附图说明
图1为小生境遗传算法的流程图。
图2为L＝4N＝40M＝4正交多相码自相关函数图像。
图3为L＝4N＝40M＝4正交多相码互相关函数图像。
具体实施方式
以下结合附图和具体的实施方式对本发明作进一步的说明。
实现本发明的基于小生境遗传算法的MIMO雷达正交波形设计算法的具体步骤为：
一、正交波形设计：
频率编码和相位编码是MIMO雷达正交波形的两种编码方式。本发明重点涉及的是正交相位编码信号。其中波形设计可以根据信号相关性分为部分相关波形设计以及正交波形设计。正交波形设计就是设计其中的相位编码。设计相位编码由码长为N的M个序列S1(t),S2(t),S3(t),S4(t),S5(t)...SM-1(t),SM(t)组成，可表示为：
Figure BDA0002538829360000061
其中：φ为S的相位矩阵，m为相位数，MIMO雷达正交信号Sl的编码为n的子脉冲相位φl(n)∈φ
Figure BDA0002538829360000062
MIMO雷达正交信号集Sl(t)采纳的形式是多相编码矩阵，可写成：
Figure BDA0002538829360000071
其中自相关函数为：
Figure BDA0002538829360000072
其中，l＝1,2,...,M；
互相关函数如下式所示：
Figure BDA0002538829360000073
其中，x≠y,x,y＝1,2,...,M；
Figure BDA0002538829360000074
为正交波形码集S＝{sm}(其中m＝1,2,3,4...M-1,M)的自相关峰值旁瓣电平，通过IAPSL来表示所有码集S的脉冲压缩性能。
Figure BDA0002538829360000075
是所有码集S的峰值互相关旁瓣电平，用于描述信号之间的相互正交性或相互干扰程度。
优化上述相关函数所形成的优化函数，即优化独立的代价函数，则该优化对象可分别写成如下式所示的四个改进的方面：
①自相关峰值旁瓣电平最小化f1如下所示：
Figure BDA0002538829360000076
②互相关峰值旁瓣电平最小化f2如下所示：
Figure BDA0002538829360000077
③总自相关旁瓣能量最小化f3如下所示：
Figure BDA0002538829360000081
④总互相关旁瓣能量最小化f4如下所示：
Figure BDA0002538829360000082
选用基于梯度的算法，使用基于最小化信号的总旁瓣能量准则f3,f4，可以发射连续正交波形，为了达到相位取值离散的目的，使用最小化峰值旁瓣电平准则f1,f2。
MIMO雷达正交波形设计中，互相关峰值电平越小每个天线之间的不关联程度越高，产生的波形互相干扰越少，接收时能够更好的分离波形；同时，自相关旁瓣越小，每一个相位编码波形的距离分辨率越好。综合考虑最小化全部的互相关、自相关旁瓣能量，使自相关旁瓣峰值能量最小以及最小化互相关旁瓣峰值能量，则代价函数如下所示：
Figure BDA0002538829360000083
其中，Z＝[z1,z2,z3,z4]是代价函数的加权系数，z1+z2+z3+z4＝1。
二、小生境遗传算法，优化波形设计：
即采用分享、排挤或预选择机制把每一个个体分为多类，从中依据适应度的大小选出较大的个体组成群，在群的内部进行交叉选择变异后产生新的群；
假设遗传算法种群大小为pos，搜索总次数为F，小生境遗传算法搜索总次数为G，每次搜索的代价函数的结果表示为：
E(x)FG f＝1,2,...,F,g＝1,2,...,G
式中x为正交多相码序列φl(n)；群体内的任意的生物体写成xi(i＝1,2,3,...,pos)；
本发明的改进算法实现正交多相编码的算法操作流程如下：
Step1，编码：采用二进制进行编码，二进制编码的序列为mb(b＝1,2,3,4...n-1,n)，
Figure BDA0002538829360000084
是编码串总长度，个体表示为：
Figure BDA0002538829360000085
使用二进制进行参数编码，四相码的四个相位为{0π/2π3π/2}，其对应的二值编码为{00 01 11 10}；
Step2，初始化：随机初始化种群，加权系数
Figure BDA0002538829360000091
初始化每一代个体idv(fit,chr)，染色体idc(fit,chr)，初值均为0，设定最大遗传代数mgen，种群大小pos，种群变异概率pm，种群交叉概率pc，任意变量运用的下界ub，任意变量运用的上界lb，罚函数Pey；
Step3，适应度函数的计算，适应度公式如下：
F(x)＝1/E(x)，F(x)≥0，x∈pos
使用代价函数的倒数表示适应度，x为种群大小；个体的适应能力越强，适应函数的取值越大；
①对每一代idv生成随机整数；
②使用min函数查找idc中最好染色体besc；
besc＝min(idc)
③计算染色体的平均适应度avgf；
avgf＝sum(idv.fit)/pos
④根据适应度大小对种群中的个体进行排序，得到好的种群fitr，并用trace函数记录计算的每一代进化中最好的适应度取值bef以及平均适应度取值avgf；
Step4，选择计算：随意配对群体中的个体，观察所有有差别的个体，通过不变的交叉概率调换其中一部分染色体基因的基础上，利用无规律获得的有用染色体基因片段取代变异出现的冗余染色体基因片段，使群体中的所有个体通过固定的变异概率转换单一或部分基因组内部的基因序列；
①通过遵循群体的按个体适应度高低罗列的筛选方法，设定范围约束量a、b，计数变量k，种群上限N，依据个体适应度的大小，对idv和idc进行升序排列，把最小适应度的值放入fbn。
②若bef<fbn，fbn＝bef；
③如果bef-fbn<a，并且bef>b，计数变量加1操作，否则k复位；重复③共M次；
④生成(0,1)之间均匀分布的随机数组chrom，符合③情况，并且k＝a，进行新的适应度计算，赋值给idv.fit；
对fitr按照代价函数计算其中每一个项的数值，写做[z1,z2,z3,z4]，每一项相整除取得每个量级的不同，最后根据整体的要求改动[z1,z2,z3,z4]；
Step5，交叉计算：随机选择两个染色体进行交叉，先进行自适应交叉操作，接着根据交叉概率运用自适应均匀交叉方法实施交叉操作；自适应均匀交叉方法操作如下：
①从种群中随机选取不同的配成对的个体x3和x4，给定掩码m(0或者1)；
②生成(0,1)之间的均匀分布的随机数rt；
③把x3和x4中的第rt位上的值和m进行异或操作，然后用所得到的值代替x3和x4其中的值；
④重复①,②,③一共
Figure BDA0002538829360000101
次；
Step6，变异计算：变异概率设置为0.01，通过循环进行控制，循环过程中的变异操作实施自适应变异方式，不确定获取变异点位以及基因片段，但该轮循环根据变异概率实施变异行为；
①循环次数为1到pos，计算每一代的平均适应度avgf和最佳适应度bef；
②随机选择一个染色体进行变异，如果个体适应度小于平均适应度，重新定义突变率pm；
③种群中每一个个体变异产生变异点，随机选取染色体变异的位置pm，进行变异操作，即0变成1，1变成0；
Step7，重新计算种群个体的适应度，判断小生境遗传算法的次数是否满足要求，如果满足则进行Step 11，否则进行以下步骤；
Step8，使用小生境淘汰算法，首先在每一代群体中依次计算各个个体之间的汉明距离，计算公式：
Figure BDA0002538829360000102
计算两者Ch1(t)和Ch2(t)之间的汉明距离，预先设置汉明距离阈值L，若两个染色体汉明距离小于L，把罚函数Pey添加给适应度较差的种群个体，使其适应度更差易于被淘汰；汉明距离越大，罚函数Pey越小；该操作有利于优良个体的传承，维护了种群的多样性。
Step9，确定优化算法的迭代代数是否达到设置的最大数值；倘若达到，转入Step11，并输出结果；如果不满足，转入Step10，使用新的种群继续进行小生境遗传算法的寻找；
Step10，保留最优：每一代个体经过进化淘汰，保留前N个个体与进化后的个体进行小生境淘汰算法；
保存每代最好的适应度，同时代替上一代进化中最优秀的染色体，当连续15代相邻两代最佳适应度之差小于给定的预值10-5时终止；
Step11，输出最优解。
本发明的有益效果可通过以下实验进一步说明：
实验条件：
为验证所提算法产生的正交多相码信号是否具有良好自相关特性和互相关特性的，把本发明算法与模拟退火算法和遗传算法进行对比。采用模拟退火算法和遗传算法作为对比算法，分别从IAPSL和IPCCL两方面与所提算法对比。实验环境为：处理器Intel Corei7-7700，主频3.60GHz，内存8GB，操作系统为64位Windows 10，仿真软件Matlab R2014a。
实验内容：
假设码长N＝40，序列数L＝4，相位数M＝4，种群大小为100，变异概率pm设定为0.1，交叉概率pc为0.8，惩罚函数Pey设置为20，最大遗传代数为200，所有的变量应用的下界ub为-5.12，所有的变量运用的上界lb为5.12，分别优化得到的正交多相编码序列相位值{0π/2π3π/2}。下表1为设计结果，其中0，1，2，3分别表示相位为0，π/2，π，3π/2。
表1小生境遗传算法优化得到的相位序列
Figure BDA0002538829360000111
表2 L＝4M＝4N＝40正交波形码集的性能
Figure BDA0002538829360000121
如表2所示，通过仿真结果可知，L＝4，N＝40，M＝4时，使用小生境遗传算法获得的正交编码信号比采用模拟退火算法获得的正交信号自相关峰值旁瓣电平IAPSL低1.7dB，同时峰值互相关旁瓣电平IPCCL低0.4dB，且与遗传算法相比峰值互相关旁瓣电平IPCCL低2.2dB。同时，使用小生境遗传算法有利于获得高分辨力且互模糊图分布均匀，有利于MIMO雷达接收机的匹配滤波输出，对接收信号进行分离，实现发射、接收的全分集。总之，本发明的小生境遗传算法能搜索到具有良好自相关特性和互相关特性的正交多相码信号。因为波形设计是非在线的，不要求实时性，所以没有对计算时间进行比较。
本发明运用自相关旁瓣功率、互相关峰值功率建立了信号设计优化函数，提出了基于小生境遗传算法的优化算法，并将其应用于MIMO雷达正交波形信号中，算法充分发挥了遗传算法的整体搜索能力和小生境遗传算法可求解得到多个最优解能力的优点，提高了算法的收敛速度。通过进行仿真实验可验证本算法切实可行，通过与传统的遗传算法和模拟退火算法比对，实验效果良好且效率较高。

Claims (1)

1.一种基于小生境遗传算法的MIMO雷达正交波形设计算法，其特征在于包括以下步骤：
一、正交波形设计：
正交波形设计即设计相位编码，设相位编码由码长为N的M个序列S1(t),S2(t),S3(t),S4(t),S5(t)...SM-1(t),SM(t)组成，表示为：
Figure FDA0002538829350000016
其中：φ为S的相位矩阵，m为相位数，MIMO雷达正交信号Sl的编码为n的子脉冲相位φl(n)∈φ，即：
Figure FDA0002538829350000011
MIMO雷达正交信号集Sl(t)采用多相编码矩阵形式，写成：
Figure FDA0002538829350000012
其中自相关函数为：
Figure FDA0002538829350000013
其中，l＝1,2,...,M；
互相关函数如下式所示：
Figure FDA0002538829350000014
其中，x≠y,x,y＝1,2,...,M；
Figure FDA0002538829350000015
为正交波形码集S＝{sm}(m＝1,2,3,4...M-1,M)的自相关峰值旁瓣电平，通过IAPSL来表示所有码集S的脉冲压缩性能；
Figure FDA0002538829350000021
是所有码集S的峰值互相关旁瓣电平，用于描述信号之间的相互正交性或相互干扰程度；
优化上述相关函数所形成的优化函数，即优化独立的代价函数，则该优化对象可分别写成如下式所示的四个改进的方面：
①自相关峰值旁瓣电平最小化f1如下所示：
Figure FDA0002538829350000022
②互相关峰值旁瓣电平最小化f2如下所示：
Figure FDA0002538829350000023
③总自相关旁瓣能量最小化f3如下所示：
Figure FDA0002538829350000024
④总互相关旁瓣能量最小化f4如下所示：
Figure FDA0002538829350000025
选用基于梯度的算法，使用基于最小化信号的总旁瓣能量准则f3,f4，发射连续正交波形，为了达到相位取值离散的目的，使用最小化峰值旁瓣电平准则f1,f2；
MIMO雷达正交波形设计中，最小化全部的互相关、自相关旁瓣能量，使自相关旁瓣峰值能量最小以及最小化互相关旁瓣峰值能量，取代价函数如下式所示：
Figure FDA0002538829350000026
其中，Z＝[z1,z2,z3,z4]是代价函数的加权系数，z1+z2+z3+z4＝1；
二、小生境遗传算法，优化波形设计：
即采用分享、排挤或预选择机制把每一个个体分为多类，从中依据适应度的大小选出较大的个体组成群，在群的内部进行交叉选择变异后产生新的群；
假设遗传算法种群大小为pos，搜索总次数为F，小生境遗传算法搜索总次数为G，每次搜索的代价函数的结果表示为：
E(x)FG f＝1,2,...,F,g＝1,2,...,G
式中x为正交多相码序列φl(n)；群体内的任意的生物体写成xi(i＝1,2,3,...,pos)；
改进算法实现正交多相编码的算法操作流程如下：
Step1，编码：采用二进制进行编码，二进制编码的序列为mb(b＝1,2,3,4...n-1,n)，
Figure FDA0002538829350000031
是编码串总长度，个体表示为：
Figure FDA0002538829350000032
使用二进制进行参数编码，四相码的四个相位为{0 π/2 π 3π/2}，其对应的二值编码为{00 01 11 10}；
Step2，初始化：随机初始化种群，加权系数
Figure FDA0002538829350000033
初始化每一代个体idv(fit,chr)，染色体idc(fit,chr)，初值均为0，设定最大遗传代数mgen，种群大小pos，种群变异概率pm，种群交叉概率pc，任意变量运用的下界ub，任意变量运用的上界lb，罚函数Pey；
Step3，适应度函数的计算，适应度公式如下：
F(x)＝1/E(x)，F(x)≥0，x∈pos
使用代价函数的倒数表示适应度，x为种群大小；个体的适应能力越强，适应函数的取值越大；
①对每一代idv生成随机整数；
②使用min函数查找idc中最好染色体besc；
besc＝min(idc)
③计算染色体的平均适应度avgf；
avgf＝sum(idv.fit)/pos
④根据适应度大小对种群中的个体进行排序，得到好的种群fitr，并用trace函数记录计算的每一代进化中最好的适应度取值bef以及平均适应度取值avgf；
Step4，选择计算：随意配对群体中的个体，观察所有有差别的个体，通过不变的交叉概率调换其中一部分染色体基因的基础上，利用无规律获得的有用染色体基因片段取代变异出现的冗余染色体基因片段，使群体中的所有个体通过固定的变异概率转换单一或部分基因组内部的基因序列；
①通过遵循群体的按个体适应度高低罗列的筛选方法，设定范围约束量a、b，计数变量k，种群上限N，依据个体适应度的大小，对idv和idc进行升序排列，把最小适应度的值放入fbn；
②若bef＜fbn，fbn＝bef；
③如果bef-fbn<a，并且bef＞b，计数变量加1操作，否则k复位；重复③共M次；
④生成(0,1)之间均匀分布的随机数组chrom，符合③情况，并且k＝a，进行新的适应度计算，赋值给idv.fit；
对fitr按照代价函数计算其中每一个项的数值，写做[z1,z2,z3,z4]，每一项相整除取得每个量级的不同，最后根据整体的要求改动[z1,z2,z3,z4]；
Step5，交叉计算：随机选择两个染色体进行交叉，先进行自适应交叉操作，接着根据交叉概率运用自适应均匀交叉方法实施交叉操作；自适应均匀交叉方法操作如下：
①种群中随机选取不同的配成对的个体x3和x4，给定掩码m(0或者1)；
②生成(0,1)之间的均匀分布的随机数rt；
③把x3和x4中的第rt位上的值和m进行异或操作，然后用所得到的值代替x3和x4其中的值；
④重复①,②,③一共
Figure FDA0002538829350000041
次；
Step6，变异计算：变异概率设置为0.01，通过循环进行控制，循环过程中的变异操作实施自适应变异方式，不确定获取变异点位以及基因片段，但该轮循环根据变异概率实施变异行为；
①循环次数为1到pos，计算每一代的平均适应度avgf和最佳适应度bef；
②随机选择一个染色体进行变异，如果个体适应度小于平均适应度，重新定义突变率pm；
③种群中每一个个体变异产生变异点，随机选取染色体变异的位置pm，进行变异操作，即0变成1，1变成0；
Step7，重新计算种群个体的适应度，判断小生境遗传算法的次数是否满足要求，如果满足则进行Step11，否则进行以下步骤；
Step8，使用小生境淘汰算法，首先在每一代群体中依次计算各个个体之间的汉明距离，计算公式：
Figure FDA0002538829350000051
计算两者Ch1(t)和Ch2(t)之间的汉明距离，预先设置汉明距离阈值L，若两个染色体汉明距离小于L，把罚函数Pey添加给适应度较差的种群个体，使其适应度更差易于被淘汰；汉明距离越大，罚函数Pey越小；
Step9，确定优化算法的迭代代数是否达到设置的最大数值；倘若达到，转入Step11，并输出结果；如果不满足，转入Step10，使用新的种群继续进行小生境遗传算法的寻找；
Step10，保留最优：每一代个体经过进化淘汰，保留前N个个体与进化后的个体进行小生境淘汰算法；
保存每代最好的适应度，同时代替上一代进化中最优秀的染色体，当连续15代相邻两代最佳适应度之差小于给定的预值10-5时终止；
Step11，输出最优解。
CN202010540970.6A 2020-06-15 2020-06-15 基于小生境遗传算法的mimo雷达正交波形设计算法 Active CN111832219B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010540970.6A CN111832219B (zh) 2020-06-15 2020-06-15 基于小生境遗传算法的mimo雷达正交波形设计算法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010540970.6A CN111832219B (zh) 2020-06-15 2020-06-15 基于小生境遗传算法的mimo雷达正交波形设计算法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN111832219A true CN111832219A (zh) 2020-10-27
CN111832219B CN111832219B (zh) 2023-04-18

Family

ID=72898676

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202010540970.6A Active CN111832219B (zh) 2020-06-15 2020-06-15 基于小生境遗传算法的mimo雷达正交波形设计算法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN111832219B (zh)

Cited By (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112464561A (zh) * 2020-11-25 2021-03-09 南京航空航天大学 一种基于改进Jaya算法的MIMO雷达波形设计方法
CN112784497A (zh) * 2021-02-05 2021-05-11 中国人民解放军93534部队 一种基于遗传算法的地面雷达组网开机优化方法
CN113075623A (zh) * 2021-03-31 2021-07-06 吉林大学 基于量子粒子群算法的mimo雷达正交波形设计方法
CN113534087A (zh) * 2021-07-02 2021-10-22 中国船舶重工集团公司第七二四研究所 一种相位编码序列并行加速下降优化设计方法
CN113691258A (zh) * 2021-08-26 2021-11-23 中国电子科技集团公司第五十八研究所 一种基于遗传算法的adc动态性能参数计算方法
CN113791405A (zh) * 2021-09-15 2021-12-14 电子科技大学长三角研究院(衢州) 一种基于正交二相编码信号的雷达解模糊及遮挡的方法
CN114357856A (zh) * 2021-12-01 2022-04-15 北京理工大学 基于遗传算法的正交频复用线性调频信号波形优化方法
CN118199811A (zh) * 2024-05-17 2024-06-14 清华大学 一种适用于多业务场景的码本生成方法及装置

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102540187A (zh) * 2010-12-13 2012-07-04 电子科技大学 编队卫星sar的一种正交波形设计方法
CN104898113A (zh) * 2015-06-19 2015-09-09 哈尔滨工业大学 一种多输入多输出雷达波形设计方法
CN106569177A (zh) * 2016-11-09 2017-04-19 哈尔滨工程大学 一种基于遗传算法的正交相位编码波形设计方法
CN108845304A (zh) * 2018-04-27 2018-11-20 西安电子科技大学 一种五维台阵mimo雷达波形设计方法

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102540187A (zh) * 2010-12-13 2012-07-04 电子科技大学 编队卫星sar的一种正交波形设计方法
CN104898113A (zh) * 2015-06-19 2015-09-09 哈尔滨工业大学 一种多输入多输出雷达波形设计方法
CN106569177A (zh) * 2016-11-09 2017-04-19 哈尔滨工程大学 一种基于遗传算法的正交相位编码波形设计方法
CN108845304A (zh) * 2018-04-27 2018-11-20 西安电子科技大学 一种五维台阵mimo雷达波形设计方法

Non-Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
BINGNAN PEI 等: "Orthogonal Waveform Design of MIMO Radar Based on Niche Genetic Algorithm", 《2020 IEEE INTERNATIONAL CONFERENCE ON SIGNAL PROCESSING,COMMUNICATIONS AND COMPUTING(ICSPCC)》 *
杨俊辉 等: "基于混合遗传鸡群优化算法的雷达正交波形设计", 《激光与光电子学进展》 *
郑玉军 等: "基于小生境遗传算法的相控阵雷达任务调度", 《现代防御技术》 *

Cited By (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112464561A (zh) * 2020-11-25 2021-03-09 南京航空航天大学 一种基于改进Jaya算法的MIMO雷达波形设计方法
CN112784497A (zh) * 2021-02-05 2021-05-11 中国人民解放军93534部队 一种基于遗传算法的地面雷达组网开机优化方法
CN113075623A (zh) * 2021-03-31 2021-07-06 吉林大学 基于量子粒子群算法的mimo雷达正交波形设计方法
CN113534087A (zh) * 2021-07-02 2021-10-22 中国船舶重工集团公司第七二四研究所 一种相位编码序列并行加速下降优化设计方法
CN113691258A (zh) * 2021-08-26 2021-11-23 中国电子科技集团公司第五十八研究所 一种基于遗传算法的adc动态性能参数计算方法
CN113791405A (zh) * 2021-09-15 2021-12-14 电子科技大学长三角研究院(衢州) 一种基于正交二相编码信号的雷达解模糊及遮挡的方法
CN113791405B (zh) * 2021-09-15 2024-05-07 电子科技大学长三角研究院(衢州) 一种基于正交二相编码信号的雷达解模糊及遮挡的方法
CN114357856A (zh) * 2021-12-01 2022-04-15 北京理工大学 基于遗传算法的正交频复用线性调频信号波形优化方法
CN114357856B (zh) * 2021-12-01 2024-06-07 北京理工大学 基于遗传算法的正交频复用线性调频信号波形优化方法
CN118199811A (zh) * 2024-05-17 2024-06-14 清华大学 一种适用于多业务场景的码本生成方法及装置
CN118199811B (zh) * 2024-05-17 2024-07-23 清华大学 一种适用于多业务场景的码本生成方法及装置

Also Published As

Publication number Publication date
CN111832219B (zh) 2023-04-18

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN111832219B (zh) 基于小生境遗传算法的mimo雷达正交波形设计算法
Yang Non-stationary problem optimization using the primal-dual genetic algorithm
AU2018267755A1 (en) Array element arrangement method for L-type array antenna based on inheritance of acquired characteristics
CN107609648B (zh) 一种结合堆叠降噪稀疏自动编码器的遗传算法
CN110011946B (zh) 支持快速译码的增强型可获得发射分集的正交空间调制方法
CN108768482A (zh) 基于遗传算法的scma码本生成方法
CN111665474A (zh) 一种可变分段lfm波形生成及优化方法
CN110069896B (zh) 基于稀疏2d线性阵列的涡旋电磁波产生与优化方法
CN111736133B (zh) 基于改进ga-sqp的mimo雷达正交波形设计方法
CN105376185B (zh) 一种通信系统中基于dna蛙跳方法优化的常模盲均衡处理方法
CN112713903A (zh) Scl译码器下的基于普遍偏序和遗传算法的极化码构造方法
CN106372726B (zh) 一种基于gasa的mimo雷达正交编码信号优化方法
CN110505681B (zh) 基于遗传方法的非正交多址接入场景用户配对方法
CN105740952A (zh) 社区网络检测的多目标快速遗传方法
CN111783989A (zh) 一种基于改进遗传算法的s盒优化方法
CN116306919A (zh) 基于问题重组的大规模多目标组合优化方法及应用
CN104376363B (zh) 一种基于改进的免疫遗传算法的多相正交码生成方法
CN107171712B (zh) 大规模多输入多输出系统中发射端发射天线的选择方法
CN113472400A (zh) 一种基于sqp-ga的mimo正交相位编码波形生成方法
CN113114322A (zh) 无线携能通信系统中基于moead的波束赋形方法
CN110445566B (zh) 一种面向工业物联网数据可靠传输的资源分配方法
CN112311404A (zh) Sc译码器下的基于极化权重和遗传算法的极化码构造方法
CN107947891B (zh) 一种基于遗传算法求取干扰对齐预编码的方法
CN113642732A (zh) 协同进化和协方差的数据优化方法、系统、设备和介质
JP3907869B2 (ja) アレーアンテナの素子間引き方法及びアレーアンテナの素子間引きプログラムを記録した記録媒体

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant