基于迭代算法的諧振區(qū)雷達(dá)目標(biāo)特征提取.pdf

1、隨著高頻地波雷達(dá)在國防工業(yè)上的應(yīng)用越來越廣泛，對于高頻段雷達(dá)目標(biāo)識別方法的研究也成為人們研究的重點。處于高頻段的雷達(dá)目標(biāo)其尺寸可以和雷達(dá)波長相比擬，即目標(biāo)通常處于諧振區(qū)。極點是諧振區(qū)表征雷達(dá)目標(biāo)的有效特征，其具有姿態(tài)不變性，提取極點已成為信號處理的重要課題。
　　本文介紹了基于模型的線性預(yù)測極點的提取算法和非線性迭代極點的提取算法的區(qū)別，Gauss-Newton算法和Levenberg-Marquardt算法的基本原理，并對兩者進(jìn)

2、行了比較，表明Levenberg-Marquardt算法是對Gauss-Newton算法的一種改進(jìn)，并在Levenberg-Marquardt算法的基礎(chǔ)上提出了LM-CLEAN算法，使Levenberg-Marquardt算法的應(yīng)用范圍得到了擴(kuò)大。
　　本文給出了進(jìn)化規(guī)劃算法的具體流程，并對其進(jìn)行了仿真，指出了其存在的缺陷。在此基礎(chǔ)上，提出了一種雙群進(jìn)化規(guī)劃算法，在得到仿真結(jié)果后，與傳統(tǒng)的進(jìn)化規(guī)劃算法相比較，極點的提取效果得到了一