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申请/专利权人：西安电子科技大学

摘要：本发明涉及信号处理技术领域，具体涉及一种对外辐射源雷达目标快速定位方法。本发明针对外辐射源雷达互模糊函数峰值搜索问题，设计了一种多种群特征寻优时频差计算算法，通过构建参考信号和目标回波信号的适应度函数，根据模糊函数的自身特点对传统粒子群算法进行改进，避免得到大量冗余的计算结果，实现快速时频差估计，从而对目标进行快速定位。

主权项：1.一种外辐射源雷达目标快速定位方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，外辐射源雷达通过参考通道获取来自辐射源的参考信号，通过回波通道获取目标的回波信号；分别对参考信号和回波信号进行混频；步骤2，计算多普勒频率分辨率；再根据多普勒频率维的取值范围，计算得到多普勒频率维搜索的频点个数；步骤3，将所有频点视为粒子种群，使用粒子群算法，获得多个优选频点；所述粒子群算法，具体的，随机初始化h个小种群G1,G2,…Gh，初始化粒子速度；计算适应度值并根据更新规则进行粒子群迭代更新；迭代更新过程中，若满足设定的终止条件则停止迭代，获得当前迭代的全局最优值及全局最优位置，即获得优选频点；粒子迭代更新的方式如下： xijt+1＝xijt+vijt+1其中，ω是权重系数；vijt为第t次迭代粒子的速度；vijt+1是第t+1次迭代时的速度；x是粒子的时频点位置；pij是粒子的个体最优位置；pgj是粒子的全局最优位置；r1，r2是[0,1]之间的随机数；c1和c2是学习因子，其中c1具有自身的进化属性，c2具有社会属性；为收缩因子，且有：适应度值为粒子对应的频点下的模糊函数值的最大值；更新规则为：在迭代更新的前n代，每个种群Gi，i＝0,1,…,h，相互独立，互不影响，各自迭代；分别记录各自种群的全局最优gbesti，i＝1,2,…,h；和个体最优pbesti，i＝1,2,…,h；当迭代n次后，将h个小种群合并为一个大种群并随机抛弃一部分适应度较差的粒子，将h个小种群中最大的全局最优设为合并后大种群的全局最优gbest，即：gbest＝max{gbesti}，i＝1,2,…,h；当迭代到设定次数仍未满足终止条件，则用一部分全新的个体代替原种群中部分个体，继续进行迭代更新；步骤4，以优选频点对应的频率为中心，计算一定频率范围内频点下所有时频点的模糊函数值；模糊函数值最大的时频点对应的多普勒频率和时延，即为目标的回波信号相对参考信号的多普勒频率fd0和时延τ0；步骤5，建立二维坐标轴，利用得到的目标的回波信号相对于参考信号的多普勒频率和时延，结合目标回波信号的来波方向，获得目标的坐标和目标在辐射源-目标-接收机构成的夹角的角平分线上的速度分量，实现对目标的定位；对目标回波进行持续处理，得到目标的航迹，进而实现对目标的跟踪及预测。

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