针对延迟叠加产生密集假目标干扰存在峰均比(Peak-to-Average Power Ratio,PAPR)过高的问题,分析了现有多相序列调制法的适应性。针对其不足,提出了一种利用粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)优化干扰波形以降低峰均比的方...针对延迟叠加产生密集假目标干扰存在峰均比(Peak-to-Average Power Ratio,PAPR)过高的问题,分析了现有多相序列调制法的适应性。针对其不足,提出了一种利用粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)优化干扰波形以降低峰均比的方法。首先基于雷达发射线性调频脉冲信号,建立延迟叠加产生密集假目标干扰的信号模型。然后以最小化干扰波形的峰均比为目标函数,结合干扰调制参数约束条件形成优化问题。随后利用PSO得到干扰调制参数的次优解,最终通过仿真实验验证了所提方法的有效性。展开更多
文摘针对延迟叠加产生密集假目标干扰存在峰均比(Peak-to-Average Power Ratio,PAPR)过高的问题,分析了现有多相序列调制法的适应性。针对其不足,提出了一种利用粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)优化干扰波形以降低峰均比的方法。首先基于雷达发射线性调频脉冲信号,建立延迟叠加产生密集假目标干扰的信号模型。然后以最小化干扰波形的峰均比为目标函数,结合干扰调制参数约束条件形成优化问题。随后利用PSO得到干扰调制参数的次优解,最终通过仿真实验验证了所提方法的有效性。
