摘要：提出了一种基于蚁群算法的动目标显示(MTI)参差码优化设计方法。该方法在保证最大参差比不大于允许值和盲速扩展倍数大于第一盲速点对应扩展倍数的前提下,采用蚁群算法搜索最优参差码,使得参差MTI滤波器第一凹口的深度尽可能浅,通带尽可能平坦,因此,在抑制杂波的同时减小了目标损失。MTI参差码设计是一种组合优化问题,蚁群算法非常适合于解决这种问题。设计实例和性能分析验证了该设计方法的可行性和有效性。

摘要：提出了一种基于二进制编码遗传算法的参差时变滤波器设计,该方法采用遗传算法选择最优参差比使滤波器第一零点尽可能的浅,可在有效抑制杂波的同时避免目标丢失。遗传算法相对于传统最优参差码的选择,是一种全局随机搜索方法,收敛速度快,有利于信息的实时处理。对于米波雷达所做的仿真结果和性能分析验证了该算法的可行性和有效性。

摘要：等T-MTI滤波器在抑制杂波过程中出现"盲速"现象,为了提高"盲速",提出了基于粒子群算法的变T-MTI参差码优化设计方法。利用该算法,既减少了运算量,又提高了运算速率。

摘要：本文提出了一种新的参差ＭＩＴ滤波器设计法，主要用一种新的梯度搜索法搜索参差码，可以提高搜索速度几百倍，然后结合等Ｔ滤波器系数来设计出滤波器，并给出了设计结果．

摘要：该文提出了一种用于多杂波背景下的低速弱目标检测的脉间参差滤波器优化设计,该算法采用脉间滑动脉冲的方式进行参差MTI滤波器设计,并利用与梯度结合的遗传算法搜索最优的脉冲重复周期排布组合,使滤波器第一零点尽可能浅,可在有效抑制杂波和同频干扰的同时避免陷入其中的弱目标丢失,同时该滤波器可形成多个凹口以滤去多种杂波,并将盲速推到三倍音速以外。采用梯度遗传算法对脉冲重复周期进行搜索,由于该算法所需初始种群规模小,与标准遗传算法相比复杂度大大降低。仿真结果和性能分析验证了算法的可行性和有效性。

摘要：参差时变动目标显示 (MTI)滤波器是在强运动杂波背景下检测弱目标和缓解盲速问题的一种有效方法 .选择适当参差码使参差时变MTI滤波器的第一零点尽可能浅 ,可在有效抑制杂波的同时避免陷入其中的弱目标丢失 .本文采用了结合梯度的混合遗传算法 (HGA)选择最优参差码 ,与标准遗传算法 (SGA)相比 ,该算法只需要很小的种群规模 .采用马尔可夫链方法证明了HGA是以概率 1收敛的全局随机搜索算法 .将该算法应用于米波雷达中 ,性能分析和仿真实验表明 。

摘要：　提出了一种将遗传算法应用于参差时变杂波抑制滤波器设计的方法。在参差码的约束范围内,可能出现参差码组合数很多的情况。遗传算法通过智能式搜索和渐进式优化快速有效地获得优化的参差码,使得计算量大大减小。同时,结合改善因子最大化法来设计滤波器的优化权系数。另外,使用适应度的缩放控制技术使遗传算法在用于参差码的搜索时得到了进一步改善。仿真结果显示该方法可行有效。

摘要：为了解决动目标检测过程中的盲速问题,通常采用参差周期法设计参差滤波器组来达到同时抑制杂波和推远盲速的效果。提出了一种基于梯度免疫算法的参差MTI滤波器优化设计。该算法利用免疫算法搜索最优参差码,有效地避免了传统遗传算法中的早熟问题。针对传统的遗传算法运算量较大的问题,引入了梯度算子缩小初始种群规模,使运算量大大减少。仿真结果验证了算法的可行性和有效性。

摘要：提出一种新的搜索最优参差码的方法,该方法是以遗传算法为基础,在每一代群体中,执行完编码、复制、交叉、变异操作后,计算每一个体的适应度。然后每一个体按照一定的条件确定一组新的个体,随机抽取其中的一个个体,计算由其确定的适应度较原个体适应度的增量,决定是否由新抽取的个体代替原个体,达到终止条件时结束。该方法能够使得滤波器的第一零点尽可能地浅,是一种全局随机搜索算法,不依赖于初始种子都可以搜索到全局最优点,而且实现的个体平均适应度更高。

摘要：雷达自适应杂波抑制的算法及其可实现性是雷达信号处理的一个重要问题。针对常见的功率谱密度为高斯型的杂波,先从理论上论述了一种基于最大平均改善因子的自适应杂波滤波器权矢量的计算方法和参差滤波器参差码的优化设计,并进行了仿真,验证了该算法的可行性和有效性。然后从工程实现的角度讲述了权系数库实现自适应滤波的方法并阐明了这种实现方法的优缺点。