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申请/专利权人：中国电子科技集团公司第五十四研究所
摘要：本发明公开了一种基于多目标粒子群算法的MCPC信号波形优化方法，可解决广域随机稀布阵列探测场景MCPC信号波形优化的问题。本发明包括：构造粒子群，并随机生成每个粒子的初始位置和速度；计算种群中每个粒子对应的适应度函数值，即PMEPR和PSLL；非劣解集更新；粒子最优更新；更新粒子速度和位置；判断是否达到设定的迭代次数，迭代完成后输出非劣解集。本方法利用多目标粒子群算法在信号PMEPR和PSLL双重约束下对信号子载波权值优化，既能提升信号的检测性能，又能满足系统的线性要求。
主权项：1.一种基于多目标粒子群算法的MCPC信号波形优化方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一，构造粒子群，并随机生成每个粒子的初始位置和速度；步骤二，计算粒子群中每个粒子对应的适应度函数值，即峰均功率比PMEPR和峰值旁瓣电平PSLL；步骤三，非劣解集更新：若粒子群初始化后第一次执行本步骤，则初始筛选非劣解集；若初始化后的某个粒子不受其他粒子支配，即，不存在其他粒子的PMEPR和PSLL均低于当前粒子，则把该粒子放入非劣解集；若在迭代过程中粒子位置和速度更新后执行本步骤，则更新非劣解集；步骤四，粒子最优更新：若粒子群初始化后第一次执行本步骤，则将初始化后的粒子群作为各粒子的个体最优；在非劣解集中随机选择一个粒子作为群体最优；若在迭代过程中粒子位置和速度更新后执行本步骤，则依次判断新粒子与该粒子历史最优粒子的支配关系，选择支配粒子作为个体最优，若相互不能支配，则从两者中随机选择一个作为粒子最优；在非劣解集中随机选择一个粒子作为群体最优；步骤五，更新粒子速度和位置：根据粒子前一时刻速度、个体最优、群体最优更新当前时刻粒子速度，根据前一时刻粒子位置和当前时刻粒子速度更新粒子当前时刻的位置；步骤六，判断是否达到设定的迭代次数，若迭代完成则输出非劣解集，否则返回步骤二继续迭代。
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百度查询： 中国电子科技集团公司第五十四研究所 一种基于多目标粒子群算法的MCPC信号波形优化方法
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