基于雷达海杂波的蒸发波导GA-PSO算法

针对目前利用雷达海杂波反演蒸发波导方法精度较低、特征参数代表性不强的现状,提出了一种基于遗传-粒子群(GA-PSO)的混合算法。通过改变多波段雷达的频率建立目标函数,然后改变天线高度获得准确度更高的海杂波特征信息,利用遗传-粒子群混合算法求解目标函数,获得高精度的蒸发波导特征参数。仿真实验证明:利用GA-PSO混合算法获得蒸发波导特征参数不仅精度高,而且具有较好的算法稳定性。该方法可直接应用到海岸、舰船上无线电系统中,进一步扩大雷达系统探测范围和增加通信系统的通信距离,增强国防实力。

三种常用蒸发波导预测模型精度比较

利用蒸发波导效应实现舰船雷达超视距探测是扩大其作用范围的有效方法之一。针对蒸发波导实际测量困难的现状,利用预测模型对蒸发波导剖面进行描述是较好的实用方法。通过对常用单参数预测模型、双参数预测模型和三参数三种蒸发波导预测模型在大气修正折射率剖面描述、对雷达电波射线描述等情况与实测蒸发波导参数的比较,证明了在描述蒸发波导剖面和利用蒸发波导参数进行电波传播分析等方面,双参数预测模型都具有较好的精度。