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A Multi-Objective Intelligent Optimization Method for Sensor Array Optimization in Distributed SAR-GMTI Radar Systems
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AI
DOI：10.3390/rs16163041.png)
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摘要
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传感器阵列配置的设计与优化是分布式SAR-GMTI雷达系统面临的一项重大挑战，因为分布式阵列雷达的系统性能是多个相互冲突的评价指标的综合性结果。本文提出了一种多目标智能优化方法，旨在解决阵列配置在实现最优GMTI性能方面的全局最优问题。首先，为了明确阵列配置与GMTI性能之间的关系，我们基于SAR-GMTI性能评价指标建立了三个目标函数。具体而言，在目标函数中，我们提出了一种新型杂波协方差矩阵模型，该模型纳入了真实检测环境中若干典型的非理想因素。这为建立阵列配置、环境杂波与GMTI性能之间的联系提供了一种途径。随后，我们提出了一种改进的多目标蛇优化算法（IMOSOA），该算法结合了Pareto优化机制与蛇优化算法，用于解决多目标优化问题，并在协调不同目标函数之间的冲突。同时，为加速收敛，我们还引入了若干重要改进措施，即采用帐篷混沌映射初始化、多群体协同进化和个体变异策略，以解决全局搜索中的非收敛问题。最后，在机载SAR-GMTI系统的案例中，数值实验表明，所提出的IMOSOA算法相较于其他对比方法具有更优异的性能，尤其是在GMTI应用方面表现突出。
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