考虑寄生效果约束的雷达多目标优化设计方法及系统与流程

本申请涉及雷达系统、雷达优化设计，尤其涉及一种考虑寄生效果约束的雷达多目标优化设计方法及系统。

背景技术：

1、雷达设计需最大化探测性能，同时满足功耗、散热、成本等寄生效果约束。传统串行设计先优化性能再核算约束，易导致余量浪费或迭代返工。多学科设计优化mdo虽被引入，但多数方法将所有寄生效果作为硬约束，仅输出单点解，无法回答“功耗增加10%能提升多少检测概率”这类决策问题。

2、即使将部分寄生效果设为目标，雷达参数的强非线性耦合也会使帕累托前沿呈现狭长病态凹坑。标准nsga-ii在处理这种病态前沿时，因目标量纲差异、边界分辨率不足、精英解被丢弃等问题，200代后前沿覆盖率仅65%。此外，高保真仿真计算成本高，需代理模型，但代理模型在帕累托前沿附近的精度缺乏针对性保证。

3、如将全部寄生效果都作为目标，会导致优化问题维度过高，进一步加剧收敛困难。

技术实现思路

1、本申请实施例提供一种考虑寄生效果约束的雷达多目标优化设计方法及系统，采用适配病态前沿的nsga-ii生成完整帕累托前沿，结合边界距离衰减的梯度微调和蒙特卡洛鲁棒验证，得到严格满足约束且鲁棒的雷达设计。

2、本申请实施例提供一种考虑寄生效果约束的雷达多目标优化设计方法，包括：

3、确定雷达系统的主效果性能指标作为第一优化目标，从多个寄生效果中选择至少一个关键寄生效果指标作为第二优化目标，将其余寄生效果设定为不等式硬约束；

4、选取影响任一优化目标和约束的设计参数，构成设计空间并确定各参数取值范围，所述设计参数包含连续变量和离散整数变量；

5、最大化所述主效果，最小化所述关键寄生效果指标以基于所述第一优化目标和所述第二优化目标建立多目标优化问题，并满足所有所述不等式硬约束；

6、采用改进的多目标进化算法求解所述多目标优化问题，对所述主效果和关键寄生效果的目标值进行归一化处理，约束处理遵循可行性优先原则，在改进的多目标进化算法进化后期将搜索范围收缩至约束边界附近以提升前沿分辨率，并保留每代边界附近的精英解；对离散整数变量在进化过程中保持整数约束；输出帕累托前沿；

7、根据工程需求从所述帕累托前沿中选取最终设计点。

8、本申请实施例提供一种考虑寄生效果约束的雷达多目标优化设计系统，包括处理器和存储器，所述存储器上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如前述的考虑寄生效果约束的雷达多目标优化设计方法的步骤。

9、本申请实施例通过二元划分策略，构建并验证代理模型，采用适配病态前沿的nsga-ii生成完整帕累托前沿，结合边界距离衰减的梯度微调和蒙特卡洛鲁棒验证，得到严格满足约束且鲁棒的雷达设计。

10、上述说明仅是本申请技术方案的概述，为了能够更清楚了解本申请的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本申请的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本申请的具体实施方式。

1.一种考虑寄生效果约束的雷达多目标优化设计方法，其特征在于，包括：

2.如权利要求1所述的考虑寄生效果约束的雷达多目标优化设计方法，其特征在于，构成设计空间之后还包括构建分别对应于所述主效果指标和所述寄生效果指标的代理模型，并对所述代理模型进行精度验证：

3.如权利要求1所述的考虑寄生效果约束的雷达多目标优化设计方法，其特征在于，所述预设邻域定义为各设计参数变化量的±5%至±10%；以及，

4.如权利要求3所述的考虑寄生效果约束的雷达多目标优化设计方法，其特征在于，所述离散型参数包括t/r组件数量；

5.如权利要求1所述的考虑寄生效果约束的雷达多目标优化设计方法，其特征在于，输出帕累托前沿之后还包括蒙特卡洛鲁棒性验证步骤：

6.如权利要求5所述的考虑寄生效果约束的雷达多目标优化设计方法，其特征在于，缩减对应的硬约束边界包括：将结温上限，或，成本预算降低设定比例。

7.如权利要求1所述的考虑寄生效果约束的雷达多目标优化设计方法，其特征在于，还包括梯度微调步骤：

8.一种考虑寄生效果约束的雷达多目标优化设计系统，其特征在于，包括处理器和存储器，所述存储器上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的考虑寄生效果约束的雷达多目标优化设计方法的步骤。