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針對寬帶雷達多類目標(biāo)識別波形優(yōu)化中的方位敏感性、距離敏感性和初相不確定性問題，該文在高斯色噪聲背景下提出一種基于遺傳算法和最大滑動相關(guān)分類器的波形優(yōu)化方法，簡稱為GASC 方法。該方法定義目標(biāo)回波和同類模板之間的匹配系數(shù)與該目標(biāo)回波和異類模板之間匹配系數(shù)的差為匹配距離，以最大化各類目標(biāo)之間的匹配距離的最小值作為優(yōu)化準(zhǔn)則，并約束發(fā)射信號幅度是恒定的，然后通過遺傳算法進行求解，得到優(yōu)化波形信號。仿真結(jié)果表明，與現(xiàn)有方法相比，該方法能更好地增加各類目標(biāo)之間的可分性，進而提高目標(biāo)的識別性能。
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