CN108804736A - 一种多自由度调频信号设计及优化的方法和装置 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种多自由度调频信号设计及优化的方法，包括：以分段线性函数的形式建立多自由度调频信号的时频函数，基于所述时频函数确定所述多自由度调频信号的时域函数；基于所述多自由度调频信号的自相关函数性能中的主瓣宽度MW和峰值旁瓣比PSLR，建立所述多自由度调频信号优化的约束条件和目标函数；基于所述约束条件和目标函数确定增广拉格朗日遗传算法的算法模型；初始化所述算法模型的第一次迭代的特征参数，所述第一次迭代的特征参数中至少包括第一次迭代的拉格朗日乘子和第一次迭代的偏移量；获取所述多自由度调频信号的初始化信号，并基于所述初始化信号确定所述初始化信号中的初始化频率控制点。

Description

一种多自由度调频信号设计及优化的方法和装置
技术领域
本发明涉及雷达发射信号波形设计及优化技术，尤其涉及一种多自由度调频信号设计及优化的方法和装置。
背景技术
线性调频信号(Linear Frequency Modulation,LFM)信号因其对目标具有高分辨率成像能力，被常用于现代先进的雷达中，比如合成孔径雷达(Synthetic ApertureRadar,SAR)。雷达使用LFM信号产生的旁瓣电平高。为了抑制目标产生的旁瓣虚假信息并保持相位信息，通常进行加窗处理。然而，加窗抑制旁瓣会导致雷达***信噪比下降的问题。比如，现有德国宇航局的TerraSAR-X及意大利的Cosmo-SkyMed等SAR雷达信号加窗处理后，***SNR下降1～2dB左右，这相当于发射机的能量下降了20％～37％。为了克服旁瓣抑制导致的信噪比丢失的难题，多自由度调频信号被广泛雷达信号设计工作者所青睐。多自由度调频信号能同时保持雷达***的信噪比又能达到加窗抑制旁瓣的效果。
此外，LFM加窗处理抑制旁瓣不可避免地会展宽主瓣，损失分辨率，其分辨率损失地大小依赖于窗函数的性能。而多自由度调频信号具有更多的调频自由度，可以通过优化的方法，找到最优的信号。
目前多自由度调频信号的研究兴趣主要集中在信号的设计及其应用。目前已有的研究主要集中在脉冲多普勒雷达体制上进行多自由度调频信号设计，主要有三种设计方法：1)基于驻定相位原理，通过设计特定的窗函数，进而求得完整的信号；2)基于一些最优化方法如最小二乘逼近特定窗函数的功率谱3)为克服多自由度调频信号对多普勒频域敏感的问题，通过幅度加窗结合第一种方法设计多自由度调频信号。然而这些方法，在降低旁瓣的同时不可避免地展宽主瓣，并没有对主瓣宽度进行制约，这样会导致分辨率降低。
综上所述，基于多自由度调频信号对***信噪比保持的优点，如何设计在最大限度降低旁瓣的同时最低限度展宽主瓣的优化的多自由度调频信号是目前SAR雷达大时宽信号设计与旁瓣控制中亟待解决的问题。
发明内容
有鉴于此，本发明实施例期望提供一种多自由度调频信号设计及优化的方法和装置，实现在不展宽主瓣的情况下尽可能地降低旁瓣，或者不升高旁瓣的情况下尽可能缩小主瓣。
为达到上述目的，本发明的技术方案是这样实现的：
本发明实施例提供了一种多自由度调频信号设计及优化的方法，所述方法包括：
以分段线性函数的形式建立多自由度调频信号的时频函数，基于所述时频函数确定所述多自由度调频信号的时域函数；
基于所述多自由度调频信号的自相关函数性能中的主瓣宽度MW和峰值旁瓣比PSLR，建立所述多自由度调频信号优化的约束条件和目标函数；
基于所述约束条件和目标函数确定增广拉格朗日遗传算法的算法模型；
初始化所述算法模型的第一次迭代的特征参数，所述第一次迭代的特征参数中至少包括第一次迭代的拉格朗日乘子和第一次迭代的偏移量；
获取所述多自由度调频信号的初始化信号，并基于所述初始化信号确定所述初始化信号中的初始化频率控制点；
基于所述第一次迭代的特征参数和所述初始化频率控制点，利用所述算法模型计算所述初始化频率控制点的适应度，以及第二次迭代的拉格朗日乘子和第二次迭代的偏移量；基于所述适应度，对所述频率控制点采用轮盘选择法以及交叉变异的方法筛选出第二次迭代的频率控制点；
基于所述第二次迭代的频率控制点，以及第二次迭代的拉格朗日乘子和第二次迭代的偏移量，利用所述算法模型、轮盘选择法以及交叉变异的方法确定第三次迭代的频率控制点；并基于所述算法模型、轮盘选择法以及交叉变异的方法对拉格朗日乘子和偏移量持续进行迭代，直至所述增广拉格朗日遗传算法收敛。
其中，所述以分段线性函数的形式建立多自由度调频信号的时频函数为：
在笛卡儿坐标系中，定义所述多自由度调频信号的时频关系坐标：(t,f)，定义所述多自由度调频信号的脉冲宽度为T，带宽为B，并划分为2n+2段线性函数；在时频面内，横坐标分段点均匀分布，共有2n+3个时间分段点向量
其中，为已知量；在时频关系坐标平面内给定2n个频率控制点Bc＝[-B2n,…,B21,B11,…,B1n]T，对应的2n+3个频率分段点为所述时频函数的分段线性函数描述为：
其中，k1i和k2i为每一分段的调频率；
其中，所述多自由度调频信号的时域函数为：
其中，A为信号幅度，f(t)为所述时频函数。
其中，所述基于所述多自由度调频信号的自相关函数性能中的主瓣宽度MW和峰值旁瓣比PSLR，建立所述信号优化的约束条件和目标函数为：
根据多自由度调频信号的自相关函数的理想性能，基于在不展宽主瓣的情况下尽可能地降低旁瓣的原则，建立所述多自由度调频信号优化的约束条件和目标函数：
c(MW)≤0,-B/2≤Bc≤B/2
其中，c(MW)为MW的非线性约束。
其中，所述获取所述多自由度调频信号的初始化信号，并基于所述初始化信号确定所述初始化信号中的初始化频率控制点为：
选取窗函数P(f)，作为所述多自由度调频信号的功率谱；计算群时延函数：
其中，
所述初始化信号的时频函数：
f(t)＝T-1(f)
基于上述反函数，利用数值方法求解得到所述初始化信号；根据时间轴分段点ts,获得对应的Bs，进而获得频率分段点Bc，即所述初始化频率控制点。
其中，所述基于所述约束条件和目标函数确定增广拉格朗日遗传算法的算法模型为：
将所述约束条件和目标函数转换为：
Θ(Bc,λ,s)＝f(Bc)-λslog(s-c(Bc))
其中，f(Bc)＝PSLR(Bc)为根据频率控制点Bc求得的所述多自由度调频信号的PSLR，c(Bc)＝MW(Bc)-a为根据频率控制点Bc求得的所述多自由度调频信号的MW，a为主瓣的约束值。
本发明实施例还提供了一种多自由度调频信号设计及优化的装置，所述装置包括：
时频函数建立单元，用于以分段线性函数的形式建立多自由度调频信号的时频函数，并基于所述时频函数确定所述多自由度调频信号的时域函数；
算法模型确定单元，用于基于所述多自由度调频信号的自相关函数性能中的主瓣宽度MW和峰值旁瓣比PSLR，建立所述多自由度调频信号优化的约束条件和目标函数；还用于基于所述约束条件和目标函数确定增广拉格朗日遗传算法的算法模型；
算法参数初始化单元，用于初始化所述算法模型的第一次迭代的特征参数，所述第一次迭代的特征参数中至少包括第一次迭代的拉格朗日乘子和第一次迭代的偏移量；
频率控制点初始化单元，用于获取所述多自由度调频信号的初始化信号，并基于所述初始化信号确定所述初始化信号中的初始化频率控制点；
迭代单元，用于基于所述第一次迭代的特征参数和所述初始化频率控制点，利用所述算法模型计算所述初始化频率控制点的适应度，以及第二次迭代的拉格朗日乘子和第二次迭代的偏移量；还用于基于所述适应度，对所述频率控制点采用轮盘选择法以及交叉变异的方法筛选出第二次迭代的频率控制点；还用于基于所述第二次迭代的频率控制点，以及第二次迭代的拉格朗日乘子和第二次迭代的偏移量，利用所述算法模型、轮盘选择法以及交叉变异的方法确定第三次迭代的频率控制点；还用于基于所述算法模型、轮盘选择法以及交叉变异的方法对拉格朗日乘子和偏移量持续进行迭代，直至所述增广拉格朗日遗传算法收敛。
本发明提供的多自由度调频信号设计及优化的方法和装置，以分段线性函数的形式建立多自由度调频信号的时频函数，基于所述时频函数确定所述多自由度调频信号的时域函数；基于所述多自由度调频信号的自相关函数性能中的主瓣宽度MW和峰值旁瓣比PSLR，建立所述多自由度调频信号优化的约束条件和目标函数；基于所述约束条件和目标函数确定增广拉格朗日遗传算法的算法模型；获取所述多自由度调频信号的初始化信号，并基于所述初始化信号确定所述初始化信号中的初始化频率控制点；初始化所述算法模型的第一次迭代的特征参数，所述第一次迭代的特征参数中至少包括第一次迭代的拉格朗日乘子和第一次迭代的偏移量；基于所述第一次迭代的特征参数和所述初始化频率控制点，利用所述算法模型计算所述初始化频率控制点的适应度，以及第二次迭代的拉格朗日乘子和第二次迭代的偏移量；基于所述适应度，对所述频率控制点采用轮盘选择法以及交叉变异的方法筛选出第二次迭代的频率控制点；基于所述第二次迭代的频率控制点，以及第二次迭代的拉格朗日乘子和第二次迭代的偏移量，利用所述算法模型、轮盘选择法以及交叉变异的方法确定第三次迭代的频率控制点；并基于所述算法模型、轮盘选择法以及交叉变异的方法对拉格朗日乘子和偏移量持续进行迭代，直至所述增广拉格朗日遗传算法收敛。如此，能设计得到一种适用于高分辨率合成孔径雷达高灵敏度低旁瓣成像的发射大时宽信号。
附图说明
图1为本发明实施例的多自由度调频信号的时频关系示意图；
图2为本发明实施例的多自由度调频信号设计及优化方法的流程示意图；
图3为本发明实施例的优化后的多自由度调频信号时频关系图；
图4为本发明实施例的优化后的多自由度调频信号时域波形图；
图5为本发明实施例优化后的多自由度调频信号的自相关函数图；
图6为本发明实施例的多自由度调频信号设计及优化的装置结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图及实施例对本发明再作进一步详细的说明。
本发明多自由度调频信号设计及优化方法，如图2所示，包括以下步骤：
步骤101：以分段线性函数的形式建立多自由度调频信号的时频函数，基于所述时频函数确定所述多自由度调频信号的时域函数。
具体地，在笛卡儿坐标系中，把多自由度调频信号的时频关系坐标定义(t,f)。假设信号的脉冲宽度为T，信号的带宽为B，分为2n+2段线性函数，如图1所示。在时频面内，时间轴分段点即横坐标分段点均匀分布，2n+3个时间分段点向量其中为已知量。在时频关系坐标平面内给定2n个频率控制点Bc＝[-B2n,…,B21,B11,…,B1n]T，则对应的2n+3个频率分段点为给定时频关系内的分段点则可以将信号的时频关系利用分段线性函数描述：
其中，k1i和k2i代表每一分段的调频率；时频关系如图1所示。
多自由度调频信号的时域函数表示为：
其中，A为信号幅度，f(t)为所述时频函数。
步骤102：基于所述多自由度调频信号的自相关函数性能中的主瓣宽度MW和峰值旁瓣比PSLR，建立所述多自由度调频信号优化的约束条件和目标函数。
具体地，多自由度调频信号的自相关函数的理想性能为：尽量窄的主瓣，尽可能低的峰值旁瓣比(Peak sidelobe ratio,PSLR)与快速下降的旁瓣波动包络。然而这三个理想的性能是不能同时满足的。通常意义下，自相关函数的主瓣定义为低于峰值的3dB宽度。由式(1)至式(4)定义可知，控制点决定了多自由度调频信号具体形式。一旦频率控制点的个数被确定后，横坐标分段点ts在时间轴上均匀分布，为已知量。多自由度调频信号即能由含2n个频率控制点的Bs向量定义。选取SAR图像点目标冲击响应函数的两个关键性能，PSLR和MW来提出多自由度调频信号优化的数学模型，其为一个非线性约束优化问题，我们要求在不展宽主瓣的情况下尽可能地降低旁瓣，该问题可以描述成：
其中，c(MW)为MW的非线性约束。
步骤103：基于所述约束条件和目标函数确定增广拉格朗日遗传算法的算法模型。
具体地，增广拉格朗日遗传算法是遗传算法的推广形式，是遗传算法和广义拉格朗日算法结合的解决复杂约束优化的先进算法。
其数学描述为：
其中λi为拉格朗日乘子为一个非负的数，si为一个非负的数，代表整体的偏移量来保证对数的真数非零，ρ为惩戒因子，ceqi(x)和ci(x)分别为等式约束和非线性不等式约束，f(x)为适应度函数，m为非线性约束的个数，mt为总约束个数。
要求在不展宽主瓣的情况下尽可能地降低旁瓣，该问题可以描述成：
Θ(Bc,λ,s)＝f(Bc)-λslog(s-c(Bc)) (7)
其中，f(Bc)＝PSLR(Bc)为根据频率控制点Bc求得的信号的PSLR，c(Bc)＝MW(Bc)-a为根据频率控制点Bc求得的所述多自由度调频信号的MW，a为主瓣的约束值。
具体地，增广拉格朗日遗传算法把具体的求解问题分成两部分：一部分为传统的遗传算法，一部分为增广拉格朗日算法。增广拉格朗日算法用于解决约束问题，根据式(7)不断的更新λ和s。
遗传算法将优化问题模拟成“适者生存”的自然选择的动态优化过程。在搜索空间中，染色体代表具体求解问题的所要确定的变量，遗传算法通常包括染色体的选择、交叉和变异操作。首先根据求解问题对变量进行编码，依据目标函数值进行染色体适度，按一定的规则选择染色体。其次，被选中染色体对依据交配概率rc进行交叉产生后代；最后，依据一定的变异概率rm对染色体的基因进行变异操作，在搜索变量空间中产生新的个体。在整个迭代更新优化过程中，适应度高的染色体个体被选中用于产生后代的概率大，适应度差的个体被更优的后代取代。
针对多自由度调频信号优化，在问题编码过程中，本发明实施例将每个染色体视为一个含2n个频率分量的控制点向量Bc,选择初始化信号，可对控制点向量Bc和算法各参数进行初始化。
步骤104：初始化所述算法模型的第一次迭代的特征参数，所述第一次迭代的特征参数中至少包括第一次迭代的拉格朗日乘子和第一次迭代的偏移量。
具体地，本发明发明采用轮盘选择法(Roulette Wheel Selection,RWS)，选择父体进行交叉过程。假设选中的染色体的总个数为K，在交叉过程中，先为这K个染色体产生K个随机数。如果染色体对应的随机数低于交叉概率rc，则表明这些染色体被选中用于交叉操作。这里采取1个交叉点交叉操作，交叉点的位置由随机产生。父体在交叉点互换基因产生新的染色体。变异是指染色体中的基因发生变化的操作，变异的基因被随机选中。多自由度调频信号优化，每个染色体的基因个数为2n,则基因的总个数L为L＝2Kn。变异的个数M由变异概率决定，具体为M＝rmL。在L随机选中M个进行变异操作，变异运算为：
pk(i)＝pk(i)*(1+rand) (8)
初始化算法参数：设定初始化算法参数：染色体个数n，交叉概率rc，变异概率rm，拉格朗日算子λ，偏移量s。
步骤105：获取所述多自由度调频信号的初始化信号，并基于所述初始化信号确定所述初始化信号中的初始化频率控制点。
选取窗函数P(f)，作为其功率谱。计算群时延函数：
其中
进而获得其瞬时频率，即时频关系函数
f(t)＝T-1(f) (11)
对于(11)式，一般无法获得反函数的解析形式，本发明实施例采用数值方法对其求解。获得其时频关系后，根据其时间轴分段点ts,可以获得其对应的Bs，进而获得其频率控制点Bc，从而完成初始化操作。
步骤106：基于所述第一次迭代的特征参数和所述初始化频率控制点，利用所述算法模型计算所述初始化频率控制点的适应度，以及第二次迭代的拉格朗日乘子和第二次迭代的偏移量；基于所述适应度，对所述频率控制点采用轮盘选择法以及交叉变异的方法筛选出第二次迭代的频率控制点。
具体地，对每个染色体所表示控制点，依据(1)至(4)式确定对应的多自由度调频信号，进行自相关运算,然后进行计算输出信号的主瓣宽度MW及峰值旁瓣比PSLR，最后依据(7)式计算染色体的适应度。并依据(7)式利用增广拉格朗日算法计算下一次优化的λ和偏移量s；然后根据轮盘选择法选择染色体根据交叉概率进行一个交叉点交叉操作，最后，根据变异概率rm进行式(8)变异操作。
步骤107：基于所述第二次迭代的频率控制点，以及第二次迭代的拉格朗日乘子和第二次迭代的偏移量，利用所述算法模型、轮盘选择法以及交叉变异的方法确定第三次迭代的频率控制点；并基于所述算法模型、轮盘选择法以及交叉变异的方法对拉格朗日乘子λ和偏移量s持续进行迭代，直至所述增广拉格朗日遗传算法收敛。
具体地，将得到的下一代染色体，即第二次迭代的频率控制点参照步骤106所述方式再利用(7)式计算适应度、计算下下一次优化λ和偏移量，以及依次进行轮盘选择、交叉、变异操作，即循环步骤106对拉格朗日乘子λ和偏移量s持续进行迭代，直至所述增广拉格朗日遗传算法收敛。算法收敛表明已完成了多自由度调频信号设计及优化。
综上，本发明实施例的多自由度调频信号优化过程步骤如下所示：
下面结合具体示例对本发明起到的作用作进一步详细的描述。
利用驻定相位原理基于以-35dB泰勒窗函数为功率谱，生成多自由度调频信号，获得其初始化频率控制点，该信号的脉宽为10us,带宽为100MHz,采样频率为120MHz，其优化结果如表1所示：
表1
其中，MW的单位为采样点个数sampling number，从表1可看出，使用本发明进行多自由度调频信号优化过程相比于初始化信号其在不展宽主瓣的条件下，旁瓣降低了6dB。此外值得一提的是，泰勒窗是一种性能优秀的窗函数，所以初始化波形的PSLR和MW指标已经很好，通过该方法能在不展宽主瓣的情况下还能降低6dB，充分证实了本发明的有效性。
图3-5为优化后的多自由度调频信号时频关系曲线、时域波形及自相关函数输出波形。图5为优化信号的时域波形图。与加窗产生等效旁瓣水平的相同时宽LFM信号相比，具有1.2dB的***信噪比保持能力，具有很大的实际工程意义。
因此，采用本发明提供的方法，能有效地设计及优化多自由度调频信号。
本发明实施例提供的一种多自由度调频信号设计及优化的装置，如图6所述包括：
时频函数建立单元601，用于以分段线性函数的形式建立多自由度调频信号的时频函数，并基于所述时频函数确定所述多自由度调频信号的时域函数；
算法模型确定单元602，用于基于所述多自由度调频信号的自相关函数性能中的主瓣宽度MW和峰值旁瓣比PSLR，建立所述多自由度调频信号优化的约束条件和目标函数；还用于基于所述约束条件和目标函数确定增广拉格朗日遗传算法的算法模型；
算法参数初始化单元603，用于初始化所述算法模型的第一次迭代的特征参数，所述第一次迭代的特征参数中至少包括第一次迭代的拉格朗日乘子和第一次迭代的偏移量；
频率控制点初始化单元604，用于获取所述多自由度调频信号的初始化信号，并基于所述初始化信号确定所述初始化信号中的初始化频率控制点；
迭代单元605，用于基于所述第一次迭代的特征参数和所述初始化频率控制点，利用所述算法模型计算所述初始化频率控制点的适应度，以及第二次迭代的拉格朗日乘子和第二次迭代的偏移量；还用于基于所述适应度，对所述频率控制点采用轮盘选择法以及交叉变异的方法筛选出第二次迭代的频率控制点；还用于基于所述第二次迭代的频率控制点，以及第二次迭代的拉格朗日乘子和第二次迭代的偏移量，利用所述算法模型、轮盘选择法以及交叉变异的方法确定第三次迭代的频率控制点；还用于基于所述算法模型、轮盘选择法以及交叉变异的方法对拉格朗日乘子和偏移量持续进行迭代，直至所述增广拉格朗日遗传算法收敛。
本领域技术人员应当理解，图6所示的多自由度调频信号设计及优化的装置中的各单元的实现功能可参照前述多自由度调频信号设计及优化的方法的相关描述而理解。图6所示的多自由度调频信号设计及优化的装置中的各单元的功能可通过运行于处理器上的程序而实现，也可通过具体的逻辑电路而实现。
以上所述，仅为本发明的实施例而已，并非用于限定本发明的保护范围。

Claims (7)

1.一种多自由度调频信号设计及优化的方法，其特征在于，所述方法包括：
以分段线性函数的形式建立多自由度调频信号的时频函数，基于所述时频函数确定所述多自由度调频信号的时域函数；
基于所述多自由度调频信号的自相关函数性能中的主瓣宽度MW和峰值旁瓣比PSLR，建立所述多自由度调频信号优化的约束条件和目标函数；
基于所述约束条件和目标函数确定增广拉格朗日遗传算法的算法模型；
初始化所述算法模型的第一次迭代的特征参数，所述第一次迭代的特征参数中至少包括第一次迭代的拉格朗日乘子和第一次迭代的偏移量；
获取所述多自由度调频信号的初始化信号，并基于所述初始化信号确定所述初始化信号中的初始化频率控制点；
基于所述第一次迭代的特征参数和所述初始化频率控制点，利用所述算法模型计算所述初始化频率控制点的适应度，以及第二次迭代的拉格朗日乘子和第二次迭代的偏移量；基于所述适应度，对所述频率控制点采用轮盘选择法以及交叉变异的方法筛选出第二次迭代的频率控制点；
基于所述第二次迭代的频率控制点，以及第二次迭代的拉格朗日乘子和第二次迭代的偏移量，利用所述算法模型、轮盘选择法以及交叉变异的方法确定第三次迭代的频率控制点；并基于所述算法模型、轮盘选择法以及交叉变异的方法对拉格朗日乘子和偏移量持续进行迭代，直至所述增广拉格朗日遗传算法收敛。
2.根据权利要求1所述多自由度调频信号设计及优化的方法，其特征在于，所述以分段线性函数的形式建立多自由度调频信号的时频函数为：
在笛卡儿坐标系中，定义所述多自由度调频信号的时频关系坐标：(t,f)，定义所述多自由度调频信号的脉冲宽度为T，带宽为B，并划分为2n+2段线性函数；在时频面内，横坐标分段点均匀分布，共有2n+3个时间分段点向量
其中，为已知量；在时频关系坐标平面内给定2n个频率控制点Bc＝[-B2n,…,B21,B11,…,B1n]T，对应的2n+3个频率分段点为所述时频函数的分段线性函数描述为：
其中，k1i和k2i为每一分段的调频率；
3.根据权利要求1所述多自由度调频信号设计及优化方法，其特征在于，所述多自由度调频信号的时域函数为：
其中，A为信号幅度，f(t)为所述时频函数。
4.根据权利要求1所述多自由度调频信号设计及优化的方法，其特征在于，所述基于所述多自由度调频信号的自相关函数性能中的主瓣宽度MW和峰值旁瓣比PSLR，建立所述信号优化的约束条件和目标函数为：
根据多自由度调频信号的自相关函数的理想性能，基于在不展宽主瓣的情况下尽可能地降低旁瓣的原则，建立所述多自由度调频信号优化的约束条件和目标函数：
such that
c(MW)≤0,-B/2≤Bc≤B/2
其中，c(MW)为MW的非线性约束。
5.根据权利要求1所述多自由度调频信号设计及优化的方法，其特征在于，所述获取所述多自由度调频信号的初始化信号，并基于所述初始化信号确定所述初始化信号中的初始化频率控制点为：
选取窗函数P(f)，作为所述多自由度调频信号的功率谱；计算群时延函数：
其中，
所述初始化信号的时频函数：
f(t)＝T-1(f)
基于上述反函数，利用数值方法求解得到所述初始化信号；根据时间轴分段点ts,获得对应的Bs，进而获得频率分段点Bc，即所述初始化频率控制点。
6.根据权利要求1所述多自由度调频信号设计及优化的方法，其特征在于，所述基于所述约束条件和目标函数确定增广拉格朗日遗传算法的算法模型为：
将所述约束条件和目标函数转换为：
Θ(Bc,λ,s)＝f(Bc)-λslog(s-c(Bc))
其中，f(Bc)＝PSLR(Bc)为根据频率控制点Bc求得的所述多自由度调频信号的PSLR，c(Bc)＝MW(Bc)-a为根据频率控制点Bc求得的所述多自由度调频信号的MW，a为主瓣的约束值。
7.一种多自由度调频信号设计及优化的装置，其特征在于，所述装置包括：
时频函数建立单元，用于以分段线性函数的形式建立多自由度调频信号的时频函数，并基于所述时频函数确定所述多自由度调频信号的时域函数；
算法模型确定单元，用于基于所述多自由度调频信号的自相关函数性能中的主瓣宽度MW和峰值旁瓣比PSLR，建立所述多自由度调频信号优化的约束条件和目标函数；还用于基于所述约束条件和目标函数确定增广拉格朗日遗传算法的算法模型；
算法参数初始化单元，用于初始化所述算法模型的第一次迭代的特征参数，所述第一次迭代的特征参数中至少包括第一次迭代的拉格朗日乘子和第一次迭代的偏移量；
频率控制点初始化单元，用于获取所述多自由度调频信号的初始化信号，并基于所述初始化信号确定所述初始化信号中的初始化频率控制点；
迭代单元，用于基于所述第一次迭代的特征参数和所述初始化频率控制点，利用所述算法模型计算所述初始化频率控制点的适应度，以及第二次迭代的拉格朗日乘子和第二次迭代的偏移量；还用于基于所述适应度，对所述频率控制点采用轮盘选择法以及交叉变异的方法筛选出第二次迭代的频率控制点；还用于基于所述第二次迭代的频率控制点，以及第二次迭代的拉格朗日乘子和第二次迭代的偏移量，利用所述算法模型、轮盘选择法以及交叉变异的方法确定第三次迭代的频率控制点；还用于基于所述算法模型、轮盘选择法以及交叉变异的方法对拉格朗日乘子和偏移量持续进行迭代，直至所述增广拉格朗日遗传算法收敛。
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