一、雷达信号处理技术发展综述
雷达信号处理技术的发展大致经历了以下几个阶段：传统信号处理、基于数字信号处理的方法、基于优化算法的处理以及智能化处理。传统信号处理主要依赖于简单的滤波、傅里叶变换等基本技术，处理方式较为固定，难以适应复杂多变的信号环境，且性能提升空间有限，处理的精度和效率都相对较低。基于数字信号处理的方法通过将模拟信号转换为数字信号，运用数字滤波、频谱分析等技术，提高了信号处理的精度和稳定性。但在面对大量数据和复杂算法时，其计算效率和实时性仍有待改进。基于优化算法的处理则是利用各种先进的优化算法，如遗传算法、粒子群优化算法等，对信号处理的参数和流程进行优化，显著提高了处理性能，能够更有效地提取有用信息，降低噪声干扰，提高信号检测和估计的准确性。智能化处理在基于优化算法的基础上引入了人工智能技术，如深度学习、强化学习等，使雷达信号处理具备了自学习和自适应能力。能够自动识别和适应不同的信号特征和环境变化，进一步提升了目标检测、跟踪和分类的性能。
二、基于计算机算法优化的雷达信号处理研究现状
在国内，国防科技大学率先在基于计算机算法优化的雷达信号处理领域取得重要成果，开发出高效的信号处理算法库。国内众多科研机构和高校在算法架构优化、硬件加速技术、算法适应性研究、软件开发工具等方面也开展了丰富的研究工作并取得显著成果。软硬件国产化方面，统信UOS、深度等国产操作系统在雷达信号处理设备中的应用逐渐成熟，龙芯等国产CPU在性能和稳定性上不断提升，国产的FPGA芯片在雷达信号处理的专用加速方面也取得了重要进展。以上这些均为国内基于计算机算法优化的雷达信号处理研究与应用打下了良好的基础。
三、基于计算机算法优化的雷达信号处理实现
（一）计算机算法的架构
以某先进的计算机算法架构为例，其核心配置包括多核CPU、大容量内存和高速存储设备。该算法架构具备多种接口，如高速PCIe接口、雷电接口、USB 3.0接口等，能够满足雷达信号处理中高速数据传输和多样化设备连接的需求。在系统监控方面，采用了先进的硬件监测技术，可实时获取CPU温度、内存使用率、硬盘读写速度等关键参数，通过网络远程访问管理界面，实现对系统状态的远程监控和管理。算法架构中的数据传输链路是雷达信号通过高速接口进入系统，经过预处理后，数据被分配到不同的计算核心进行并行处理。由于算法架构中的计算资源可灵活分配，为雷达信号处理中的并行计算和任务分配提供了有力支持。
（二）雷达信号处理的优化原理
基于计算机算法优化的雷达信号处理采用了规范化的流程和模块化的设计，为了清晰阐述和便于理解，本文将雷达信号处理的优化原理分为以下三个层次，如图1所示：
图1 雷达信号处理的优化原理框架
数据预处理层：作为最基础的层次，涵盖了数据清洗、去噪、归一化等操作，以及与数据采集和初步处理紧密相关的硬件驱动、前端传感器接口等。其主要作用是对原始雷达信号进行初步的筛选和整理，为后续的处理提供高质量的数据基础。
核心算法优化层：包含了特征提取算法优化、目标检测算法优化和参数估计算法优化等。这一层的关键功能是对关键算法进行深入的改进和调整，以提高处理的准确性和效率。例如，采用更先进的特征提取方法，如基于深度学习的自动特征学习，或者优化目标检测算法的阈值设定和搜索策略。
综合决策层：基于前面两层所提供的优化结果和数据特征，通过综合评估和决策机制，生成最终的雷达信号处理结果。这一层可能涉及多算法融合、决策树构建、模型融合等技术，以实现更全面、更可靠的处理结果。典型的综合决策方法包括基于证据理论的融合决策、基于模糊逻辑的综合判断等。
在基于计算机算法优化的雷达信号处理中，数据预处理层、核心算法优化层、综合决策层的每个层次之间都有规范的数据交互格式、算法调用接口和参数传递机制。系统设计人员能够根据具体需求灵活管理整个处理流程，每个层次的工作既相对独立又紧密衔接。该雷达信号处理优化系统通过清晰的层次划分，为不同环节的技术人员提供了充足的优化空间和设计自由；各层技术人员只需关注相邻层次的需求即可，规范化的接口设计和数据交互标准为高效的优化流程奠定了坚实基础。标准化的层次架构也为算法在不同平台的迁移和应用提供了便利，只要是支持相关数据格式和接口规范的硬件平台，均可以应用此优化后的雷达信号处理算法，只需对底层的数据接口和部分参数进行适配调整，就能满足不同雷达系统的处理需求，显著降低了优化成本和时间。
（三）基于计算机算法优化的雷达信号处理的具体实现
基于计算机算法优化的雷达信号处理的具体实现基于上述优化原理和架构设计，作者在某高性能计算服务器上完成了一套具备多种优化策略的雷达信号处理系统：该系统实现了雷达回波数据从采集到最终处理结果输出的全流程功能，软件系统输出包括目标位置、速度、方向等关键信息。
整个信号处理软件基于 Windows Server 2019 操作系统，相对于 Linux 操作系统，Windows具有图形界面友好、软件兼容性强、易于操作等优点，方便用户进行软件的安装和使用。该软件系统架构具有良好的可扩展性和兼容性，如目标检测算法、滤波算法等信号处理子模块只需遵循统一的接口规范，便可根据实际需求灵活替换和升级内部算法。整个软件用于计算的基本数学函数如矩阵运算、数值优化等均使用开源的 NumPy 函数库，具有计算效率高、代码简洁、社区支持丰富等诸多优点。服务器系统各个模块内的计算资源、存储资源等配置均以配置文件的方式进行管理，从而可以实现不同模块的灵活组合和配置，使得软硬件环境配置和使用更加便捷、高效。结语：
本文首先阐述了一种通用的计算机算法优化框架；接着依据雷达信号处理高效、精准、自适应的需求，提出了一种基于计算机算法优化的雷达信号处理的架构和原理，该原理运用了分层优化和综合决策的策略，实现了数据预处理层、核心算法优化层和综合决策层的协同与整合；最后，详细设计并实际实现了基于计算机算法优化的雷达信号处理系统，验证了本文所提出的优化方法和系统的有效性和实用性。
参考文献：
［1］汤俊，岑宗骏．软件化雷达技术发展思考与展望［J］．信号处理，2022（10）:1999-2007．
［2］雷斯元，由迪．软件化雷达技术浅析［J］．科学与信息化，2020（1）:174．
作者简介：李永超（1987—），男，汉族，辽宁朝阳人，硕士研究生，工程师。研究方向：信号与信息处理
