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近年来，星载、机载、舰载等体制的雷达系统正在不断地快速发展，越来越复杂的探测目标和探测环境、日趋多样化的工作模式以及多功能一体化的发展趋势都对雷达系统提出了越来越高的要求。现代雷达系统需要具有更优越的性能，同时要能够快速适应需求变化，具有良好的功能扩展性和硬件平台移植性。而目前传统的雷达信号处理系统采用“以硬件技术为核心，面向专用功能”的定制开发模式，这种开发模式效率低，开发出的雷达系统也难以进行功能扩展、性能升级以及硬件平台移植。而且目前缺乏一种有效的性能预测方法，能够在系统设计阶段对系统性能指标进行预测，导致系统设计缺陷难以发现，而一旦开发出的雷达系统的性能指标不满足要求，之前的系统开发工作就要重新进行。那么如何设计才能使雷达系统的性能指标最优，是现代雷达系统面临的一个关键问题，一个复杂的雷达系统可能具有成百上千个功能模块和硬件处理器，想通过人工方式找出最优设计方案是不现实的，因此有必要研究一种能够自动生成最优设计方案的优化算法。综上所述，目前迫切需要研究一种新的雷达信号处理系统开发模式，以及系统的性能预测与优化方法，来提升系统性能以及快速响应变化需求的能力。 本文的研究内容依托于XX单位的XX项目，在国内外相关研究成果的基础上，针对现代雷达系统中迫切需要解决的问题，具体从以下几方面开展研究工作: (1)“软件化雷达”技术研究 提出了“软件化雷达”的实现思路和方法。设计了开放式可扩展的模块库，并对系统软硬件进行解耦，实现了雷达信号处理系统的模块化、可视化、标准化的开发方式，通过自动代码生成技术来代替传统的人工编程，极大地提高开发效率。以软件定义方式开发雷达信号处理系统，可以使开发出的系统便于进行功能扩展和性能升级，从而快速响应实际需求。而且，模块化开发和分层解耦技术也为系统的性能预测与优化奠定了基础。 (2)雷达信号处理系统的性能预测算法研究 首先给出了雷达信号处理系统的性能评价指标。然后提出了一种将分析方法与仿真方法相结合的性能预测算法，对雷达信号处理流程图、硬件平台拓扑结构图和映射方案进行分析，提取出系统软硬件信息，进行时序仿真，根据仿真得到的系统时序图，计算出系统各项性能指标值。最后给出了系统性能指标实际值的测试方案，并将性能预测算法得到的预测值与实际值进行比较，验证了该性能预测算法的有效性与可行性。 (3)雷达信号处理系统的性能优化算法研究 首先提出了一种将人工免疫算法与多Agent系统相结合的多目标优化算法，通过邻域克隆选择行为、竞争行为、协作行为以及自学习行为，实现高效的局部与全局搜索，并引入了适应度共享策略，更好地保证种群多样性。通过将本文算法与NSGA2和SPEA2两种经典的多目标优化算法进行比较，证明了本文算法得到的解具有更好的收敛性和分布均匀性。然后将该多目标优化算法应用到雷达信号处理系统的性能优化中，自动生成使雷达系统的各项性能指标整体上达到最优的映射方案。实验结果表明，应用该多目标优化算法能够搜索出最优映射方案，对雷达信号处理系统的优化设计和性能提升具有重要指导意义。 (4)雷达信号处理系统的集成开发环境 设计开发了雷达信号处理系统的集成开发环境RadarLab。RadarLab实现了“软件化雷达”的核心技术理念，并基于本文提出的性能预测与性能优化算法，实现了雷达信号处理系统的性能预测与优化功能。RadarLab已经在中国电科38所和中船724所进行了实际测试和应用，取得了良好的效果。