遗传算法(Genetic Algorithm,简称GA)是一类借鉴自然选择和遗传机制的随机化搜索算法。遗传算法具有简单、通用、稳健等特性,而且能在概率意义下收敛到问题的最优解,是问题求解的强大工具。遗传算法对特定问题求解不断提出新思路和新方法,通过对比评估,从而应用到基本理论的开拓和深化以及更通用、有效的操作技术和方法的研究上。本文将遗传算法引入到雷达信号处理领域对一些算法进行优化改进。首先是波形优化问题,波形优化目的是使信噪损失比较少并且主瓣宽度展宽小。对于m-序列波形,初始寄存器的选择是关键。利用自适应遗传算法优化设计m-序列,能够得到优化的二相码波形,克服了传统算法运算量大且陷入局部值无法寻优的缺陷。其次是杂波背景下杂波抑制滤波器的优化设计问题。用遗传算法搜索最优参差码组合,使设计的滤波器第一零点尽可能浅,在抑制杂波的同时避免弱小目标的丢失。多杂波环境下,可以形成多凹口滤波器滤除多种杂波,并很好地解决盲速问题。仿真验证了其可行性和有效性。