雷达接收到空中飞行目标散射回来的电磁波信号以后,可以利用信号处理技术从中提取出目标的形状、速度、空间位置等有用信息。单部雷达由于自身性能的限制导致其无论在探测能力上,还是电子防御性能上都存在着较大的局限性。雷达组网系统一般是由不同体制、不同频段、不同工作模式的雷达组合而成,将网内各部雷达获取的信息进行融合,通过数据处理中心进行统一的处理和分析。本文首先将雷达组网系统与单部雷达进行比较,详细介绍了在面临电子干扰、隐身技术、反辐射导弹、低空/超低空突防这“四大威胁”时雷达组网系统所表现出的独特优势,在此基础上提出了雷达组网系统的评价指标以及对多部雷达进行优化布站时需要遵循的原则。其次对近似计算雷达组网覆盖面积的蒙特卡洛算法的原理进行了详细介绍,通过仿真实验验证在计算雷达组网覆盖面积的过程中蒙特卡洛算法的有效性,并且给出蒙特卡洛算法需要设置的投掷次数。根据雷达组网系统的评价指标和需要遵循的技术原则,建立雷达组网系统的数学模型,利用遗传算法和蒙特卡洛算法对雷达组网系统进行初步的优化布站。最后指出遗传算法进行雷达组网优化布站时的不足,针对这些不足对遗传算法进行改进,包括对遗传算法的选择算子、交叉算子和变异算子的改进,将遗传算法与免疫算法进行融合,对融合以后的算法进行改进。针对每一种改进算法都进行大量仿真实验,将仿真实验得到的数据与标准遗传算法的仿真实验数据进行比较,验证优化算法的有效性。结合本课题中各种算法的仿真实验数据确定了一种比较高效,且能得到更大探测能力的雷达组网优化部署方案。