一种组网雷达波束资源优化分配模型

针对空面目标组网雷达协同调度的资源优化分配问题,通过分析不同目标的重要性、RCS和跟踪质量对调度资源的差异化需求,以组网系统探测效益为优化目标,构造了一种基于波位调度的动态规划模型。利用改进的拍卖算法对该模型求解各雷达最优的波位分配,在满足不同类型目标对跟踪资源需求的同时,降低了组网系统总体波束资源的消耗。该方法解决了多雷达目标调度中资源分配和冲突消解的协同问题,降低了计算量,提高了时间和能量两种资源的合理分配和有效利用率,实现了组网系统高效的波束资源管理。通过仿真验证,证明了所提模型的正确性和算法的有效性。     

面向射频隐身的组网雷达多目标跟踪下射频辐射资源优化分配算法

针对组网雷达系统多目标跟踪场景,该文提出一种面向射频(RF)隐身的组网雷达射频辐射资源优化分配算法。首先,采用目标跟踪误差的贝叶斯克拉美-罗下界(BCRLB)作为目标跟踪性能指标。其次,以各雷达照射目标的驻留时间资源和辐射功率资源加权和为优化目标,以BCRLB不大于给定目标跟踪精度阈值及系统射频辐射资源作为约束条件,建立了包含雷达节点分配方式、驻留时间和辐射功率3个优化变量的优化模型。然后,采用两步分解法对上述优化模型进行了求解,即先固定雷达节点选择,利用内点法对简化后的非凸非线性优化模型进行求解,之后再通过匈牙利算法确定最佳雷达节点分配方式。仿真结果表明,相较于辐射资源均匀分配算法,所提算法可以有效降低组网雷达的射频资源消耗,提升系统射频隐身性能。     

组网雷达目标跟踪时的波束自适应分配方法

在组网雷达多目标跟踪过程中,合理地分配雷达波束以及功率资源能够进一步提升雷达的工作效率。为了合理分配雷达波束资源,提出了一种基于无源传感器协同的组网雷达资源分配算法。该算法优先使用无源传感器跟踪目标,将目标的预测协方差和协方差门限值对比,对于大于门限值的目标,使用雷达跟踪。同时根据目标对各雷达的威胁度的大小自适应地为雷达分配所需跟踪的目标,并以贝叶斯克拉美罗下界的迹作为代价函数,构建模型求解,预测出各雷达最优的功率分配。仿真结果表明,所提算法可以有效地优化雷达资源,且具有较好的跟踪性能。     

面向射频隐身的组网雷达多目标跟踪下射频辐射资源优化分配算法

针对组网雷达系统多目标跟踪场景,该文提出一种面向射频(RF)隐身的组网雷达射频辐射资源优化分配算法.首先,采用目标跟踪误差的贝叶斯克拉美-罗下界(BCRLB)作为目标跟踪性能指标.其次,以各雷达照射目标的驻留时间资源和辐射功率资源加权和为优化目标,以BCRLB不大于给定目标跟踪精度阈值及系统射频辐射资源作为约束条件,建立了包含雷达节点分配方式、驻留时间和辐射功率3个优化变量的优化模型.然后,采用两步分解法对上述优化模型进行了求解,即先固定雷达节点选择,利用内点法对简化后的非凸非线性优化模型进行求解,之后再通过匈牙利算法确定最佳雷达节点分配方式.仿真结果表明,相较于辐射资源均匀分配算法,所提算法可以有效降低组网雷达的射频资源消耗,提升系统射频隐身性能.     

基于二值粒子群优化的多目标协同检测与跟踪方法

针对如何根据目标被探测状态(被检测或者被跟踪)对有限的雷达资源进行分配的问题,本文将其转化为组合优化问题,提出了一种新颖的基于后验克拉美罗下界(PCRLB)-二值粒子群优化(BPSO)的雷达-目标自动分配算法。该算法采用PCRLB作为已跟踪目标的跟踪精度衡量标准,并将其与新生目标的检测概率构成BPSO的适应度函数,在最大化新生目标检测概率的条件下,最小化已跟踪的多个目标的PCRLB,自适应地为目标分配雷达完成恰当的探测(检测与跟踪)行为。仿真结果表明,该算法不仅能够及时检测新生目标,而且能够持续且优化跟踪已有目标,使网络的整体精度得到明显提高。     

机动目标跟踪时组网机会阵雷达功率分配算法

针对机动目标的高动态属性导致雷达系统不能精确地分配系统资源问题,本文提出了一种基于改进的当前统计模型的组网机会阵雷达功率分配算法。该算法通过改进的当前统计模型预测机动目标运动状态,采用预测的条件克拉美罗界作为功率分配时目标跟踪性能的衡量基准。针对目标信息的不确定性,引入随机变量表征目标RCS,建立基于机会约束规划的功率资源分配模型,并设计混合智能优化算法求解满足机会约束的最优功率分配。仿真结果表明,预测的条件克拉美罗界能够提供一个更加精确的跟踪性能衡量边界,该算法能够有效提高雷达系统资源利用率。     

基于非线性机会约束规划的多基雷达系统稳健功率分配算法

现有多基雷达系统(MSRS)功率分配算法都假设目标的雷达散射截面(RCS)信息先验已知。针对上述问题,该文将目标的RCS建模为分布未知的随机变量,提出一种基于非线性机会约束规划(NCCP)的MSRS稳健功率分配算法,用于处理RCS参数的不确定性。该文首先推导了目标跟踪误差的贝叶斯克拉美罗界(BCRLB)。然后以最小化MSRS各个时刻发射功率为目标,在满足BCRLB不大于给定误差的概率超过某一置信水平的条件下建立了NCCP模型,并用条件风险价值(CVaR)松弛结合抽样平均近似(SAA)算法对此问题进行了求解。最后,仿真实验验证了算法的有效性和稳健性。     

低轨星座传感器资源预分配管理方法

针对低轨星座传感器管理中跟踪任务不确定的问题,通过引入目标跟踪有限状态机模型,提出了一种基于自适应周期长度和事件的传感器资源预分配管理算法。该方法通过动态调整预分配周期长度,使管理算法适应跟踪场景的动态变化;并通过采用划分时间网格和资源多级分配的方法,降低了资源对目标可视关系的复杂性,使资源分配更加合理、均衡。仿真结果表明,在多目标密集分布的场景下,所提出的方法可以达到与单目标场景相当的跟踪精度。     

一种相控阵雷达自适应数据率目标跟踪算法

为了提高相控阵雷达机动目标跟踪的系统资源利用率,给出了一种高效快速的自适应数据率交互多模型目标跟踪算法（FAIMM）,将目标数据更新时间与模型概率关联起来,使每一节拍的数据更新率随目标的瞬时机动特性自适应调整。仿真结果表明,与AIMM跟踪算法相比,自适应数据率跟踪算法准确率更高,系统资源消耗更少。     

数控衰减器--实现测试系统自动化的关键部件

1引言 测试目标的雷达截面积(RCS)时,除了采用专用的RCS测试雷达外,还可以用跟踪雷达与数据录取设备、数据处理设备组成的测试系统进行测试.数据录取设备从跟踪雷达中录取中频回波,触发脉冲、波门脉冲和雷达工作状态等信号,经转换后送数据处理设备进行处理.数据处理设备按比较法原理,将被测目标和标准目标的回波电压和距离数据代入到式(1-1)中,计算出被测目标的RCS.     

一种用于雷达资源管理的目标雷达截面积预测算法

在管理与优化雷达有限资源的应用中,目标的雷达截面积的起伏会对资源分配后的效果产生巨大的影响。针对该问题,该文提出一种对目标的雷达截面积进行预测的方法。该方法首先对回波进行处理以获取目标雷达截面积的测量值,进而通过概率密度转移的方法对目标在下一个时刻的雷达截面积进行预测。通过对来自3种飞机的雷达实测数据的计算,验证了该预测方法能够得到较为准确的预测值。最后,建立功率分配的优化方程,并通过仿真验证了对雷达截面积准确的预测能够提高功率分配后的测量精度。     

基于射频隐身的采样间隔和功率设计

研究了雷达跟踪时的采样间隔和功率自适应设计问题。依据交互多模型跟踪算法和协方差控制的方法,提出了目标跟踪时自适应采样间隔的设计方法。该方法对所跟踪的目标设定期望跟踪精度,从采样间隔序列中选择符合期望精度的采样间隔,使得采样间隔最大化;在恒定检测概率的前提下,根据目标远近、雷达散射截面积大小,给出了辐射功率的自适应控制方法。仿真结果证明了文中方法的有效性。     

昆虫目标雷达散射截面积特征辅助跟踪算法

害虫迁飞具有规模大、突发性强的特点,会导致病虫害异地大爆发,粮食产量下降,造成重大的经济损失。昆虫雷达是监测迁飞性害虫的一种有效手段。昆虫目标的雷达散射截面积(RCS)较小,回波能量弱,在保证高检测率的同时会带来高虚警率问题,进而导致在目标跟踪的数据关联环节,易受虚假量测的影响出现关联错误。幅度特征辅助跟踪算法利用目标与噪声点迹的幅度差异,可以有效提高目标与噪声的识别度,改善跟踪性能,但是其需要已知目标的RCS起伏模型作为先验信息来计算幅度似然比。因此,该文基于Ku波段高分辨昆虫雷达外场实测昆虫回波数据,分析了昆虫目标的RCS起伏特性,得出Gamma分布可以较好地拟合昆虫目标的RCS统计分布,并将其作为先验信息,推导出Gamma起伏目标在高斯白噪声背景下的幅度似然比。通过在不同信噪比、不同量测噪声及不同起伏模型参数下的仿真结果及性能指标分析,验证了相比于概率数据互联滤波算法(PDAF)算法,目标RCS特征辅助的跟踪算法可以有效提高昆虫目标的跟踪精度。      

基于太赫兹440 GHz系统目标RCS的高精确度测量

雷达散射截面积(RCS)是衡量目标对雷达波散射能力的一个重要物理量,在目标识别和成像中有重要作用。为解决太赫兹频段目标RCS测量精确度不高的问题,基于440 GHz的太赫兹目标RCS测量系统,提出一种新的校准方式并采用软件距离门等技术提高目标RCS的测量精确度。随后,对不同粗糙度的圆柱体进行测量得到其RCS测量结果,与理论值比较分析发现,采用新的处理技术使测量结果达到了较高的精确水平,可用于复杂目标RCS的测量和缩比规律的研究。     

地面雷达抗箔条干扰技术研究

箔条是一种重要且有效的无源干扰方式。箔条弹投放之后,其速度下降较慢,雷达截面积迅速变大,此时箔条信号幅度远大于目标机的,而两者在相同的距离门内,导致可能无法检测到目标机信号。本文基于地面雷达系统,提出了在跟踪帧和搜索帧同时使用自适应动目标显示,实现飞机和箔条信号的频域分离;根据含有多普勒频率的线性调频信号经过脉冲压缩处理后峰值点发生偏移的特点,提出了使用大时宽带宽比的线性调频信号,实现飞机和箔条信号的时域分离。进行了雷达信号级仿真实验,结果表明本文提出的措施具有较好的抗箔条干扰能力, 可以快速而正确的获得目标机信号。      

角反射器在太赫兹波段的散射特性研究

太赫兹雷达散射特性的研究对于目标识别、跟踪以及截获有重要意义.设计了0.22 THz频率步进雷达散射截面(Radar Cross section,RCS)测量系统,提出了针对频率步进太赫兹雷达信号体制下,角反射器RCS的提取方法.采用实验与仿真相结合的方式,得到了单个角反射器和角反射器组在4°范围内的太赫兹雷达散射截面.结果表明,角反射器类目标的RCS实验测量结果与理论计算结果在误差范围内一致性较好,为进一步精确测量目标在太赫兹波段的散射特性奠定了研究基础.     

多基地雷达自适应CFAR检测融合算法

文章针对多基地雷达的目标RCS在入射角分布起伏较大的问题,提出了基于目标入射角RCS分布未知的检测融合方法。由于目标RCS在入射电波观测角的起伏较大且未知,导致局部雷达站接收目标回波SNR（信噪比）无法确定,无法应用传统的贝叶斯方法获得最佳的融合检测性能。该方法是一种基于无信噪比信息的检测融合算法,通过传输其他雷达站接收信号的检验统计量来完成全局的CFAR检测。并且根据该方法设计了一种自适应门限的检测方法,其中本地雷达站的检测门限是基于其他雷达站接收信号的检验统计量生成。仿真结果表明,该检验方法的综合检测性能接近信噪比已知的融合检测性能。      

基于三角函数拟合的RCS序列进动周期估计

利用雷达反射截面(RCS)序列估计进动周期为弹道目标特征提取和识别的重要途径。弹道目标在进动时,回波RCS序列为非平稳的周期序列,常规Fourier变换方法和周期间相关类方法需要较长观测时间和较高数据率才能有效地估计RCS的周期,这对于有限的雷达资源来说是不可接受的。该文提出一种新的估计弹道目标RCS序列周期的方法,该方法先利用特定频率附近的三角函数来拟合RCS序列,再求得使拟合误差最小的频率,即为RCS序列的进动频率。相比于常规方法,该文方法具有所需资源少,估计精度高的特点。RCS计算数据的仿真结果证明了该文方法的有效性。     

面向目标跟踪的机载组网雷达辐射参数与航迹规划联合优化算法

该文针对机载组网雷达,在单目标跟踪场景下,研究了雷达辐射参数与航迹规划联合优化问题。首先,推导了包含各雷达辐射功率、驻留时间、发射信号高斯脉冲长度和信号带宽等射频辐射参数以及各载机速度、朝向角等平台运动参数的贝叶斯克拉默-拉奥下界(BCRLB)表达式,以此作为表征目标跟踪精度的衡量指标;推导了含有各雷达辐射功率、驻留时间等射频辐射参数以及各载机速度、朝向角等平台运动参数的机载组网雷达被截获概率,以此作为表征机载组网雷达射频隐身性能的衡量指标。在此基础上,建立了面向目标跟踪的机载组网雷达辐射参数与航迹规划联合优化模型,以最小化机载组网雷达的目标估计误差BCRLB为优化目标,以满足给定的系统射频资源、载机机动能力和预先设定的被截获概率阈值为约束条件,对各载机飞行速度、朝向角以及各机载雷达辐射功率、驻留时间、发射信号高斯脉冲长度和信号带宽进行联合优化设计,以提升机载组网雷达的目标跟踪精度。最后,针对上述优化问题,结合粒子群算法,采用5步分解迭代算法进行求解。仿真结果表明,与现有算法相比,所提算法能够在满足一定射频隐身性能要求的条件下,有效提升机载组网雷达的目标跟踪精度。      

Adaptive resource management algorithm for target tracking in radar network based on low probability of intercept

In this paper, a low probability of intercept (LPI) performance driven adaptive resource management algorithm for target tracking in a radar network is presented, where the radar network consists of a dedicated radar transmitter and multiple receivers. Firstly, the intercept probability for radar network systems is derived. Then, an adaptive resource management scheme based on LPI is proposed, in which a novel objective function for LPI performance is defined and minimized by optimizing the revisit interval, dwell time, and transmit power in radar networks to guarantee a specific target tracking accuracy with passive time difference of arrival and frequency difference of arrival cooperation. Numerical simulations demonstrate the superior performance of the proposed adaptive resource management scheme over other methods via Monte Carlo simulations.