目标跟踪时基于射频隐身的采样周期设计

为进一步提高雷达的射频隐身能力,在分析相控阵雷达采样周期与射频隐身性能的关系的基础上,基于交互多模型算法,提出了目标跟踪时基于射频隐身的采样周期设计方法, 根据运动状态的不同,自适应设计下一时刻的采样周期。首先对目标跟踪算法中的运动目标设定期望的协方差,利用协方差控制方法求出各模型的采样周期,然后利用跟踪算法更新后的模型概率对各模型采样周期进行加权求和,在满足跟踪精度同时,有效地设计了采样周期。本文算法与传统的采样周期算法、公式法进行比较,仿真结果表明本文算法具有较好跟踪性能的同时,增大了跟踪过程中的采样周期,从而显著提高了雷达射频隐身性能。      

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。      

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。     

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.     

MIMO雷达搜索模式下的射频隐身算法

为提高MIMO雷达在电子战中的生存能力,分析了雷达各参数与其搜索性能及射频隐身性能的关系,建立了MIMO雷达搜索模式下的射频隐身性能优化模型,其中射频隐身性能综合考虑了MIMO雷达的截获因子及搜索帧周期。在此基础上,给出了一种MIMO雷达搜索模式下的射频隐身优化算法,该算法通过自适应地控制雷达系统天线划分的子阵数、信号占空比、波束驻留时间以及搜索帧周期,在满足雷达系统检测性能及搜索时间资源约束的要求下,优化雷达系统的射频隐身性能。仿真结果表明,MIMO雷达采用搜索模式下的射频隐身算法,能在保证检测性能的条件下,相比非射频隐身的搜索状态,获得更好的射频隐身性能。     

考虑射频隐身的雷达功率自适应管控方法

为提高雷达射频隐身能力,提出一种雷达功率自适应管控方法。在保证一定雷达探测性能的条件下,根据无源探测系统获得的威胁目标的距离和雷达反射截面积参数,利用k-means算法将威胁目标聚类,根据各个聚类中心参数确定雷达分级功率;以期望方向功率最大、其他方向功率最小为优化目标,利用补偿因子对传统多尺度谐振子量子优化算法(MQHOA)进行改进,求解出最佳阵元开关序列;基于截获因子定义了射频隐身措施效率。仿真表明,改进MQHOA算法得到更优的目标函数解,基于k-means算法的功率分级准则提高了射频隐身措施效率。     

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。     

机载机会阵雷达目标跟踪的最小驻留时间优化

机载机会阵雷达的孔径多变性使其射频辐射功率控制区间可以进行空间任意指向.首先,给出了飞行器机会阵雷达的多孔径特性,说明其多个孔径值的连续变化可以用三角函数近似建模;然后,为了松弛目标跟踪过程中预测误差协方差的强约束,改善目标跟踪性能,设计了布莱克曼窗与汉明窗之比作为预测误差协方差的松弛因子;最后,基于射频隐身分析并建立了机载机会阵雷达的驻留时间优化模型.仿真结果表明,利用交互式多模型、基于后验克拉美罗下界约束的驻留时间优化设计,不仅具有较好的射频隐身性能,而且能节约机载机会阵雷达资源,改善机载机会阵雷达目标跟踪性能.     

防空雷达网对多隐身目标的协同检测与跟踪

针对防空雷达网对多隐身目标检测与跟踪时雷达分配问题,该文将二值粒子群优化(BPSO)用于雷达分配,结合粒子滤波,提出了一种隐身目标的协同检测与跟踪算法。该算法将雷达分配问题转化成组合优化问题,根据目标的隐身特性设计雷达分配方案(RAS),借助随机分布的检测粒子计算不同RAS对新生目标的检测概率,同时根据RAS对已跟踪目标位置的后验克拉美罗界衡量跟踪精度,采用BPSO算法在RAS中进行全局搜索,选择最优分配方案进行粒子滤波与融合跟踪。与现有算法相比,该算法不仅能够及时检测新生目标,而且能够利用组网优势持续且优化跟踪隐身目标,使网络的整体跟踪精度得到显著提高,实现多目标协同跟踪。     

基于CPCRLB的隐身目标协同检测与跟踪

针对雷达组网对隐身目标协同检测与跟踪时的动态分配问题,将条件后验克拉美罗下界(CPCRLB)用作系统跟踪性能的度量,结合改进二值粒子群优化(NBPSO)和粒子滤波,提出了一种基于CPCRLB的隐身目标协同检测与跟踪算法。该算法将雷达的动态分配问题转化成组合优化问题,根据新生目标的隐身特性对雷达分配方案的约束,借助分布在边界的检测粒子计算不同的雷达分配方案对新生目标的检测概率,并以已跟踪目标的CPCRLB 衡量跟踪精度,采用NBPSO全局搜索最优分配方案,最后进行粒子滤波与协方差交集融合。     

基于射频隐身的雷达跟踪状态下单次辐射能量实时控制方法

战斗机跟踪状态下单次辐射能量控制是隐身作战的重要手段.首先,建立跟踪状态下截获概率模型,提出了衡量跟踪状态下射频隐身能力指标;其次,以截获概率为优化目标,以雷达检测为约束条件,建立了单次辐射能量实时最优控制模型;再次,对模型进行求解,得到了基于射频隐身的雷达跟踪状态下单次辐射能量实时控制方法;最后,通过仿真计算和与传统的固定照射时间的功率最小法进行比较,验证了该方法的有效性和正确性.     

红外/雷达交叉定位的双门限间歇式目标跟踪方法

针对组网火控雷达交替间歇跟踪中的盲期问题,提出基于交叉定位的红外/雷达双门限间歇跟踪方法。该方法首先采用改进的天线波束控制算法消除相关误差的影响;其次,通过双跟踪精度门限控制传感器工作时间,同时利用多红外交叉定位跟踪,进一步增加静默跟踪雷达的反应时间;最后,利用基于数据压缩的序贯式融合算法对异类间歇数据进行融合处理,实现了组网系统对目标的连续跟踪。仿真结果表明,该方法可以进一步减小跟踪盲期的影响,有效地提高系统的整体性能。     

雷达干扰射频隐身特性及自适应功率控制方法

针对战机实施有源干扰时的射频隐身问题,分析了现有干扰功率评估准则的不足,在雷达信号检测模型和侦察截获概率模型的基础上,讨论了"有效干扰"对干扰功率的需求和射频隐身对干扰功率的限制,提出将有效干扰条件下的侦察截获概率作为干扰信号的射频隐身特性表征因子,最后提出了一种结合目标雷达类型、接收信号功率以及本机RCS起伏等因素的干扰功率自适应控制方法。通过对固定功率干扰与不同压制系数下自适应功率干扰时雷达检测概率和侦察截获概率的仿真,表明自适应功率控制能够节约干扰功率,在有效干扰的同时提高干扰的射频隐身能力。     

雷达射频隐身技术研究与发展

在分析雷达及其对抗技术发展现状的基础上,阐述了雷达系统射频隐身技术的概念及其重要性;通过对射频隐身基本原理的研究,提出从雷达射频辐射的时、频、空和能等多维空间上进行控制,并与作战环境相融合等研究方向与方法,为开展具有隐身性能的雷达装备研制和技术研究提供参考。     

改进的“当前”统计模型变采样率目标跟踪算法

为满足实际雷达系统对高精度和高实时性的要求,提出了一种改进的"当前"统计模型变采样率机动目标跟踪算法。该算法针对"当前"统计模型必须预设加速度极值和机动频率的问题,提出一种加速度方差和机动频率在线同步自适应方法,建立改进的"当前"统计模型机动目标跟踪算法;针对在线自适应方法计算量大的问题,结合采样周期的大小与目标机动特性的关系,引入变采样率方法。仿真结果表明,与传统"当前"统计模型相比,改进的"当前"统计模型机动目标跟踪算法能显著提高对不同机动强度目标的跟踪精度;变采样率方法通过减少采样点数,节省了系统资源,提高了跟踪实时性;所提算法将两者结合,用传统的"当前"统计模型1.5~2倍的平均采样周期得到了更小的位置均方根误差,实现了用单模型方法同时改善跟踪精度和实时性的目的。