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。     

基于马尔科夫决策过程的多传感器协同检测与跟踪调度方法

针对多任务场景下的传感器调度问题,该文提出一种面向目标协同检测与跟踪的多传感器调度方法。首先,该方法基于部分可观马尔科夫决策过程(POMDP)构建传感器调度模型,并基于后验克拉美-罗下界(PCRLB)设计优化目标函数。其次,考虑传感器切换时间和目标数目的时变性,采用随机分布粒子计算新生目标的检测概率,给出了固定目标数目和时变目标数目情形下的传感器调度方法。最后,为满足在线调度的实时性需求,采用自适应多种群协同差分进化(AMCDE)算法求解传感器调度方案。仿真结果表明,该方法能够有效应对多任务场景,实现多传感器资源的合理调度。     

面向组网雷达干扰任务的多干扰机资源联合优化分配方法

针对多目标突防组网雷达系统(NRS)场景,该文提出一种面向组网雷达干扰任务的多干扰机资源联合优化分配方法.首先,采用组网雷达在干扰环境中对目标的检测概率作为干扰性能指标;然后,结合不同突防目标的检测性能需求,建立了包含干扰波束和发射功率2个优化变量的资源优化模型,并利用粒子群算法对资源优化问题进行求解;最后,考虑到组网...     

基于改进多目标粒子群优化算法的雷达资源分配方法

针对预警探测任务中多雷达传感器协同探测跟踪同一目标时的雷达资源优化分配问题,提出了一种基于改进多目标粒子群优化算法的雷达资源分配方法。为了获得综合效能最大的雷达资源分配方案,建立了以雷达对目标的探测覆盖占比、雷达交接班次数、目标首点发现时刻为目标函数的多雷达资源优化分配模型,给出了基于改进多目标粒子群优化算法求解雷达资源分配模型的具体步骤。仿真结果表明,提出的方法能够合理地进行多雷达资源优化分配,计算结果高效、可行,算法求解结果稳定,能有效避免基本粒子群算法可能遗漏全局最优解情况的产生。     

预警探测网多雷达多目标分配模型研究

为了解决战术弹道导弹集火攻击情况下预警探测网的雷达资源调度问题,在阐述战术弹道导弹集火攻击作战场景的基础上,建立了以目标状态评估、目标指示预测时段划分及各时段雷达-目标配对为核心的多雷达多目标分配模型,给出了处理流程和关键算法。最后,通过仿真实例验证了模型的有效性和算法的正确性。     

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。     

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。     

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。     

天基光学传感器网络动态预指派算法

针对天基光学传感器网络实时调度算法的局限,深入分析目标运动特征,提出一种传感器预指派模型。在多目标传感器资源需求紧耦合和松耦合条件下,引入实时修正机制,分别提出基于修正粒子群优化和分段指派的传感器动态预指派算法。资源需求紧耦合和松耦合场景下仿真实验表明,动态预指派算法虽然需要较长时间的预先指派过程,但其实时修正的运算效率明显高于实时调度算法,为上层系统设计留下更多富余时间。     

基于脉冲交错的分布式雷达组网系统波束驻留调度

该文针对分布式雷达组网系统提出了一种基于脉冲交错的实时波束驻留调度算法。该算法引入时间指针向量,用于指示何时选择具有最高综合优先级的波束驻留任务,该任务被分配至交错时间利用程度最低的雷达节点,有效减少了调度过程中引入的时间空隙;同时,脉冲交错分析方法决定对于被分配的波束驻留任务是否可以在相应的雷达节点成功调度执行,其中,引入时隙占用矩阵和能量消耗矩阵来表征各个雷达节点的时间与能量资源使用情况,简化了交错分析过程,并实现了具有不同脉冲重复周期与个数的波束驻留任务之间的交错。此外,为了提高波束驻留调度的效率,所提算法还引入交错时间利用率门限自适应选择时间指针的滑动步长。仿真结果表明,该文所提算法能实现分布式雷达组网系统实时的波束驻留调度,并能获得较现有波束驻留调度算法更好的调度性能。     

基于变长度调度间隔的雷达资源调度算法

在相控阵雷达完成精密跟踪和目标识别等不同任务时,波形、数据率和积累时间等雷达资源需要自适应改变,基于固定长度调度间隔的自适应调度算法较为复杂且不能充分利用雷达资源。提出了一种基于变长度调度间隔的自适应资源调度算法,根据任务请求的重要性函数安排待执行的雷达事件顺序,并根据雷达资源的动态变化情况,自适应地调整调度间隔的时间长度。利用VC语言建模弹道导弹目标和多功能地基相控阵雷达,进行分布式仿真,通过直观观测资源调度的执行过程,以及通过目标跟踪数量和时间利用率两个指标,评价了资源调度算法性能。改进算法的软件实现较为容易,可以增加目标跟踪数量,节约时间资源。     

基于多目标MSQPSO算法的UAVS协同任务分配

针对无人机系统协同作战过程中存在多任务类型时序约束以及单目标优化决策欠佳问题,提出了一种利用多策略融合量子粒子群算法进行多目标优化的解决方法.在建立任务分配模型过程中,考虑不同类型任务的时序约束和多无人机协同约束,并抽象出无人机执行不同类型任务的能力,使模型更加符合实际作战情况.利用佳点集构造理论、变尺度混沌因子、量子变异操作与动态惯性权重对量子粒子群算法（Quantum Particle Swarm Optimization,QPSO）进行改进.最后通过采取多目标优化决策来选取相应的分配方案,仿真结果验证了所提算法的有效性与优越性.     

高级在轨系统中的虚拟信道混合调度算法研究

为高效传输业务类型多样化的空间数据,该文基于高级在轨系统(AOS)虚拟信道复用技术,建立了AOS虚拟信道(VC)混合调度模型。在混合调度模型中,对异步虚拟信道提出了基于遗传-粒子群排序的调度算法,业务优先级、调度时延紧迫度及帧剩余量紧迫度是影响虚拟信道调度先后顺序的关键约束,该算法根据约束建立了遗传-粒子群适应度函数模型,进一步使粒子群体内的粒子根据遗传算法的进化算子进行位置更新,从而找到最优的异步虚拟信道调度顺序。同时,对同步虚拟信道设计了动态加权轮询调度算法,使各同步虚拟信道按照加权因子和分配的时隙数,轮流占用物理信道。仿真结果表明,该文的虚拟信道混合调度算法兼顾了异步数据的优先性、同步数据的等时性和VIP数据的紧迫性,具有更小的平均调度时延和更少的帧剩余量,满足不同业务的传输要求。     

高级在轨系统中的虚拟信道混合调度算法研究

为高效传输业务类型多样化的空间数据,该文基于高级在轨系统(AOS)虚拟信道复用技术,建立了AOS虚拟信道(VC)混合调度模型.在混合调度模型中,对异步虚拟信道提出了基于遗传-粒子群排序的调度算法,业务优先级、调度时延紧迫度及帧剩余量紧迫度是影响虚拟信道调度先后顺序的关键约束,该算法根据约束建立了遗传-粒子群适应度函数模型,进一步使粒子群体内的粒子根据遗传算法的进化算子进行位置更新,从而找到最优的异步虚拟信道调度顺序.同时,对同步虚拟信道设计了动态加权轮询调度算法,使各同步虚拟信道按照加权因子和分配的时隙数,轮流占用物理信道.仿真结果表明,该文的虚拟信道混合调度算法兼顾了异步数据的优先性、同步数据的等时性和VIP数据的紧迫性,具有更小的平均调度时延和更少的帧剩余量,满足不同业务的传输要求.     

基于PPSO-MPC的多雷达协同反隐身指示搜索任务规划

针对ESM/雷达协同反隐身探测中的指示搜索问题,引入模型预测控制(Model Predictive Control,MPC)理论,给出指示搜索任务规划的MPC框架,建立指示搜索的目标状态预测模型和在线滚动优化模型.针对模型求解,引入粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法,设计了高维矩阵粒子编码方式,引入尺度计算因子处理边界约束,引入概率模型处理离散变量,设计实现了一种"多主节点-单从节点"的 (Multi-Master-Single-Slave,MM-SS)多种群并行计算策略.仿真结果表明,所建立的模型能够在不确定、多目标环境下实现对多雷达的高效协同控制,所提出的模型求解算法能够实现对滚动优化问题的快速、高效求解,即模型和算法的有效性得到了验证.     

一种基于贪心算法的雷达网通信资源调度策略

针对组网雷达探测通信一体化的需求,从适应组网雷达通信拓扑时变和时间资源动态优化角度出发,提出了一种基于贪心算法的雷达组网通信资源调度策略.该方法建立了一种基于雷达时分通信的矩阵拓扑模型,用于实现通信节点应答冲突的预判与规避,同时根据通信矩阵拓扑特征,以最大时间资源节省为目标构建了贪心策略,获得了优化的时间资源调度方案....     

基于射频隐身的采样周期和辐射功率控制方法研究

为进一步提高雷达的射频隐身能力,合理分配相控阵雷达的工作参数,在目标跟踪时,对雷达的采样周期和辐射功率控制方法进行研究。首先,根据目标运动状态的不同,对雷达采样周期与辐射功率自适应设计方法进行分析,在满足系统跟踪性能要求的前提下,建立了控制参数的优化模型;然后,利用粒子群算法优化自适应采样周期和自适应辐射功率等参数,有效地降低了跟踪性能误差,提高了雷达系统的射频隐身性能。与传统的雷达采样周期和辐射功率算法进行了仿真比较,结果表明所提的算法取得了较好射频隐身效果。     

多机协同干扰组网雷达的资源调度方法

针对组网雷达频段宽、空间离散及自由度高而造成的干扰难度大的问题,本文提出一种多干扰机协同压制组网雷达系统的干扰波束和功率资源联合调度方法。首先,基于干扰信号模型以及组网雷达系统和随队支援干扰系统的几何位置关系建立敌方雷达回波信号模型;然后,结合压制干扰环境下敌方雷达回波信号模型,推导了组网雷达的目标检测概率,并将其作为性能指标以量化组网雷达的检测性能;最后,考虑到组网雷达与干扰机的工作频率匹配度给干扰资源分配带来的影响,建立并求解了带有干扰资源约束条件的干扰波束和功率联合优化问题。仿真结果表明,与干扰资源均匀分配方法相比,本文所提的干扰波束与功率资源联合调度方法能有效提升随队支援干扰系统的干扰性能,并降低组网雷达的检测性能。     

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.     

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。