频谱共存下面向多目标跟踪的组网雷达功率带宽联合优化分配算法

针对组网雷达多目标跟踪场景,提出了一种频谱共存下组网雷达功率带宽联合优化分配算法。建立了组网雷达跟踪场景下目标运动模型和雷达观测模型,并推导了预测贝叶斯克拉美-罗下界作为目标跟踪性能衡量指标。以最小化多目标跟踪误差为优化目标,以雷达发射功率和信号带宽作为优化参数,建立了组网雷达功率带宽资源联合优化分配模型。在此基础上,采用内点法和循环最小法对上述优化模型进行求解。仿真结果表明,相较于资源均匀分配算法,所提算法能够有效降低多目标跟踪误差,提升频谱共存下组网雷达系统的多目标跟踪精度。     

面向目标搜索与跟踪的组网雷达功率时间联合优化分配算法

针对组网雷达同时执行目标搜索与多目标跟踪任务的场景,提出了一种面向目标搜索与跟踪的组网雷达功率时间联合优化分配算法。推导了对重点观测区域内目标的检测概率作为目标搜索性能,并推导预测贝叶斯克拉美-罗下界（Bayesian Cramér-Rao Lower Bound,BCRLB）作为多目标跟踪性能的衡量指标。以同时满足给定的目标搜索和多目标跟踪性能要求及有限的射频资源为约束条件,建立了面向目标搜索与跟踪的组网雷达功率时间联合优化分配数学模型,通过联合优化雷达节点选择方式、辐射功率和驻留时间分配,最小化组网雷达的总射频辐射消耗。在此基础上,提出了一种基于内点法和循环最小法的两步求解算法对以上优化问题进行求解。仿真结果表明,与现有算法相比,所提算法能够在满足预先设定的目标搜索和多目标跟踪性能要求的条件下,消耗最少的射频辐射资源,有效提升组网雷达的射频隐身性能。     

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。     

针对组网雷达的无人机集群智能航迹欺骗算法

为研究针对组网雷达的无人机集群智能航迹欺骗算法,基于视线准则,分析虚假目标、无人机与雷达三者的耦合关系,推导得到用于航迹规划的无人机运动控制方程。以一定的无人机动力学约束为约束条件,以最小化各无人机飞行距离为优化目标,建立针对组网雷达的无人机集群智能航迹欺骗数学模型。在预设虚假航迹以及雷达先验信息已知的条件下,采用粒子群优化（Particle Swarm Optimization,PSO）算法对上述优化模型进行求解。仿真结果表明,所提算法能够基于预设虚假航迹及雷达位置等先验信息,在满足严格动力学约束的条件下,适应动态威胁环境,完成实时欺骗信号参数设计,以低速平台模拟高速虚假目标,实现对组网雷达的欺骗干扰。     

基于机会阵投影面的低截获概率雷达目标搜索设计

针对进一步降低机载机会阵雷达的截获概率问题,采用机会阵投影面作为雷达天线孔径,相控阵-多输入多输出（MIMO）体制作为雷达工作模式,设计了机会阵投影面雷达的子阵划分形式,建立了以峰值功率、脉冲宽度、搜索帧周期、子阵数目和脉冲积累数作为优化参数的低截获概率雷达约束优化模型;在满足一定检测概率和时间约束条件下,以最小化雷达信号的被截获概率为目标函数,采用遗传算法对模型参数进行了优化求解。仿真结果表明,参数优化后的模型可以在满足目标检测的性能下进一步提高机会阵投影面雷达的低截获性能。     

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。      

基于低截获概率优化的雷达组网系统最优功率分配算法(英文)

针对现代电子战中对低截获概率(LPI)技术的需求,该文提出了一种基于LPI性能优化的最优功率分配算法。该文首先推导了雷达组网系统的Schleher截获因子。然后,以最小化系统的Schleher截获因子为目标,在满足系统跟踪性能要求的前提下,通过优化组网雷达的功率配置,提升雷达组网系统的LPI性能。并用基于非线性规划的遗传算法(NPGA)对此非凸、非线性约束优化问题进行了求解。仿真结果验证了所提算法的有效性。     

加强军事科学知识提高飞行人才素质

文化基础知识是人一生所掌握全部知识中比较稳定的部分，一个人的基础知识越丰富、越宽厚、越扎实，接受新信息、获取新知识时也就越具有较强的适应能力和迁移能力。     

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.     

基于非合作博弈的分布式正交频分复用雷达网络功率分配算法

针对分布式正效频分复用（Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM）雷达网络的功率分配问题,研究了基于非合作博弈的分布式OFDM雷达网络功率分配算法。以射频隐身性能为导向,设计了一种综合考虑目标检测性能和雷达辐射功率的效用函数。以一定的目标检测性能为约束条件,以最小化OFDM雷达网络中各雷达的辐射功率为优化目标,建立了基于非合作博弈的分布式OFDM雷达网络功率分配数学模型,同时实现雷达网络中各雷达之间的公平性。在此基础上,提出了一种低复杂度和快速收敛的迭代功率分配算法,求解该优化模型,并证明了纳什均衡解的存在性和唯一性。仿真结果表明,该算法不仅满足了预先设定的各雷达目标检测信干噪比性能的要求,而且与其他现有算法相比,有效提高了分布式OFDM雷达网络的射频隐身性能。