摘要
针对相控阵雷达(PAR)探测临近空间高超声速目标(HGV)时雷达资源消耗过大、量测精度不高的问题,该文提出一种基于临空目标雷达截面积(RCS)预测的雷达资源自适应分配方法。该方法根据滑窗内目标状态与RCS信息,利用贝叶斯后验概率公式预测下一时刻目标RCS,并针对性地调整发射脉冲驻留时长,实现雷达资源的动态调整,使目标回波信号信噪比保持稳定,提高雷达跟踪性能。仿真实验表明,所提算法能较准确估计出目标RCS,进而自适应分配雷达资源,达到在不增加雷达资源消耗前提下提升跟踪精度的目的。
For the problem of Phased Array Radar(PAR)has excessive resource consumption and low measurement accuracy in the process of detecting Hypersonic Gliding Vehicle(HGV).An adaptive radar power allocation method based Radar Cross-Section(RCS)prediction is presented in this paper.Based on the target state and RCS information in the sliding window,Bayesian posterior probability formula is utilized to predict the target RCS at the next moment.Then,the transmit pulse dwell time is adjusted to achieve dynamic adjustment of radar resources,so that the target echo signal signal-to-noise ratio remains stable and the radar tracking performance is improved.The simulation experiment shows that the method in this paper can make accurate prediction the RCS of next time then adaptive allocates radar power.To achieve the purpose of improving the tracking accuracy under the conditions of radar resources.
作者
段毅
谭贤四
曲智国
王红
谢振华
DUAN Yi;TAN Xiansi;QU Zhiguo;WANG Hong;XIE Zhenhua(Air Force Early Warning Academy,Wuhan 430019,China;No.95174 Unit of PLA,Wuhan 430000,China)
出处
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2022年第12期4151-4158,共8页
Journal of Electronics & Information Technology
基金
国家社会科学基金(2020-SKJJ-C-035)。
关键词
相控阵雷达
临近空间高超声速目标
RCS预测
资源分配
Phased Array Radar(PAR)
Hypersonic Gliding Vehicle(HGV)
RCS Prediction
Resource management
作者简介
通信作者:段毅,男,博士,研究方向为临近空间高超声速目标特性、相控阵雷达资源管理,1074146275@qq.com;谭贤四,男,博士生导师,教授,研究方向为预警探测体系论证;曲智国,男,博士后,副教授,研究方向为预警监视、图像处理;王红,女,博士生导师,教授,研究方向为陆基预警监视、雷达装备作战运用;谢振华,男,硕士,工程师,研究方向为信息融合、雷达兵力作战使用。
