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非理想检测下多雷达网络节点选择与辐射资源联合优化分配算法
被引量：
2
1
作者
时晨光
唐志诚
+2 位作者
周建江
严俊坤
王子微
《雷达学报（中英文）》
EI
CSCD
北大核心
2024年第3期565-583,共19页
该文针对分布式相控阵多雷达网络的多目标跟踪场景,研究非理想检测条件下的节点选择与辐射资源联合优化分配算法。首先,根据分布式相控阵多雷达网络构成、目标运动模型、雷达量测模型以及雷达节点检测情况,推导非理想检测下以雷达节点...
该文针对分布式相控阵多雷达网络的多目标跟踪场景,研究非理想检测条件下的节点选择与辐射资源联合优化分配算法。首先,根据分布式相控阵多雷达网络构成、目标运动模型、雷达量测模型以及雷达节点检测情况,推导非理想检测下以雷达节点选择、辐射功率和信号带宽为变量的贝叶斯克拉默-拉奥下界(BCRLB)闭式解析表达式,并以此作为多目标跟踪精度衡量指标。在此基础上,以最小化系统各雷达节点对所有目标的总辐射功率为优化目标,以满足目标跟踪精度门限以及给定的系统射频辐射资源限制为约束条件,建立非理想检测条件下多雷达网络节点选择与辐射资源联合优化分配模型,对各时刻雷达节点选择、辐射功率和信号带宽等参数进行联合优化设计,以提升多雷达网络的射频隐身性能。最后,针对上述非线性、非凸优化问题,采用基于障碍函数法和循环最小化算法的4步分解算法进行求解。仿真结果表明,与现有算法相比,所提算法能在满足给定多目标跟踪精度的条件下有效降低分布式相控阵多雷达网络的总辐射功率,至少降低了约32.3%,从而提升其射频隐身性能。
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关键词
雷达
资源分配
分布式多雷达网络
多目标跟踪
非理想检测
贝叶斯克拉默-拉奥下界
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职称材料
题名
非理想检测下多雷达网络节点选择与辐射资源联合优化分配算法
被引量：
2
1
作者
时晨光
唐志诚
周建江
严俊坤
王子微
机构
南京航空航天大学雷达成像与微波光子技术教育部重点实验室
西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室
北京控制与电子技术研究所
出处
《雷达学报（中英文）》
EI
CSCD
北大核心
2024年第3期565-583,共19页
基金
国家自然科学基金(62271247)
国防基础科研计划资助项目(JCKY2021210B004)
南京航空航天大学前瞻布局科研专项资金,江淮前沿技术协同创新中心追梦基金课题资助(2023-ZM01D001)。
文摘
该文针对分布式相控阵多雷达网络的多目标跟踪场景,研究非理想检测条件下的节点选择与辐射资源联合优化分配算法。首先,根据分布式相控阵多雷达网络构成、目标运动模型、雷达量测模型以及雷达节点检测情况,推导非理想检测下以雷达节点选择、辐射功率和信号带宽为变量的贝叶斯克拉默-拉奥下界(BCRLB)闭式解析表达式,并以此作为多目标跟踪精度衡量指标。在此基础上,以最小化系统各雷达节点对所有目标的总辐射功率为优化目标,以满足目标跟踪精度门限以及给定的系统射频辐射资源限制为约束条件,建立非理想检测条件下多雷达网络节点选择与辐射资源联合优化分配模型,对各时刻雷达节点选择、辐射功率和信号带宽等参数进行联合优化设计,以提升多雷达网络的射频隐身性能。最后,针对上述非线性、非凸优化问题,采用基于障碍函数法和循环最小化算法的4步分解算法进行求解。仿真结果表明,与现有算法相比,所提算法能在满足给定多目标跟踪精度的条件下有效降低分布式相控阵多雷达网络的总辐射功率,至少降低了约32.3%,从而提升其射频隐身性能。
关键词
雷达
资源分配
分布式多雷达网络
多目标跟踪
非理想检测
贝叶斯克拉默-拉奥下界
Keywords
Radar resource allocation
Multiple distributed radar networks
Multitarget tracking
Imperfect detection
Bayesian Cramér-Rao Lower Bound(BCRLB)
分类号
TN957 [电子电信—信号与信息处理]
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被引量
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非理想检测下多雷达网络节点选择与辐射资源联合优化分配算法
时晨光
唐志诚
周建江
严俊坤
王子微
《雷达学报（中英文）》
EI
CSCD
北大核心
2024
2
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