为提升低空突防作战场景下分布式多输入多输出(Multiple Input and Multiple Output,MIMO)雷达系统的目标检测效能,提出一种合作博弈功率分配(Cooperative Game Power Allocation,CGPA)算法。基于带误差的支援信息建立了低空多径环境下...为提升低空突防作战场景下分布式多输入多输出(Multiple Input and Multiple Output,MIMO)雷达系统的目标检测效能,提出一种合作博弈功率分配(Cooperative Game Power Allocation,CGPA)算法。基于带误差的支援信息建立了低空多径环境下的分布式MIMO雷达信号模型,并推导了基于奈曼皮尔逊准则的检测模型。结合Max-Min准则以信干噪比(Signal to Interference plus Noise Ratio,SINR)为优化模型的效用函数。在此基础上,利用加权方法简化了联盟利益Shapley值的计算,得到满足帕累托最优性和公平性的合作资源分配方案。通过对发射功率资源的细致化管理,有效减小多径效应引起接收信号幅度的参差与衰落。在改善接收信号的稳定性的同时,挖掘并利用多径环境下丰富的散射特性,有效提升了雷达系统的探测效能。仿真实验验证了分布式MIMO雷达系统低空多径目标检测的出色性能,所提功率分配算法能够有效提升系统检测性能,并具有较好的实时性。展开更多
文摘为提升低空突防作战场景下分布式多输入多输出(Multiple Input and Multiple Output,MIMO)雷达系统的目标检测效能,提出一种合作博弈功率分配(Cooperative Game Power Allocation,CGPA)算法。基于带误差的支援信息建立了低空多径环境下的分布式MIMO雷达信号模型,并推导了基于奈曼皮尔逊准则的检测模型。结合Max-Min准则以信干噪比(Signal to Interference plus Noise Ratio,SINR)为优化模型的效用函数。在此基础上,利用加权方法简化了联盟利益Shapley值的计算,得到满足帕累托最优性和公平性的合作资源分配方案。通过对发射功率资源的细致化管理,有效减小多径效应引起接收信号幅度的参差与衰落。在改善接收信号的稳定性的同时,挖掘并利用多径环境下丰富的散射特性,有效提升了雷达系统的探测效能。仿真实验验证了分布式MIMO雷达系统低空多径目标检测的出色性能,所提功率分配算法能够有效提升系统检测性能,并具有较好的实时性。
