[发明专利]一种多雷达系统中目标跟踪的协同检测和功率分配方法

说明书

本发明涉及一种多雷达系统中目标跟踪的协同检测和功率分配方法，包括：建立多雷达系统；运动模型；观测模型；以及检测模型；将发射功率分配结果发送给发射机，并且由虚警率计算每个所述雷达站的有效测量值，根据所述有效测量值计算互联概率，从而更新目标状态；上述发射功率的分配和虚警率的选择是由定义的检测模型代替放松后的信息缩减因子所得到的贝叶斯信息矩阵得到最终优化模型决定的；将最终优化模型最小化，得到优化发射功率和优化虚警率。本发明是针对多雷达系统中的目标跟踪闭环感知，对于检测器根据每个跟踪帧的融合中心的计算能力，适当选择每个雷达的虚警率，对于发射机在每个跟踪帧处正确地分配具有预定功率预算的发射功率资源。

技术领域

本发明涉及雷达信号处理技术领域，特别是涉及一种多雷达系统中目标跟踪的协同检测和功率分配方法。

背景技术

近几年大多数跟踪系统是依靠多个协同工作的雷达完成的。来自多个雷达的信息可以有效融合，因此使得面积覆盖率、检测概率、定位和跟踪性能增加。由于这些优势，多雷达系统在各个应用领域受到越来越多的关注，其中主要应用之一是探测和跟踪防御目标。

对于实际应用，多雷达系统中的雷达以主动方式工作，并且应该最大化其发射功率以实现更好的目标跟踪性能。然而，在舰船上由于能量有限，如果雷达不断地传输最大功率，其能量将快速耗尽。因此，为延长网络寿命，功率分配(PA)设计的概念至关重要。此外，功率分配是在恶劣环境下军事行动的重要组成部分，多雷达系统可能被要求实现低拦截概率。因此，目标在给定的功率预算下最大化跟踪精度的功率放大器设计是在多雷达系统中应用目标跟踪的重点。同时，对于多雷达系统中的目标跟踪，每个雷达根据预定的虚警率(FAR)对其接收到的数据设定阈值，然后将其传送到融合中心(FC)进行数据融合。实际上，融合中心的数据计算能力通常是有限的，这意味着它不能同时处理来自多个雷达的所有数据。因此，必须根据融合中心的有限计算能力来选择每个雷达站的虚警率值从而确定从本地雷达传输到融合中心的数据量。值得注意的是选择虚警率可能会对目标跟踪性能产生重大影响，因为具有较大信噪比(SNR)或/和更好观测角度的雷达数据将对目标跟踪性能做出更多贡献。

在传统的多基地跟踪框架中，信息只从一个方向流动：从当地的雷达站到融合中心。在这样的开环框架中，来自先前跟踪帧的任何先验信息不被反馈并用于选择虚警率和功率分配，因此该信息既不考虑检测器的属性，也不关心发射机。为方便起见，将多雷达系统的有限功率预算平均分配给多个雷达，并且根据融合中心的约束设置虚警率，同时确保从不同雷达到融合中心的数据流量相同。实际上，先验信息可以从先前的跟踪帧获得，例如，预测的目标状态和目标雷达散射截面积(RCS)。如果信息可以反馈并适当地用于选择虚警率的检测器和功率分配的发射器，则目标跟踪性能可以显著提高。在这种情况下，一个合理和具有挑战性的问题是如何协调设置多个雷达的虚警率以达到更好的目标跟踪性能，同时满足融合中心的约束条件。

发明内容

为解决现有技术存在的技术缺陷和不足，本发明提出一种显示屏节能算法。

具体地，本发明一个实施例提出的一种多雷达系统中目标跟踪的协同检测和功率分配方法，包括：

步骤1、建立多雷达系统，所述多雷达系统包括N个雷达站，设定所述多雷达系统的N个雷达站已分配初始发射功率和初始虚警率，初始化所述多雷达系统，令k表示第k跟踪时刻，其中，k的初始值为1，且1≤k≤K，K为预先设定的最大跟踪时刻；

步骤2、由转移矩阵、第k-1时刻的目标状态和零均值高斯过程噪声得到第k时刻的运动模型，根据运动模型确定第k时刻的目标状态；

步骤3、根据第k时刻的所述目标状态得到第k时刻的观测模型；

步骤4、根据检测概率、发射功率和虚警率之间的关系使用奈曼-皮尔逊理论得到第k时刻的检测模型；