[发明专利]非理想检测下多雷达网络功率与带宽联合优化分配方法及系统

说明书

本发明公开了一种非理想检测下多雷达网络功率与带宽联合优化分配方法，包括：构建多雷达网络对多目标跟踪的场景，建立目标运动模型以及雷达量测模型；以雷达节点选择方式、雷达辐射功率、雷达信号有效带宽为自变量，构造非理想检测下目标状态估计误差的预测BCRLB矩阵，取其对角线上的第1个和第2个元素之和作为目标跟踪精度的衡量指标；建立非理想检测下多雷达网络功率与带宽联合优化模型；采用两步分解算法求解非理想检测下多雷达网络功率与带宽联合优化模型。本发明自适应地进行雷达节点选择以及辐射功率、发射带宽的分配，以达到提升多雷达网络射频隐身性能的目的。

技术领域

本发明涉及雷达信号处理技术，具体涉及非理想检测下多雷达网络功率与带宽联合优化分配方法及系统。

背景技术

达网络由多个组网雷达系统组成，可以实现时域、频域、空域的协同工作，通过利用分集增益能够有效对抗目标雷达散射截面(Radar Cross Section，RCS)起伏、抑制杂波与干扰、提高分辨率等，从而提升多雷达网络的目标检测、跟踪、识别和参数估计等能力。与传统的单基地雷达相比，多雷达网络能够从多视角、多维度提取目标特征信息，具有空间分集、波形分集和频率分集等优势。然而，随着传感器元器件水平、计算机软硬件能力以及信号处理技术的飞速发展，无源探测系统的探测、分选、识别能力得到极大提升，这使得多雷达网络的生存能力和作战效能受到了严重威胁与挑战。因此，在满足作战任务要求的条件下，如何提升多雷达网络系统的射频隐身性能成为亟待研究和解决的问题。

目前已有的研究主要通过辐射控制方法来实现多雷达网络系统的射频隐身，即所有目标跟踪精度满足一定要求的条件下，通过自适应优化设计系统中雷达的发射参数，达到最小化辐射资源消耗的优化目标。然而，这些研究大多数是在理想检测环境下进行的，即检测概率等于1。在实际应用中，由于受到信号辐射衰减和目标RCS起伏的影响，理想检测环境几乎不可能存在，此时，雷达系统必然会存在漏检。因此，对非理想检测下多雷达网络的射频辐射资源进行合理分配以提升系统的射频隐身性能是非常迫切和必要的。

目前，对多目标跟踪任务下的雷达功率与带宽资源优化管理方面的研究成果较为丰富，然而大部分都是针对理想检测环境的，并没有考虑非理想检测环境对雷达系统的影响，具有一定的局限性。综上所述，现有技术中尚未有非理想检测下多雷达网络功率与带宽联合优化分配方法。

发明内容

发明目的：本发明的目的是提供一种非理想检测下多雷达网络功率与带宽联合优化分配方法及系统，以提升多雷达网络的射频隐身性能。

技术方案：本发明的非理想检测下多雷达网络功率与带宽联合优化分配方法，包括以下步骤：

S1、构建由M部独立分布的雷达网络组成的多雷达网络对多目标跟踪的场景，每部雷达网络中包含N个雷达节点，其中第m部雷达网络中的第n个雷达节点的坐标为(x_n,m,y_n,m)，在多雷达网络系统的监视区域中存在Q个做匀速直线运动的独立目标，其中第q个目标的初始位置和初始速度分别设为和建立目标运动模型以及雷达量测模型；

S2、以雷达节点选择方式、雷达辐射功率、雷达信号有效带宽为自变量，构造非理想检测下目标状态估计误差的预测BCRLB矩阵，取其对角线上的第1个和第2个元素之和作为目标跟踪精度的衡量指标；

S3、以系统的射频辐射资源以及给定的目标跟踪精度门限为约束条件，以最小化各雷达节点照射目标的辐射功率总和为优化目标，建立非理想检测下多雷达网络功率与带宽联合优化模型；

S4、采用两步分解算法求解非理想检测下多雷达网络功率与带宽联合优化模型，先求解雷达节点的选择问题，接着再求解辐射功率和带宽的优化分配问题。

进一步的，步骤S1中目标运动模型中目标的运动状态表示为：