[发明专利]同时多波束共址MIMO雷达多目标跟踪资源管理方法有效
申请号: | 201811479952.0 | 申请日: | 2018-12-05 |
公开(公告)号: | CN109581354B | 公开(公告)日: | 2022-11-08 |
发明(设计)人: | 程婷;魏雪娇;苏洋;彭瀚;李茜 | 申请(专利权)人: | 电子科技大学 |
主分类号: | G01S13/66 | 分类号: | G01S13/66;G01S7/42 |
代理公司: | 电子科技大学专利中心 51203 | 代理人: | 闫树平 |
地址: | 611731 四川省成*** | 国省代码: | 四川;51 |
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摘要: | 本发明属于雷达目标跟踪领域,具体涉及一种同时多波束共址MIMO雷达多目标跟踪资源管理方法。本发明中共址MIMO雷达处于同时多波束工作模式,在该工作模式下,每个子阵可以发射不同指向的波束去跟踪不同的目标;在进行波束接收时,运用数字波束形成技术来得到多个窄接收波束,以覆盖发射波束的探测区域。在目标跟踪过程中,自适应调整子阵划分个数、波束指向、发射功率和工作模式,其中引入了虚拟目标的概念,将能够被同一波束所探测到的多个目标称为一个虚拟目标。本发明在保证目标跟踪精度的基础上,最大限度地节约系统功率资源的消耗量。 | ||
搜索关键词: | 同时 波束 mimo 雷达 多目标 跟踪 资源管理 方法 | ||
【主权项】:
1.同时多波束共址MIMO雷达多目标跟踪资源管理方法,具体步骤如下:步骤1:设共址MIMO雷达总的阵元数为M,则其可能划分的子阵个数为Ki=2i‑1,i=1,2,…,(log2M+1);发射功率库中的待选功率表示为pj,j=1,2,...,P,其中P为待选发射功率集合中的个数;雷达的工作模式为Ig;假设当前分析时刻为tk,当前跟踪目标个数为D,tk之前所有目标的状态为{tk(o),X(tk(o)),P(tk(o))},其中tk(o)为第o个目标的更新时刻,且tk(o)≤tk,o=1,2,…,D;X(tk(o))为第o个目标在tk(o)的状态向量,P(tk(o))为第o个目标的在tk(o)时刻的状态误差协方差矩阵;针对各子阵划分的个数Ki=2i‑1,i=1,2,…,(log2M+1),确定虚拟目标的个数VD(Ki);对于每一个可能的子阵划分个数,根据各个目标预测位置upre,o与对应的半功率波束宽度φ(Ki)之间的关系判断虚拟目标的个数;首先,将各个目标的预测位置进行升序排序,形成向量upre_sort;然后,将向量upre_sort中的最大元素upre_sort(D)分别与upre_sort(m),m=1,2,...,D‑1作差,得到的差值的绝对值记为|Δupre|Dm,并与对应的半功率波束宽度φ(Ki)进行比较,将第一个使得式(1)成立的upre_sort(m)与upre_sort(D)之间对应的所有目标抽象地看作一个虚拟目标,表示这些目标可以同时被一个波束所覆盖;对于剩下的upre_sort(1)~upre_sort(m‑1)之间的m‑1个目标利用类似的方法进行判断,直到将所有目标都进行了划分,记虚拟的目标个数为VD(Ki);
步骤2:对于每一个可能选取的发射功率pj,结合虚拟目标个数VD(Ki)与子阵划分个数,分别计算各工作模式下各目标的预测信噪比;已知当前的虚拟目标的个数VD(Ki),将每个虚拟目标中实际的目标个数记为Nq,q=1,2,...,VD(Ki);根据虚拟目标的个数与子阵划分个数的关系,存在以下两种情况:a)当子阵划分个数大于等于虚拟目标的个数时,每个目标的预测信噪比的计算公式为:
b)当子阵划分个数小于虚拟目标个数时,则会出现
种工作模式,即需要从VD(Ki)个目标中选出Ki个虚拟目标进行跟踪;在每种可能的工作模式下,对于被探照到的目标的预测信噪比的计算公式为:
其中,其中
表示tk+1时刻预测的量;pj表示阵元的发射功率,M代表阵元总数,Ki代表子阵划分个数,λ为信号波长,τ为波形脉宽,rpre,o为第o个目标距离雷达的径向距离,
为目标的平均RCS估计值,N0表示高斯噪声功率谱密度,且满足N0=kT0F0,
表示雷达的增益方向图,满足如下计算公式:
其中常数项c0=‑2ln 2,
表示第o个目标的预测位置,φ(Ki)表示半功率波束宽度,
表示在tk+1时刻探测相应虚拟目标的波束的预测指向,其计算公式为:
其中,uprei代表与第o个目标形成同一虚拟目标的实际目标的预测角度;步骤3:计算各子阵划分个数下,相应的工作模式下取相应的发射功率pj时被探测目标的检测概率,计算公式如下:
步骤4:设检测概率门限为Pd_th,筛选出检测概率超过检测门限的参数组合vh={Ki,pj,Ig},将其构成可行参数组合集合;其中h=1,2,...Nx,Nx为可行参数组合的个数;步骤5:针对每一组可行参数组合vh,计算目标实际跟踪精度与期望跟踪精度之间的差异度:
其中,Po表示第o个目标预测的估计误差协方差向量,
表示第o个目标期望的误差协方差向量,函数f(A,B)用于衡量AB之间的差异程度,计算公式如下:
其中,o∈Ig表示第o个目标在工作模式Ig下,
表示第o个目标在工作模式Ig下;
表示第o个目标的采样间隔,
表示第o个目标的状态转移矩阵,Po(tk(o))表示第o个目标在tk(o)时刻的估计误差协方差,
代表第o个目标的输入矩阵,Qo(tk(o))为噪声协方差矩阵;上式中K(νh)表示卡尔曼增益矩阵,其数学表达式如下:
其中,Ho表示量测矩阵,R(νh)表示量测噪声协方差矩阵,可由下式计算得到:
上式中σr(νh)为径向距离量测的标准差,σb(νh)为方位角量测的标准差,二者的计算表达式如下所示:
其中,Δr(νh)表示距离分辨力,
表示双程波束宽度,c为常数,J为雅克比坐标转换矩阵,如下所示:
步骤6:针对每组可行参数组合vh计算:
上式中ψ{x}表示归一化函数,系数α和β分别表示系统对跟踪精度项以及功率资源消耗项的加权系数,且满足0≤α≤1,0≤β≤1,α+β=1;则最优的子阵划分个数、发射功率和工作模式所构成的参数组合
表示为:
步骤7:确定下一个时刻为:tk+1=tk+T(tk+1) (15)则tk+1时刻的发射功率为popt,并将MIMO雷达划分为Kjopt个子阵,采样的工作模式为Iopt对目标进行跟踪;确定tk+1时刻的最优参数集合ν(tk+1)opt=(Kopt,popt,Iopt);步骤8:重复以上步骤1‑7,直到达到跟踪时间为止。
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