目标跟踪的集中式MIMO雷达自适应资源管理方法技术

本发明专利技术属于雷达目标跟踪领域，具体涉及目标跟踪的集中式MIMO雷达自适应资源管理方法。本发明专利技术首次综合考虑目标检测与目标跟踪，将两者通过量测误差协方差矩阵建立联系，在保证目标正常检测的条件下通过自适应子阵划分和采样周期最小化资源消耗量；并通过自适应发射波形参数提升跟踪精度。求解相关算法时首先通过预测协方差和检测概率门限选择可行子阵划分和采样周期的参数组合，合理分配系统资源；在此基础上，进一步考虑提升目标跟踪精度，自适应发射波形参数，形成可行子阵划分、采样周期、发射波形参数组合集，根据综合代价最小化原则选则最优子阵划分、采样周期、发射波形参数组合，最终实现节约雷达系统资源的同时提升目标跟踪精度。

A Centralized MIMO Radar Adaptive Resource Management Method for Target Tracking

The invention belongs to the field of radar target tracking, and specifically relates to a centralized MIMO radar adaptive resource management method for target tracking. For the first time, the method integrates target detection and target tracking, establishes the relationship between them by measuring error covariance matrix, minimizes resource consumption through adaptive subarray division and sampling period under the condition of ensuring normal target detection, and improves tracking accuracy by adaptive transmitting waveform parameters. Firstly, the parameters combination of feasible subarray division and sampling period is selected by predicting covariance and detection probability threshold to allocate system resources reasonably. On this basis, further consideration is given to improving target tracking accuracy and adaptive transmission waveform parameters to form feasible subarray division, sampling period and transmission waveform parameter combination set, according to the principle of minimization of comprehensive cost. Optimal subarray division, sampling period and waveform parameter combination are selected to achieve the goal of saving radar system resources and improving target tracking accuracy.

【技术实现步骤摘要】
目标跟踪的集中式MIMO雷达自适应资源管理方法
本专利技术属于雷达目标跟踪领域，具体涉及目标跟踪的集中式MIMO雷达自适应资源管理方法。
技术介绍
MIMO(Multiple-InputMultiple-Output)雷达是21世纪初出现的一种新型雷达体制，MIMO雷达是目前研究和发展的一个热点。根据发射和接收天线各单元的间距大小,可以将MIMO雷达分为分布式MIMO雷达和集中式MIMO雷达两类。集中式MIMO雷达的收发天线各单元相距较近,各个天线单元对目标的视角近似相同,且每个阵元可以发射不同的信号波形,从而获得波形分集,形成不同于传统相控阵的窄波束，且可以调整子阵划分个数；因此，在进行目标跟踪时，其自由度更大。MIMO雷达由于可变的子阵划分，在目标跟踪中灵活性更大。在MIMO雷达自适应目标跟踪过程中，除传统可控参数外，必须考虑子阵划分个数带来的影响，才能实现系统资源在跟踪过程中的有效分配。自适应资源管理是为了有效的控制任务工作参数，主要涉及到采样周期、发射波形参数等，通过自适应工作参数，可以使雷达的有限资源得到合理分配，从而更好地跟踪目标。自适应资源管理早期源于相控阵雷达，对于自适应采样周期，传统方法是通过使预测误差协方差小于门限实现对采样周期的控制；对于自适应发射波形参数，考虑到发射波形参数对量测协方差矩阵的影响，传统方法是利用最小均方误差原则来选取发射参数。上面仅针对相控阵雷达，且目标检测与目标跟踪本身由于其自身原理，是两个相对独立的部分，并不直接联系；现有技术根据侧重点的不同，一般将两者分别考虑，单独考虑进行目标检测或目标跟踪。
技术实现思路
针对上述存在问题或不足，为解决集中式MIMO雷达资源管理在目标跟踪过程中的高效分配，本专利技术提供了目标跟踪的集中式MIMO雷达自适应资源管理方法。具体技术方案为：步骤1：设集中式MIMO雷达总的阵元数为M，则其可能划分的子阵个数为sj＝2j-1，j＝1,2,…,(log2M+1)；设当前时刻为tk-1，下一时刻tk的采样周期Tk＝tk-tk-1，Tk从预设的采样周期集合中选取。发射波形参数λ和b是可自适应变化的，其中，λ表示波形的持续时间，b表示调频斜率。对于可能的子阵划分个数和可能的采样周期所构成的参数组合(sj,Tl)，计算以下相关量；步骤1.1：计算跟踪目标的预测径向距离误差标准差预测方位角误差标准差直角坐标系下的预测位置误差协方差矩阵记为则有其中H为量测矩阵，为直角坐标系下的预测误差协方差矩阵。极坐标系下的预测位置误差协方差矩阵为其中为从直角坐标系到极坐标系的Jacobian变换矩阵，由下式给出表示目标预测距离。因此，跟踪目标的预测径向距离误差标准差预测方位角误差标准差分别为：下标(k,k)，k＝1,2表示对角线元素。步骤1.2：计算检测概率其中预测回波信噪比为：其中，Bw为波束指向位置处方位的双程波束宽度，为波束指向方向的预测信噪比：其中，M为雷达阵元数，e为发射波形能量，ηA为天线有效面积占空比，为目标平均RCS的估计值，λ1为波长，为目标距雷达的径向距离，N0为噪声功率谱密度，N0＝kT0F0，k为波尔兹曼常数，T0为雷达接收机温度，F0为雷达接收机噪声系数,sj为MIMO子阵个数。步骤2：选取可行的子阵划分个数和采样周期所构成的参数组合(sj,Tl)，具体如下：步骤2.1：计算目标对应的距离预测误差门限和方位角预测误差门限其中Lg为跟踪时作用距离范围，B(sj)＝1.76*sj/M为波束指向目标预测位置处的单程波束宽度，u0.5α为标准正态分布的双侧分位数，PCL为置信度。步骤2.2：对于满足以下条件的子阵划分个数和采样周期组合予以统计形成可行参数集q为可行参数组合个数。步骤3：基于以上步骤1和2所选取可行子阵划分个数和采样周期的参数组合，进一步考虑发射波形参数，形成子阵划分个数、采样周期、发射波形参数的参数组合计算每一参数组合(si,Ti,λm,bn)对应的量测误差协方差矩阵Rpre(tk,si,Ti,λm,bn)；量测协方差矩阵表示为：其中Npre(tk,si,Ti,λm,bn)为径向距离与径向速度的量测协方差，σb，pre(tk,si,Ti)为方位角量测误差标准差；方位角量测误差标准差σb，pre(tk,si,Ti)计算如下：其中，Bw为波束指向位置处方位的双程波束宽度，常数c1的典型取值为1.57；步骤4：计算每一参数组合(si,Ti,λm,bn)的目标位置预测的估计误差协方差直角坐标系下目标位置预测的估计误差协方差矩阵记为Ppos,pre(tk,si,Ti,λm,bn)，则有Ppos,pre(tk,si,Ti,λm,bn)＝H·Ppre(tk,si,Ti,λm,bn)·HT(13)其中H为量测矩阵，Ppre(tk,si,Ti,λm,bn)为直角坐标系下预测的估计误差协方差矩阵，Ppre(tk,si,Ti,λm,bn)是利用每一参数组合(si,Ti,λm,bn)的量测误差协方差矩阵滤波估计得到的。其中Ppos,pre(tk,si,Ti,λm,bn)1，1，Ppos,pre(tk,si,Ti,λm,bn)2,2分别表示在参数组合(si,Ti,λm,bn)下x方向预测的估计误差方差和y方向预测的估计误差方差，下标(k,k)，k＝1,2表示对角线元素。步骤5：计算每一参数组合(si,Ti,λm,bn)的代价函数；其中，c1和c2为时间资源跟踪精度的加权系数，0≤c1≤1,0≤c2≤1且c1+c2＝1；则对应的最优的参数组合(sopt,Topt,λopt,bopt)可表示为：(sopt,Topt,λopt,bopt)＝minCpre(tk,si,Ti,λm,bn)(15)步骤6：利用当前时刻所选参数组合(sopt,Topt,λopt,bopt)作为tk时刻的跟踪任务参数，进行目标探测并获得当前量测；步骤7：利用步骤6获得的量测进行滤波，然后返回步骤1重复以上步骤1-6，直至达到跟踪时间为止。集中式MIMO雷达基本原理图如图8所示。雷达各阵元发射相互正交的波形，并且在空间相互叠加形成低增益的宽波束，对较大的空域范围同时实现能量覆盖,从而实现对大空域范围内的目标同时进行跟踪和搜索。在对目标进行跟踪时，每次采样时刻可以采用高增益窄波束对目标进行照射，也可以选择利用低增益的宽波束对目标进行照射，其可变参数为：子阵个数sj，目标采样周期Tl以及发射波形参数(λm,bn)。预测回波信噪比：假设MIMO雷达发射和接收天线增益分别可以表示为Gt和Gr，目标雷达截面积表示为σ，信号波长为λ1，目标到雷达的距离为则接收阵列的接收功率可表示为：其中，发射增益Gt与子阵中的阵元个数呈正比，满足Gt＝πηAL,ηA为天线口径效率，接收增益满足Gr＝πηAM。假设有效接收带宽为Br，则波束指向方向的预测回波信噪比可表示为：其中，Gp代表由匹配滤波和等效发射波束形成所带来的处理增益，满足Gp＝τBr，τ为发射信号的脉宽。将式(21)关系式代入式(22)，可进一步得到：其中e＝ptτ；考虑到波束指向误差带来的影响，得到下式(见文献：张洁.相控阵及其MIMO模式下的自适应目标跟踪和波束调度研究[D].电子科技大学,2017.)：基于集中式MIMO雷达的基本工作原理，本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.目标跟踪的集中式MIMO雷达自适应资源管理方法，包括以下步骤：步骤1：设集中式MIMO雷达总的阵元数为M，则其可能划分的子阵个数为sj＝2

【技术特征摘要】
1.目标跟踪的集中式MIMO雷达自适应资源管理方法，包括以下步骤：步骤1：设集中式MIMO雷达总的阵元数为M，则其可能划分的子阵个数为sj＝2j-1，j＝1,2,…,(log2M+1)；设当前时刻为tk-1，下一时刻tk的采样周期Tk＝tk-tk-1，Tk从预设的采样周期集合中选取。发射波形参数λ和b是可自适应变化的，其中，λ表示波形的持续时间，b表示调频斜率；对于可能的子阵划分个数和可能的采样周期所构成的参数组合(sj,Tl)，计算以下相关量；步骤1.1：计算跟踪目标的预测径向距离误差标准差预测方位角误差标准差直角坐标系下的预测位置误差协方差矩阵记为则有其中H为量测矩阵，为直角坐标系下的预测误差协方差矩阵；极坐标系下的预测位置误差协方差矩阵为：其中为从直角坐标系到极坐标系的Jacobian变换矩阵，由下式给出表示目标预测距离，跟踪目标的预测径向距离误差标准差预测方位角误差标准差分别为：下标(k,k)，k＝1,2表示对角线元素；步骤1.2：计算检测概率其中预测回波信噪比为：其中，Bw为波束指向位置处方位的双程波束宽度，为波束指向方向的预测信噪比：其中，M为雷达阵元数，e为发射波形能量，ηA为天线有效面积占空比，为目标平均RCS的估计值，λ1为波长，为目标距雷达的径向距离，N0为噪声功率谱密度，N0＝kT0F0，k为波尔兹曼常数，T0为雷达接收机温度，F0为雷达接收机噪声系数,sj为MIMO子阵个数；步骤2：选取可行的子阵划分个数和采样周期所构成的参数组合(sj,Tl)，具体如下：步骤2.1：计算目标对应的距离预测误差门限和方位角预测误差门限其中Lg为跟踪时作用距离范围，B(sj)＝1.76*sj/M为波束指向目标预测位置处的单程波束宽度，u0.5α为标准正态分布的双侧分位数，PCL为置信度；步骤2.2：对于满足以下条件的子阵划分个数和采样周期组合予以统计形成可行参数集q为可行参数组合个数；步骤3：基于以上步骤1和2所选取可行子阵划分个数和采样周期的参数组合，进一步考虑发射波形参数，形成子阵划分个数、采样周...

【专利技术属性】
技术研发人员：程婷，李茜，彭瀚，苏洋，檀倩倩，
申请(专利权)人：电子科技大学，
类型：发明
国别省市：四川,51