一种分布式飞行雷达平台的航迹规划方法技术

发明专利技术属于分布式雷达的航迹规划领域，特别涉及一种分布式飞行雷达平台的航迹规划方法。本发明专利技术通过选择几何精度因子作为定位性能，并通过接收信号回波计算检测性能，以及将检测性能与定位性能分别加权后作为MADDPG算法的奖励，并基于优化目标建立MADDPG算法；可以在航迹规划时兼顾检测性能以及定位性能；同时因为在航迹规划时考虑了航迹对雷达检测性能以及定位性能的影响，因此使用本发明专利技术规划的航迹可以在目标及雷达平台位置实时变化的场景中达到预期的高性能。到预期的高性能。到预期的高性能。

【技术实现步骤摘要】
一种分布式飞行雷达平台的航迹规划方法


[0001]本专利技术属于分布式雷达的航迹规划领域，特别涉及一种分布式飞行雷达平台的航迹规划方法。

技术介绍

[0002]目前，分布式飞行雷达平台大多用于对地海目标进行检测及定位，其主要任务为：以广域复杂地图为背景依靠多平台协同检测及定位，通过离线训练形成智能空间构型，经在线训练得到最优策略(航迹)，分布式飞行雷达平台按照策略飞行，实现在地图杂波信息的干扰下对指定任务目标的检测及定位，并飞行至目标位置。
[0003]现有的针对分布式雷达的航迹规划多为静态或瞬时动态环境下的，即目标的位置较为固定且回波信息不影响雷达的检测位置；其仅通过对接收回波进行滤波提高检测及定位性能，不会考虑航迹对检测及定位性能的影响；目前基于深度强化学习的空间构型优化技术仅针对目标与雷达平台的空间位置关系进行优化，通过训练达到避障及飞行到指定目标位置的效果；两种技术在高动态的复杂地海环境中实现目标的高性能检测及定位都面临很大挑战。现有的基于深度强化学习的空间构型优化技术因为实际应用通常会忽视目标的检测及定位性能，检测性能即在杂波本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种分布式飞行雷达平台的航迹规划方法，其特征在于，包括如下步骤：S1.获取环境信息以及目标信息，使用目标回波信号模型得到目标回波信号幅度，并将所有环境回波信号叠加得到杂波信号幅度；S2.将目标回波与环境回波叠加得到接收信号回波，计算雷达平台的检测性能；以及，计算雷达平台的几何精度因子并作为雷达平台的定位性能；S3.将所述检测性能与所述定位性能作为MADDPG算法的奖励，根据雷达平台的物理特性建立雷达平台飞行轨迹的约束条件；S4.基于所述奖励以及所述约束条件建立MADDPG算法，并对所述MADDPG算法进行离线训练；S5.将雷达平台的初始位置、目标位置范围输入至训练好的MADDPG算法中；训练好的MADDPG算法在雷达平台的飞行过程中与环境交互，得到分布式雷达平台的航迹。2.据权利要求1所述的种分布式飞行雷达平台的航迹规划方法，其特征在于，所述S3中，将所述检测性能与所述定位性能作为MADDPG算法的奖励，包括：计算检测权重，将所述检测权重与所述检测性能作为检测奖励r2，r2＝w1f1；其中，w1为检测权重，f1为检测性能；计算定位权重，将所述定位权重与所述定位性能作为定位奖励r3，r3＝w2f2；其中，w2为定位权重，f2为定位性能。3.根据权利要求2所述的一种分布式飞行雷达平台的航迹规划方法，其特征在于，使用指数递减惯性权重算法得到定位权重以及检测权重。4.根据权利要求3所述的一种分布式飞行雷达平台的航迹规划方法，其特征在于，所述定位权重w2的计算方法如下：其中，f1为检测性能，f
1max
为训练中检测性能能达到的最大值；检测权重w1的计算方法为：w1＝1
‑
w2。5.根据权利要求4所述的一种分布式飞行雷达平台的航迹规划方法，其特征在于，在所述S3中，将所述检测性能与所述定位性能作为MADDPG算法的奖励，还包括：设置行动奖励、目标奖励与碰撞奖励；行动奖励r1，用于减少每轮的飞行步数使雷达平台在尽可能少的步数下完成飞行；目标奖励r4，用于引导平台快速接近目标；碰撞奖励r5，用于避免平台间距离过近发生碰撞。6.根据权利要求1至5任意一项所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：孙国皓，江秀强，季袁冬，钟苏川，姚瑞琦，
申请(专利权)人：四川大学，
类型：发明
国别省市：