基于多目标定位的组网雷达波束与功率自适应优化分配方法组成比例

本发明专利技术公开了一种基于多目标定位的组网雷达波束与功率自适应优化分配方法，包括：S1、构建组网雷达执行多目标定位任务的场景；S2、采用克拉美

【技术实现步骤摘要】
基于多目标定位的组网雷达波束与功率自适应优化分配方法


[0001]本专利技术涉及雷达信号处理技术，具体涉及一种基于多目标定位的组网雷达波束与功率自适应优化分配方法。

技术介绍

[0002]资源优化管理被认为是组网雷达中最重要的功能，它不仅可以在燃料供应有限的情况下延长组网雷达使用周期，而且可以提高组网雷达的射频隐身性能。因此，组网雷达的资源优化管理是雷达研究领域中一个重要的课题。例如，在功率和带宽资源有限的条件下，Garcia等人试图通过优化功率和带宽的分配来提高目标定位精度。另外，Shi C.G.还提出联合优化目标、带宽和驻留时间分配以及功率和带宽分配的两种面向射频隐身的资源分配策略。
[0003]总的来说，上述研究成果表明通过优化波束分配可以提高目标跟踪精度。然而，在目标定位的应用中还没有涉及波束分配的报道。因此，如何进行波束和功率分配，进而在满足多目标定位精度的前提下，获得更好的射频隐身性能，已成为组网雷达多目标定位中的一个关键问题。

技术实现思路

[0004]专利技术目的：本专利技术的一个目的是提供一种基于多目标定位的组网雷达波束与功率自适应优化分配方法，同时优化各雷达波束和功率分配，以达到最小化组网雷达总辐射功率，提升组网雷达射频隐身性能的目的。
[0005]本专利技术的另一个目的是提供一种基于多目标定位的组网雷达波束与功率自适应优化分配系统。
[0006]技术方案：本专利技术的基于多目标定位的组网雷达波束与功率自适应优化分配方法，包括以下步骤：
[0007]S1、构建组网雷达执行多目标定位任务的场景：组网雷达包括M部相控阵雷达，第m部相控阵雷达最多能发射L
m
个波束，组网雷达对Q个目标进行定位，每部相控阵雷达只接收接自己发射的信号回波，并对其进行匹配滤波处理；
[0008]S2、采用克拉美
‑
罗下界CRLB表征组网雷达目标定位精度；
[0009]S3、以最小化组网雷达总发射功率作为优化目标，以目标定位精度及组网雷达资源为约束条件，建立基于多目标定位的组网雷达波束与功率自适应优化分配模型；
[0010]S4、利用半正定规划SDP结合粒子群算法PSO对步骤S3中建立的优化分配模型进行求解。
[0011]进一步的，步骤S2中第q个目标的克拉美
‑
罗下界CRLB表达式为：
[0012][0013]其中，c
q
(ψ
q
,P
q
,u
q
)是第q个目标位置估计的克拉美
‑
罗下界；ψ
q
＝[x
q
,y
q
]T
为第q个目标的位置矢量；P
q
＝[p
1,q
,p
2,q
,
…
,p
M,q
]T
为照射第q个目标的功率矢量，其第m个分量为p
m,q
；u
q
＝[u
1,q
,u
2,q
,
…
,u
M,q
]T
为波束分配状态矢量，u
m,q
是二元变量，u
m,q
＝1表示第q个目标被组网雷达的第m部雷达的波束照，u
m,q
＝0表示第q个目标没有被组网雷达的第m部雷达照射；c
m,q
＝γ
m,q
α
m,q
β
m,q
，，f
m,q
＝υ
m,q
κ
m,q
μ
m,q
，，，为第m部相控阵雷达坐标；B
m,q
和n
m,q
分别为第m部相控阵雷达照射第q个目标波束的带宽和阵元数目；ξ
m,q
和R
m,q
分别为第q个目标相对于第m部相控阵雷达的雷达散射截面积和距离；和c分别为噪声功率和光速。
[0014]进一步的，步骤S3中建立的基于多目标定位的组网雷达波束与功率自适应优化分配模型为：
[0015][0016][0017]其中，表示通过优化变量u
q
和P
q
使目标函数最小化；1
T
＝[1,1,
…
,1]，其维度为M；P
q
＝[p
1,q
,p
2,q
,
…
,p
M,q
]T
为照射第q个目标的功率矢量，其第m个分量为p
m,q
；u
q
为波束分配状态矢量；ψ
q
为第q个目标的位置矢量；tr(
·
)表示该矩阵的迹；是设定的第q个目标的定位精度；u
m,q
是二元变量，u
m,q
＝1表示第q个目标被组网雷达的第m部雷达的波束照射，u
m,q
＝0表示第q个目标没有被组网雷达的第m部雷达照射；L
m
为第m部相控阵雷达所发射的波束数目。
[0018]进一步的，步骤S4包括以下步骤：
[0019]S41、假定波束选择固定，对于第q个目标，利用下式得到不同波束选择下最小的组网雷达的总发射功率：
[0020][0021][0022]其中，P
q
为照射第q个目标的功率矢量，A
q
是一个辅助矩阵，是设定的第q个目标的定位精度，ψ
q
为第q个目标的位置矢量；
[0023]S42、利用粒子群算法PSO，求解满足的组网雷达发射功率最小的波束分配方案，其中，u
m,q
是二元变量，u
m,q
＝1表示第q个目标被组网雷达的第m部雷达的波束照，u
m,q
＝0表示第q个目标没有被组网雷达的第m部雷达照射；L
m
为第m部相控阵雷达所发射的波束数目。
[0024]进一步的，步骤S42中粒子群算法PSO的求解步骤为：
[0025](1)初始化：设置迭代次数、种群数目、粒子维数、惯性因子等初始化参数，随机生成P个满足的个体作为初始粒子；
[0026](2)个体评价：随机赋值每个粒子位置和速度，计算每个粒子的总发射功率；
[0027](3)粒子筛选：根据发射功率选择满足的粒子作为全局最优粒子；
[0028](4)粒子更新：更新每个粒子位置和速度，获得P个满足的新粒子群；
[0029](5)粒子筛选：将更新后的粒子合并先前最优粒子进行筛选，选取满足且总辐射能量最低的粒子为全局最优；
[0030](6)终止判断：判断是否满足最大迭代次数，若未达到，返回步骤(2)重复上述操作；若已到达，则输出最佳粒子。
[0031]本专利技术的一个实施例中，基于多目标定位的组网雷本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于多目标定位的组网雷达波束与功率自适应优化分配方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、构建组网雷达执行多目标定位任务的场景：组网雷达包括M部相控阵雷达，第m部相控阵雷达最多能发射L
m
个波束，组网雷达对Q个目标进行定位，每部相控阵雷达只接收接自己发射的信号回波，并对其进行匹配滤波处理；S2、采用克拉美
‑
罗下界CRLB表征组网雷达目标定位精度；S3、以最小化组网雷达总发射功率作为优化目标，以目标定位精度及组网雷达资源为约束条件，建立基于多目标定位的组网雷达波束与功率自适应优化分配模型；S4、利用半正定规划SDP结合粒子群算法PSO对步骤S3中建立的优化分配模型进行求解。2.根据权利要求1所述的基于多目标定位的组网雷达波束与功率自适应优化分配方法，其特征在于，步骤S2中第q个目标的克拉美
‑
罗下界CRLB表达式为：其中，c
q
(ψ
q
,P
q
,u
q
)是第q个目标位置估计的克拉美
‑
罗下界；ψ
q
＝[x
q
,y
q
]
T
为第q个目标的位置矢量；P
q
＝[p
1,q
,p
2,q
,
…
,p
M,q
]
T
为照射第q个目标的功率矢量，其第m个分量为p
m,q
；u
q
＝[u
1,q
,u
2,q
,
…
,u
M,q
]
T
为波束分配状态矢量，u
m,q
是二元变量，u
m,q
＝1表示第q个目标被组网雷达的第m部雷达的波束照，u
m,q
＝0表示第q个目标没有被组网雷达的第m部雷达照射；c
m,q
＝γ
m,q
α
m,q
β
m,q
，，f
m,q
＝υ
m,q
κ
m,q
μ
m,q
，，，为第m部相控阵雷达坐标；B
m,q
和n
m,q
分别为第m部相控阵雷达照射第q个目标波束的带宽和阵元数目；ξ
m,q
和R
m,q
分别为第q个目标相对于第m部相控阵雷达的雷达散射截面积和距离；和c分别为噪声功率和光速。3.根据权利要求1所述的基于多目标定位的组网雷达波束与功率自适应优化分配方法，其特征在于，步骤S3中建立的基于多目标定位的组网雷达波束与功率自适应优化分配模型为：s.t.：其中，表示通过优化变量u
q
和P
q
使目标函数最小化；1
T
＝[1,1,
…
,1]，其维度为M；
P
q
＝[p
1,q
,p
2,q
,
…
,p
M,q
]
T
为照射第q个目标的功率矢量，其第m个分量为p
m,q
；u
q
为波束分配状态矢量；ψ
q
为第q个目标的位置矢量；tr(
·
)表示该矩阵的迹；是设定的第q个目标的定位精度；u
m,q
是二元变量，u
m,q
＝1表示第q个目标被组网雷达的第m部雷达的波束照；u
m,q
＝0表示第q个目标没有被组网雷达的第m部雷达照射；L
m
为第m部相控阵雷达所发射的波束数目。4.根据权利要求1所述的基于多目标定位的组网雷达波束与功率自适应优化分配方法，其特征在于，步骤S4包括...

【专利技术属性】
技术研发人员：时晨光，张巍巍，周建江，李海林，谭静，
申请(专利权)人：南京航空航天大学，
类型：发明
国别省市：