CN107728139B - 一种基于多目标跟踪的相控阵雷达组网***资源管理方法 - Google Patents

一种基于多目标跟踪的相控阵雷达组网***资源管理方法 Download PDF

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CN107728139B CN201710816710.5A CN201710816710A CN107728139B CN 107728139 B CN107728139 B CN 107728139B CN 201710816710 A CN201710816710 A CN 201710816710A CN 107728139 B CN107728139 B CN 107728139B
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Abstract

该发明公开了一种基于多目标跟踪的相控阵雷达组网***资源管理方法，属于相控阵雷达组网资源管理技术领域，涉及多目标跟踪。首先研究雷达组网和目标之间的拓扑结构，分析多相控阵雷达组网在多波束工作模式下，对于不同目标，其角度和空间分集增益不同对回波信噪比的影响。然后，在各目标跟踪精度满足预定要求的前提下去优化每个雷达的波束指向及波束驻留时间，使该雷达组网波束用于跟踪的总驻留时间最少。由于目标位置，角度，RCS和雷达组网空间分集增益不同，各个目标为维持预定跟踪精度对***资源的需求有所变化，造成的若干目标不能被有效跟踪的问题，实现了在节约资源的同时，完成***对多个目标的有序跟踪。

Description

一种基于多目标跟踪的相控阵雷达组网***资源管理方法
技术领域
本发明属于相控阵雷达组网资源管理技术领域，涉及多目标跟踪，多雷达***在多目标跟踪模式下的波束和驻留时间资源联合管理技术研究。
背景技术
相控阵雷达是目前广泛研究和发展的一种重要雷达，由于其波束可任意指向,可以在微秒到百微秒级进行捷变，因而具备多功能、多目标和高度自适应的能力,具有极大的灵活性等特点。相控阵雷达与计算机控制技术相结合，可自适应地改变雷达有关工作参数和工作方式以适应外界变化的工作环境，如可改变天线波束形状、波束驻留时间和功率分配等等。因此，根据外界环境对相控阵雷达资源进行管理具有广泛的研究价值。
对于由多部相控阵雷达构成的目标跟踪观测雷达网，其资源管理问题除了时间资源管理问题外，还有空间资源(雷达分配)管理问题，其中雷达分配问题即所谓的传感器分配问题。因此，对相控阵雷达组成的组网跟踪***而言，其资源管理问题不仅包括波束指向、驻留时间的管理，还包括传感器和目标之间的对应问题(哪些雷达跟踪哪些目标)。在文献“多目标跟踪分布式MIMO雷达收发站联合选择优化算法，雷达学报，2017,6(1):73～80”中，作者将在站点选择构建为一个布尔规划问题，并将其松弛为半正定规划问题后(SDP)利用分块坐标下降迭代法取得联合选择的近似最优解，该方法有效解决了雷达收发站点个数选择问题，但未考虑每个站点的资源分配，因此该方法解决的问题比较单一，而且未分析雷达站点和目标位置不同及目标散射截面不同(RCS)对站点分配的影响。文献“VariableDwell Time Task Scheduling for Multifunction Radar,IEEE TASE,2014,11(2):463-472.”基于任务对驻留时间进行量化后，提出一种有效的启发式调度方法，使雷达***在一个时间轴范围内完成更多任务，但该方法针对***宏观的任务管理，对于尽量消耗更少资源来完成多目标跟踪的问题，此方法效果不明显。
发明内容
本发明的目的是针对背景技术存在的缺陷，研究设计了一种基于多目标跟踪的相控阵雷达组网资源管理办法，解决相控阵雷达组网在多波束工作模式下跟踪多个目标时，由于目标位置，角度，RCS和雷达空间分集增益不同，各个目标为维持预定跟踪精度对相控阵雷达组网波束和驻留时间的需求有所变化，造成的***资源浪费和若干目标不能被有效跟踪的问题。
本发明的解决方案是：首先研究雷达组网和目标之间的拓扑结构，分析多相控阵雷达组网在多波束工作模式下，对于不同目标，其角度和空间分集增益不同对回波信噪比的影响。然后，在各目标跟踪精度满足预定要求的前提下去优化每个雷达的波束指向及波束驻留时间，使该雷达组网波束用于跟踪的总驻留时间最少。针对此问题，提出一个转化算法，该算法首先对每个目标给定一个固定驻留时间值，选出数据信息较丰富的若干部雷达来跟踪此目标，由此确立波束指向后，将原非凸问题转化成凸问题，之后再根据每个目标的预定跟踪精度来分配选定的各雷达波束驻留时间，最终实现了相控阵雷达组网***资源的分配。最后，根据目标观测模型，采用扩展卡尔曼滤波算法实现雷达组网对多目标的跟踪。该方法有效解决了不同目标为维持预定跟踪门限而对雷达资源的需求变化问题，从而实现了***资源和目标之间的合理匹配，在节约资源的同时完成了多个目标的有序跟踪。
本发明提出一种基于多目标跟踪的相控阵雷达组网***资源管理方法，该方法包括步骤：
步骤1：确定雷达和目标的拓扑结构和被管理资源变量；
一个由M个相控阵雷达组成的雷达网络，第m个雷达的位置为(xm,ym)，m＝1,2,…,M，在监控区域广泛分布Q个目标，该雷达***对这些目标进行跟踪，假设每个目标匀速运动，目标q的初始位置和速度分别为
Figure GDA0002620952850000021
和
Figure GDA0002620952850000022
则在第k个跟踪时刻，目标q的位置和速度分别为
Figure GDA0002620952850000023
和
Figure GDA0002620952850000024
在k时刻，每部雷达可发射Bm个波束，且有
Figure GDA0002620952850000025
个波束被选出用于目标跟踪，每个跟踪时刻每个波束只能跟踪一个目标，由于并不能确定雷达m的波束是否会用来跟踪目标q，引入二元变量
Figure GDA0002620952850000026
Figure GDA0002620952850000027
为了维持目标的跟踪，每个跟踪时刻，雷达波束还需发射一定量的脉冲到目标上来获取目标信息，若k时刻雷达m的波束发射一系列重复周期为Tpri脉冲信号，且有
Figure GDA0002620952850000028
个脉冲照射到目标q上，则雷达波束在该目标的驻留时间为
Figure GDA0002620952850000029
Figure GDA00026209528500000210
表示脉冲个数，Tpri表示脉冲重复周期，因此，本发明对雷达***的波束指向和驻留时间进行管控；因此确定出被管理资源变量：1.每个时刻每部雷达用于跟踪的波束数量
Figure GDA00026209528500000211
2.每个目标如何选择来自哪些雷达的波束照射，3.来自不同雷达的波束照射驻留时间
Figure GDA00026209528500000212
分；
步骤2：确立资源优化模型；
目标q作匀速运动，在k时刻其状态为：
Figure GDA00026209528500000213
则其动态方程和来自雷达m的目标量测方程分别为：
Figure GDA0002620952850000031
其中，Fk表示状态转移矩阵，过程噪声
Figure GDA0002620952850000032
为均值为零、方差为Qq,k-1的高斯白噪声，量测
Figure GDA0002620952850000033
为从回波信号中提取的目标与雷达的距离和角度信息，量测噪声
Figure GDA0002620952850000034
为零均值、方差为
Figure GDA0002620952850000035
的高斯白噪声，
Figure GDA0002620952850000036
表示量测，且该方差与回波信噪比有关；
为方便下面描述，定义两组变量，k时刻的波束选择变量Φk＝[Φ1,k,…,Φq,k,…,ΦQ,k]T和驻留时间变量ΔTk＝[T1,k,…,Tq,k,…,TQ,k]T，其中，
Figure GDA0002620952850000037
表示所有雷达对目标q的照射情况，
Figure GDA0002620952850000038
表示所有雷达对在目标q上的驻留时间，二者关系为：
Figure GDA0002620952850000039
由于贝叶斯克拉美罗界为目标状态估计最小均方误差MSE提供了一个下界，且具有一定的预测性；因此，采用贝叶斯克拉美罗界作为跟踪性能的准则，其表达式为：
Figure GDA00026209528500000310
Figure GDA00026209528500000311
表示贝叶斯克拉美罗界，
Figure GDA00026209528500000312
表示目标状态
Figure GDA00026209528500000313
的贝叶斯信息矩阵，为：
Figure GDA00026209528500000314
其中，
Figure GDA00026209528500000315
表示目标先验信息的费歇尔信息矩阵，
Figure GDA00026209528500000316
为目标q在k时刻来自于雷达m的数据费歇尔信息矩阵，
Figure GDA00026209528500000317
表示目标量测对于目标状态的雅克比行列式；
Figure GDA00026209528500000318
表示量测方差的倒数，
Figure GDA00026209528500000319
表示求数学期望操作，因为目标贝叶斯克拉美罗界的对角线元素可反映目标状态向量各个分量估计方差的下界，将下式作为各个目标跟踪精度的指标：
Figure GDA00026209528500000320
其中，CCRLB(1,1)和CCRLB(3,3)分别表示贝叶斯克拉美罗界对角线上的第一个和第三个分量；
确定优化目的为：在由相控阵雷达组成的雷达组网中，合理分配雷达波束指向和波束驻留时间，保证所有目标跟踪精度在满足预定要求ηq的情况下，使所有波束用于跟踪的驻留时间最少；因此目标函数为
Figure GDA0002620952850000041
结合波束
Figure GDA0002620952850000042
和驻留时间
Figure GDA0002620952850000043
约束，建立优化问题模型为：
Figure GDA0002620952850000044
其中：第一约束表示每个目标需要满足其预定的跟踪精度ηq；第二约束表示波束变量是个由0和1组成的二元变量；第三约束表示考虑到雷达波束不仅要执行跟踪还要在监控区域进行搜索，因此k时刻雷达m用于跟踪的波束总数
Figure GDA00026209528500000413
需要少于雷达形成的波束总数Bm；第四约束表示若是某个目标的预测跟踪性能比较好，则要使其满足预定跟踪精度可能并不需要来自所有雷达的波束照射，一个雷达数量子集即可，因此，k时刻目标q上的波数数量Lq,k不大于雷达总数量M；第五约束表示若目标不被波束照射则驻留时间不存在；第六约束表示驻留时间存在，但其不是任意的，还需要满足一个上下界限，上界为
Figure GDA0002620952850000045
下界为
Figure GDA0002620952850000046
第七约束表示对于每个雷达而言用于跟踪的时间上限为
Figure GDA0002620952850000047
步骤3：提出雷达组网的波束和驻留时间分配策略，先基于雷达数据信息来分配波束指向，再根据最优化理论来分配驻留时间的算法来实现资源分配，得到分配结果；
步骤3.1：k时刻，为了体现各个雷达数据信息
Figure GDA0002620952850000048
的大小，对每个雷达的波束给定一个约束范围内的固定时间，即假设
Figure GDA0002620952850000049
计算出对于目标q，来自于每个雷达的数据信息
Figure GDA00026209528500000410
然后求出矩阵
Figure GDA00026209528500000411
的迹
Figure GDA00026209528500000412
Figure GDA0002620952850000051
其中：Tr[·]表示求矩阵迹的操作，令
Figure GDA0002620952850000052
并对
Figure GDA0002620952850000053
的各个元素进行从大到小排序，分类结果如下：
Figure GDA0002620952850000054
其中：
Figure GDA0002620952850000055
表示迹排序结果和每个结果所在的位置，Iq,k表示每个结果所在的位置；
Figure GDA0002620952850000056
表示排序操作；
步骤3.2：令k时刻目标q上的波数数量Lq,k＝0，对于i＝1,2,…M，
步骤3.2.1、
Figure GDA0002620952850000057
其中，Iq,k(i)表示矩阵Iq,k的第i个变量，
Figure GDA0002620952850000058
表示驻留时间为Tfix时目标q上来自雷达Iq,k(i)的数据费歇尔信息矩阵，
Figure GDA0002620952850000059
表示目标q上来自i个雷达的贝叶斯信息矩阵之和，
Figure GDA00026209528500000510
表示驻留时间为Tfix时目标q上的贝叶斯克拉美罗界，
Figure GDA00026209528500000511
表示驻留时间为Tfix时目标q的跟踪性能指标；
步骤3.2.2、将
Figure GDA00026209528500000512
和跟踪门限ηq作对比，如果
Figure GDA00026209528500000513
则
Figure GDA00026209528500000514
返回步骤3.2.1；直到
Figure GDA00026209528500000515
或者i达到M，循环停止；
步骤3.2.3、将
Figure GDA00026209528500000516
和跟踪门限ηq作对比，如果
Figure GDA00026209528500000517
则
Figure GDA00026209528500000518
返回步骤3.2.1；直到
Figure GDA00026209528500000519
或者i达到M，循环停止，记录此时i的大小，令Lq,k＝i；
步骤3.3：对于每部雷达m＝1,2,…,M而言，计算出此时每部雷达用于跟踪的波束总量
Figure GDA00026209528500000520
若
Figure GDA00026209528500000521
则此时
Figure GDA00026209528500000522
统计每个目标的波束总量Lq,k，得到目标q上来自雷达Iq,k(i)的波束选择结果：
Figure GDA00026209528500000523
其中Iq,k(1:Lq,k)表示矩阵Iq,k的前Lq,k个变量；
通过步骤3.1～3.3得到了k时刻目标q上来自所有雷达的波束选择结果Φq,k，Φq,k表示目标q上来自所有雷达的波束选择结果，是个有多个标量
Figure GDA0002620952850000061
组成的向量,且有Lq,k个波束被选择来跟踪目标q，对Φq,k进行排序，得排序后的波束变量Υq,k：
[Υq,k]＝sort(Φq,k,'descend′) (10)
则最终目标q上的波束可以写为：
Figure GDA0002620952850000062
且只有Lq,k个波束需要照射目标q，因此贝叶斯信息矩阵可以写为
Figure GDA0002620952850000063
其中：
Figure GDA0002620952850000064
表示目标q上来自雷达Iq,k(i)的波束驻留时间；
当波束分配完成后，将优化问题(6)转化成以下形式：
Figure GDA0002620952850000065
通过梯度投影法来对公式(12)进行求解，得到驻留时间分配ΔTk；通过该方法得到驻留时间值虽然是最优的，但该值是上下限之间的任意值，而驻留时间
Figure GDA0002620952850000066
只能是脉冲重复周期的整数倍，故通过四舍五入，将驻留时间近似为脉冲重复周期的整数倍，记为
Figure GDA0002620952850000067
最终，通过得到了每个跟踪时刻基于多目标跟踪的多雷达***波束和驻留时间分配结果
Figure GDA0002620952850000068
本发明提供了一种基于多目标跟踪的相控阵雷达组网资源管理办法，分析多相控阵雷达组网在多波束工作模式下，对于不同目标，其角度和空间分集增益不同对回波信噪比的影响。然后，构建一个保证各个目标跟踪精度的同时使相控阵雷达组网***资源消耗更少的优化问题，针对此目标，提出一个首先对每个目标给定一个固定驻留时间值，选出数据信息较丰富的若干部雷达来跟踪此目标，由此确立波束指向后，将原非凸问题转化成凸问题，之后再根据每个目标的预定跟踪精度来分配选定的各雷达波束驻留时间的转化算法，最终实现了相控阵雷达组网***资源的分配算法，最后，根据目标观测模型，采用扩展卡尔曼滤波算法实现雷达组网对多目标的跟踪。本发明的优点是有效解决了多个雷达在执行多个跟踪任务时，由于目标位置，角度，RCS和雷达组网空间分集增益不同，各个目标为维持预定跟踪精度对***资源的需求有所变化，造成的若干目标不能被有效跟踪的问题，实现了在节约资源的同时，完成***对多个目标的有序跟踪。
附图说明
图1是基于多目标跟踪的雷达组网波束和驻留时间联合管理流程图。
图2是多雷达***多波束工作模式示意图。
图3是目标航迹与雷达位置分布图。
图4是各雷达在目标1上的脉冲数目。
图5是各雷达在目标2上的脉冲数目。
图6是各雷达在目标3上的脉冲数目。
图7是各雷达在目标4上的脉冲数目。
图8是每部雷达用于跟踪的时间。
图9是基于本文方法和传统贪婪算法的总跟踪消耗时间对比。
具体实施方式
下面根据一个MATLAB仿真例子给出本发明的具体实施方式。
由于脉冲数目与波束驻留时间成正比关系，因此本发明将用脉冲数目来反应驻留时间。
步骤1：研究雷达和目标的拓扑结构，确立被管理资源变量
初始化***参数，给定雷达位置和目标初始状态分别如表1和表2所示。考虑到可操作性，选取波束指向Φk和驻留时间ΔTk为本次资源管理的变量。
表1雷达位置
Figure GDA0002620952850000071
表2目标初始状态
Figure GDA0002620952850000072
步骤2：资源优化模型的确立
引入贝叶斯克拉美罗界，由此推导出跟踪精度准则式(5)，结合波束和驻留时间约束，建立优化问题如式(6)所示。
步骤3：提出雷达组网***的波束和驻留时间分配策略，得到分配结果
给定资源优化模型参数：脉冲重复周期Tpri＝1ms，发射功率Pav＝2e4w，每个跟踪时刻用于跟踪的总时间为Ttrack＝0.4s，波束驻留时间的约束为0.005Ttrack≤ΔTq,k≤0.9Ttrack，跟踪门限η1:Q＝[0.027,0.027,0.027,0.027]T，跟踪过程中目标过程噪声一致。根据提出的波束选择和驻留时间分配算法，得出资源分配结果
Figure GDA0002620952850000081
图4，图5，图6和图7，分别为目标1，2，3和4的波束和驻留时间分配结果。图8为每部雷达在此次跟踪中的总时间消耗。体现本发明的有效性，我们用一种传统的贪婪算法和本发明提出方法作对比，两种方法用于跟踪的时间消耗图如图9所示，可以看出，本发明提出的方法更节约资源，大约比贪婪算法跟节约25％的资源。
步骤四：采用扩展卡尔曼滤波算法实现多目标的跟踪
将资源分配结果
Figure GDA0002620952850000082
代入目标动态模型和量测模型(2)，得出量测噪声协方差和回波信噪比，再根据目标跟踪的预测和更新过程，得到目标的状态估计。目标的实际航迹和估计航迹如图3所示。
通过本发明具体实施方式可以看出，和用贪婪算法来分配资源相比，本发明可以在保证所有目标跟踪精度的前提下，使相控阵雷达***用于跟踪任务的资源消耗量有所减少，大概节约了25％的资源。

Claims (1)

1.一种基于多目标跟踪的相控阵雷达组网***资源管理方法，该方法包括步骤：
步骤1：确定雷达和目标的拓扑结构和被管理资源变量；
一个由M个相控阵雷达组成的雷达网络，第m个雷达的位置为(xm,ym)，m＝1,2,…,M，在监控区域广泛分布Q个目标，该雷达***对这些目标进行跟踪，假设每个目标匀速运动，目标q的初始位置和速度分别为
Figure FDA0002620952840000011
和
Figure FDA0002620952840000012
q＝1,…,Q，则在第k个跟踪时刻，目标q的位置和速度分别为
Figure FDA0002620952840000013
和
Figure FDA0002620952840000014
在k时刻，每部雷达可发射Bm个波束，且有
Figure FDA0002620952840000015
个波束被选出用于目标跟踪，每个跟踪时刻每个波束只能跟踪一个目标，由于并不能确定雷达m的波束是否会用来跟踪目标q，引入二元变量
Figure FDA0002620952840000016
Figure FDA0002620952840000017
为了维持目标的跟踪，每个跟踪时刻，雷达波束还需发射一定量的脉冲到目标上来获取目标信息，若k时刻雷达m的波束发射一系列重复周期为Tpri脉冲信号，且有
Figure FDA0002620952840000018
个脉冲照射到目标q上，则雷达波束在该目标的驻留时间为
Figure FDA0002620952840000019
Figure FDA00026209528400000110
表示脉冲个数，Tpri表示脉冲重复周期，因此，本发明对雷达***的波束指向和驻留时间进行管控；因此确定出被管理资源变量：1.每个时刻每部雷达用于跟踪的波束数量
Figure FDA00026209528400000111
2.每个目标如何选择来自哪些雷达的波束照射，3.来自不同雷达的波束照射驻留时间
Figure FDA00026209528400000112
分；
步骤2：确立资源优化模型；
目标q作匀速运动，在k时刻其状态为：
Figure FDA00026209528400000113
则其动态方程和来自雷达m的目标量测方程分别为：
Figure FDA00026209528400000114
其中，Fk表示状态转移矩阵，过程噪声
Figure FDA00026209528400000115
为均值为零、方差为Qq,k-1的高斯白噪声，量测
Figure FDA00026209528400000116
为从回波信号中提取的目标与雷达的距离和角度信息，量测噪声
Figure FDA00026209528400000117
为零均值、方差为
Figure FDA00026209528400000118
的高斯白噪声，
Figure FDA00026209528400000119
表示量测，且该方差与回波信噪比有关；
为方便下面描述，定义两组变量，k时刻的波束选择变量Φk＝[Φ1,k,…,Φq,k,…,ΦQ,k]T和驻留时间变量ΔTk＝[T1,k,…,Tq,k,…,TQ,k]T，其中，
Figure FDA00026209528400000120
表示所有雷达对目标q的照射情况，
Figure FDA0002620952840000021
表示所有雷达对在目标q上的驻留时间，二者关系为：
Figure FDA0002620952840000022
由于贝叶斯克拉美罗界为目标状态估计最小均方误差MSE提供了一个下界，且具有一定的预测性；因此，采用贝叶斯克拉美罗界作为跟踪性能的准则，其表达式为：
Figure FDA0002620952840000023
Figure FDA0002620952840000024
表示贝叶斯克拉美罗界，
Figure FDA0002620952840000025
表示目标状态
Figure FDA0002620952840000026
的贝叶斯信息矩阵，为：
Figure FDA0002620952840000027
其中，
Figure FDA0002620952840000028
表示目标先验信息的费歇尔信息矩阵，
Figure FDA0002620952840000029
为目标q在k时刻来自于雷达m的数据费歇尔信息矩阵，
Figure FDA00026209528400000210
表示目标量测对于目标状态的雅克比行列式；
Figure FDA00026209528400000211
表示量测方差的倒数，
Figure FDA00026209528400000212
表示求数学期望操作，因为目标贝叶斯克拉美罗界的对角线元素可反映目标状态向量各个分量估计方差的下界，将下式作为各个目标跟踪精度的指标：
Figure FDA00026209528400000213
其中，CCRLB(1,1)和CCRLB(3,3)分别表示贝叶斯克拉美罗界对角线上的第一个和第三个分量；
确定优化目的为：在由相控阵雷达组成的雷达组网中，合理分配雷达波束指向和波束驻留时间，保证所有目标跟踪精度在满足预定要求ηq的情况下，使所有波束用于跟踪的驻留时间最少；因此目标函数为
Figure FDA00026209528400000214
结合波束
Figure FDA00026209528400000215
和驻留时间
Figure FDA00026209528400000216
约束，建立优化问题模型为：
Figure FDA0002620952840000031
其中：第一约束表示每个目标需要满足其预定的跟踪精度ηq；第二约束表示波束变量是个由0和1组成的二元变量；第三约束表示考虑到雷达波束不仅要执行跟踪还要在监控区域进行搜索，因此k时刻雷达m用于跟踪的波束总数
Figure FDA00026209528400000313
需要少于雷达形成的波束总数Bm；第四约束表示若是某个目标的预测跟踪性能比较好，则要使其满足预定跟踪精度可能并不需要来自所有雷达的波束照射，一个雷达数量子集即可，因此，k时刻目标q上的波数数量Lq,k不大于雷达总数量M；第五约束表示若目标不被波束照射则驻留时间不存在；第六约束表示驻留时间存在，但其不是任意的，还需要满足一个上下界限，上界为
Figure FDA0002620952840000032
下界为
Figure FDA0002620952840000033
第七约束表示对于每个雷达而言用于跟踪的时间上限为
Figure FDA0002620952840000034
步骤3：提出雷达组网的波束和驻留时间分配策略，先基于雷达数据信息来分配波束指向，再根据最优化理论来分配驻留时间的算法来实现资源分配，得到分配结果；
步骤3.1：k时刻，为了体现各个雷达数据信息
Figure FDA0002620952840000035
的大小，对每个雷达的波束给定一个约束范围内的固定时间，即假设
Figure FDA0002620952840000036
计算出对于目标q，来自于每个雷达的数据信息
Figure FDA0002620952840000037
然后求出矩阵
Figure FDA0002620952840000038
的迹
Figure FDA0002620952840000039
Figure FDA00026209528400000310
其中：Tr[·]表示求矩阵迹的操作，令
Figure FDA00026209528400000311
并对
Figure FDA00026209528400000312
的各个元素进行从大到小排序，分类结果如下：
Figure FDA0002620952840000041
其中：
Figure FDA0002620952840000042
表示迹排序结果和每个结果所在的位置，Iq,k表示每个结果所在的位置；
Figure FDA0002620952840000043
表示排序操作；
步骤3.2：令k时刻目标q上的波数数量Lq,k＝0，对于i＝1,2,…M，
步骤3.2.1、
Figure FDA0002620952840000044
其中，Iq,k(i)表示矩阵Iq,k的第i个变量，
Figure FDA0002620952840000045
表示驻留时间为Tfix时目标q上来自雷达Iq,k(i)的数据费歇尔信息矩阵，
Figure FDA0002620952840000046
表示目标q上来自i个雷达的贝叶斯信息矩阵之和，
Figure FDA0002620952840000047
表示驻留时间为Tfix时目标q上的贝叶斯克拉美罗界，
Figure FDA0002620952840000048
表示驻留时间为Tfix时目标q的跟踪性能指标；
步骤3.2.2、将
Figure FDA0002620952840000049
和跟踪门限ηq作对比，如果
Figure FDA00026209528400000410
则
Figure FDA00026209528400000411
返回步骤3.2.1；直到
Figure FDA00026209528400000412
或者i达到M，循环停止；
步骤3.2.3、将
Figure FDA00026209528400000413
和跟踪门限ηq作对比，如果
Figure FDA00026209528400000414
则
Figure FDA00026209528400000415
返回步骤3.2.1；直到
Figure FDA00026209528400000416
或者i达到M，循环停止，记录此时i的大小，令Lq,k＝i；
步骤3.3：对于每部雷达m＝1,2,…,M而言，计算出此时每部雷达用于跟踪的波束总量
Figure FDA00026209528400000417
若
Figure FDA00026209528400000418
则此时
Figure FDA00026209528400000419
统计每个目标的波束总量Lq,k，得到目标q上来自雷达Iq,k(i)的波束选择结果：
Figure FDA00026209528400000420
其中Iq,k(1:Lq,k)表示矩阵Iq,k的前Lq,k个变量；
通过步骤3.1～3.3得到了k时刻目标q上来自所有雷达的波束选择结果Φq,k，Φq,k表示目标q上来自所有雷达的波束选择结果，是个有多个标量
Figure FDA00026209528400000421
组成的向量,且有Lq,k个波束被选择来跟踪目标q，对Φq,k进行排序，得排序后的波束变量Υq,k：
[Υq,k]＝sort(Φq,k,'descend′) (10)
则最终目标q上的波束可以写为：
Figure FDA0002620952840000051
且只有Lq,k个波束需要照射目标q，因此贝叶斯信息矩阵可以写为
Figure FDA0002620952840000052
其中：
Figure FDA0002620952840000053
表示目标q上来自雷达Iq,k(i)的波束驻留时间；
当波束分配完成后，将优化问题(6)转化成以下形式：
Figure FDA0002620952840000054
通过梯度投影法来对公式(12)进行求解，得到驻留时间分配ΔTk；通过该方法得到驻留时间值虽然是最优的，但该值是上下限之间的任意值，而驻留时间
Figure FDA0002620952840000055
只能是脉冲重复周期的整数倍，故通过四舍五入，将驻留时间近似为脉冲重复周期的整数倍，记为
Figure FDA0002620952840000056
最终，通过得到了每个跟踪时刻基于多目标跟踪的多雷达***波束和驻留时间分配结果
Figure FDA0002620952840000057
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Families Citing this family (24)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US11391831B2 (en) * 2018-04-25 2022-07-19 Qualcomm Incorporated Association aware radar beamforming
CN109581354B (zh) * 2018-12-05 2022-11-08 电子科技大学 同时多波束共址mimo雷达多目标跟踪资源管理方法
CN109581355B (zh) * 2018-12-10 2022-12-06 电子科技大学 目标跟踪的集中式mimo雷达自适应资源管理方法
CN109709535B (zh) * 2018-12-10 2022-05-31 电子科技大学 一种针对协同分布式***的波束驻留调度方法
CN110009196B (zh) * 2019-03-13 2022-10-14 电子科技大学 一种基于脉冲交错的数字阵列雷达自适应驻留调度方法
WO2020219041A1 (en) * 2019-04-24 2020-10-29 Alibaba Group Holding Limited Distributed resource allocation
EP3746960A1 (en) * 2019-04-24 2020-12-09 Alibaba Group Holding Limited Distributed resource allocation
CN112136111B (zh) * 2019-04-24 2024-04-16 创新先进技术有限公司 分布式资源分配
CN110376580B (zh) * 2019-06-04 2021-04-02 西安电子科技大学 一种异步多目标跟踪性能驱动的异构雷达网资源分配方法
CN110673131B (zh) * 2019-11-25 2022-04-26 电子科技大学 多波束集中式mimo雷达时空资源-波形选择管理方法
CN111090079B (zh) * 2019-12-24 2023-10-13 中国航天科工集团八五一一研究所 基于无源传感器协同的雷达组网辐射间隔优化控制方法
CN111198369B (zh) * 2020-01-03 2023-06-27 电子科技大学 一种基于距离约束的分块配对及定位方法
CN111399395B (zh) * 2020-03-23 2022-11-25 武汉科技大学 基于雷达目标预测***的f-m ii状态空间模型的实现方法
CN111458704B (zh) * 2020-04-10 2022-03-01 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学 多任务下突出重点目标跟踪的分布式mimo雷达阵元选取方法
CN111929675B (zh) * 2020-06-30 2023-07-25 中国人民解放军63921部队 四相控阵超低仰角跨空域跟踪多目标方法及***
CN112068124B (zh) * 2020-08-20 2022-10-11 南京航空航天大学 面向低截获的组网雷达驻留时间与辐射功率联合优化方法
CN113109804B (zh) * 2020-11-28 2022-11-22 耿文东 相控阵雷达群目标跟踪的工作方式
CN112859064A (zh) * 2021-01-18 2021-05-28 中国船舶重工集团公司第七二四研究所 一种被动相控阵雷达自适应辐射源跟踪调度方法
CN113093171B (zh) * 2021-03-11 2024-07-23 南京航空航天大学 基于目标跟踪的机载雷达路径与辐射资源联合优化方法
CN114462255B (zh) * 2022-03-23 2023-03-24 南京雷电信息技术有限公司 一种机载雷达组网的任务规划方法
CN114912245B (zh) * 2022-03-23 2023-03-24 南京雷电信息技术有限公司 一种针对任务关联协同的组网雷达任务调度方法
CN114971283A (zh) * 2022-05-25 2022-08-30 中国人民解放军国防科技大学 一种面向分布式组网雷达多目标跟踪的资源优化调度方法
CN115618166B (zh) * 2022-10-18 2023-09-12 中国电子科技集团公司信息科学研究院 一种基于多任务雷达的时间资源调度方法和装置
CN116089249B (zh) * 2023-04-10 2023-06-20 中国人民解放军63921部队 用于太空目标监测的监测***综合能力评估方法和装置

Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP0412441B1 (de) * 1989-08-08 1995-01-11 Siemens Aktiengesellschaft Multifunktionsradar
US6243037B1 (en) * 1995-12-19 2001-06-05 The Commonwealth Of Australia Tracking method for a radar system
CN102540182A (zh) * 2011-11-25 2012-07-04 中国船舶重工集团公司第七二四研究所 一种二维旋转多功能相控阵雷达变数据率目标跟踪方法
CN103389493A (zh) * 2013-06-25 2013-11-13 西安电子科技大学 基于波束选择方法的多波束单脉冲测角方法
EP2753952A4 (en) * 2011-09-09 2015-03-18 Accipiter Radar Technologies Inc DEVICE AND METHOD FOR 3D SAMPLING WITH AVIATION RADAR
US9201141B1 (en) * 2012-07-13 2015-12-01 Lockheed Martin Corporation Multiple simultaneous transmit track beams using phase-only pattern synthesis
CN105954724A (zh) * 2016-04-29 2016-09-21 电子科技大学 基于多目标跟踪的分布式mimo雷达接收波束资源分配方法
CN106405536A (zh) * 2016-08-30 2017-02-15 电子科技大学 一种mimo雷达多目标跟踪资源管理方法
CN106842184A (zh) * 2015-12-03 2017-06-13 中国航空工业集团公司雷华电子技术研究所 一种基于波束调度的多目标探测与跟踪方法

Family Cites Families (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5657251A (en) * 1995-10-02 1997-08-12 Rockwell International Corporation System and process for performing optimal target tracking
CN103760556B (zh) * 2014-01-23 2016-03-23 西安电子科技大学 基于集中式mimo雷达的多目标认知跟踪方法
CN104777469B (zh) * 2015-04-21 2017-10-17 电子科技大学 一种基于量测误差协方差矩阵范数的雷达节点选择方法
CN106199579B (zh) * 2016-06-22 2018-07-13 中国人民解放军信息工程大学 分布式mimo雷达目标跟踪精度联合资源优化方法
CN106291481B (zh) * 2016-07-27 2019-07-19 南京航空航天大学 基于射频隐身的分布式mimo雷达资源联合优化方法
CN106125074B (zh) * 2016-08-16 2018-11-23 南京航空航天大学 一种基于模糊机会约束规划的天线孔径资源管理方法
CN106973364B (zh) * 2017-05-09 2020-11-24 电子科技大学 一种多项式参数化似然函数的分布式批估计数据融合方法
CN106990399B (zh) * 2017-05-11 2019-12-20 西安电子科技大学 用于目标跟踪的组网雷达***功率和带宽联合分配方法

Patent Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP0412441B1 (de) * 1989-08-08 1995-01-11 Siemens Aktiengesellschaft Multifunktionsradar
US6243037B1 (en) * 1995-12-19 2001-06-05 The Commonwealth Of Australia Tracking method for a radar system
EP2753952A4 (en) * 2011-09-09 2015-03-18 Accipiter Radar Technologies Inc DEVICE AND METHOD FOR 3D SAMPLING WITH AVIATION RADAR
CN102540182A (zh) * 2011-11-25 2012-07-04 中国船舶重工集团公司第七二四研究所 一种二维旋转多功能相控阵雷达变数据率目标跟踪方法
US9201141B1 (en) * 2012-07-13 2015-12-01 Lockheed Martin Corporation Multiple simultaneous transmit track beams using phase-only pattern synthesis
CN103389493A (zh) * 2013-06-25 2013-11-13 西安电子科技大学 基于波束选择方法的多波束单脉冲测角方法
CN106842184A (zh) * 2015-12-03 2017-06-13 中国航空工业集团公司雷华电子技术研究所 一种基于波束调度的多目标探测与跟踪方法
CN105954724A (zh) * 2016-04-29 2016-09-21 电子科技大学 基于多目标跟踪的分布式mimo雷达接收波束资源分配方法
CN106405536A (zh) * 2016-08-30 2017-02-15 电子科技大学 一种mimo雷达多目标跟踪资源管理方法

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