CN107944597B - 一种面对先进无源探测***的编队雷达资源管理方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种面对敌方先进无源探测***的编队雷达资源管理方法,首先根据典型敌方先进无源探测***和编队雷达***性能,确定典型敌方***的截获概率建模方法;确定我方每部雷达发射功率和驻留时间的上、下界;以最优化我方编队雷达***在功率域与时间域的被截获性能为目标,构建最优化被截获性能的编队雷达驻留时间与功率资源联合优化模型,经数值计算,再得到各雷达驻留时间和发射功率的最优解,得到利于射频隐身的编队雷达功率与时间资源管理结果。本发明面对敌方先进无源探测***,平衡了编队雷达***在功率域与时间域的被截获概率,提升了编队雷达***面对敌方先进无源探测***时的射频隐身性能。
Description
技术领域
本发明涉及编队雷达资源管理方法,具体涉及一种面对先进无源探测***的编队雷达资源管理方法。
背景技术
随着现代战场中电子对抗的日益激烈,雷达的生存环境受到了严重的威胁。通过对雷达资源进行有效管理能显著降低雷达被探测、发现、识别和攻击的概率,是提高雷达及其运载平台的战场生存能力和作战效能的重要保证。相比目标外形特征减缩和红外特征减缩,雷达资源管理并非无限制的减缩雷达在功率域与时间域的辐射特征,而是在满足设备功能、性能要求的基础上对辐射功率与时间进行有效控制,提高其对抗敌方无源探测***的性能。
基于雷达资源管理理论,目前可采用的对抗敌方无源探测***的优化策略主要有两大类:最小辐射能量策略和最大信号不确定性策略。最小辐射能量策略要求在任何时间都应以***所需的最小能量向外辐射,该策略通过主动辐射源的辐射功率管理、辐射时间优化和低旁瓣天线设计,降低***的辐射能量和旁瓣功率。目前关于单个机载雷达的辐射能量控制策略已相对较成熟。
随着计算机技术、通信技术和微波集成电路的快速发展,以及现代战争复杂性的日益提高,越来越多的传感器被纳入一体化网络参与协同作战。同时,面对日益复杂的战场电磁环境,综合利用多传感器的信息在空间域进行多传感器信息融合不仅可以提高***的可靠性和生存能力,而且可以尽可能全面、准确地获取信息。编队雷达***是未来网络化斗争发展的必然趋势,它是利用多部雷达同步地发射正交的波形,同时使用多部雷达接收回波信号,并集中处理的一种新型雷达体制。它主要利用目标雷达截面积的空间分集增益来提高检测性能。在提高雷达探测威力、抑制干扰和对抗无源探测***等方面具有巨大的潜力。
编队雷达作为研究的新领域,许多文献主要着眼于编队雷达的探测性能,而以对抗敌方先进无源探测***作为优化目标的研究相对较少。为提高编队雷达面对敌方无源探测***时的被截获性能,有文献通过最小辐射能量控制策略,优化每一时刻的雷达发射功率,达到降低雷达截获因子的目的。但是编队雷达作为一种组网雷达***,可控参数很多,单一优化一个参量,对雷达性能的改变并不明显,也会造成其他资源的不必要浪费。
发明内容
发明目的:为解决现有技术存在的问题,本发明的目的是提供一种在满足编队雷达跟踪性能要求的前提下,通过动态地优化各部雷达的发射功率和驻留时间,达到最优化编队雷达***被截获性能的目的,以提升***对抗无源探测***的能力的编队雷达资源管理方法。
技术方案:一种面对先进无源探测***的编队雷达资源管理方法,包括如下步骤:
步骤一:根据战场环境中典型敌方先进无源探测***和编队雷达***性能,确定典型敌方先进无源探测***的截获概率建模方法;
步骤二:确定我方每部雷达发射功率和驻留时间的上、下界;
步骤三:以最优化我方编队雷达***在功率域与时间域的被截获性能为目标,在满足目标跟踪过程中检测性能的条件下,面对先进无源探测***,构建最优化被截获性能的编队雷达驻留时间与功率资源联合优化模型;
步骤四:经数值计算,得到在满足目标跟踪过程中检测性能条件下,使得编队雷达***在功率域与时间域的被截获性能最优的各雷达的驻留时间和发射功率作为最优解,进而可得到利于射频隐身的编队雷达功率与时间资源管理结果。
所述步骤二具体包括:
步骤2.1:确定编队雷达***中每部雷达的最小和大发射功率Pt min和Pt max,最短和最长驻留时间和并将作为优化模型的资源优化区间;i代表第i部雷达,相应的Pti和τei就代表第i部雷达某一时刻的发射功率与驻留时间;
步骤2.2:根据编队雷达***目标跟踪过程中检测性能的要求,确定目标回波的二元检测门限γth;
步骤2.3:根据给定的目标反射系数的方差Rg、传播损耗因子pij、雷达接收机的噪声方差Rθ以及发射信号脉冲重复频率fr参量,计算每一时刻编队雷达***目标跟踪过程中检测性能的二元检测门限γth,并计算对应于γth的回波检测信噪比门限将作为优化模型的约束条件;
步骤2.4:根据先进无源探测***在功率域的虚警概率Pfa、检测信噪比SNRi和时间域的短时平均搜索时间以及雷达的性能参数,计算编队雷达***截获性能pai=(wdPd-wfPf)2,其中,Pd和Pf分别代表敌方先进无源探测***的功率域与时间域截获概率,wd和wf分别对应于Pd和Pf的经验加权系数。并将作为优化模型的目标函数;
步骤2.5:根据步骤1确定的第i部雷达的发射功率和驻留时间区间、步骤3确定的约束条件以及步骤4确定的目标函数,构建面对敌方先进无源探测***的编队雷达资源联合优化模型;
步骤2.6:对步骤2.5建立的优化模型进行求解,得到当前时刻使得编队雷达***被截获性能pai最优的发射功率和驻留时间解,并循环求解出目标跟踪过程中满足检测性能要求的所有时刻的发射功率和驻留时间的解集。
进一步的,步骤2.3中编队雷达***目标跟踪过程中回波二元检测门限γth的数学表达式为:
其中,njk(t0)~N(0,Rθ/fr),Rθ为雷达接收机的噪声方差,gjk为目标反射系数的方差,pjk为传播损耗因子,fr为雷达发射信号的脉冲重复频率,雷达***的发射机和接收机个数都为Nt,xk是雷达发射的信号,τkj是雷达信号从第k部雷达信号经目标反射到第j部雷达的时间延迟。
步骤2.4中编队雷达***面对先进无源探测***的功率域被截获概率的数学表达式为:
Pd=max Pdi
编队雷达***面对先进无源探测***的时间域被截获概率的数学表达式为:
Pf=max Pfi
步骤2.5中构建的面对敌方先进无源探测***的编队雷达被截获性能的优化模型为:
有益效果
与现有技术相比,本发明具有以下效果:1、通过将实际战场中雷达的发射功率和驻留时间建模为上、下界已知的不确定集合,以先进无源探测***的功率域与时间域的一般性能作为先验知识,以最优化***的截获性能为目标,在满足一定目标跟踪性能的条件下建立对抗先进无源探测***的驻留时间与功率资源联合优化模型;因此,本发明能够在满足编队雷达跟踪过程中的检测性能要求的前提下,通过动态地优化各部雷达的发射功率和驻留时间,以实现最优化编队雷达对抗敌方先进无源探测***的性能;不仅保证了***在目标跟踪过程中的检测性能,而且使***具备对抗敌方先进无源探测***的最优性能。2、本发明不仅仅考虑了***在目标跟踪过程中的功率域与时间域资源管理问题,同时也是实现了编队雷达***资源的有效利用。
附图说明
图1为编队雷达驻留时间与功率资源联合优化方法流程图;
图2为目标跟踪场景;
图3为编队雷达***与目标之间的距离关系;
图4(a)-4(b)为跟踪过程中编队雷达***的跟踪误差和最大化采样间隔;
图5(a)-5(b)为跟踪过程中编队雷达***得最优功率和驻留时间分配结果。
具体实施方法
下面结合具体实施方式和附图对本发明的技术方案作进一步说明。
本实施例的一种面对先进无源探测***的编队雷达资源管理方法,首先根据战场环境中典型敌方先进无源探测***和编队雷达***性能,确定典型敌方先进无源探测***的截获概率建模方法;确定我方每部雷达发射功率和驻留时间的上、下界;然后以最优化我方编队雷达***在功率域与时间域的被截获性能为目标,在满足目标跟踪过程中检测性能的条件下,面对先进无源探测***,构建最优化被截获性能的编队雷达驻留时间与功率资源联合优化模型;经数值计算,得到在满足目标跟踪过程中检测性能条件下使得编队雷达***截获性能pai最优的各雷达的驻留时间和发射功率作为最优解,进而可得到编队雷达***当前时刻对抗敌方先进无源探测***的最优性能。
如图1所示,具体包括以下步骤:
1、确定发射功率和驻留时间的优化区间
雷达的发射功率和驻留时间的上、下界不仅和雷达***的性能参数有关,还和当前战场环境中目标距雷达的距离有关。首先,根据编队雷达***的性能参数,再根据预测的目标距雷达的距离,确定编队雷达***中每部雷达的最小和大发射功率Pt min和Pt max,最短和最长驻留时间和并将作为优化模型的资源优化区间;;
2、建立约束条件
根据给定的目标反射系数的方差Rg、传播损耗因子pij、雷达接收机的噪声方差Rθ以及发射信号脉冲重复频率fr参量,计算每一时刻编队雷达***目标跟踪过程中检测性能的二元检测门限γth,并计算对应于γth的回波检测信噪比门限将作为优化模型的约束条件;
编队雷达***目标跟踪过程中回波二元检测门限γth的数学表达式为:
其中,njk(t0)~N(0,Rθ/fr),Rθ为雷达接收机的噪声方差,gjk为目标反射系数的方差,pjk为传播损耗因子,fr为雷达发射信号的脉冲重复频率,雷达***的发射机和接收机个数都为Nt,xk是雷达发射的信号,τkj是雷达信号从第k部雷达信号经目标反射到第i部雷达的时间延迟。
3、建立优化模型的目标函数
根据先进无源探测***在功率域的虚警概率Pfa、检测信噪比SNRi和时间域的短时平均搜索时间以及雷达的性能参数,计算编队雷达***截获性能pai=(wdPd-wfPf)2,其中,Pd和Pf分别代表敌方先进无源探测***的功率域与时间域截获概率,wd和wf分别对应于Pd和Pf的经验加权系数。并将作为优化模型的目标函数。编队雷达***面对先进无源探测***的功率域被截获概率的数学表达式为:
Pd=max Pdi (2)
编队雷达***面对先进无源探测***的时间域被截获概率的数学表达式为:
Pf=max Pfi (3)
4、建立驻留时间与功率资源联合优化模型
根据步骤1确定的第i部雷达的发射功率和驻留时间区间、步骤2确定的约束条件以及步骤3确定的目标函数,构建编队雷达***的驻留时间与功率资源联合优化模型:
5、获得发射功率和驻留时间的最优解
以为优化目标,为约束条件,采用最小二乘算法进行计算,求得使目标函数pai最优的一组解Pti *、即为当前时刻发射功率Pti和驻留时间τei的一组最优解。循环求解出目标跟踪过程中满足检测性能要求的所有时刻的发射功率和驻留时间的解集。
6、仿真结果
本实施例针对一个二维平面中运动的目标场景进行了仿真;仿真中,假设Nt=4;初始时刻雷达位置分布如表1所示。
表1
雷达 | 位置 |
Radar1 | [0,0]km |
Radar2 | [40,0]km |
Radar3 | [0,30]km |
Radar4 | [40,30]km |
采用卡尔曼滤波算法对单目标进行跟踪。目标跟踪场景如图2所示,图2中显示了四部雷达、单个目标的位置与航迹。图3中显示了四部雷达跟踪单个目标的距离关系。通过卡尔曼滤波算法,图4(a)、图4(b)显示了计算出的跟踪过程中编队雷达***的跟踪误差和最大化采样间隔。经数值计算,图5(a)、图5(b)显示了对抗敌先进无源探测***时的各个时刻每部雷达的发射功率和驻留时间分配情况。
由上述仿真结果可知,本发明在保证目标跟踪性能的前提下,通过动态地调整各部雷达的发射功率和驻留时间,能有效地优化编队雷达***的截获性能。并且,在整个目标跟踪过程中,各部雷达并非时刻采用最大发射功率和驻留时间进行工作,而是通过合理的分配雷达的资源,实现了雷达资源的有效利用。
上面结合附图所描述的本发明优选具体实施例仅用于说明本发明的实施方式,而不是作为对前述发明目的和所附权利要求内容和范围的限制,凡是依据本发明的技术实质对以上实施例所做的任何简单修改、等同变化与修饰,均仍属本发明技术和权利保护范畴。
Claims (4)
1.一种面对先进无源探测***的编队雷达资源管理方法,其特征在于,包括如下步骤:
步骤一:根据战场环境中典型敌方先进无源探测***和编队雷达***性能,确定典型敌方先进无源探测***的截获概率建模方法;
步骤二:确定我方每部雷达发射功率和驻留时间的上、下界;具体包括:
步骤2.1:确定编队雷达***中每部雷达的最小和大发射功率Pt min和Pt max,最短和最长驻留时间和并将作为优化模型的资源优化区间,i代表第i部雷达,相应的Pti和τei就代表第i部雷达某一时刻的发射功率与驻留时间;
步骤2.2:根据编队雷达***目标跟踪过程中检测性能的要求,确定目标回波的二元检测门限γth;
步骤2.3:根据给定的目标反射系数的方差Rg、传播损耗因子pij、雷达接收机的噪声方差Rθ以及发射信号脉冲重复频率fr参量,计算每一时刻编队雷达***目标跟踪过程中检测性能的二元检测门限γth,并计算对应于γth的回波检测信噪比门限将作为优化模型的约束条件;
步骤2.4:根据先进无源探测***在功率域的虚警概率Pfa、检测信噪比SNRi和时间域的短时平均搜索时间以及雷达的性能参数,计算编队雷达***截获性能pai=(wdPd-wfPf)2,并将pai作为优化模型的目标函数;其中,Pd和Pf分别代表敌方先进无源探测***的功率域与时间域截获概率,wd和wf分别对应于Pd和Pf的经验加权系数;
步骤2.5:根据步骤2.1确定的第i部雷达的发射功率和驻留时间区间、步骤2.3确定的约束条件以及步骤2.4确定的目标函数,构建面对敌方先进无源探测***的编队雷达资源联合优化模型;
步骤2.6:对步骤2.5建立的优化模型进行求解,得到当前时刻使得编队雷达***被截获性能pai最小的最优发射功率Pti *和驻留时间解,并循环求解出目标跟踪过程中满足检测性能要求的所有时刻的发射功率和驻留时间的解集;
步骤三:以最优化我方编队雷达***在功率域与时间域的被截获性能为目标,在满足目标跟踪过程中检测性能的条件下,面对先进无源探测***,构建最优化被截获性能的编队雷达驻留时间与功率资源联合优化模型;
步骤四:经数值计算,得到在满足目标跟踪过程中检测性能条件下,使得编队雷达***在功率域与时间域的被截获性能最优的各雷达的驻留时间和发射功率作为最优解,进而得到利于射频隐身的编队雷达功率与时间资源管理结果。
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GR01 | Patent grant | ||
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