CN108834209A - 频谱共存环境下基于纳什议价解的组网雷达功率分配方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了频谱共存环境下基于纳什议价解的组网雷达功率分配方法，涉及雷达信号处理领域。本发明包括：确定组网雷达***中各雷达与目标之间的信道传播损耗，各雷达与通信***之间的信道传播损耗，作为先验信息；确定目标检测SINR门限、通信***最大容忍干扰功率门限；建立频谱共存环境下基于纳什议价解的组网雷达功率分配模型；解算组网雷达功率分配模型，将得到的分配结果，在分配结果中选择最优解，最优解使得各雷达发射功率最小。本发明能够通过优化组网雷达功率分配组网雷达***的射频隐身性能，使得组网雷达的高发射功率在通信***最大可容忍干扰功率以内，避免组网雷达对通信***的干扰。

Description

频谱共存环境下基于纳什议价解的组网雷达功率分配方法

技术领域

本发明涉及雷达信号处理领域，尤其涉及了频谱共存环境下基于纳什议价解的组网雷达功率分配方法。

背景技术

近年来，随着无线通信软硬件技术的飞速发展，无线频谱资源被不断分配给各种不同的射频***使用，导致可用的频段变得越来越少，无线频谱资源已成为越来越紧缺的资源。传统的解决雷达与无线通信***频谱拥塞的方法是使两者的工作频段分离，以避免对彼此形成干扰。然而，面对战场无线射频装备数量的急剧增加和工作带宽的日益扩展，传统方法已经越来越难以满足雷达***的实际需求。在这样的背景下，频谱共存环境中的雷达与无线通信***采用发射功率控制、波形优化设计、频谱资源管理等技术工作于同一频段，而且可以有效地避免对彼此的工作性能造成影响，提高频谱利用率。

博弈论是应用数学的一个重要分支，是采用数学模型研究理性决策者之间冲突和合作的理论。博弈理论最初起源于经济学，最先应用于研究企业、市场和消费者等之间的经济行为。近年来，随着对博弈论研究的不断深入，博弈论的应用领域也从最初的经济学拓展到管理学、军事学、计算机科学、通信学等众多学科领域。一个博弈模型通常包含三个基本要素：博弈参与者、策略集合、效益函数。由于博弈论提供了分析理性参与者间冲突与合作的数学框架，所以博弈论可以用来建模和分析组网雷达***中的功率分配问题，指导设计出一套适合特定雷达组网架构并满足给定优化目标的功率分配模型。将组网***中各雷达建模为博弈参与者，各雷达的发射功率建模为博弈策略集合。当所有雷达选择一组策略集合时，不同雷达对这个策略就有了一个对应的效益函数。效益函数的设计一般与所要考虑的优化目标有关，如目标检测信噪比、互信息、发射功率等。

组网雷达功率分配按照各博弈参与者之间的合作自由度可以分为非合作博弈功率分配与合作博弈功率分配。在非合作博弈功率分配中，各雷达是完全自私的，各雷达最大化自身的效益函数。而对于合作博弈功率分配，由控制中心统一协调各雷达之间的功率分配策略，从而实现对***整体性能的优化。另外，相对于非合作博弈，合作博弈所得纳什议价解满足帕累托最优性，同时可以在各雷达的效益和公平性之间实现有效折中。

目前已有方法提出了基于射频隐身的非合作博弈组网雷达功率分配以及基于射频隐身的合作博弈组网雷达功率分配思想，提高了组网雷达***的射频隐身性能，但已有方法均未考虑实际战场环境中组网雷达与无线通信***频谱共存的情况，且未考虑***中各雷达对通信***造成的有害干扰。然而，在实际工程应用中，随着无线频谱被不断地分配给各种不同的射频装备，组网雷达与无线通信***常常共存于同一频段，组网雷达***中各雷达的高发射功率会对无线通信服务产生较大影响，因此需要在发射功率分配中进行考虑。

综上,现有技术中缺乏一种组网雷达功率分配方法,最小化组网雷达的发射功率,避免组网雷达的高发射功率对无线通信服务产生过大干扰。

发明内容

本发明提供了频谱共存环境下基于纳什议价解的组网雷达功率分配方法，能够通过优化组网雷达功率分配组网雷达***的射频隐身性能，使得组网雷达的高发射功率在通信***最大可容忍干扰功率以内，避免组网雷达对通信***的干扰。

为达到上述目的，本发明采用如下技术方案：

频谱共存环境下基于纳什议价解的组网雷达功率分配方法，包括：

S1、确定组网雷达***中各雷达与目标之间的信道传播损耗，各雷达与通信***之间的信道传播损耗，作为先验信息；

S2、确定目标检测SINR门限、通信***最大容忍干扰功率门限；

S3、建立频谱共存环境下基于纳什议价解的组网雷达功率分配模型，组网雷达功率分配模型符合先验信息、目标检测SINR门限、通信***最大容忍干扰功率门限，从而满足组网雷达与无线通信***频谱共存的需求；

S4、解算组网雷达功率分配模型，将得到的分配结果，在分配结果中选择最优解，最优解使得各雷达发射功率最小。

进一步的，各雷达与目标之间的信道传播损耗、各雷达与通信***之间的信道传播损耗，其数学描述为：

其中，表示第i个雷达-目标-第i个雷达的路径传播损耗，表示第i个雷达-目标-第j个雷达的路径传播损耗，表示第i个雷达-第j个雷达的直达波路径传播损耗，表示第i个雷达-通信基站的直达波路径传播损耗，G_t为各雷达的发射天线增益，G_r为各雷达的接收天线增益，G_t'为各雷达旁瓣发射天线增益，G_r'为各雷达旁瓣接收天线增益，为目标相对第i个雷达的RCS(Radar Cross Section，雷达散射截面)，为目标相对第i个雷达和第j个雷达的RCS，λ为雷达发射信号波长，R_i为第i个雷达与目标之间的距离，d_i,j为第i个雷达与第j个雷达之间的距离，d_i为第i个雷达与通信***之间的距离。

进一步的，组网雷达功率分配模型为：

其中，P_i为雷达i的发射功率,P_-i为除雷达i之外***中所有其他雷达的发射功率，T_i,max为通信***基站处所能容忍的每个雷达的单独最大干扰功率，P_i,max为雷达i的最大发射功率，M_T为组网***中的雷达数目，P_tot为组网雷达***总发射功率；约束条件C₁为所有雷达须满足其各自的目标探测性能要求，约束条件C₂表示所有雷达对通信***基站的总干扰功率需要小于一定的门限T_max，从而保证通信***的通信质量，约束条件C₃表示各雷达在通信***基站处的干扰功率不能超过一定的门限T_i,max，用于限制各雷达对通信***的最大干扰功率，从而保证各雷达对通信***的干扰影响具有一定的公平性，约束条件C₄为各雷达发射功率的上下限要求，约束条件C₅为组网雷达总发射功率的上限要求，γ_min为目标探测性能SINR门限，γ_i为第i部雷达的信噪比。

进一步的，γ_i的表达式为：

式中，γ_i为第i部雷达的信噪比，为第i个雷达-目标-第i个雷达的路径传播损耗，为第i个雷达-目标-第j个雷达的路径传播损耗，为第i个雷达-第j个雷达的直达波路径传播损耗，P_i为雷达i的发射功率，P_j为雷达j的发射功率,M_T为组网***中的雷达数目，c_i,j表示雷达i与雷达j之间的互相关系数，为雷达接收机噪声功率。

进一步的，在S4中，组网雷达功率分配模型的解算包括以下步骤：

S41、引入拉格朗日乘子与κ，构建拉格朗日乘子式：

其中，P_i为雷达i的发射功率,P_-i为除雷达i之外***中所有其他雷达的发射功率，为第i个雷达-目标-第i个雷达的路径传播损耗，为第i个雷达-通信基站的直达波路径传播损耗，T_i,max为通信***基站处所能容忍的每个雷达的单独最大干扰功率，P_i,max为雷达i的最大发射功率，M_T为组网***中的雷达数目，P_tot为组网雷达***总发射功率，γ_min为目标探测性能SINR门限，γ_i为第i部雷达的信噪比；S42、根据拉格朗日乘子式对雷达发射功率P_i求偏导，同时令同时满足P_i≥0，得到：

S43、实现非线性方程的最优化求解：

通过求解式(5)，得到各雷达的最优发射功率迭代表达式为：

式中，ite表示迭代次数，表示P_i第ite+1次迭代的值，表示P_i第ite次迭代的值，表示γ_i第ite次迭代的值，表示η_i第ite次迭代的值，表示ψ_i第ite次迭代的值，表示κ_i第ite次迭代的值，Φ^(ite)表示Φ第ite次迭代的值，表示ξ_i第ite次迭代的值，表示μ_i第ite次迭代的值；

S44、对拉格朗日乘子与κ采用次梯度算法进行迭代更新，如下所示：

式中，β为迭代步长，当x＞0时，当x≤0时，

S45、经迭代计算，满足式(7)的拉格朗日乘子与κ值带入式(6)中，求得满足目标探测性能SINR门限和通信***最大可容忍干扰功率门限且使各雷达发射功率最小的一组发射功率分配结果作为最优解，并确定组网雷达***的总发射功率。

本发明的有益效果是：

本发明采用了频谱共存环境下基于纳什议价解的组网雷达功率分配方法，将雷达组网***中工作于同一频段的各雷达作为博弈参与者，各雷达的发射功率作为博弈策略集合，同时将目标探测性能需求、通信***最大可容忍干扰功率考虑进博弈优化模型的构建中，以最小化组网雷达***中各雷达的发射功率为目标，在满足给定目标探测性能和无线通信***最大可容忍干扰功率门限的条件下，建立频谱共存环境下基于纳什议价解的组网雷达功率分配模型，该模型所得的纳什议价解满足帕累托最优性，同时可以在各雷达的博弈效益与公平性之间实现有效折中，最终得到最小化的各雷达发射功率的最优解，既能满足目标探测性，又能使得组网雷达***对无线通信***的最大干扰功率不超过给定的门限，保证了通信***的通信服务质量，提升了频谱共存环境下组网雷达***的射频隐身性能。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。

图1为频谱共存环境下的组网雷达与无线通信***模型图；

图2为频谱共存环境下基于纳什议价解的组网雷达功率分配流程图；

图3为组网雷达、无线通信***与目标的几何位置关系一；

图4为组网雷达、无线通信***与目标的几何位置关系二；

图5为实施例一各雷达发射功率收敛性能；

图6为实施例一各雷达SINR性能收敛性能；

图7为实施例二各雷达发射功率收敛性能；

图8为实施例二各雷达SINR性能收敛性能；

图9为实施例三各雷达发射功率收敛性能；

图10为实施例三各雷达SINR性能收敛性能；

图11为实施例四各雷达发射功率收敛性能；

图12为实施例四各雷达SINR性能收敛性能；

图13为实施例一中不同方法的各雷达发射功率对比；

图14为实施例一中不同方法的各雷达SINR性能对比；

图15为实施例二中不同方法的各雷达发射功率对比；

图16为实施例二中不同方法的各雷达SINR性能对比；

图17为实施例三中不同方法的各雷达发射功率对比；

图18为实施例三中不同方法的各雷达SINR性能对比；

图19为实施例四中不同方法的各雷达发射功率对比；

图20为实施例四中不同方法的各雷达SINR性能对比；

图21为不同实施例中通信***接收到的干扰功率对比。

具体实施方式

为使本领域技术人员更好地理解本发明的技术方案，下面结合具体实施方式对本发明作进一步详细描述。

本发明实施例了频谱共存环境下基于纳什议价解的组网雷达功率分配方法，流程图如图2所示，适用于同一频段的组网雷达与无线通信***模型，如图1所示。本发明利用了各雷达与目标之间、各雷达与通信***之间的传播损耗以及目标相对于各雷达的RCS等战场环境先验信息，包括：

S1、确定组网雷达***中各雷达与目标之间的信道传播损耗，各雷达与通信***之间的信道传播损耗，作为先验信息，其数学描述为：

其中，表示第i个雷达-目标-第i个雷达的路径传播损耗，表示第i个雷达-目标-第j个雷达的路径传播损耗，表示第i个雷达-第j个雷达的直达波路径传播损耗，表示第i个雷达-通信基站的直达波路径传播损耗，G_t为各雷达的发射天线增益，G_r为各雷达的接收天线增益，G_t'为各雷达旁瓣发射天线增益，G_r'为各雷达旁瓣接收天线增益，为目标相对第i个雷达的RCS(Radar Cross Section，雷达散射截面)，为目标相对第i个雷达和第j个雷达的RCS，λ为雷达发射信号波长，R_i为第i个雷达与目标之间的距离，d_i,j为第i个雷达与第j个雷达之间的距离，d_i为第i个雷达与通信***之间的距离。

S2、确定目标检测SINR门限、通信***最大容忍干扰功率门限；

S3、建立频谱共存环境下基于纳什议价解的组网雷达功率分配模型，组网雷达功率分配模型符合先验信息、目标检测SINR门限、通信***最大容忍干扰功率门限，从而满足组网雷达与无线通信***频谱共存的需求。

组网雷达功率分配模型为：

其中，P_i为雷达i的发射功率,P_-i为除雷达i之外***中所有其他雷达的发射功率，T_i,max为通信***基站处所能容忍的每个雷达的单独最大干扰功率，P_i,max为雷达i的最大发射功率，M_T为组网***中的雷达数目，P_tot为组网雷达***总发射功率；约束条件C₁为所有雷达须满足其各自的目标探测性能要求，约束条件C₂为所有雷达对通信***基站的总干扰功率需要小于一定的门限T_max，约束条件C₃为各雷达在通信***基站处的干扰功率不能超过一定的门限T_i,max，用于限制各雷达对通信***的最大干扰功率，从而保证各雷达对通信***的干扰影响具有一定的公平性，约束条件C₄为各雷达发射功率的上下限要求，约束条件C5为组网雷达总发射功率的上限要求；γ_min为目标探测性能SINR门限，γ_i为第i部雷达的信噪比。

γ_i的表达式为：

式中，γ_i为第i部雷达的信噪比，P_i为雷达i的发射功率，M_T为组网***中的雷达数目，c_i,j表示雷达i与雷达j之间的互相关系数，为雷达接收机噪声功率。

S4、解算组网雷达功率分配模型，将得到的分配结果，在分配结果中选择最优解，最优解使得各雷达发射功率最小。

其中，组网雷达功率分配模型的解算包括以下步骤：

S41、引入拉格朗日乘子与κ，构建拉格朗日乘子式：

其中，P_i为雷达i的发射功率,P_-i为除雷达i之外***中所有其他雷达的发射功率，T_i,max为通信***基站处所能容忍的每个雷达的单独最大干扰功率，P_i,max为雷达i的最大发射功率，M_T为组网***中的雷达数目，P_tot为组网雷达***总发射功率，γ_min为目标探测性能SINR门限，γ_i为第i部雷达的信噪比；

S42、根据拉格朗日乘子式对雷达发射功率P_i求偏导，同时令同时满足P_i≥0，得到：

S43、实现非线性方程的最优化求解：

通过求解(5)，得到各雷达的最优发射功率迭代表达式为：

式中，ite表示迭代次数，表示P_i第ite+1次迭代的值，表示P_i第ite次迭代的值，表示γ_i第ite次迭代的值，表示η_i第ite次迭代的值，表示ψ_i第ite次迭代的值，表示κ_i第ite次迭代的值，Φ^(ite)表示Φ第ite次迭代的值，表示ξ_i第ite次迭代的值，表示μ_i第ite次迭代的值。

S44、对拉格朗日乘子φ，与κ采用次梯度算法进行迭代更新，如下所示：

式中，β为迭代步长，当x＞0时，当x≤0时，

S45、经迭代计算，满足式(7)的拉格朗日乘子φ， 与κ值带入式(6)中，求得满足目标探测性能SINR门限和通信***最大可容忍干扰功率门限，且使各雷达发射功率最小的一组发射功率分配结果作为最优解，并确定组网雷达***的总发射功率。

为了验证本发明的分配效果，进行如下仿真试验：

S1和S2中的***参数如表1所示：

表1仿真参数设置

此处，考虑四种不同的仿真情况。

实施例一

组网雷达、无线通信***与目标的几何位置关系如图3所示，RCS模型为即表示目标相对各雷达视角下的RCS均相等。

实施例二

组网雷达、无线通信***与目标的几何位置关系如图3所示，目标RCS模型为即表示目标相对各雷达视角的RCS不相等。

实施例三

组网雷达、无线通信***与目标的几何位置关系如图4所示，RCS模型为

实施例四

组网雷达、无线通信***与目标的几何位置关系如图4所示，RCS模型为

图5、图7、图9和图11表示出了在不同初始值下，各雷达发射功率随博弈迭代次数变化的曲线。从上述图中可以看出，所提方法(Nash Bargaining Based Power AllocationGame，NBPAG)大致经过10次左右迭代计算即可达到纳什均衡点，从而验证了算法的收敛性。如图7所示，在几何位置关系一的情况下，雷达4分配更多的功率，因为雷达4距离目标更远，需要发射更多的功率以满足其SINR性能要求。因此，目标相对于各雷达位置关系的不同会产生不同的功率控制结果。由图9给出的功率分配结果可以看出，雷达2和雷达3发射更多的功率，而雷达1和雷达4则发射很少的功率，说明相对目标视角RCS小的雷达将被分配更多的功率。

综上所述，所提方法的功率分配结果与目标相对***中各雷达的位置关系以及目标相对各雷达视角下的RCS有关，且距离目标较远、相对目标视角RCS较小的雷达将被分配更多的功率，从而满足其设定的SINR性能要求。

图6、图8、图10和图12给出了四个实施例中所提方法的SINR收敛性能。结果显示，经过10次左右迭代计算，各雷达的SINR收敛到预先设定的目标探测性能SINR门限γ_min，从而验证了所提方法可以在最小化各雷达发射功率的同时，满足其目标探测SINR性能需求。

图13至图20分别将所提NBPAG方法的雷达发射功率和SINR性能与纳什议价平均功率分配(Nash Bargaining Based Uniform Power Allocation Game，NBUPAG)方法、传统纳什议价解(Nash Bargaining Solution)方法、Koskie和Gajic所提方法(K-G算法)、自适应非合作博弈功率控制(Adaptive Non-Cooperative Power Control，ANCPC)方法进行对比。从图中可以看出，相对于其他功率分配方法，所提NBPAG方法通过与其他雷达讨价还价，在确保满足一定目标探测性能和通信***最大可容忍干扰功率门限的条件下，自适应优化各雷达间功率分配，达到最小化各雷达发射功率的目的。因此，所提NBPAG方法不仅能满足所有雷达目标探测性能的要求，即各雷达的目标探测性能SINR值均达到设定的SINR门限，同时可有效地降低各雷达发射功率。

图21给出了不同方法下无线通信***接收到的干扰功率对比。从图中可以看出，所提NBPAG方法、NBS方法和K-G方法可以很好的满足给定的通信***最大可容忍干扰功率门限要求，即采用NBPAG方法、NBS方法和K-G方法时，通信***接收到的各雷达总干扰功率小于给定的最大可容忍干扰功率门限T_max，且各雷达在通信***基站处的干扰功率不超过给定的门限T_i,max，从而保证了无线通信***的服务质量。但是，NBS方法不能保证各雷达发射功率的最小化，而K-G方法无法满足各雷达对目标探测性能的要求。综上所述，所提NBPAG方法不仅满足了各雷达对目标的探测性能要求，而且有效控制了组网雷达对无线通信***的最大干扰功率，保证了无线通信***的服务质量，提升了频谱共存环境下组网雷达***的射频隐身性能。

由上述仿真结果可知，频谱共存环境下基于纳什议价解的组网雷达功率分配方法，在考虑实际应用中组网雷达***与无线通信***工作于同一频段的情况下，将组网雷达***中的各雷达建立基于纳什议价解的发射功率分配模型，以最小化***中各雷达的发射功率为目标，对其进行博弈优化分配。该方法不仅在满足目标探测性能要求的前提下最小化各雷达发射功率，而且还使组网雷达***对无线通信***的最大干扰功率不超过给定的门限，保证了通信***的通信服务质量，提升了频谱共存环境下组网雷达***的射频隐身性能。

本发明的有益效果是：

(1)本发明既在满足目标探测性能要求的前提下最小化各雷达发射功率，还使组网雷达***对无线通信***的最大干扰功率不超过给定的门限，保证了通信***的通信服务质量，提升了频谱共存环境下组网雷达***的射频隐身性能。产生该优点的原因是本发明采用了频谱共存环境下基于纳什议价解的组网雷达功率分配方法，该方法将雷达组网***中工作于同一频段的各雷达作为博弈参与者，将各雷达的发射功率作为博弈策略集合，将目标探测性能需求、通信***最大可容忍干扰功率考虑进博弈优化模型的构建中，以最小化组网雷达***中各雷达的发射功率为目标，在满足给定目标探测性能和无线通信***最大可容忍干扰功率门限的条件下，建立频谱共存环境下基于纳什议价解的组网雷达功率分配模型。该模型所得的纳什议价解满足帕累托最优性，同时可以在各雷达的博弈效益与公平性之间实现有效折中；

(2)本发明提出的频谱共存环境下基于纳什议价解的组网雷达功率分配方法，不仅满足了各雷达对目标的探测性能需求，而且有效控制了组网雷达***对无线通信***的最大干扰功率，保证了通信***的通信服务质量，提升频谱共存环境下组网雷达***的射频隐身性能。

以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应该以权利要求的保护范围为准。

Claims (5)

1.频谱共存环境下基于纳什议价解的组网雷达功率分配方法，其特征在于，包括：

S1、确定组网雷达***中各雷达与目标之间的信道传播损耗，各雷达与通信***之间的信道传播损耗，作为先验信息；

S2、确定目标检测SINR门限、通信***最大容忍干扰功率门限；

S3、建立频谱共存环境下基于纳什议价解的组网雷达功率分配模型，所述组网雷达功率分配模型符合所述先验信息、所述目标检测SINR门限、所述通信***最大容忍干扰功率门限；

S4、解算所述组网雷达功率分配模型，将得到的分配结果，在所述分配结果中选择最优解，所述最优解使得各雷达发射功率最小。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述各雷达与目标之间的信道传播损耗、所述各雷达与通信***之间的信道传播损耗，其数学描述为：

其中，为第i个雷达-目标-第i个雷达的路径传播损耗，为第i个雷达-目标-第j个雷达的路径传播损耗，为第i个雷达-第j个雷达的直达波路径传播损耗，为第i个雷达-通信基站的直达波路径传播损耗，G_t为各雷达的发射天线增益，G_r为各雷达的接收天线增益，G_t'为各雷达旁瓣发射天线增益，G_r'为各雷达旁瓣接收天线增益，为目标相对第i个雷达的RCS(Radar Cross Section，雷达散射截面)，为目标相对第i个雷达和第j个雷达的RCS，λ为雷达发射信号波长，R_i为第i个雷达与目标之间的距离，d_i,j为第i个雷达与第j个雷达之间的距离，d_i为第i个雷达与通信***之间的距离。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述组网雷达功率分配模型为：

其中，P_i为雷达i的发射功率,P_-i为除雷达i之外***中所有其他雷达的发射功率，T_i,max为通信***基站处所能容忍的每个雷达的单独最大干扰功率，P_i,max为雷达i的最大发射功率，M_T为组网***中的雷达数目，P_tot为组网雷达***总发射功率，约束条件C₁为所有雷达须满足其各自的目标探测性能要求，约束条件C₂表示所有雷达对通信***基站的总干扰功率需要小于一定的门限T_max，约束条件C₃表示各雷达在通信***基站处的干扰功率不能超过一定的门限T_i,max，约束条件C₄为各雷达发射功率的上下限要求，约束条件C₅为组网雷达总发射功率的上限要求，γ_min为目标探测性能SINR门限，γ_i为第i部雷达的信噪比。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，γ_i的表达式为：

式中，γ_i为第i部雷达的信噪比，为第i个雷达-目标-第i个雷达的路径传播损耗，为第i个雷达-目标-第j个雷达的路径传播损耗，为第i个雷达-第j个雷达的直达波路径传播损耗，P_i为雷达i的发射功率，P_j为雷达j的发射功率,M_T为组网***中的雷达数目，c_i,j表示雷达i与雷达j之间的互相关系数，为雷达接收机噪声功率。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述S4中，所述组网雷达功率分配模型的解算包括以下步骤：

S41、引入拉格朗日乘子φ，与κ，构建拉格朗日乘子式：

其中，P_i为雷达i的发射功率,P_-i为除雷达i之外***中所有其他雷达的发射功率，为第i个雷达-目标-第i个雷达的路径传播损耗，为第i个雷达-通信基站的直达波路径传播损耗，T_i,max为通信***基站处所能容忍的每个雷达的单独最大干扰功率，P_i,max为雷达i的最大发射功率，M_T为组网***中的雷达数目，P_tot为组网雷达***总发射功率，γ_min为目标探测性能SINR门限，γ_i为第i部雷达的信噪比；

S42、根据所述拉格朗日乘子式对雷达发射功率P_i求偏导，同时令同时满足P_i≥0，得到：

S43、实现非线性方程的最优化求解：

通过求解式得到各雷达的最优发射功率迭代表达式为：

式中，ite表示迭代次数，P_i ^(ite+1)表示P_i第ite+1次迭代的值，P_i ^(ite)表示P_i第ite次迭代的值，γ_i ^(ite)表示γ_i第ite次迭代的值，η_i ^(ite)表示η_i第ite次迭代的值，ψ_i ^(ite)表示ψ_i第ite次迭代的值，κ_i ^(ite)表示κ_i第ite次迭代的值，Φ^(ite)表示Φ第ite次迭代的值，ξ_i ^(ite)表示ξ_i第ite次迭代的值，μ_i ^(ite)表示μ_i第ite次迭代的值；

S44、对拉格朗日乘子φ，与κ采用次梯度算法进行迭代更新，如下所示：

式中，β为迭代步长，当x＞0时，当x≤0时，

S45、经迭代计算，满足式(7)的拉格朗日乘子 与κ值带入式(6)中，求得满足目标探测性能SINR门限和通信***最大可容忍干扰功率门限且使各雷达发射功率最小的一组发射功率分配结果作为最优解，并确定组网雷达***的总发射功率。