【摘要】：現(xiàn)有多基雷達系統(tǒng)(MSRS)功率分配算法都假設(shè)目標的雷達散射截面(RCS)信息先驗已知。針對上述問題,該文將目標的RCS建模為分布未知的隨機變量,提出一種基于非線性機會約束規(guī)劃(NCCP)的MSRS穩(wěn)健功率分配算法,用于處理RCS參數(shù)的不確定性。該文首先推導(dǎo)了目標跟蹤誤差的貝葉斯克拉美羅界(BCRLB)。然后以最小化MSRS各個時刻發(fā)射功率為目標,在滿足BCRLB不大于給定誤差的概率超過某一置信水平的條件下建立了NCCP模型,并用條件風險價值(CVaR)松弛結(jié)合抽樣平均近似(SAA)算法對此問題進行了求解。最后,仿真實驗驗證了算法的有效性和穩(wěn)健性。
[Abstract]:The existing (MSRS) power allocation algorithms for multibase radar systems assume that the radar cross section (RCS) information of the target is known prior. In order to solve the above problems, the RCS of the target is modeled as a random variable with unknown distribution, and a MSRS robust power allocation algorithm based on nonlinear opportunity constrained programming (NCCP) is proposed to deal with the uncertainty of RCS parameters. In this paper, the Bayesk Latin American boundary (BCRLB). With target tracking error is derived. Then, in order to minimize the transmission power of MSRS at each time, the NCCP model is established under the condition that the probability of BCRLB not greater than a given error exceeds a certain confidence level, and the problem is solved by conditional risk value (CVaR) relaxation combined with sampling average approximate (SAA) algorithm. Finally, the effectiveness and robustness of the algorithm are verified by simulation experiments.
【作者單位】： 西安電子科技大學(xué)雷達信號處理國家重點實驗室;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61201285,61271291) 新世紀優(yōu)秀人才支持計劃(NCET-09-0630) 全國優(yōu)秀博士學(xué)位論文作者專項資金(FANEDD-201156)資助課題
【分類號】：TN953.7

【參考文獻】

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【共引文獻】

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【二級參考文獻】

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本文編號：2517433