本文選題：機會數(shù)字陣列雷達 + 機會約束規(guī)劃��； 參考：《系統(tǒng)工程與電子技術》2017年03期

【摘要】：研究了在進行多目標跟蹤時機會數(shù)字陣列雷達(opportunistic digital array radar,ODAR)的功率資源管理問題。針對復雜多變的環(huán)境和未知的目標信息所導致的不確定性,建立了基于隨機和模糊機會約束規(guī)劃(chance-constraint programming,CCP)的多目標穩(wěn)健功率資源管理模型。模型引入隨機變量表征雷達總發(fā)射功率,引入模糊變量表征每個目標的RCS,以貝葉斯克拉美羅界(Bayesian Cramer Rao lower bound,BCRLB)作為目標跟蹤精度的衡量標準,將隨機模擬和模糊模擬都嵌入到遺傳算法(genetic algorithm,GA)當中,從而預測出下一時刻滿足給定置信水平的各目標最優(yōu)的功率分配,然后根據(jù)求解出來的功率分配情況,利用無跡卡爾曼濾波器(unscented Kalman filter,UKF)進行目標跟蹤。最后,通過仿真實驗驗證了算法的有效性和穩(wěn)定性。
[Abstract]:The problem of power resource management for opportunistic digital array radar (ODAR) in multi target tracking is studied. The multiple targets based on random and fuzzy chance constrained programming (chance-constraint programming, CCP) are established for the uncertainty caused by complex and changeable environment and unknown target information. A robust power resource management model is introduced. The model introduces random variables to characterize the total radar transmission power, introduces fuzzy variables to characterize the RCS of each target, and takes Bayesian Cramer Rao lower bound, BCRLB as the criterion of target tracking accuracy. The stochastic simulation and fuzzy simulation are embedded into the genetic algorithm (genetic algo). Rithm, GA), so as to predict the optimal power allocation for the target at the next time to meet the level of the set, and then use the unscented Kalman filter (UKF) to track the target according to the power distribution of the solution. Finally, the effectiveness and stability of the algorithm are verified through the simulation experiment.

【作者單位】： 南京航空航天大學電子信息工程學院;南京電子技術研究所;
【基金】：國家自然科學基金(61271327) 中國博士后基金(2015M580426) 江蘇省博士后基金(1501056B)資助課題
【分類號】：TN958

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本文編號：1790865