本文選題：分布式多輸入多輸出雷達(dá) + 機(jī)動(dòng)目標(biāo)跟蹤��； 參考：《系統(tǒng)工程與電子技術(shù)》2017年08期

【摘要】：基于分布式多輸入多輸出雷達(dá),針對(duì)目標(biāo)跟蹤精度的優(yōu)化問題提出了一種聯(lián)合資源優(yōu)化分配算法。首先,推導(dǎo)了機(jī)動(dòng)目標(biāo)跟蹤誤差的貝葉斯克拉美羅下界(Bayesian Cramer Rao lower bound,BCRLB),由BCRLB可知其跟蹤精度主要由信號(hào)發(fā)射功率、帶寬和信號(hào)有效時(shí)寬決定。然后,以最小化目標(biāo)的BCRLB為目標(biāo)函數(shù),建立了包含相應(yīng)的3個(gè)資源變量的優(yōu)化模型,分析可知該模型的求解是一個(gè)非凸問題的求解。所以采用循環(huán)最小化算法和凸松弛的方法將這個(gè)非凸的優(yōu)化模型轉(zhuǎn)化為凸優(yōu)化模型進(jìn)行求解。最后,仿真結(jié)果表明,利用所提出的資源分配算法能明顯提高機(jī)動(dòng)目標(biāo)的跟蹤精度。
[Abstract]:Based on distributed multi-input multi-output radar, a joint resource allocation algorithm is proposed for the optimization of target tracking accuracy. First of all, Bayesian Cramer Rao lower bound BCRLBN is derived for tracking error of maneuvering target. From BCRLB, the tracking accuracy is mainly determined by signal transmit power, bandwidth and signal effective time width. Then, taking the BCRLB of the minimized objective as the objective function, an optimization model with corresponding three resource variables is established. The analysis shows that the solution of the model is a non-convex problem. Therefore, the circulatory minimization algorithm and convex relaxation method are used to transform the non-convex optimization model into convex optimization model to solve the problem. Finally, the simulation results show that the proposed resource allocation algorithm can significantly improve the tracking accuracy of maneuvering targets.
【作者單位】： 信息工程大學(xué)導(dǎo)航與空天目標(biāo)工程學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(61501513)資助課題
【分類號(hào)】：TN958

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1880133