【摘要】：相控陣?yán)走_(dá)與傳統(tǒng)機(jī)械掃描雷達(dá)相比,其波束指向能在微秒間進(jìn)行捷變。為了使雷達(dá)充分發(fā)揮系統(tǒng)性能的同時(shí)節(jié)省雷達(dá)系統(tǒng)資源,需要通過自適應(yīng)目標(biāo)跟蹤與波束駐留調(diào)度合理配置雷達(dá)的工作參數(shù)。本文將針對(duì)相控陣?yán)走_(dá)的自適應(yīng)目標(biāo)跟蹤與波束駐留調(diào)度問題展開研究,在此基礎(chǔ)上將相關(guān)理論運(yùn)用至具有MIMO(Multiple Input Multiple output)模式的新體制雷達(dá)。首先,介紹了三種濾波算法,分別為:卡爾曼濾波算法,Singer模型濾波算法以及IMM(Interacting Multiple Model)濾波算法。其中,卡爾曼濾波算法適用于非機(jī)動(dòng)目標(biāo)跟蹤,Singer模型與IMM濾波算法適用于機(jī)動(dòng)目標(biāo)跟蹤。仿真表明,Singer模型跟蹤誤差比較穩(wěn)定,適用于跟蹤機(jī)動(dòng)特性變化較小的目標(biāo)。IMM算法適用于機(jī)動(dòng)特性變化大的目標(biāo)的跟蹤,且其跟蹤精度較高。其次,對(duì)相控陣?yán)走_(dá)的自適應(yīng)目標(biāo)跟蹤進(jìn)行了研究。首先介紹了三種基于IMM濾波的自適應(yīng)采樣周期算法。為提高機(jī)動(dòng)目標(biāo)采樣周期的選取速度,給出了一種基于目標(biāo)機(jī)動(dòng)參數(shù)估計(jì)的快速自適應(yīng)采樣周期跟蹤方法。在此基礎(chǔ)上,提出一種基于采樣周期和發(fā)射波形聯(lián)合控制的自適應(yīng)目標(biāo)跟蹤算法,同時(shí)對(duì)采樣周期與發(fā)射波形自適應(yīng)選擇。兩種算法都能有效減小雷達(dá)的計(jì)算資源消耗。接下來,針對(duì)相控陣MIMO模式下的自適應(yīng)目標(biāo)跟蹤,提出了兩種MIMO模式下多目標(biāo)自適應(yīng)跟蹤算法。其中,基于固定分析時(shí)刻的MIMO多目標(biāo)自適應(yīng)跟蹤方法以固定的間隔確定分析時(shí)刻,基于可變分析時(shí)刻的MIMO多目標(biāo)自適應(yīng)跟蹤方法根據(jù)目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)特性,確定可變的分析時(shí)刻間隔。兩種方法在每個(gè)分析時(shí)刻都通過建立優(yōu)化模型并求解,確定最優(yōu)的雷達(dá)工作參數(shù)。仿真表明,與相控陣?yán)走_(dá)相比,MIMO模式下的自適應(yīng)目標(biāo)跟蹤可以有效減少雷達(dá)系統(tǒng)資源消耗,并有效提高雷達(dá)的時(shí)間資源利用效率。最后,對(duì)相控陣及其MIMO模式下的波束駐留調(diào)度展開了研究。其中,充分考慮了目標(biāo)威脅程度和脈沖交錯(cuò)技術(shù)。仿真表明,通過在波束駐留調(diào)度算法中添加目標(biāo)威脅度,有效提高了算法的執(zhí)行威脅率。
[Abstract]:Compared with conventional mechanical scanning radar, phased array radar can change beam direction in microseconds. In order to make the radar make full use of the system performance and save the radar system resources, it is necessary to configure the working parameters of the radar reasonably through the adaptive target tracking and beam resident scheduling. In this paper, the adaptive target tracking and beam resident scheduling of phased array radar are studied. On the basis of this, the correlation theory is applied to the new system radar with MIMO (Multiple Input Multiple output) mode. Firstly, three kinds of filtering algorithms are introduced, which are Kalman filtering algorithm, Singer model filtering algorithm and IMM (Interacting Multiple Model) filtering algorithm. Kalman filtering algorithm is suitable for non-maneuvering target tracking, and Singer model and IMM filtering algorithm are suitable for maneuvering target tracking. The simulation results show that the tracking error of Singer model is relatively stable, and it is suitable for tracking targets with little change in maneuvering characteristics. Imm algorithm is suitable for tracking targets with large change in maneuvering characteristics, and its tracking accuracy is high. Secondly, the adaptive target tracking of phased array radar is studied. Firstly, three adaptive sampling period algorithms based on IMM filter are introduced. A fast adaptive sampling period tracking method based on maneuvering parameter estimation is proposed to improve the selection speed of maneuvering target sampling period. On the basis of this, an adaptive target tracking algorithm based on joint control of sampling period and transmitting waveform is proposed, and the adaptive selection of sampling period and transmitting waveform is also proposed. Both algorithms can effectively reduce the computational resource consumption of radar. Then, for adaptive target tracking in phased array MIMO mode, two adaptive tracking algorithms for multi-target in MIMO mode are proposed. Among them, the MIMO multi-target adaptive tracking method based on the fixed analysis time determines the analysis time at a fixed interval, and the MIMO multi-target adaptive tracking method based on the variable analysis time is based on the moving characteristics of the target. Determine variable time intervals for analysis. At each time of analysis, the optimal radar parameters are determined by establishing the optimal model and solving the optimization model. Simulation results show that compared with phased array radar adaptive target tracking in MIMO mode can effectively reduce radar system resource consumption and improve the efficiency of radar time resource utilization. Finally, the beam resident scheduling in phased array and its MIMO mode is studied. Among them, the target threat level and pulse interleaving technology are fully considered. The simulation results show that by adding the target threat to the beam resident scheduling algorithm, the execution threat rate of the algorithm is improved effectively.
【學(xué)位授予單位】：電子科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：TN958.92

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本文編號(hào)：2442519