【摘要】：分布式機(jī)會(huì)陣?yán)走_(dá)(distributed opportunistic array radar,DOAR)是以平臺(tái)隱身性為核心,以數(shù)字陣列為基礎(chǔ),單元被“機(jī)會(huì)性”地布置于載體平臺(tái)電磁開(kāi)放的三維區(qū)域,可靈活地工作于多種模式,兼具多種戰(zhàn)術(shù)功能,通過(guò)戰(zhàn)場(chǎng)態(tài)勢(shì)感知,采取“機(jī)會(huì)性”工作方式的一種新體制雷達(dá)系統(tǒng)。高度的數(shù)字化和模塊化、“機(jī)會(huì)性”的布陣方式,使分布式機(jī)會(huì)陣?yán)走_(dá)能夠靈活地進(jìn)行系統(tǒng)重構(gòu)和資源管理。而環(huán)境的復(fù)雜多變、目標(biāo)信息的隨機(jī)性和模糊性、陣元排布的“機(jī)會(huì)性”等會(huì)持續(xù)給分布式機(jī)會(huì)陣?yán)走_(dá)系統(tǒng)帶來(lái)不確定性,動(dòng)態(tài)影響待執(zhí)行任務(wù)對(duì)雷達(dá)資源的需求。在不確定條件下,如何采用“機(jī)會(huì)性”的工作方式對(duì)有限的系統(tǒng)軟硬件資源進(jìn)行合理的重構(gòu)和管理是提高雷達(dá)檢測(cè)和跟蹤性能的關(guān)鍵。在此研究背景下,結(jié)合不確定性理論,本論文主要研究了分布式機(jī)會(huì)陣?yán)走_(dá)的天線陣列孔徑資源管理、時(shí)間資源管理、功率資源管理以及時(shí)間和功率的聯(lián)合資源管理等方面的問(wèn)題。具體研究工作和創(chuàng)新之處概括如下:1.研究和分析了分布式機(jī)會(huì)陣?yán)走_(dá)系統(tǒng)中各種不確定因素的來(lái)源。將不確定性理論引入到分布式機(jī)會(huì)陣?yán)走_(dá)系統(tǒng)當(dāng)中,詳細(xì)闡述了用來(lái)表征各種不確定因素的不確定變量和用來(lái)分配系統(tǒng)資源的不確定規(guī)劃。總結(jié)給出了不確定條件下基于機(jī)會(huì)約束規(guī)劃(chance-constrained programming,CCP)的雷達(dá)系統(tǒng)資源管理模型的一般形式。2.研究了分布式機(jī)會(huì)陣?yán)走_(dá)天線陣列孔徑資源管理算法。首先,針對(duì)陣元“機(jī)會(huì)”分布導(dǎo)致工作陣元的區(qū)域和數(shù)目的不確定性,以及雷達(dá)工作模式和戰(zhàn)術(shù)功能選擇的“機(jī)會(huì)性”,采用模糊隨機(jī)變量來(lái)表征方向圖綜合時(shí)一維天線陣列的綜合不確定性,并建立了在工作陣元數(shù)滿足機(jī)會(huì)約束條件下最小化主瓣寬度誤差和峰值副瓣電平的機(jī)會(huì)約束規(guī)劃模型。為了求解該多目標(biāo)函數(shù)模型,將模糊隨機(jī)模擬算法嵌入到基于精英策略的快速非支配排序遺傳算法(fast and elitist nondominated sorting genetic algorithm,NSGA_II)中構(gòu)成混合智能優(yōu)化算法,從而得出滿足不同要求的Pareto最優(yōu)解集。相比于一維天線陣列,二維天線陣列孔徑資源管理算法基于兩個(gè)面陣,建立了在滿足波束參數(shù)約束條件下最小化總工作陣元數(shù)目的機(jī)會(huì)約束規(guī)劃模型。更進(jìn)一步,將方向圖綜合產(chǎn)生的波束應(yīng)用到目標(biāo)跟蹤過(guò)程中。該算法推導(dǎo)了多目標(biāo)跟蹤的貝葉斯克拉美羅下界(Bayesian Cramér-Rao lower bound,BCRLB),并以最小化所有目標(biāo)中最大的BCRLB為目標(biāo)函數(shù),建立了基于機(jī)會(huì)約束規(guī)劃的資源分配模型。該算法可以優(yōu)化分配天線孔徑,并采用盡量少的天線單元實(shí)現(xiàn)目標(biāo)跟蹤。3.針對(duì)多目標(biāo)跟蹤的應(yīng)用場(chǎng)景,提出了一種基于自適應(yīng)模糊邏輯優(yōu)先級(jí)的時(shí)間資源管理算法。該算法采用模糊邏輯推理系統(tǒng)智能地模仿人類大腦的決策過(guò)程來(lái)計(jì)算目標(biāo)的優(yōu)先級(jí)。由于環(huán)境的時(shí)變性和目標(biāo)信息的不確定性,將目標(biāo)的雷達(dá)散射截面(radar cross section,RCS)視為隨機(jī)變量,再結(jié)合各目標(biāo)的優(yōu)先級(jí),建立基于隨機(jī)機(jī)會(huì)約束規(guī)劃的駐留時(shí)間資源管理模型。將隨機(jī)模擬嵌入到遺傳算法中構(gòu)成混合智能優(yōu)化算法來(lái)預(yù)測(cè)下一采樣時(shí)刻各目標(biāo)最優(yōu)的駐留時(shí)間分配。然后將預(yù)測(cè)值應(yīng)用到無(wú)跡Kalman濾波(unscented Kalman filter,UKF)中來(lái)估計(jì)被跟蹤目標(biāo)狀態(tài)。隨著機(jī)會(huì)約束規(guī)劃置信水平的降低,時(shí)間資源節(jié)省率增加;在考慮了目標(biāo)的優(yōu)先級(jí)后,能夠?qū)Ⅰv留時(shí)間更加合理地分配給各目標(biāo),使總的跟蹤時(shí)間進(jìn)一步降低。4.研究了在不同跟蹤情況下分布式機(jī)會(huì)陣?yán)走_(dá)的功率資源管理算法。首先,將目標(biāo)的RCS視為模糊變量,建立功率資源管理的模糊機(jī)會(huì)約束規(guī)劃模型。該算法根據(jù)歷史數(shù)據(jù)和相關(guān)運(yùn)行經(jīng)驗(yàn)確定模糊變量的分布范圍,以克服隨機(jī)變量很可能因?yàn)闃颖緮?shù)據(jù)不足而產(chǎn)生偏差的缺點(diǎn)。其次,相比于之前理想條件下的資源分配算法,提出了雜波環(huán)境下多目標(biāo)跟蹤的波束和功率的聯(lián)合分配算法。雷達(dá)系統(tǒng)根據(jù)先驗(yàn)CRLB選擇合適的跟蹤目標(biāo),通過(guò)引入信息縮減因子(information reduction factor,IRF)來(lái)衡量雜波帶來(lái)的測(cè)量源不確定性(measurement origin uncertainty,MOU),再結(jié)合目標(biāo)RCS的隨機(jī)性,最終建立基于隨機(jī)機(jī)會(huì)約束規(guī)劃的波束和功率的聯(lián)合資源管理模型。該算法不僅實(shí)現(xiàn)了波束的自適應(yīng)調(diào)度,還實(shí)現(xiàn)了功率在各波束之間的優(yōu)化分配。最后,提出了一種針對(duì)機(jī)動(dòng)目標(biāo)跟蹤的多機(jī)會(huì)陣?yán)走_(dá)采樣間隔和功率的聯(lián)合分配算法。該算法采用高斯最優(yōu)擬合(best-fitting Gaussian,BFG)近似代替具有多模式的機(jī)動(dòng)目標(biāo)Markovian轉(zhuǎn)移動(dòng)態(tài),并推導(dǎo)了目標(biāo)跟蹤誤差的BCRLB-like。雷達(dá)系統(tǒng)根據(jù)先驗(yàn)CRLB-like確定自適應(yīng)采樣間隔,并依據(jù)BCRLB-like實(shí)現(xiàn)功率在各分散的機(jī)會(huì)陣?yán)走_(dá)之間優(yōu)化分配。該算法可以自適應(yīng)地調(diào)整機(jī)動(dòng)目標(biāo)的采樣間隔,并實(shí)現(xiàn)發(fā)射功率的優(yōu)化分配。5.研究了搜索加跟蹤時(shí)分布式機(jī)會(huì)陣?yán)走_(dá)的時(shí)間和功率的聯(lián)合資源管理算法。首先,對(duì)搜索任務(wù)下可以優(yōu)化的參數(shù)進(jìn)行了分析和研究,并引用了一個(gè)具體算例加以佐證。在此基礎(chǔ)上,提出了搜索加跟蹤時(shí)波束駐留時(shí)間和發(fā)射功率的聯(lián)合資源管理算法。在搜索過(guò)程中,該算法采用黎曼流形(Riemannian manifolds)來(lái)表示波束在各波位上的駐留時(shí)間,以抵消掃描角增大而導(dǎo)致的波束增益下降。在滿足雷達(dá)檢測(cè)性能和搜索數(shù)據(jù)率的條件下,最小化搜索波束發(fā)射功率,盡量將更多的功率用于跟蹤,以最小化跟蹤目標(biāo)BCRLB。該算法實(shí)現(xiàn)了時(shí)間和功率在搜索與跟蹤之間優(yōu)化分配,在搜索過(guò)程中保證雷達(dá)在各波位上的等威力探測(cè),且在跟蹤過(guò)程中實(shí)現(xiàn)功率在各目標(biāo)之間的優(yōu)化分配。
【學(xué)位授予單位】：南京航空航天大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號(hào)】：TN958
【圖文】：

龐大的驅(qū)逐艦來(lái)承載雷達(dá)，這導(dǎo)致艦船平臺(tái)的隱身性、機(jī)動(dòng)比如以色列“費(fèi)爾康”機(jī)載預(yù)警機(jī)雷達(dá)系統(tǒng)[2]，為了保證足夠天線設(shè)計(jì)，再配以大型運(yùn)輸機(jī)承載，嚴(yán)重影響了飛機(jī)平臺(tái)如宙斯盾之父 Wayne E. Meyer 在上世紀(jì) 90年代的一份報(bào)5 年之久，這種以雷達(dá)為核心的作戰(zhàn)平臺(tái)思想遠(yuǎn)不能滿足二其它作戰(zhàn)要求，需要從觀念上轉(zhuǎn)變……”[3]Wayne E. Meyer 這一技術(shù)發(fā)展思路，在美國(guó)導(dǎo)彈防御局(MR)指派下，美國(guó)海軍研究生院(NPS)首先提出了分布式機(jī)上，中電 14 所的龍偉軍博士對(duì)機(jī)會(huì)陣?yán)走_(dá)的概念進(jìn)行了豐式機(jī)會(huì)陣?yán)走_(dá)概念是：分布式機(jī)會(huì)陣?yán)走_(dá)是以載體平臺(tái)隱單元與數(shù)字 T/R 組件被隨機(jī)地布置于載體平臺(tái) 3-D 空間任性”方式工作，具備靈活的工作模式(如相控陣(phase arrale input multiple output, MIMO)模式、泛探(Ubiquitous)模式導(dǎo)、通信等功能于一體的智能化新體制雷達(dá)。從陣列分布上布式的隨機(jī)陣和稀疏陣的綜合，還具有共形陣的部分特點(diǎn)

布式機(jī)會(huì)陣?yán)走_(dá)的特點(diǎn)陣?yán)走_(dá)是在數(shù)字陣?yán)走_(dá)研究工作不斷深入，數(shù)字化程度不斷提高的基礎(chǔ)臺(tái)為核心的設(shè)計(jì)理念發(fā)展的新概念雷達(dá)。機(jī)會(huì)陣?yán)走_(dá)中“機(jī)會(huì)”的兩大內(nèi)布置和雷達(dá)“機(jī)會(huì)”工作：?jiǎn)卧皺C(jī)會(huì)”布置是指天線單元能夠最大限度作戰(zhàn)空間的束縛，根據(jù)對(duì)主體有利的因素，在雷達(dá)載體平臺(tái)上進(jìn)行分布“機(jī)會(huì)”工作是指分布式機(jī)會(huì)陣?yán)走_(dá)的作戰(zhàn)任務(wù)根據(jù)外界環(huán)境、目標(biāo)等條會(huì)性”地對(duì)資源進(jìn)行管理和調(diào)度。下面將對(duì)機(jī)會(huì)陣?yán)走_(dá)的特點(diǎn)進(jìn)行詳細(xì)機(jī)會(huì)陣?yán)走_(dá)系統(tǒng)的天線單元或收發(fā) T/R 組件的分布是“機(jī)會(huì)性”的會(huì)”分布的意思是陣列單元任意、隨機(jī)地排布于載體平臺(tái)可以獲取的開(kāi)的種類沒(méi)有限制，艦船、飛機(jī)、衛(wèi)星、山體等可布置陣元的平臺(tái)均可；單臺(tái)表面，也可嵌于載體平臺(tái)內(nèi)部；單元可與載體平臺(tái)結(jié)構(gòu)共形，也可以形式可以是稀疏的，也可以是均勻的；單元構(gòu)成的陣列結(jié)構(gòu)可以是規(guī)則的。雖然天線單元在布陣形式上多種多樣，但都要遵循一個(gè)基本規(guī)律，那/R 組件盡可能密集地分布于整個(gè)載體平臺(tái)。這和傳統(tǒng)意義上的共形陣和，如圖 1.2 所示的分布式機(jī)會(huì)陣在艦體平臺(tái)上的單元排布。

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2730365