【摘要】：分布式機會陣雷達(distributed opportunistic array radar,DOAR)是以平臺隱身性為核心,以數字陣列為基礎,單元被“機會性”地布置于載體平臺電磁開放的三維區(qū)域,可靈活地工作于多種模式,兼具多種戰(zhàn)術功能,通過戰(zhàn)場態(tài)勢感知,采取“機會性”工作方式的一種新體制雷達系統(tǒng)。高度的數字化和模塊化、“機會性”的布陣方式,使分布式機會陣雷達能夠靈活地進行系統(tǒng)重構和資源管理。而環(huán)境的復雜多變、目標信息的隨機性和模糊性、陣元排布的“機會性”等會持續(xù)給分布式機會陣雷達系統(tǒng)帶來不確定性,動態(tài)影響待執(zhí)行任務對雷達資源的需求。在不確定條件下,如何采用“機會性”的工作方式對有限的系統(tǒng)軟硬件資源進行合理的重構和管理是提高雷達檢測和跟蹤性能的關鍵。在此研究背景下,結合不確定性理論,本論文主要研究了分布式機會陣雷達的天線陣列孔徑資源管理、時間資源管理、功率資源管理以及時間和功率的聯(lián)合資源管理等方面的問題。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會陣雷達系統(tǒng)中各種不確定因素的來源。將不確定性理論引入到分布式機會陣雷達系統(tǒng)當中,詳細闡述了用來表征各種不確定因素的不確定變量和用來分配系統(tǒng)資源的不確定規(guī)劃�？偨Y給出了不確定條件下基于機會約束規(guī)劃(chance-constrained programming,CCP)的雷達系統(tǒng)資源管理模型的一般形式。2.研究了分布式機會陣雷達天線陣列孔徑資源管理算法。首先,針對陣元“機會”分布導致工作陣元的區(qū)域和數目的不確定性,以及雷達工作模式和戰(zhàn)術功能選擇的“機會性”,采用模糊隨機變量來表征方向圖綜合時一維天線陣列的綜合不確定性,并建立了在工作陣元數滿足機會約束條件下最小化主瓣寬度誤差和峰值副瓣電平的機會約束規(guī)劃模型。為了求解該多目標函數模型,將模糊隨機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面陣,建立了在滿足波束參數約束條件下最小化總工作陣元數目的機會約束規(guī)劃模型。更進一步,將方向圖綜合產生的波束應用到目標跟蹤過程中。該算法推導了多目標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中最大的BCRLB為目標函數,建立了基于機會約束規(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現目標跟蹤。3.針對多目標跟蹤的應用場景,提出了一種基于自適應模糊邏輯優(yōu)先級的時間資源管理算法。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程來計算目標的優(yōu)先級。由于環(huán)境的時變性和目標信息的不確定性,將目標的雷達散射截面(radar cross section,RCS)視為隨機變量,再結合各目標的優(yōu)先級,建立基于隨機機會約束規(guī)劃的駐留時間資源管理模型。將隨機模擬嵌入到遺傳算法中構成混合智能優(yōu)化算法來預測下一采樣時刻各目標最優(yōu)的駐留時間分配。然后將預測值應用到無跡Kalman濾波(unscented Kalman filter,UKF)中來估計被跟蹤目標狀態(tài)。隨著機會約束規(guī)劃置信水平的降低,時間資源節(jié)省率增加;在考慮了目標的優(yōu)先級后,能夠將駐留時間更加合理地分配給各目標,使總的跟蹤時間進一步降低。4.研究了在不同跟蹤情況下分布式機會陣雷達的功率資源管理算法。首先,將目標的RCS視為模糊變量,建立功率資源管理的模糊機會約束規(guī)劃模型。該算法根據歷史數據和相關運行經驗確定模糊變量的分布范圍,以克服隨機變量很可能因為樣本數據不足而產生偏差的缺點。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)境下多目標跟蹤的波束和功率的聯(lián)合分配算法。雷達系統(tǒng)根據先驗CRLB選擇合適的跟蹤目標,通過引入信息縮減因子(information reduction factor,IRF)來衡量雜波帶來的測量源不確定性(measurement origin uncertainty,MOU),再結合目標RCS的隨機性,最終建立基于隨機機會約束規(guī)劃的波束和功率的聯(lián)合資源管理模型。該算法不僅實現了波束的自適應調度,還實現了功率在各波束之間的優(yōu)化分配。最后,提出了一種針對機動目標跟蹤的多機會陣雷達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動目標Markovian轉移動態(tài),并推導了目標跟蹤誤差的BCRLB-like。雷達系統(tǒng)根據先驗CRLB-like確定自適應采樣間隔,并依據BCRLB-like實現功率在各分散的機會陣雷達之間優(yōu)化分配。該算法可以自適應地調整機動目標的采樣間隔,并實現發(fā)射功率的優(yōu)化分配。5.研究了搜索加跟蹤時分布式機會陣雷達的時間和功率的聯(lián)合資源管理算法。首先,對搜索任務下可以優(yōu)化的參數進行了分析和研究,并引用了一個具體算例加以佐證。在此基礎上,提出了搜索加跟蹤時波束駐留時間和發(fā)射功率的聯(lián)合資源管理算法。在搜索過程中,該算法采用黎曼流形(Riemannian manifolds)來表示波束在各波位上的駐留時間,以抵消掃描角增大而導致的波束增益下降。在滿足雷達檢測性能和搜索數據率的條件下,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BCRLB。該算法實現了時間和功率在搜索與跟蹤之間優(yōu)化分配,在搜索過程中保證雷達在各波位上的等威力探測,且在跟蹤過程中實現功率在各目標之間的優(yōu)化分配。
【學位授予單位】：南京航空航天大學
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2018
【分類號】：TN958
【圖文】：

龐大的驅逐艦來承載雷達，這導致艦船平臺的隱身性、機動比如以色列“費爾康”機載預警機雷達系統(tǒng)[2]，為了保證足夠天線設計，再配以大型運輸機承載，嚴重影響了飛機平臺如宙斯盾之父 Wayne E. Meyer 在上世紀 90年代的一份報5 年之久，這種以雷達為核心的作戰(zhàn)平臺思想遠不能滿足二其它作戰(zhàn)要求，需要從觀念上轉變……”[3]Wayne E. Meyer 這一技術發(fā)展思路，在美國導彈防御局(MR)指派下，美國海軍研究生院(NPS)首先提出了分布式機上，中電 14 所的龍偉軍博士對機會陣雷達的概念進行了豐式機會陣雷達概念是：分布式機會陣雷達是以載體平臺隱單元與數字 T/R 組件被隨機地布置于載體平臺 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、通信等功能于一體的智能化新體制雷達。從陣列分布上布式的隨機陣和稀疏陣的綜合，還具有共形陣的部分特點

布式機會陣雷達的特點陣雷達是在數字陣雷達研究工作不斷深入，數字化程度不斷提高的基礎臺為核心的設計理念發(fā)展的新概念雷達。機會陣雷達中“機會”的兩大內布置和雷達“機會”工作：單元“機會”布置是指天線單元能夠最大限度作戰(zhàn)空間的束縛，根據對主體有利的因素，在雷達載體平臺上進行分布“機會”工作是指分布式機會陣雷達的作戰(zhàn)任務根據外界環(huán)境、目標等條會性”地對資源進行管理和調度。下面將對機會陣雷達的特點進行詳細機會陣雷達系統(tǒng)的天線單元或收發(fā) T/R 組件的分布是“機會性”的會”分布的意思是陣列單元任意、隨機地排布于載體平臺可以獲取的開的種類沒有限制，艦船、飛機、衛(wèi)星、山體等可布置陣元的平臺均可；單臺表面，也可嵌于載體平臺內部；單元可與載體平臺結構共形，也可以形式可以是稀疏的，也可以是均勻的；單元構成的陣列結構可以是規(guī)則的。雖然天線單元在布陣形式上多種多樣，但都要遵循一個基本規(guī)律，那/R 組件盡可能密集地分布于整個載體平臺。這和傳統(tǒng)意義上的共形陣和，如圖 1.2 所示的分布式機會陣在艦體平臺上的單元排布。

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本文編號：2730365