針對有源壓制干擾下的相控陣?yán)走_(dá)（Phased array radar,PAR）多目標(biāo)跟蹤時(shí)間資源優(yōu)化配置問題,提出了一種基于互信息（Mutual information,MI）的配置算法。采用MI準(zhǔn)則作為目標(biāo)跟蹤性能量化指標(biāo),推導(dǎo)了包含時(shí)間變量的雷達(dá)回波與路徑增益矩陣MI表達(dá)式,建立了時(shí)間資源優(yōu)化配置模型,并采用改進(jìn)的遺傳算法實(shí)現(xiàn)了模型求解。仿真結(jié)果表明,該算法能在有源壓制干擾條件下最大化有效跟蹤目標(biāo)數(shù),并提高有效跟蹤目標(biāo)的整體跟蹤性能。 

【文章來源】：數(shù)據(jù)采集與處理. 2020,35(05)北大核心CSCD

【文章頁數(shù)】：13 頁

【部分圖文】：

1 時(shí)間分配方案（一步優(yōu)化）

結(jié)合本文所提資源優(yōu)化配置算法，目標(biāo)跟蹤策略可簡述為：首先，結(jié)合k時(shí)刻探測到的各目標(biāo)干擾強(qiáng)度和當(dāng)前各目標(biāo)狀態(tài)信息，采用有效跟蹤目標(biāo)數(shù)最大化算法獲得下一跟蹤周期待跟蹤目標(biāo)和各目標(biāo)有效跟蹤所需最小脈沖數(shù)nqk＿min，然后在此基礎(chǔ)上調(diào)用系統(tǒng)跟蹤性能優(yōu)化算法得到有效目標(biāo)時(shí)間資源分配方案nkq，指導(dǎo)雷達(dá)對各目標(biāo)進(jìn)行照射跟蹤，之后采用EKF算法對各目標(biāo)回波進(jìn)行濾波，獲得目標(biāo)狀態(tài)估計(jì)值。多目標(biāo)跟蹤策略流程如圖1所示。4 仿真結(jié)果與分析

式中Nmc為蒙特卡洛仿真次數(shù)，實(shí)驗(yàn)中取Nmc=500;(xkq,ykq)為目標(biāo)的真實(shí)坐標(biāo)，(xk?q,i,yk?q,i)為第i次蒙特卡洛仿真中得到的目標(biāo)坐標(biāo)估計(jì)。圖3 目標(biāo)干擾強(qiáng)度

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號：3422262