最近幾年,雷達(dá)之間通過組網(wǎng)連接形成網(wǎng)絡(luò)化雷達(dá)系統(tǒng),來提高目標(biāo)的探測性能的方式受到了學(xué)者們廣泛的關(guān)注。網(wǎng)絡(luò)化雷達(dá)系統(tǒng)可由不同體制,不同工作頻段,在空間上廣泛分布的雷達(dá)節(jié)點連接組成。一方面,通過多樣化多層次的信息融合,網(wǎng)絡(luò)化雷達(dá)能夠協(xié)同地提高對目標(biāo)的探測性能。另一方面,由于多個雷達(dá)節(jié)點帶來的自由度,網(wǎng)絡(luò)化雷達(dá)系統(tǒng)具備極高的靈活性和適應(yīng)性。因此,它可以通過資源管理技術(shù)來實現(xiàn)目標(biāo)協(xié)同探測性能和資源消耗之間較好的折中,以及不同探測環(huán)境下的應(yīng)變能力。網(wǎng)絡(luò)化雷達(dá)目標(biāo)協(xié)同探測與資源管理的問題可以被分類為針對單次檢測和估計問題下的靜態(tài)資源配置,或者針對連續(xù)多次估計問題也就是目標(biāo)跟蹤的動態(tài)資源調(diào)度。圍繞以上問題,本文根據(jù)不同的網(wǎng)絡(luò)化雷達(dá)協(xié)同探測場景和目的,設(shè)計了不同的資源優(yōu)化算法,主要的貢獻(xiàn)和創(chuàng)新如下:1.針對分布式多輸入多輸出（Multiple-Input Multiple-Output,MIMO）雷達(dá)在雜波環(huán)境下協(xié)同檢測,建立了以信息距離為檢測性能表征的雷達(dá)節(jié)點發(fā)射功率分配優(yōu)化模型。推導(dǎo)了非凸目標(biāo)函數(shù)的凸上界函數(shù),提出了基于優(yōu)化極小化（Maj orization Minimization,MM）框架的... 

【文章來源】：電子科技大學(xué)四川省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：125 頁

【學(xué)位級別】：博士

【文章目錄】：
摘要
abstract
縮略詞表
第一章 緒論
    1.1 研究工作的背景與意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 基于靜態(tài)資源配置的目標(biāo)協(xié)同探測
            1.2.1.1 協(xié)同檢測問題
            1.2.1.2 協(xié)同參數(shù)估計問題
        1.2.2 基于動態(tài)資源調(diào)度的目標(biāo)協(xié)同探測
    1.3 本論文的主要內(nèi)容和章節(jié)安排
第二章 網(wǎng)絡(luò)化雷達(dá)的系統(tǒng)模型
    2.1 網(wǎng)絡(luò)化雷達(dá)的系統(tǒng)組成
    2.2 網(wǎng)絡(luò)化雷達(dá)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)
        2.2.1 拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的分類
        2.2.2 不同拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)下的數(shù)據(jù)融合
    2.3 一般化的資源管理模型
    2.4 本章小結(jié)
第三章 基于目標(biāo)檢測性能的發(fā)射節(jié)點功率分配算法
    3.1 分布式MIMO雷達(dá)目標(biāo)檢測模型
        3.1.1 信號模型
        3.1.2 最優(yōu)檢測器
    3.2 基于檢測性能的功率分配問題
        3.2.1 檢測器性能表征
        3.2.2 功率分配優(yōu)化模型
        3.2.3 基于優(yōu)化最小化的功率分配
        3.2.4 算法復(fù)雜度分析
    3.3 仿真
    3.4 本章小結(jié)
第四章 基于目標(biāo)定位性能的收發(fā)節(jié)點優(yōu)選算法
    4.1 信號模型
    4.2 目標(biāo)參數(shù)估計
        4.2.1 最大似然估計器
        4.2.2 參數(shù)估計性能準(zhǔn)則
    4.3 理想信號條件下的收發(fā)節(jié)點聯(lián)合優(yōu)選算法
        4.3.1 理想信號條件下的費歇爾信息矩陣結(jié)構(gòu)
        4.3.2 理想波形條件下節(jié)點選擇模型
        4.3.3 基于半正定規(guī)劃的求解算法
    4.4 一般化信號條件下的收發(fā)節(jié)點聯(lián)合優(yōu)選算法
        4.4.1 一般化波形條件下節(jié)點選擇模型
        4.4.2 基于NADMM的求解算法
    4.5 計算復(fù)雜度分析
    4.6 仿真
        4.6.1 理想波形條件下
        4.6.2 一般化波形條件下
    4.7 本章小結(jié)
第五章 空頻感知下基于跟蹤性能的動態(tài)資源調(diào)度算法
    5.1 系統(tǒng)信號模型
    5.2 目標(biāo)協(xié)同跟蹤模型
        5.2.1 狀態(tài)模型
        5.2.2 觀測模型
        5.2.3 跟蹤算法
        5.2.4 跟蹤性能準(zhǔn)則
    5.3 空頻域干擾模型
        5.3.1 雷達(dá)受到的干擾
        5.3.2 雷達(dá)對ESA的影響
    5.4 動態(tài)資源調(diào)度
        5.4.1 資源優(yōu)化模型的建立
        5.4.2 優(yōu)化模型的松弛求解
        5.4.3 計算復(fù)雜度分析
    5.5 空頻感知的動態(tài)資源調(diào)度閉環(huán)流程
    5.6 仿真
    5.7 本章小結(jié)
第六章 分布式協(xié)同跟蹤與優(yōu)先級自適應(yīng)動態(tài)資源分配算法
    6.1 系統(tǒng)模型
    6.2 分布式序貫貝葉斯估計
        6.2.1 分布式粒子濾波器
        6.2.2 分布式跟蹤性能準(zhǔn)則
    6.3 效益驅(qū)動的自適應(yīng)動態(tài)資源調(diào)度
        6.3.1 資源優(yōu)化問題的建立
        6.3.2 分布式求解算法
        6.3.3 計算復(fù)雜度分析
    6.4 分布式自適應(yīng)動態(tài)資源調(diào)度與目標(biāo)跟蹤閉環(huán)流程
    6.5 仿真
    6.6 本章小結(jié)
第七章 全文總結(jié)與展望
    7.1 全文總結(jié)
    7.2 后續(xù)工作展望
致謝
參考文獻(xiàn)
附錄
攻讀博士學(xué)位期間取得的成果


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]A non-myopic scheduling method of radar sensors for maneuvering target tracking and radiation control[J]. Gan-lin Shan,Gong-guo Xu,Cheng-lin Qiao.  Defence Technology. 2020(01)
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[3]機動目標(biāo)跟蹤的分布式MIMO雷達(dá)資源分配算法[J]. 李艷艷,蘇濤.  西安電子科技大學(xué)學(xué)報. 2016(04)
[4]網(wǎng)絡(luò)化雷達(dá)協(xié)同抗欺騙式干擾技術(shù)研究進(jìn)展[J]. 張林讓,趙珊珊,周宇,劉楠,張娟.  數(shù)據(jù)采集與處理. 2014(04)
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[6]“四大威脅”環(huán)境下雷達(dá)生存與對抗技術(shù)淺析[J]. 朱華邦,杜娟.  飛航導(dǎo)彈. 2005(01)
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博士論文
[1]基于協(xié)方差矩陣結(jié)構(gòu)特征的機載雷達(dá)空時處理[D]. 孫國皓.電子科技大學(xué) 2019
[2]分布式組網(wǎng)雷達(dá)資源自適應(yīng)管控算法研究[D]. 謝明池.電子科技大學(xué) 2019
[3]MIMO雷達(dá)優(yōu)化波形設(shè)計與信號處理研究[D]. 程子揚.電子科技大學(xué) 2018
[4]基于知識的雜波抑制與目標(biāo)檢測研究[D]. 汪義凱.電子科技大學(xué) 2017
[5]網(wǎng)絡(luò)化雷達(dá)資源管理算法研究[D]. 楊益川.電子科技大學(xué) 2018
[6]MIMO雷達(dá)檢測與估計理論研究[D]. 何茜.電子科技大學(xué) 2010

碩士論文
[1]MIMO雷達(dá)聯(lián)合參數(shù)估計性能分析[D]. 胡建賓.電子科技大學(xué) 2017
[2]分布式網(wǎng)絡(luò)化雷達(dá)協(xié)同探測的相關(guān)算法研究及其仿真系統(tǒng)的開發(fā)[D]. 雷歡.西安電子科技大學(xué) 2015



本文編號：3025340