相控陣及其MIMO模式下的自適應(yīng)目標(biāo)跟蹤和波束調(diào)度研究.pdf

1、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(guò)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(wèn)題展開(kāi)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

2、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

3、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(lái)，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

4、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(guò)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(kāi)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(guò)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