面向射频隐身和目标跟踪的多基雷达发射参数优化方法技术

本发明专利技术公开了一种面向射频隐身和目标跟踪的多基雷达发射参数优化方法，包括S1、确定多基雷达目标跟踪场景；S2、确定表征多基雷达射频隐身的性能指标；S3、确定表征多基雷达目标跟踪的性能指标；S4、建立面向射频隐身和目标跟踪的多基雷达发射参数优化数学模型；S5、面向射频隐身和目标跟踪的多基雷达发射参数优化数学模型的求解。本发明专利技术方法同时优化跟踪过程中多基雷达射频隐身性能和目标跟踪性能，不仅降低了敌方无源探测系统对多基雷达发射信号的截获概率，提升了多基雷达的射频隐身性能，还提高了目标跟踪精度。

【技术实现步骤摘要】
面向射频隐身和目标跟踪的多基雷达发射参数优化方法
本专利技术涉及雷达信号处理技术，具体涉及面向射频隐身和目标跟踪的多基雷达发射参数优化方法。
技术介绍
现代雷达战场环境日趋复杂，雷达射频隐身技术作为一种重要的有源隐身技术，是对抗敌方无源探测系统，保障雷达探测系统及其搭载平台先敌发现、先敌打击、先敌摧毁的重要技术手段。自适应调节雷达发射参数实现了从雷达接收机到发射机的闭环处理，通过对跟踪过程中目标不断的变化，优化雷达发射参数，在日益复杂的环境下最大限度地发挥各种资源的效能。因此雷达发射参数优化设计被认为是提升雷达系统性能的重要手段。多基雷达在目标跟踪过程中，通过自适应调节雷达发射参数，不仅可以提高多基雷达的射频隐身性能，而且可以有效地改善目标跟踪精度，具有重要的研究意义和军事应用价值。然而，现有技术中尚未有同时考虑射频隐身性能和目标跟踪性能的多基雷达发射参数优化方法。
技术实现思路
专利技术目的：本专利技术的目的是提供一种面向射频隐身和目标跟踪的多基雷达发射参数优化方法。技术方案：本专利技术的面向射频隐身和目标跟踪的多基雷达发射参数优化方法，包括以下步骤：S1、确定多基雷达目标跟踪场景；S2、确定表征多基雷达射频隐身的性能指标；S3、确定表征多基雷达目标跟踪的性能指标；S4、建立面向射频隐身和目标跟踪的多基雷达发射参数优化数学模型；S5、面向射频隐身和目标跟踪的多基雷达发射参数优化数学模型的求解。进一步的，步骤S1中多基雷达由一部雷达发射机和N部雷达接收机构成，并且雷达发射机和N部雷达接收机处于不同方位，雷达接收机可接收到的雷达信号通过数据链传输到雷达发射机进行处理，通过交互式多模型扩展卡尔曼滤波算法对目标进行跟踪。进一步的，步骤S2具体为：采用k+1时刻敌方无源探测系统对多基雷达的截获概率pI(k+1)作为多基雷达射频隐身性能衡量指标：其中，Td(k+1)为k+1时刻多基雷达的驻留时间；TI为截获接收机搜索总时间；erfc(·)表示互补误差函数；τI为截获接收机一个周期平均窗口宽度；△T为雷达发射机采样间隔；p'fa为给定虚警概率；Gt是雷达发射天线增益；GI为截获接收在雷达发射机方向上的接收天线增益；GIP为截获接收机处理增益；BI为匹配滤波器带宽；FI是截获接收机的噪声系数，Pt(k+1)为k+1时刻多基雷达的发射功率，Rt(k+1)为k+1时刻雷达发射机到目标的距离，Gt是雷达发射天线增益，λ表示雷达发射波长，k为玻尔兹曼常数，T0接收机的接收噪声系统温度。进一步的，步骤S3具体为：采用交互式多模型k+1时刻的预测协方差矩阵估计值的迹作为多基雷达目标跟踪性能衡量指标，Ωk+1表示k+1时刻多基雷达发射参数，包括k+1时刻多基雷达的发射功率Pt(k+1)，k+1时刻多基雷达的驻留时间Td(k+1)，带宽Wk+1和高斯脉冲长度λk+1，交互式多模型k+1时刻的预测协方差矩阵估计值由式(2)计算得到：其中，M表示交互式多模型的数量；表示k时刻交互式多模型预测k+1时刻的状态值，表示k时刻第m个模型预测k+1时刻的状态值；表示k时刻预测k+1时刻第m个模型概率；表示第m个模型k+1时刻的协方差矩阵估计值；根据式(3)-(6)扩展卡尔曼滤波算法，k时刻预测k+1时刻的状态值和k+1时刻的协方差矩阵估计值Pk+1|k+1(Ωk+1)，分别由式(3)和式(6)计算得到：Pk+1|k＝FPk|kFT+Q(4)；Pk+1|k+1(Ωk+1)＝[I-Kk+1(Ωk+1)Hk+1]Pk+1|k(6)；其中，F表示状态转移矩阵；表示k时刻的目标状态值；Pk|k是k时刻的协方差矩阵估计值；Pk+1|k表示k时刻预测k+1时刻的协方差矩阵；Kk+1(Ωk+1)表示k+1时刻的滤波增益权重；Q为高斯白噪声矩阵；上标(·)T表示矩阵的转置；上标(·)-1表示矩阵的逆矩阵；Hk+1表示k+1时刻的雅克比矩阵；I表示单位矩阵；Nk+1(Ωk+1)表示k+1时刻的观测误差协方差矩阵，由式(7)表示为：其中，diag[·]表示对角矩阵；表示k+1时刻第i部雷达接收机观测的误差协方差矩阵，i＝1,…N；由式(8)表示为：其中，是k+1时刻关于时延τ、多普勒频率v和角度θ的克拉美-罗下界矩阵；T表示转换矩阵，T＝diag(c/2,c/2ωc,1)；c为电磁传播速度；ωc为载波频率；由式(9)表示为：其中，bk+1＝Wk+1/2Tk+1表示k+1时刻的信号调频斜率；Wk+1为k+1时刻的扫频；Tk+1为k+1时刻的有效脉冲宽度，且Tk+1＝7.4338λk+1；λk+1为k+1时刻的脉冲持续时间；为固定常数；表示k+1时刻第i部接收机的信噪比，由式(10)表示为：其中，Gt是雷达发射天线增益；Gr,i是第i部接收机接收天线增益；σt表示目标雷达散射截面；λ表示雷达发射波长；GRP表示雷达接收机处理增益；Br为匹配滤波器带宽；k为玻尔兹曼常数；T0接收机的接收噪声系统温度；Fr,i是第i部雷达接收机的噪声系数；Rt(k+1)表示k+1时刻雷达发射机到目标的距离；Rr,i(k+1)表示k+1时刻目标到第i部雷达接收机的距离。进一步的，步骤S4具体为：以满足多基雷达发射参数资源为约束条件，建立面向射频隐身和目标跟踪的多基雷达发射参数优化模型：其中，Pt(k+1)为k+1时刻多基雷达的发射功率，Td(k+1)为k+1时刻多基雷达的驻留时间，Θ表示待选的雷达发射参数集合，pI(k+1)为k+1时刻敌方无源探测系统对多基雷达的截获概率；为交互式多模型k+1时刻的预测协方差矩阵估计值，Ωk+1表示k+1时刻多基雷达发射参数，和分别为雷达发射机k+1时刻的发射功率Pt(k+1)的最大值和最小值，和Tr分别为k+1时刻多基雷达的驻留时间Td(k+1)的最大值和最小值；SNRmin为跟踪过程中目标检测的信噪比阈值，SNRnet(k+1)为k时刻预测k+1时刻的系统信噪比，由式(12)表示为：其中，SNRi(k+1)表示k+1时刻第i部接收机的信噪比；N是雷达接收机数量；Gt是雷达发射天线增益；Gr,i是第i部接收机接收天线增益；σt表示目标雷达散射截面；λ表示雷达发射波长；GRP表示雷达接收机处理增益；Br为匹配滤波器带宽；k为玻尔兹曼常数；T0接收机的接收噪声系统温度；Fr,i是第i部雷达接收机的噪声系数；Rt(k+1)表示k+1时刻雷达发射机到目标的距离；Rr,i(k+1)表示k+1时刻目标到第i部雷达接收机的距离。进一步的，步骤S5具体为：首先，根据面向射频隐身和目标跟踪的多基雷达发射参数优化模型，计算大于等于约束条件中所给定门限SNRmin的多基雷达信噪比所对应的发射功率和驻留时间；然后，从中选择使截获概率最小的发射功率和驻留时间作为下一时刻的多基雷达的发射功率和驻留时间；在确定发射功率和驻留时间本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.面向射频隐身和目标跟踪的多基雷达发射参数优化方法，其特征在于，包括以下步骤：/nS1、确定多基雷达目标跟踪场景；/nS2、确定表征多基雷达射频隐身的性能指标；/nS3、确定表征多基雷达目标跟踪的性能指标；/nS4、建立面向射频隐身和目标跟踪的多基雷达发射参数优化数学模型；/nS5、面向射频隐身和目标跟踪的多基雷达发射参数优化数学模型的求解。/n

【技术特征摘要】
1.面向射频隐身和目标跟踪的多基雷达发射参数优化方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、确定多基雷达目标跟踪场景；
S2、确定表征多基雷达射频隐身的性能指标；
S3、确定表征多基雷达目标跟踪的性能指标；
S4、建立面向射频隐身和目标跟踪的多基雷达发射参数优化数学模型；
S5、面向射频隐身和目标跟踪的多基雷达发射参数优化数学模型的求解。


2.根据权利要求1所述的面向射频隐身和目标跟踪的多基雷达发射参数优化方法，其特征在于，步骤S1中多基雷达由一部雷达发射机和N部雷达接收机构成，并且雷达发射机和N部雷达接收机处于不同方位，雷达接收机可接收到的雷达信号通过数据链传输到雷达发射机进行处理，通过交互式多模型扩展卡尔曼滤波算法对目标进行跟踪。


3.根据权利要求1所述的面向射频隐身和目标跟踪的多基雷达发射参数优化方法，其特征在于，步骤S2具体为：
采用k+1时刻敌方无源探测系统对多基雷达的截获概率pI(k+1)作为多基雷达射频隐身性能衡量指标：



其中，Td(k+1)为k+1时刻多基雷达的驻留时间；TI为截获接收机搜索总时间；erfc(·)表示互补误差函数；τI为截获接收机一个周期平均窗口宽度；△T为雷达发射机采样间隔；p'fa为给定虚警概率；Gt是雷达发射天线增益；GI为截获接收在雷达发射机方向上的接收天线增益；GIP为截获接收机处理增益；BI为匹配滤波器带宽；FI是截获接收机的噪声系数，Pt(k+1)为k+1时刻多基雷达的发射功率，Rt(k+1)为k+1时刻雷达发射机到目标的距离，Gt是雷达发射天线增益，λ表示雷达发射波长，k为玻尔兹曼常数，T0接收机的接收噪声系统温度。


4.根据权利要求1所述的面向射频隐身和目标跟踪的多基雷达发射参数优化方法，其特征在于，步骤S3具体为：
采用交互式多模型k+1时刻的预测协方差矩阵估计值的迹作为多基雷达目标跟踪性能衡量指标，Ωk+1表示k+1时刻多基雷达发射参数，包括k+1时刻多基雷达的发射功率Pt(k+1)，k+1时刻多基雷达的驻留时间Td(k+1)，k+1时刻多基雷达的带宽Wk+1和k+1时刻多基雷达的高斯脉冲长度λk+1，交互式多模型k+1时刻的预测协方差矩阵估计值由式(2)计算得到：



其中，M表示交互式多模型的数量；表示k时刻交互式多模型预测k+1时刻的状态值，表示k时刻第m个模型预测k+1时刻的状态值；表示k时刻预测k+1时刻第m个模型概率；表示第m个模型k+1时刻的协方差矩阵估计值；
根据式(3)-(6)扩展卡尔曼滤波算法，k时刻预测k+1时刻的状态值和k+1时刻的协方差矩阵估计值Pk+1|k+1(Ωk+1)，分别由式(3)和式(6)计算得到：



Pk+1|k＝FPk|kFT+Q(4)；



Pk+1|k+1(Ωk+1)＝[I-Kk+1(Ωk+1)Hk+1]Pk+1|k(6)；
其中，F表示状态转移矩阵；表示k时刻的目标状态值；Pk|k是k时刻的协方差矩阵估计值；Pk+1|k表示k时刻预测k+1时刻的协方差矩阵；Kk+1(Ωk+1)表示k+1时刻的滤波增益权重；Q为高斯白噪声矩阵；上标(·)T表示矩阵的转置；上标(·)-1表示矩阵的逆矩阵；Hk+1表示k+1时刻的雅克比矩阵；I表示单位矩阵；Nk+1(Ωk+1)表示k+1...

【专利技术属性】
技术研发人员：王奕杰，时晨光，丁琳涛，
申请(专利权)人：南京航空航天大学，
类型：发明
国别省市：江苏;32