集中式MIMO雷达网络的节点调度和发射资源分配方法组成比例

本发明专利技术提供一种集中式MIMO雷达网络的节点调度和发射资源分配方法，其通过计算出各目标距离估计误差的PCRLB，构建目标优化函数，从而将复杂的多资源联合分配问题转化为非凸优化问题；通过引入凸松弛技术和SDP算法，将非凸优化问题转换为一系列SDP问题，求解得到次优解；再利用循环最小化算法控制次优解的求解精度，最终实现对雷达节点调度以及功率和带宽分配问题的有效求解，降低了计算复杂度。

【技术实现步骤摘要】
集中式MIMO雷达网络的节点调度和发射资源分配方法
本专利技术涉及一种节点调度和发射资源分配方法，具体涉及集中式MIMO雷达网络的节点调度和发射资源分配方法。
技术介绍
组网雷达作为一种新体制雷达系统，具有较单基地雷达更优异的空间增益和抗干扰性能，近年来受到了研究人员的广泛关注。在由多部集中式多输入多输出(Multi-inputMulti-output,MIMO)雷达组成的网络系统中，各雷达节点通过采用同时多波束(SimultaneousMultibeam,SM)工作机制，可以独立执行多种任务。由于具有较高的波形设计自由度，集中式MIMO雷达结合认知跟踪技术能够出色地完成多目标跟踪(MultipleTargetTracking,MTT)任务。在实际应用中，单站集中式MIMO雷达在执行MTT任务时，距离估计精度与以下有限的系统资源相关：(1)各时刻可同时产生发射波束的最大数量；(2)各波束的发射功率之和；(3)各波束的信号带宽之和。因此，对于单站集中式MIMO雷达系统而言，有效提高对上述资源的管理效率对提升雷达执行MTT任务的能力至关重要。而现有研究中，大都针对上述系统资源中的一种或两种进行优化分配，未对三种资源同时进行优化配置。此外，尽组网雷达相较单站雷达具有很大的空间增益优势，但目前关于集中式MIMO雷达组网系统执行MTT任务的资源分配研究十分有限。总体而言，现有的集中式MIMO雷达组网系统针对MTT的资源分配研究主要集中在发射波束和功率资源，以期提高目标位置的估计精度，但对带宽分配的研究较少。r>
技术实现思路
针对上述问题，本专利技术提供一种集中式MIMO雷达网络的节点调度和发射资源分配方法，该方法通过合理管理集中式MIMO雷达组网系统资源，利用循环最小化算法控制优解的求解精度，最终实现对雷达节点调度以及功率和带宽分配问题的有效求解，降低了计算复杂度，提高了多目标跟踪精度。本专利技术是通过以下技术方案实现的，提供一种集中式MIMO雷达网络的节点调度和发射资源分配方法，包括以下步骤：S1建立系统模型；S2资源优化配置；S3节点调度和资源分配优化算法。特别的，所述S1具体按照如下方式进行实施：S11建立节点调度模型；S12建立信号模型；S13建立目标运动模型；S14建立量测模型。特别的，所述S11按如下公式建立节点调度模型：于公式(1)中，n＝1，2，...，N，N为网络化集中式MIMO雷达系统的子雷达数量q＝1，2，...，Q，Q为网络化集中式MIMO雷达系统在目标空域跟踪的运动目标数量。特别的，所述S12将子雷达n发射出用于跟踪目标q的信号进行归一化，并经正交化处理后获得如下公式：于公式(2)、(3)中，sn，q表示网络中，子雷达n向目标q发射的信号，q′为对目标q′发射的信号，由于所有发射信号均为窄带信号，因此信号有效宽带按如下公式计算：有效时宽按如下公式计算：综上，在第k个采样间隔从子雷达n提取到的关于目标q的接收信号按如下公式计算：于公式(6)，hn,q,k代表目标q的RCS，τn,q,k为信号时延，为多普勒频率，nn,q,k(t)为零均值的高斯白噪声，需满足an,q,k为由路径损耗效应引起的信号强度衰减，根据雷达方程需满足其中Pn,q,k为雷达n关于目标q的发射信号功率，Rn,q,k代表目标q与雷达n之间的径向距离。特别的，所述S13按如下公式建立目标运动模型：xq,k＝Fqxq,k-1+wq,k-1(7)，于公式(7)中，其代表目标q在第k个采样间隔的状态，wq,k-1为目标q的运动过程噪声，需满足wq,k-1～N(0,Qq,k-1)，Fq为状态转移矩阵，按如下公式计算：于公式(8)中，T0为跟踪过程的采样间隔；I2为二阶单位矩阵，Qq,k-1为过程噪声协方差矩阵，按如下公式计算：于公式(9)中，gq,k-1代表过程噪声强度；特别的，所述S14按如下公式建立量测模型：于公式(10)中，为非线性量测矩阵，将跟踪目标状态xq,k代入hn(·)后，对应的量测矩阵中各元素按如下公式表示：于公式(11)中，λn,q,k代表k时刻雷达n对目标q发射信号的载波波长，un,q,k～N(0,Rn,q,k)，协方差矩阵在信噪比较高时接近其如下克拉美罗下界(简称CRLB)矩阵：于公式(12)中，βn,q,k为有效带宽，Tn,q,k为有效时宽，Bw为接收波束宽度。特别的，所述S2具体按照如下方式进行实施：S21建立跟踪性能评价准则，按如下公式计算跟踪目标状态：于公式(13)中，为数学期望运算，在信噪比较高时可将公式(13)近似为如下公式：于公式(14)中，为目标q在零过程噪声误差下的一步状态预测向量，为关于的雅可比矩阵，为关于的量测协方差矩阵；S22建立优化代价函数，按如下公式建立功率优化变量、带宽优化变量、雷达节点选择变量：于公式(15)中，eq,k、Pq,k和βq,k构成了关于目标q的资源分配结果，将三者展开后为eq,k＝[e1,q,k,e2,q,k,...,eN,q,k]T、Pq,k＝[P1,q,k,P2,q,k,...,PN,q,k]T、βq,k＝[β1,q,k,β2,q,k,...,βN,q,k]T，对目标q的预测PCRLB进行整合，得到如下公式：为提高多个目标整体的跟踪精度，优化代价函数如下：特别的，所述S3具体按照如下方式进行实施：S31按如下公式建立优化模型：于公式(18)中，为各雷达节点可供分配的总发射功率，为各雷达节点可供分配总的有效带宽，Pn,q,k为节点选择变量en,q,k＝1时，对应发射信号的发射功率，βn,q,k为节点选择变量en,q,k＝1时，对应发射信号的有效带宽，为最低发射功率，为雷达n的最高发射功率，为雷达n的最低有效带宽，为雷达n的最高有效带宽；S32按如下方法求解优化模型：S321按如下公式进行雷达节点优化调度：于公式(19)中，由于二进制变量集合ek的存在，将二元约束条件en,q,k∈{0,1}更换为连续性约束条件en,q,k∈[0,1]，从而将公式(19)转化为凸优化问题，转换后的凸优化问题可进一步转化为半正定规划问题，径转化后获得如下公式：于公式(20)中，Mq,k为辅助矩阵，满足Mq,k≥J-1(eq,k)；S322根据S211获得的雷达节点优化调度结果，针对被分配的认为，按如下公式进行功率和宽带资源的优化分配：S323记录当前时刻资源分配结果和其对应的代价函数值，返回S321，继续进行迭代，直到前后两次求解结果对应的代价函数值之差的绝对值满足预设停止条件停止迭代，循环结束后，将最小本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.集中式MIMO雷达网络的节点调度和发射资源分配方法，其特征在于，包括以下步骤：/nS1建立系统模型；/nS2资源优化配置；/nS3节点调度和资源分配优化算法。/n

【技术特征摘要】
1.集中式MIMO雷达网络的节点调度和发射资源分配方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1建立系统模型；
S2资源优化配置；
S3节点调度和资源分配优化算法。


2.根据权利要求1所述的集中式MIMO雷达网络的节点调度和发射资源分配方法，其特征在于，所述S1具体按照如下方式进行实施：
S11建立节点调度模型；
S12建立信号模型；
S13建立目标运动模型；
S14建立量测模型。


3.根据权利要求2所述的集中式MIMO雷达网络的节点调度和发射资源分配方法，其特征在于，所述S11按如下公式建立节点调度模型：



于公式(1)中，n＝1，2，...，N，N为网络化集中式MIMO雷达系统的子雷达数量q＝1，2，...，Q，Q为网络化集中式MIMO雷达系统在目标空域跟踪的运动目标数量。


4.根据权利要求3所述的集中式MIMO雷达网络的节点调度和发射资源分配方法，其特征在于，所述S12将子雷达n发射出用于跟踪目标q的信号进行归一化，并经正交化处理后获得如下公式：






于公式(2)、(3)中，sn，q表示网络中，子雷达n向目标q发射的信号，q′为对目标q′发射的信号，
由于所有发射信号均为窄带信号，因此信号有效宽带按如下公式计算：



有效时宽按如下公式计算：



综上，在第k个采样间隔从子雷达n提取到的关于目标q的接收信号按如下公式计算：



于公式(6)，hn,q,k代表目标q的RCS，τn,q,k为信号时延，为多普勒频率，nn,q,k(t)为零均值的高斯白噪声，需满足an,q,k为由路径损耗效应引起的信号强度衰减，根据雷达方程需满足其中Pn,q,k为雷达n关于目标q的发射信号功率，Rn,q,k代表目标q与雷达n之间的径向距离。


5.根据权利要求4所述的集中式MIMO雷达网络的节点调度和发射资源分配方法，其特征在于，所述S13按如下公式建立目标运动模型：
xq,k＝Fqxq,k-1+wq,k-1(7)，
于公式(7)中，其代表目标q在第k个采样间隔的状态，wq,k-1为目标q的运动过程噪声，需满足wq,k-1～N(0,Qq,k-1)，Fq为状态转移矩阵，按如下公式计算：



于公式(8)中，T0为跟踪过程的采样间隔；I2为二阶单位矩阵，
Qq,k-1为过程噪声协方差矩阵，按如下公式计算：



于公式(9)中，gq,k-1代表过程噪声强度。


6.根据权利要求5所述的集中式MIMO雷达网络的节点调度和发射资源分配方法，其特征在于，所述S14按如下公式建立量测模型：



于公式(10)中，为非线性量测矩阵，将跟踪目标状态xq,k代入hn(·)后，对应的量测矩阵中各元素按如下公式表示：



于公式(11)中，λn,q,k代表k时刻雷达n对目标q发射信号的载波波长，un,q,k～N(0,Rn,q,k)，协方差矩阵在信噪比较高时接近其如下克拉美罗下界矩阵：



于公式(12)中，βn,q,k为有效带宽，Tn,q,k为有效时宽，Bw为接收波束宽度。


7.根据权利要求6所述的集中式MIMO雷达网络的节点调度和发射资源分配方法，其特征在于，所述S2具体按照如下方式进行实施：
S21建立跟踪性能评价准则，按如下公式计算跟踪目标状态：



于公式(13)中，为数学期望运算，Hn,q,k＝[Δξq,khn(ξq,k)]T，在信噪比较高时可将公式(13)近似为如下公式：



于公式(14)中，为目标q在零过程噪声误差下的一步状态预测向量，为关于的雅可比矩阵，为关于的量测协方差矩阵；
S22建立优化代价函数，...

【专利技术属性】
技术研发人员：李正杰，谢军伟，邵雷，张浩为，李媛，刘宇璇，李广剑，
申请(专利权)人：中国人民解放军空军工程大学，
类型：发明
国别省市：陕西;61