CN113093171A - 基于目标跟踪的机载雷达路径与辐射资源联合优化方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开一种基于目标跟踪的机载雷达路径与辐射资源联合优化方法,首先,考虑单部机载雷达通过扩展卡尔曼滤波算法对空间上分散部署的多个目标进行跟踪的仿真场景;其次,构建表征目标跟踪精度的BCRLB表达式;最后,以给定的机载雷达总辐射功率上限和总驻留时间上限以及机载平台机动方向为约束条件,以最小化多目标跟踪精度的BCRLB预测值为优化目标,建立基于目标跟踪的机载雷达路径与辐射资源联合优化模型,对机载平台飞行路径和机载雷达辐射资源进行自适应动态优化。本发明实现了最优的机载雷达功率和驻留时间分配以及较优的机载平台路径规划,有效地提升了机载雷达的多目标跟踪性能。
Description
技术领域
本发明属于雷达信号处理的技术领域,具体提出一种基于目标跟踪的机载雷达路径与辐射资源联合优化方法。
背景技术
在现代化雷达对抗作战体系下,敌方目标机动性能、隐身性能等逐步提高,为了对这些目标进行精准有效地探测,需要对己方机载平台的飞行路径加以规划,同时,也需要对机载雷达有限的辐射资源进行合理的调度分配。
目前,已有的研究成果虽然涉及以提升目标跟踪性能为目的的雷达辐射资源优化问题,即在有限的雷达辐射资源约束下,优化雷达辐射参数,最大化提升系统的多目标跟踪性能。但是,未能将机载平台的机动以及相应的辐射资源分配联合考虑,忽视了这种联合优化带来的优势。
由于现有技术中尚未有考虑目标跟踪性能的机载雷达路径与辐射资源联合管理方法,具有一定的局限性。基于此,本专利提出基于目标跟踪的机载雷达路径与辐射资源联合管理方法,通过优化机载平台的路径与辐射资源的分配,以达到优化多目标跟踪性能的目的。
发明内容
发明目的:本发明提供一种基于目标跟踪的机载雷达路径与辐射资源联合优化方法,对机载平台飞行路径和机载雷达辐射资源进行自适应动态优化,以达到提升多目标跟踪性能的目的。
技术方案:本发明所述的一种基于目标跟踪的机载雷达路径与辐射资源联合优化方法,包括以下步骤:
(1)构建单部机载雷达对多目标跟踪场景,机载雷达通过发射多个波束对所有目标分别进行探测,对接收到的雷达信号进行处理,通过扩展卡尔曼滤波算法对目标进行跟踪;
(2)以机载平台运动速度、运动方向和机载雷达发射功率、驻留时间为自变量,构造目标状态估计误差的预测BCRLB矩阵,取其对角线的迹作为目标跟踪精度的衡量指标;
(3)以给定的机载雷达总辐射功率上限和总驻留时间上限以及机载平台机动方向为约束条件,以最小化多目标跟踪精度的BCRLB预测值为优化目标,建立基于目标跟踪的机载雷达飞行路径与功率联合优化模型;
(4)对机载平台飞行路径和机载雷达辐射资源进行自适应动态优化,提升多目标跟踪性能。
进一步地,所述步骤(1)实现过程如下:
在k时刻机载雷达的状态向量为其中,和分别表示机载雷达的位置和速度,假设机载平台在一个时刻内做匀速直线运动,则已知k-1时刻的机载平台的运动速度vk-1和航向角θk-1,则k时刻机载平台的位置如下式所示:
机载平台运动速度和运动方向与机载雷达状态向量中运动速度的关系可表示如下:
进一步地,所述步骤(2)实现过程如下:
假设目标做匀速直线运动,则F可以表示为:
式中,T表示采样间隔;
(22)k时刻机载雷达对目标m的量测方程如下所示:
式中,σm为目标m相对机载雷达的雷达散射截面积,为k时刻机载雷达对目标m的驻留时间,为k时刻机载雷达对目标m的发射功率,Br机载雷达对目标m接收机匹配滤波器的带宽,为k时刻机载雷达与目标m之间的距离;
式(10)中,的第一项先验信息的预测Fisher信息矩阵只与前一时刻目标状态的贝叶斯信息矩阵以及目标的运动模型有关,与k时刻雷达预测回波信噪比有关,由式(9)可知与k时刻雷达的发射功率、驻留时间以及运动路径有关;
(24)对式(10)求逆即可得到目标运动状态估计误差的预测BCRLB矩阵:
进一步地,所述步骤(3)通过以下公式实现:
式中,θk和θk-1分别表示k时刻和k-1时刻的机载雷达运动方向,表示机载平台最大转弯角,vmax和vmin分别表示机载平台速度的最大值和最小值,Pmax和Pmin分别表示每个波束辐射功率的最大值和最小值,Tmax和Tmin分别表示每个波束驻留时间的最大值和最小值,和分别表示k时刻机载雷达系统的辐射功率向量和驻留时间向量,和表示机载雷达系统的总辐射功率和总驻留时间;
式中,第一个约束条件表示机载平台的机动方向限制;第二个约束条件表示机载平台的航向角是全向的;第三个约束条件表示k-1时刻机载平台运动速度在设定的阈值范围内;第四和第五两个约束条件表示机载雷达辐射功率资源满足条件,即总辐射功率固定且每一波束的辐射功率不超过设定的上下限;最后两个约束条件表示机载雷达驻留时间资源满足条件,即总驻留时间固定且每一波束的驻留时间不超过设定的上下限。
进一步地,步骤(4)所述的自适应动态优化是利用内点法优化求解下一时刻飞行器运动速度、运动角度以及机载雷达辐射功率、驻留时间参数实现的。
有益效果:与现有技术相比,本发明的有益效果:1、本发明通过对多目标跟踪过程中机载平台飞行路径、机载雷达辐射功率和驻留时间等参数进行联合优化,在满足机载平台机动性和机载雷达总辐射功率上限和总驻留时间上限的约束条件下,最大限度地提升多目标跟踪精度;2、本发明提出的基于目标跟踪的机载雷达路径与辐射资源联合管理方法,实现了最优的机载雷达功率和驻留时间分配以及较优的机载平台路径规划,有效地提升了机载雷达的多目标跟踪性能。
附图说明
图1为本发明的流程图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明作进一步详细说明。
本发明提出一种基于目标跟踪的机载雷达路径与辐射资源联合优化方法,首先,考虑单部机载雷达通过扩展卡尔曼滤波算法对空间上分散部署的多个目标进行跟踪的仿真场景;其次,构建表征目标跟踪精度的贝叶斯克拉美-罗界(Bayesian Cramér-Rao LowerBound,BCRLB)表达式;在此基础上,以给定的机载雷达总辐射功率上限和总驻留时间上限以及机载平台机动方向为约束条件,以最小化多目标跟踪精度的BCRLB预测值为优化目标,建立基于目标跟踪的机载雷达路径与辐射资源联合优化模型;最后,利用内点法优化求解下一时刻飞行器运动速度、运动角度以及机载雷达辐射功率、驻留时间参数,从而对飞行路径和机载雷达辐射资源进行自适应动态优化。
本发明从实际作战场景出发,提出了基于目标跟踪的机载雷达路径与辐射资源联合优化方法,在满足给定机载雷达总辐射功率上限和总驻留时间上限以及机载平台机动方向等约束条件下,以最小化多目标跟踪精度的BCRLB预测值为优化目标,对多目标跟踪过程中机载平台飞行路径和机载雷达辐射资源等参数进行自适应优化设计,从而提升机载雷达的多目标跟踪性能。具体包括以下步骤:
步骤1:构建单部机载雷达对多目标跟踪场景,机载雷达通过发射多个波束对所有目标分别进行探测,对接收到的雷达信号进行处理,通过扩展卡尔曼滤波算法对目标进行跟踪。
机载平台通过优化k时刻的飞行路径和k+1时刻的辐射功率和驻留时间,有效提升了机载雷达的多目标跟踪性能。在k时刻机载雷达的状态向量为其中,和分别表示机载雷达的位置和速度。假设机载平台在一个时刻内做匀速直线运动,则已知k-1时刻的机载平台的运动速度vk-1和航向角θk-1,则k时刻机载平台的位置如下式所示:
机载平台运动速度和运动方向与机载雷达状态向量中运动速度的关系可表示如下:
步骤2:以机载平台运动速度、运动方向和机载雷达发射功率、驻留时间为自变量,构造目标状态估计误差的预测BCRLB矩阵,取其对角线的迹作为目标跟踪精度的衡量指标。
式中,F表示目标状态转移矩阵,Wm表示均值为零的白色高斯过程噪声,其协方差矩阵为Qm,可表示如下:
假设目标做匀速直线运动,则F可以表示为:
式中,T表示采样间隔。
k时刻机载雷达对目标m的量测方程如下所示:
式中,σm为目标m相对机载雷达的雷达散射截面积,为k时刻机载雷达对目标m的驻留时间,为k时刻机载雷达对目标m的发射功率,Br机载雷达对目标m接收机匹配滤波器的带宽,为k时刻机载雷达与目标m之间的距离。k时刻目标m的预测贝叶斯信息矩阵可以计算为:
从式(10)中可以看出,的第一项先验信息的预测Fisher信息矩阵只与前一时刻目标状态的贝叶斯信息矩阵以及目标的运动模型有关,第二项中的与k时刻雷达预测回波信噪比有关,则由式(9)可知与k时刻雷达的发射功率、驻留时间以及运动路径有关。
(24)对式(10)求逆即可得到目标运动状态估计误差的预测BCRLB矩阵:
步骤3:建立基于目标跟踪的机载雷达飞行路径与功率联合优化模型。
以给定的机载雷达总辐射功率上限以及机载平台机动方向为约束条件,以最小化多目标跟踪精度的BCRLB表达式为优化目标,建立面向多目标跟踪的机载雷达飞行路径与功率联合优化模型,如下式所示:
式中,θk和θk-1分别表示k时刻和k-1时刻的机载雷达运动方向,表示机载平台最大转弯角,vmax和vmin分别表示机载平台速度的最大值和最小值,Pmax和Pmin分别表示每个波束辐射功率的最大值和最小值,Tmax和Tmin分别表示每个波束驻留时间的最大值和最小值,和分别表示k时刻机载雷达系统的辐射功率向量和驻留时间向量,和表示机载雷达系统的总辐射功率和总驻留时间。式(13)中,第一个约束条件表示机载平台的机动方向限制;第二个约束条件表示机载平台的航向角是全向的;第三个约束条件表示k-1时刻机载平台运动速度在设定的阈值范围内;第四和第五两个约束条件表示机载雷达辐射功率资源满足条件,即总辐射功率固定且每一波束的辐射功率不超过设定的上下限;最后两个约束条件表示机载雷达驻留时间资源满足条件,即总驻留时间固定且每一波束的驻留时间不超过设定的上下限。
步骤4:利用内点法优化求解下一时刻飞行器运动速度、运动角度以及机载雷达辐射功率、驻留时间参数,从而对飞行路径和机载雷达辐射资源进行自适应动态优化。
通过求解该优化模型,得到在满足机载平台机动性和雷达总辐射功率上限以及总驻留时间上限的约束条件下,使得多目标跟踪精度最高的发射功率Pk、驻留时间Tk、运动速度vk-1和运动方向θk-1为模型的最优解。
Claims (5)
1.一种基于目标跟踪的机载雷达路径与辐射资源联合优化方法,其特征在于,包括以下步骤:
(1)构建单部机载雷达对多目标跟踪场景,机载雷达通过发射多个波束对所有目标分别进行探测,对接收到的雷达信号进行处理,通过扩展卡尔曼滤波算法对目标进行跟踪;
(2)以机载平台运动速度、运动方向和机载雷达发射功率、驻留时间为自变量,构造目标状态估计误差的预测BCRLB矩阵,取其对角线的迹作为目标跟踪精度的衡量指标;
(3)以给定的机载雷达总辐射功率上限和总驻留时间上限以及机载平台机动方向为约束条件,以最小化多目标跟踪精度的BCRLB预测值为优化目标,建立基于目标跟踪的机载雷达飞行路径与功率联合优化模型;
(4)对机载平台飞行路径和机载雷达辐射资源进行自适应动态优化,提升多目标跟踪性能。
3.根据权利要求1所述的基于目标跟踪的机载雷达路径与辐射资源联合优化方法,其特征在于,所述步骤(2)实现过程如下:
假设目标做匀速直线运动,则F可以表示为:
式中,T表示采样间隔;
(22)k时刻机载雷达对目标m的量测方程如下所示:
式中,σm为目标m相对机载雷达的雷达散射截面积,为k时刻机载雷达对目标m的驻留时间,为k时刻机载雷达对目标m的发射功率,Br机载雷达对目标m接收机匹配滤波器的带宽,为k时刻机载雷达与目标m之间的距离;
式(10)中,的第一项先验信息的预测Fisher信息矩阵只与前一时刻目标状态的贝叶斯信息矩阵以及目标的运动模型有关,与k时刻雷达预测回波信噪比有关,由式(9)可知与k时刻雷达的发射功率、驻留时间以及运动路径有关;
(24)对式(10)求逆即可得到目标运动状态估计误差的预测BCRLB矩阵:
4.根据权利要求1所述的基于目标跟踪的机载雷达路径与辐射资源联合优化方法,其特征在于,所述步骤(3)通过以下公式实现:
式中,θk和θk-1分别表示k时刻和k-1时刻的机载雷达运动方向,表示机载平台最大转弯角,vmax和vmin分别表示机载平台速度的最大值和最小值,Pmax和Pmin分别表示每个波束辐射功率的最大值和最小值,Tmax和Tmin分别表示每个波束驻留时间的最大值和最小值,和分别表示k时刻机载雷达系统的辐射功率向量和驻留时间向量,和表示机载雷达系统的总辐射功率和总驻留时间;
式中,第一个约束条件表示机载平台的机动方向限制;第二个约束条件表示机载平台的航向角是全向的;第三个约束条件表示k-1时刻机载平台运动速度在设定的阈值范围内;第四和第五两个约束条件表示机载雷达辐射功率资源满足条件,即总辐射功率固定且每一波束的辐射功率不超过设定的上下限;最后两个约束条件表示机载雷达驻留时间资源满足条件,即总驻留时间固定且每一波束的驻留时间不超过设定的上下限。
5.根据权利要求1所述的基于目标跟踪的机载雷达路径与辐射资源联合优化方法,其特征在于,步骤(4)所述的自适应动态优化是利用内点法优化求解下一时刻飞行器运动速度、运动角度以及机载雷达辐射功率、驻留时间参数实现的。
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