CN113093175A - 一种机载雷达飞行路径与发射波形选择联合优化方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种机载雷达飞行路径与发射波形选择联合优化方法，首先考虑单部机载雷达对单目标跟踪的场景，采用无源截获接收机对机载雷达发射信号的截获概率作为表征机载雷达射频隐身性能的衡量指标，采用下一时刻目标状态估计误差的BCRLB预测值作为表征雷达目标跟踪性能的衡量指标；然后，以满足飞行器运动速度阈值、最大转弯角和机载雷达发射波形库为约束条件，建立机载雷达飞行路径与发射波形选择联合优化模型；最后，利用基于精英策略的多目标粒子群算法，优化设计下一时刻飞行器运动速度、运动角度以及机载雷达发射波形参数，从而确定该时刻的飞行路径。本发明提高了机载雷达目标跟踪精度，降低了敌方无源探测系统对机载雷达发射信号的截获概率。

Description

一种机载雷达飞行路径与发射波形选择联合优化方法
技术领域
本发明属于雷达信号处理的技术领域，具体提出一种机载雷达飞行路径与发射波形选择联合优化方法。
背景技术
随着现代雷达战场对抗技术的不断发展，无源探测系统对飞行器及其所搭载有源电子设备的探测能力得到了显著提高，飞行器在现代作战环境中的生存能力和突防能力受到了严重威胁。飞行器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，在现代战场中起着重要作用。
目前，已有的研究成果虽然涉及面向射频隐身的雷达发射参数优化问题，在满足雷达发射参数资源为约束条件下，优化雷达发射参数，在一定程度上提升了系统的射频隐身性能。但是，未能考虑机载雷达飞行路径对系统的射频隐身性能和目标跟踪性能的影响，忽视了飞行器机动性带来的优势。
由于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机载雷达飞行路径与发射波形选择联合优化方法，具有一定的局限性。基于此，本专利提出机载雷达飞行路径与发射波形选择联合优化方法，通过优化飞行路径与发射波形选择，以达到同时优化机载雷达射频隐身性能和目标跟踪性能的目的。
发明内容
发明目的：本发明提供一种机载雷达飞行路径与发射波形选择联合优化方法，能同时优化机载雷达目标跟踪过程中的射频隐身性能和目标跟踪性能。
技术方案：本发明所述的一种机载雷达飞行路径与发射波形选择联合优化方法，包括以下步骤：
(1)构建单部机载雷达对单目标跟踪场景，机载雷达发射高斯线性调频信号对目标进行探测，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)构建表征机载雷达射频隐身的性能指标；
(3)采用下一时刻目标状态估计误差的BCRLB预测值作为表征雷达目标跟踪性能的衡量指标；
(4)以同时最小化下一时刻目标状态估计误差的BCRLB预测值和无源截获接收机对机载雷达发射信号的截获概率为优化目标，以满足飞行器运动速度阈值、最大转弯角和机载雷达发射波形库为约束条件，建立机载雷达飞行路径与发射波形选择联合优化模型；
(5)基于精英策略的多目标粒子群算法，优化设计下一时刻飞行器运动速度、运动角度以及机载雷达发射波形参数，确定该时刻的飞行路径。
进一步地，步骤(1)所述的单部机载雷达对单目标跟踪的实现过程如下：
k时刻的飞行器位置[xk,yk]可得k+1时刻的飞行器位置[xk+1,yk+1]为：
Figure BDA0002982212020000021
Figure BDA0002982212020000022
式中，vk和θk为k时刻的飞行器运动速度和朝向角。
进一步地，所述步骤(2)实现过程如下：
采用k+1时刻敌方无源探测系统对机载雷达的截获概率pI,k+1作为表征机载雷达射频隐身性能的衡量指标：
Figure BDA0002982212020000023
式中，erfc(·)表示互补误差函数；Pt为机载雷达发射功率；Td为机载雷达驻留时间；τI为截获接收机一个周期平均窗口宽度；ΔT为雷达发射机采样间隔；p'fa为给定虚警概率；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；Rt,k+1为k+1时刻机载雷达与目标之间的距离。
进一步地，所述步骤(3)实现过程如下：
目标状态估计误差的k+1时刻BCRLB预测值Ck+1|k的对角线元素为预测的目标位置和速度估计均方误差下界，采用预测的目标位置作为表征目标跟踪精度的衡量指标：
Figure BDA0002982212020000031
结合k时刻目标状态的贝叶斯信息矩阵J(Xk)，目标状态估计误差的k+1时刻BCRLB预测值Ck+1|k的表达式为：
Ck+1|k＝[[Q+FJ-1(Xk)FT]-1+(Hk+1)T(Nk+1)-1Hk+1]-1 (5)
式中，上标()T表示矩阵的转置；上标()-1表示矩阵的逆矩阵；Xk表示k时刻目标的状态值；F表示状态转移矩阵；Q为高斯白噪声矩阵；Hk+1表示k+1时刻的雅克比矩阵；Nk+1表示k+1时刻的观测误差协方差矩阵，与k+1时刻机载雷达发射波形的带宽Wk+1和高斯脉冲有效宽度λk+1有关；由于机载雷达发射信号为高斯线性调频信号，k+1时刻的观测误差协方差矩阵Nk+1由式(6)表示为：
Figure BDA0002982212020000032
式中，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；bk+1＝Wk+1/2Tk+1表示k+1时刻的信号调频斜率；Tk+1为k+1时刻的脉冲宽度，且Tk+1＝7.4338λk+1；
Figure BDA0002982212020000033
为固定常数；SNRk+1表示k+1时刻机载雷达目标跟踪信噪比，表示为：
Figure BDA0002982212020000034
式中，Gt为雷达发射天线增益；Gr,i为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为接收机的接收噪声系统温度；Tr为单个脉冲持续时间；Fr为雷达接收机的噪声系数。
进一步地，步骤(4)所述的机载雷达飞行路径与发射波形选择联合优化模型为：
Figure BDA0002982212020000041
式中，Θ表示机载雷达发射波形库；θmax为飞行器最大转弯角；飞行器速度的最大值为vmax，飞行器速度的最小值为vmin。
进一步地，所述步骤(5)实现过程如下：
(51)种群初始化模块随机初始化粒子的位置S和速度V，设置循环次数Imax；
(52)根据截获概率和BCRLB预测值确定粒子的适应度值；
(53)更新粒子速度和位置信息：
Figure BDA0002982212020000042
St+1＝St+Vt+1 (10)
式中，ω为惯性权重；r1和r2为分布于[0,1]的区间的随机数；t是当前迭代次数；
Figure BDA0002982212020000043
为个体最优粒子位置；
Figure BDA0002982212020000044
为全局最优粒子的位置；c1和c2为常数；
(54)根据精英策略选取全局最优粒子，对粒子的截获概率和BCRLB预测值进行归一化处理，选取归一化最小值的粒子作为全局最优粒子；
(55)不断迭代直到达到迭代次数Imax，输出全局最优粒子；
(56)根据下一时刻的飞行器运动速度和运动角度，计算出这一时刻的飞行路径。
有益效果：与现有技术相比，本发明的有益效果：本发明同时优化机载雷达目标跟踪过程中的射频隐身性能和目标跟踪性能，不仅提高了机载雷达目标跟踪精度，而且降低了敌方无源探测系统对机载雷达发射信号的截获概率，有效提升了机载雷达的射频隐身性能。
附图说明
图1为本发明的流程图；
图2为基于精英策略的粒子群算法流程图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明作进一步详细说明。
本发明提供一种机载雷达飞行路径与发射波形选择联合优化方法，如图1所示，具体包括以下步骤：
步骤1：构建单部机载雷达对单目标跟踪场景，机载雷达发射高斯线性调频信号对目标进行探测，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。
飞行器通过优化k时刻的飞行路径和k+1时刻的发射波形，不仅提升了机载雷达的射频隐身性能，而且提高了机载雷达目标跟踪性能。假设飞行器在一个时刻内是做匀速直线运动、匀加\减速直线运动或匀加\减速曲线运动，则已知k时刻的飞行器运动速度vk和朝向角θk，飞行器k时刻的飞行路径可由飞行器k+1时刻的运动速度vk+1和朝向角θk+1的确定。结合k时刻的飞行器位置[xk,yk]可得k+1时刻的飞行器位置[xk+1,yk+1]为：
Figure BDA0002982212020000051
Figure BDA0002982212020000052
步骤2：构建表征机载雷达射频隐身的性能指标。
采用k+1时刻敌方无源探测系统对机载雷达的截获概率pI,k+1作为表征机载雷达射频隐身性能的衡量指标：
Figure BDA0002982212020000053
式中，erfc(·)表示互补误差函数；Pt为机载雷达发射功率；Td为机载雷达驻留时间；τI为截获接收机一个周期平均窗口宽度；ΔT为雷达发射机采样间隔；p'fa为给定虚警概率；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；Rt,k+1为k+1时刻机载雷达与目标之间的距离。
步骤3：采用下一时刻目标状态估计误差的BCRLB预测值作为表征雷达目标跟踪性能的衡量指标。
目标状态估计误差的k+1时刻BCRLB预测值Ck+1|k的对角线元素为预测的目标位置和速度估计均方误差下界，采用预测的目标位置作为表征目标跟踪精度的衡量指标：
Figure BDA0002982212020000061
结合k时刻目标状态的贝叶斯信息矩阵J(Xk)，目标状态估计误差的k+1时刻BCRLB预测值Ck+1|k的表达式为：
Ck+1|k＝[[Q+FJ-1(Xk)FT]-1+(Hk+1)T(Nk+1)-1Hk+1]-1 (5)
式中，上标()T表示矩阵的转置；上标()-1表示矩阵的逆矩阵；Xk表示k时刻目标的状态值；F表示状态转移矩阵；Q为高斯白噪声矩阵；Hk+1表示k+1时刻的雅克比矩阵；Nk+1表示k+1时刻的观测误差协方差矩阵，与k+1时刻机载雷达发射波形的带宽Wk+1和高斯脉冲有效宽度λk+1有关。由于机载雷达发射信号为高斯线性调频信号，k+1时刻的观测误差协方差矩阵Nk+1由式(16)表示为：
Figure BDA0002982212020000062
式中，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；bk+1＝Wk+1/2Tk+1表示k+1时刻的信号调频斜率；Tk+1为k+1时刻的脉冲宽度，且Tk+1＝7.4338λk+1；
Figure BDA0002982212020000063
为固定常数；SNRk+1表示k+1时刻机载雷达目标跟踪信噪比，表示为：
Figure BDA0002982212020000064
式中，Gt为雷达发射天线增益；Gr,i为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为接收机的接收噪声系统温度；Tr为单个脉冲持续时间；Fr为雷达接收机的噪声系数。
步骤4：建立机载雷达飞行路径与发射波形选择联合优化模型。
以同时最小化下一时刻目标状态估计误差的BCRLB预测值和无源截获接收机对机载雷达发射信号的截获概率为优化目标，以满足飞行器运动速度阈值、最大转弯角和机载雷达发射波形库为约束条件，建立机载雷达飞行路径与发射波形选择联合优化模型。
Figure BDA0002982212020000071
式中，Θ表示机载雷达发射波形库；θmax为飞行器最大转弯角；飞行器速度的最大值为vmax，飞行器速度的最小值为vmin。
步骤5：优化模型的求解：基于精英策略的多目标粒子群算法对优化模型进行求解，得到下一时刻最优的飞行器运动速度和运动角度以及机载雷达发射波形参数。如图2所示，具体步骤如下：
首先，种群初始化模块随机初始化粒子的位置S和速度V，设置循环次数Imax；其次，根据截获概率和BCRLB预测值确定粒子的适应度值；之后，更新粒子速度和位置信息，如式下式所示：
Figure BDA0002982212020000072
St+1＝St+Vt+1 (10)
式中，ω为惯性权重；r1和r2为分布于[0,1]的区间的随机数；t是当前迭代次数；
Figure BDA0002982212020000073
为个体最优粒子位置；
Figure BDA0002982212020000074
为全局最优粒子的位置；c1和c2为常数。
再次，根据精英策略选取全局最优粒子，对粒子的截获概率和BCRLB预测值进行归一化处理，选取归一化最小值的粒子作为全局最优粒子；接着，不断迭代直到达到迭代次数Imax，输出全局最优粒子。最后，根据下一时刻的飞行器运动速度和运动角度，计算出这一时刻的飞行路径，从而完成这一时刻的机载雷达飞行路径与发射波形选择联合优化过程。

Claims (6)

1.一种机载雷达飞行路径与发射波形选择联合优化方法，其特征在于，包括以下步骤：
(1)构建单部机载雷达对单目标跟踪场景，机载雷达发射高斯线性调频信号对目标进行探测，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)构建表征机载雷达射频隐身的性能指标；
(3)采用下一时刻目标状态估计误差的BCRLB预测值作为表征雷达目标跟踪性能的衡量指标；
(4)以同时最小化下一时刻目标状态估计误差的BCRLB预测值和无源截获接收机对机载雷达发射信号的截获概率为优化目标，以满足飞行器运动速度阈值、最大转弯角和机载雷达发射波形库为约束条件，建立机载雷达飞行路径与发射波形选择联合优化模型；
(5)基于精英策略的多目标粒子群算法，优化设计下一时刻飞行器运动速度、运动角度以及机载雷达发射波形参数，确定该时刻的飞行路径。
2.根据权利要求1所述的机载雷达飞行路径与发射波形选择联合优化方法，其特征在于，步骤(1)所述的单部机载雷达对单目标跟踪的实现过程如下：
k时刻的飞行器位置[xk,yk]可得k+1时刻的飞行器位置[xk+1,yk+1]为：
Figure FDA0002982212010000011
Figure FDA0002982212010000012
式中，vk和θk为k时刻的飞行器运动速度和朝向角。
3.根据权利要求1所述的机载雷达飞行路径与发射波形选择联合优化方法，其特征在于，所述步骤(2)实现过程如下：
采用k+1时刻敌方无源探测系统对机载雷达的截获概率pI,k+1作为表征机载雷达射频隐身性能的衡量指标：
Figure FDA0002982212010000013
式中，erfc(·)表示互补误差函数；Pt为机载雷达发射功率；Td为机载雷达驻留时间；τI为截获接收机一个周期平均窗口宽度；ΔT为雷达发射机采样间隔；p′fa为给定虚警概率；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；Rt,k+1为k+1时刻机载雷达与目标之间的距离。
4.根据权利要求1所述的机载雷达飞行路径与发射波形选择联合优化方法，其特征在于，所述步骤(3)实现过程如下：
目标状态估计误差的k+1时刻BCRLB预测值Ck+1|k的对角线元素为预测的目标位置和速度估计均方误差下界，采用预测的目标位置作为表征目标跟踪精度的衡量指标：
Figure FDA0002982212010000021
结合k时刻目标状态的贝叶斯信息矩阵J(Xk)，目标状态估计误差的k+1时刻BCRLB预测值Ck+1|k的表达式为：
Ck+1|k＝[[Q+FJ-1(Xk)FT]-1+(Hk+1)T(Nk+1)-1Hk+1]-1 (5)
式中，上标()T表示矩阵的转置；上标()-1表示矩阵的逆矩阵；Xk表示k时刻目标的状态值；F表示状态转移矩阵；Q为高斯白噪声矩阵；Hk+1表示k+1时刻的雅克比矩阵；Nk+1表示k+1时刻的观测误差协方差矩阵，与k+1时刻机载雷达发射波形的带宽Wk+1和高斯脉冲有效宽度λk+1有关；由于机载雷达发射信号为高斯线性调频信号，k+1时刻的观测误差协方差矩阵Nk+1由式(6)表示为：
Figure FDA0002982212010000022
式中，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；bk+1＝Wk+1/2Tk+1表示k+1时刻的信号调频斜率；Tk+1为k+1时刻的脉冲宽度，且Tk+1＝7.4338λk+1；
Figure FDA0002982212010000023
为固定常数；SNRk+1表示k+1时刻机载雷达目标跟踪信噪比，表示为：
Figure FDA0002982212010000031
式中，Gt为雷达发射天线增益；Gr,i为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为接收机的接收噪声系统温度；Tr为单个脉冲持续时间；Fr为雷达接收机的噪声系数。
5.根据权利要求1所述的机载雷达飞行路径与发射波形选择联合优化方法，其特征在于，步骤(4)所述的机载雷达飞行路径与发射波形选择联合优化模型为：
Figure FDA0002982212010000032
式中，Θ表示机载雷达发射波形库；θmax为飞行器最大转弯角；飞行器速度的最大值为vmax，飞行器速度的最小值为vmin。
6.根据权利要求1所述的机载雷达飞行路径与发射波形选择联合优化方法，其特征在于，所述步骤(5)实现过程如下：
(51)种群初始化模块随机初始化粒子的位置S和速度V，设置循环次数Imax；
(52)根据截获概率和BCRLB预测值确定粒子的适应度值；
(53)更新粒子速度和位置信息：
Figure FDA0002982212010000033
St+1＝St+Vt+1 (10)
式中，ω为惯性权重；r1和r2为分布于[0,1]的区间的随机数；t是当前迭代次数；
Figure FDA0002982212010000041
为个体最优粒子位置；
Figure FDA0002982212010000042
为全局最优粒子的位置；c1和c2为常数；
(54)根据精英策略选取全局最优粒子，对粒子的截获概率和BCRLB预测值进行归一化处理，选取归一化最小值的粒子作为全局最优粒子；
(55)不断迭代直到达到迭代次数Imax，输出全局最优粒子；
(56)根据下一时刻的飞行器运动速度和运动角度，计算出这一时刻的飞行路径。
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Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108732543A (zh) * 2018-04-24 2018-11-02 南京航空航天大学 一种基于射频隐身的机载组网雷达辐射参数联合优化方法
CN111090078A (zh) * 2019-12-24 2020-05-01 中国航天科工集团八五一一研究所 一种基于射频隐身的组网雷达驻留时间优化控制方法
CN112147600A (zh) * 2020-09-08 2020-12-29 南京航空航天大学 面向射频隐身和目标跟踪的多基雷达发射参数优化方法

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108732543A (zh) * 2018-04-24 2018-11-02 南京航空航天大学 一种基于射频隐身的机载组网雷达辐射参数联合优化方法
CN111090078A (zh) * 2019-12-24 2020-05-01 中国航天科工集团八五一一研究所 一种基于射频隐身的组网雷达驻留时间优化控制方法
CN112147600A (zh) * 2020-09-08 2020-12-29 南京航空航天大学 面向射频隐身和目标跟踪的多基雷达发射参数优化方法

Non-Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
CHENGUANG SHI 等: "Adaptive resource management algorithm for target tracking in radar network based on low probability of intercept", MULTIDIM SYST SIGN PROCESS *
LINTAO DING 等: "Joint Dwell Time and Bandwidth Optimization for Multi-Target Tracking in Radar Network Based on Low Probability of Intercept", SENSORS *
杨红兵;周建江;汪飞;张贞凯;陈益邻;: "飞机射频隐身表征参量及其影响因素分析", 航空学报, no. 10 *

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