機動目標(biāo)跟蹤下雷達資源自適應(yīng)管理研究.pdf

1、隨著現(xiàn)代戰(zhàn)場環(huán)境的日益復(fù)雜，相控陣?yán)走_作為現(xiàn)代戰(zhàn)爭的重要組成部分，需要承擔(dān)更多的任務(wù)，因此對雷達自適應(yīng)資源管理研究就很有意義。其目的就是通過控制雷達參數(shù)，在滿足跟蹤精度的情況下，合理地分配雷達資源，提高雷達使用效率，使其盡可能執(zhí)行更多的任務(wù)，實現(xiàn)多種戰(zhàn)術(shù)功能。本文針對時間資源自適應(yīng)管理問題深入研究，旨在找出一種優(yōu)化的采樣策略合理地分配雷達資源，提高雷達的使用效率。
　　本研究主要內(nèi)容包括：⑴概述了研究背景、意義及相關(guān)研究現(xiàn)狀，并簡

2、述了相關(guān)基礎(chǔ)理論知識。⑵分析了幾種常用的采樣周期自適應(yīng)策略，針對傳統(tǒng)預(yù)測協(xié)方差門限法運算量大、算法效率低的問題，提出了一種改進的預(yù)測協(xié)方差門限法。該算法改進傳統(tǒng)采樣周期的全遍歷尋優(yōu)策略，并將提出的改進算法與其他算法進行仿真比較。仿真結(jié)果表明，改進算法在目標(biāo)跟蹤過程中能滿足跟蹤需求，具有較少的計算量，較高的運行效率。⑶從基于Riccati方程的相控陣?yán)走_穩(wěn)態(tài)資源管理的角度出發(fā)，提出了一種基于離線Riccati方程的相控陣?yán)走_采樣周期自適應(yīng)

3、算法。該算法通過Riccati方程離線計算出各模型的最優(yōu)采樣周期，然后利用交互式多模型更新概率對各模型最優(yōu)采樣周期進行混合估計，得到系統(tǒng)的自適應(yīng)采樣周期。算法優(yōu)勢體現(xiàn)在將一定的計算工作離線處理，只在線混合估計，所以算法的效率比較高，能節(jié)省計算機運算資源。然后將提出算法與其他自適應(yīng)采樣周期算法進行仿真比較，仿真結(jié)果表明，所提算法能達到預(yù)期效果。⑷針對實際目標(biāo)跟蹤中目標(biāo)的機動性較復(fù)雜的問題，在上述研究的基礎(chǔ)上，將基于“當(dāng)前”統(tǒng)計模型的混合網(wǎng)