發(fā)布時間：2019-03-17 17:30

【摘要】：相控陣雷達與傳統(tǒng)機械掃描雷達相比,其波束指向能在微秒間進行捷變。為了使雷達充分發(fā)揮系統(tǒng)性能的同時節(jié)省雷達系統(tǒng)資源,需要通過自適應目標跟蹤與波束駐留調(diào)度合理配置雷達的工作參數(shù)。本文將針對相控陣雷達的自適應目標跟蹤與波束駐留調(diào)度問題展開研究,在此基礎上將相關理論運用至具有MIMO(Multiple Input Multiple output)模式的新體制雷達。首先,介紹了三種濾波算法,分別為:卡爾曼濾波算法,Singer模型濾波算法以及IMM(Interacting Multiple Model)濾波算法。其中,卡爾曼濾波算法適用于非機動目標跟蹤,Singer模型與IMM濾波算法適用于機動目標跟蹤。仿真表明,Singer模型跟蹤誤差比較穩(wěn)定,適用于跟蹤機動特性變化較小的目標。IMM算法適用于機動特性變化大的目標的跟蹤,且其跟蹤精度較高。其次,對相控陣雷達的自適應目標跟蹤進行了研究。首先介紹了三種基于IMM濾波的自適應采樣周期算法。為提高機動目標采樣周期的選取速度,給出了一種基于目標機動參數(shù)估計的快速自適應采樣周期跟蹤方法。在此基礎上,提出一種基于采樣周期和發(fā)射波形聯(lián)合控制的自適應目標跟蹤算法,同時對采樣周期與發(fā)射波形自適應選擇。兩種算法都能有效減小雷達的計算資源消耗。接下來,針對相控陣MIMO模式下的自適應目標跟蹤,提出了兩種MIMO模式下多目標自適應跟蹤算法。其中,基于固定分析時刻的MIMO多目標自適應跟蹤方法以固定的間隔確定分析時刻,基于可變分析時刻的MIMO多目標自適應跟蹤方法根據(jù)目標的運動特性,確定可變的分析時刻間隔。兩種方法在每個分析時刻都通過建立優(yōu)化模型并求解,確定最優(yōu)的雷達工作參數(shù)。仿真表明,與相控陣雷達相比,MIMO模式下的自適應目標跟蹤可以有效減少雷達系統(tǒng)資源消耗,并有效提高雷達的時間資源利用效率。最后,對相控陣及其MIMO模式下的波束駐留調(diào)度展開了研究。其中,充分考慮了目標威脅程度和脈沖交錯技術。仿真表明,通過在波束駐留調(diào)度算法中添加目標威脅度,有效提高了算法的執(zhí)行威脅率。
[Abstract]:Compared with conventional mechanical scanning radar, phased array radar can change beam direction in microseconds. In order to make the radar make full use of the system performance and save the radar system resources, it is necessary to configure the working parameters of the radar reasonably through the adaptive target tracking and beam resident scheduling. In this paper, the adaptive target tracking and beam resident scheduling of phased array radar are studied. On the basis of this, the correlation theory is applied to the new system radar with MIMO (Multiple Input Multiple output) mode. Firstly, three kinds of filtering algorithms are introduced, which are Kalman filtering algorithm, Singer model filtering algorithm and IMM (Interacting Multiple Model) filtering algorithm. Kalman filtering algorithm is suitable for non-maneuvering target tracking, and Singer model and IMM filtering algorithm are suitable for maneuvering target tracking. The simulation results show that the tracking error of Singer model is relatively stable, and it is suitable for tracking targets with little change in maneuvering characteristics. Imm algorithm is suitable for tracking targets with large change in maneuvering characteristics, and its tracking accuracy is high. Secondly, the adaptive target tracking of phased array radar is studied. Firstly, three adaptive sampling period algorithms based on IMM filter are introduced. A fast adaptive sampling period tracking method based on maneuvering parameter estimation is proposed to improve the selection speed of maneuvering target sampling period. On the basis of this, an adaptive target tracking algorithm based on joint control of sampling period and transmitting waveform is proposed, and the adaptive selection of sampling period and transmitting waveform is also proposed. Both algorithms can effectively reduce the computational resource consumption of radar. Then, for adaptive target tracking in phased array MIMO mode, two adaptive tracking algorithms for multi-target in MIMO mode are proposed. Among them, the MIMO multi-target adaptive tracking method based on the fixed analysis time determines the analysis time at a fixed interval, and the MIMO multi-target adaptive tracking method based on the variable analysis time is based on the moving characteristics of the target. Determine variable time intervals for analysis. At each time of analysis, the optimal radar parameters are determined by establishing the optimal model and solving the optimization model. Simulation results show that compared with phased array radar adaptive target tracking in MIMO mode can effectively reduce radar system resource consumption and improve the efficiency of radar time resource utilization. Finally, the beam resident scheduling in phased array and its MIMO mode is studied. Among them, the target threat level and pulse interleaving technology are fully considered. The simulation results show that by adding the target threat to the beam resident scheduling algorithm, the execution threat rate of the algorithm is improved effectively.
【學位授予單位】：電子科技大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：TN958.92

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