[发明专利]一种面向多目标跟踪的共址MIMO雷达阵列优化分配方法

权利要求书

1.一种面向多目标跟踪的共址MIMO雷达阵列优化分配方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1：建立共址MIMO雷达系统模型，用于对多个运动目标进行测量，得到量测数据；

步骤2：利用平方根容积卡尔曼滤波器对得到的量测数据进行处理，得到当前时刻目标状态估计值；

步骤3：基于步骤2得到的目标状态估计值，推导关于多普勒-DOA的PCRLB并构建阵列优化分配模型；

步骤4：基于凸松弛和本地搜索结合的算法来求解所述阵列优化分配模型；

步骤5：根据步骤4的求解结果得到下一时刻的优化分配方案，基于该优化分配方案来指导下一时刻的目标跟踪。

2.根据权利要求1所述的一种面向多目标跟踪的共址MIMO雷达阵列优化分配方法，其特征在于，步骤1所述的建立共址MIMO雷达系统模型包括信号模型、目标运动模型和量测模型。

3.根据权利要求2所述的一种面向多目标跟踪的共址MIMO雷达阵列优化分配方法，其特征在于，步骤3的具体操作步骤包括：

步骤31：引入二元矢量来表示k时刻发射、接收天线的选择与否，所述二元矢量为：

式中，表示k时刻选择第m个发射天线与否，表示k时刻选择第n个接收天线与否，且

步骤32：对于多个目标的跟踪精度，取多个目标的PCRLB之和为代价函数，所述代价函数为：

其中，tr(.)为矩阵求迹运算；

步骤33：考虑以下约束条件：

其中，G为选择的天线总数；

步骤34：构建优化分配模型为：

4.根据权利要求3所述的一种面向多目标跟踪的共址MIMO雷达阵列优化分配方法，其特征在于，步骤4的具体操作步骤包括：

步骤41：利用线性规划对二元矢量进行松弛，将式(26)改写为：

步骤42：由于式(27)为凸的，采用凸优化算法进行求解，得到最优解；

步骤43：若所述最优解为整数时直接输出最优的天线选择结果；若所述最优解为小数时采用本地搜索算法来获得近似最优解并输出选择结果。

5.根据权利要求4所述的一种面向多目标跟踪的共址MIMO雷达阵列优化分配方法，其特征在于，步骤43中所述采用本地搜索算法来获得近似最优解的具体步骤包括：

步骤431：假设当前选择的天线集合为S_cur＝{S_cur(1),S_cur(2),…,S_cur(g)}，其中S_cur(g)代表选择天线的位置，则将所有邻域集合可表示为：Sⁱ_nei＝{Sⁱ_nei(1),Sⁱ_nei(2),…,Sⁱ_nei(g)}，其中，Sⁱ_nei代表将S_cur(g)置换出当前天线集合并用余下天线取代后所有的可行解；

步骤432：用Sⁱ_nei中排序较高的天线对S_cur中排序较低的天线进行依次置换，直至目标函数值有所下降，单次循环终止；

步骤433：当初始解集中的所有天线均被检验后，本地搜索算法终止。