[发明专利]一种基于联合检测概率和粒子群的雷达优化部署方法

权利要求书

1.一种基于联合检测概率和粒子群的雷达优化部署方法，其特征在于：

S1：针对非起伏目标，计算SNR，建立模型如下：

其中：m表示脉冲积累次数；P_fa表示虚警概率；P_d表示雷达对某个距离处的非起伏目标的探测概率；

S2：建立组网雷达的基于联合探测概率的探测模型：

p_i表示单雷达i对目标σ的探测概率，P_net表示雷达网对目标σ的探测概率；

S3：建立组网的雷达的部署优化目标函数：

P(s^*)＝argmaxP_net

s.t.s_i＝{x_i,y_i,0}∈spceA,i＝1,2,…,n

表示在满足条件下的最优部署方案，spceA表示可以部署雷达的位置集合，P_net≥P₀,P₀为联合检测概率阈值，s^*表示部署方案里使P_NET≥P₀所确定的区域最大的部署方案；

S4：通过速度可变权重的粒子群算法求得最优解：

v_i(t+1)＝w*v_i(t)+c₁r₁*(pBest_i-x_i)+c₂r₂*(gBest_i-x_i)

x_i(t+1)＝x_i(t)+v_i(t+1)

每个粒子代表约束条件下的一个解，粒子i在N维空间的位置表示为矢量Xi＝(x1，x2，…，xN)，每个粒子带有速度矢量V_i＝(v₁，v₂，…，v_N)，w表示惯性权重元素，N表示粒子数量，c₁、c₂表示学习因子，r₁、r₂表示随机数，k表示迭代次数，其中w开始设置为w₀，随着计算的迭代，w自适应调整到w₂。