[发明专利]一种MIMO雷达多目标跟踪资源管理方法

摘要

本发明属于MIMO雷达技术领域，具体提供一种MIMO雷达多目标跟踪资源管理方法；首先将可控参数组合进行遍历，判断其是否能满足检测概率与波束指向的约束，从而形成MIMO雷达控制向量可行集；接下来在可行集中每个控制向量下，计算目标的预测跟踪误差协方差与期望协方差之间的偏差代价与能量资源消耗代价；综合两种代价，依据综合代价最小的准则获得最优雷达控制向量。在多目标环境下，本发明可以充分发挥MIMO雷达利用单个波束照射多个目标的优势，增加对各目标的采样次数，有效提高雷达的时间资源利用率并减小目标的实际跟踪误差协方差与期望协方差之间的偏差，并且该方法能够通过调整期望的跟踪误差协方差来控制方法的跟踪精度。

主权项

1.一种MIMO雷达多目标跟踪资源管理方法，包括以下步骤：当前跟踪时刻为t_k，当前跟踪目标个数为D，t_k时刻之前所有目标的滤波更新状态为{t_k(i),X(t_k(i)),P(t_k(i))}，其中t_k(i)为第i个目标的更新时刻，且t_k(i)≤t_k，i＝1,2,…,D；X(t_k(i))为第i个目标在t_k(i)时刻的状态向量，P(t_k(i))为第i个目标在t_k(i)时刻的状态误差协方差矩阵；设定MIMO雷达工作方式的可选参数集合为I_S，发射波形可选参数集合为雷达波形库中所有发射波形组成的集合，记为J，子阵划分个数可选参数集合为S；t_k时刻雷达的控制向量ν(t_k)，现在需要求解t_k+1时刻MIMO雷达的最优控制向量ν_opt(t_k+1)；步骤一：遍历子阵划分个数可选参数集合，在每个子阵划分个数参数s下，确定波束指向可选参数集合U_S，雷达波束指向的可选参数集合U_S为：当波束内仅包含一个目标时，预测波束指向为u_pre，在区间[u_pre‑0.5φ,u_pre+0.5φ]内以间隔Δu遍历寻找最佳波束指向；当波束内包含目标个数大于1时，将各目标波束指向合成向量u_pre，在区间[minu_pre,maxu_pre]内以间隔Δu遍历寻找最佳波束指向；其中，φ为半功率波束宽度，M为雷达阵元总数；步骤二：遍历可控参数{I_S,J,U_S,S}的组合，每种可控参数组合形成雷达控制向量ν(t_k+1)＝(I,j,u_s,s)，I∈I_S，j∈J，u_s∈U_S，s∈S，遍历所有控制向量判断其是否满足约束：其中，第一个约束表示在控制向量ν(t_k+1)下目标的检测概率要高于门限，P_d^TH表示目标检测概率的门限，P_d(ν(t_k+1))表示控制向量ν(t_k+1)下目标的检测概率；设定目标的RCS服从Swerling I型分布，其检测概率计算如下：其中，P_fa为虚警概率，SNR(ν(t_k+1))为在控制向量ν(t_k+1)下目标的信噪比：其中，M为雷达阵元数，P_t为信号总峰值功率，η_e为天线有效面积占空比，为t_k时刻目标平均RCS的估计值，λ为波长，τ^j为波形j的脉宽，Rⁱ为目标i距雷达的径向距离，N₀为噪声功率谱密度，N₀＝kT₀F₀，k为波尔兹曼常数，T₀为雷达接收机温度，F₀为雷达接收机噪声系数，s为MIMO雷达子阵个数，为雷达的增益方向图：其中c₀＝‑2ln2，u_s为天线波束指向，u_pre为目标的预测波束指向，φ为半功率波束宽度；第二个约束表示要求目标所在位置在波束指向的半功率波束宽度内；步骤三：对于满足约束式的控制向量ν(t_k+1)，计算其在t_k+1时刻下对各目标的预测跟踪误差协方差：其中，Pⁱ(t_k+1|t_k,ν(t_k+1))表示当控制矢量为ν(t_k+1)时，目标i的预测跟踪误差协方差；如果则对其跟踪误差协方差进行预测：其中，为目标i的采样间隔：为目标i的状态转移矩阵，Pⁱ(t_k(i))为目标i在t_k(i)时刻的估计误差协方差矩阵，为目标i的输入分布矩阵，Qⁱ(t_k(i))为目标i的系统状态噪声协方差矩阵；如果i∈I，则目标i的预测的估计误差协方差矩阵Pⁱ(ν(t_k+1))为：其中，K(ν(t_k+1))为在控制向量ν(t_k+1)下的卡尔曼增益矩阵：其中，Hⁱ为观测矩阵，R(ν(t_k+1))为在控制向量ν(t_k+1)下的观测噪声协方差矩阵：其中，J_a为从球坐标系到直角坐标系的Jacobian转换矩阵，σ^r(ν(t_k+1))为在控制向量ν(t_k+1)下径向距离测量的标准差，σ^b(ν(t_k+1))为在控制向量ν(t_k+1)下方位角测量的标准差，σ^e(ν(t_k+1))为在控制向量ν(t_k+1)下俯仰角测量的标准差，其计算如下：其中，Δr(ν(t_k+1))为距离分辨力，与为雷达天线的波束宽度，常数c的典型取值为1.57；步骤四：对于满足约束式的控制向量ν(t_k+1)，计算其在t_k+1时刻下跟踪误差偏差与雷达资源消耗的综合代价值C(ν(t_k+1))：其中，为目标跟踪误差与其期望值的偏差代价，其计算如下：D表示目标个数，f(A,B)表示矩阵A与矩阵B之间的差异性度量，E_j为工作在波形j的资源消耗，ψ{x_m}为归一化函数：ψ{x_m}＝x_m/max(x_m)；α和β分别为跟踪偏差代价和资源消耗代价归一化后的加权值、且α+β＝1；步骤五：按照综合代价最小的准则确定t_k+1时刻MIMO雷达的控制向量：步骤六：若I_opt＝0，则在t_k+1时刻执行搜索任务；否则利用最优波形j_opt，最优子阵个数s_opt以及最优波束指向更新最优MIMO雷达工作方式可选参数集合I_opt中的目标的状态以及估计目标平均RCS；设定目标的RCS值σ(t_k)服从均值为σ_ave的Swerling I型分布，即：E{σ(t_k)}＝σ_avet_k+1时刻的目标RCS值可依据雷达方程进行推算，基于此观测值，设计如下的α滤波器对目标RCS均值进行估计：其中，为t_k+1时刻目标RCS的均值估计，α_t为滤波器增益；步骤七：令k＝k+1，返回步骤一，重复以上步骤直至跟踪过程结束。