多目标跟踪下的分布式MIMO雷达资源联合优化算法

针对现有分布式MIMO雷达资源联合分配多集中于发射端阵元与功率的分配,未同时考虑接收阵元的优化,且缺乏对任意雷达布阵形势下系统跟踪能力和资源需求量估算等问题,提出多目标跟踪下的分布式MIMO雷达资源联合优化算法。首先,计算多目标位置误差的最大值,以最小化该最大值为目标函数;其次,在发射和接收阵元总数量有限、发射总功率给定的条件下,建立收发阵元选取与功率分配联合的资源优化模型;然后,结合启发式搜索算法和连续参数凸近似算法,采用循环最小化的方式对该问题进行求解;最后,在给定大小的实验环境中,对目标运动轨迹确定和随机两种场景进行实验。实验结果表明,系统发射总功率一定时,选取的发射阵元个数要明显少于接收阵元个数。相比于现有MIMO雷达资源分配研究,所提算法能够估算出在任意雷达布阵形势下系统的最低目标跟踪精度、个数和相应的最少资源需求量,对雷达系统的结构设计和资源储备具有一定的参考价值。

多目标跟踪的分布式MIMO雷达最少阵元选取算法

针对分布式多输入多输出(multiple input multiple output,MIMO)雷达在多任务模式下对目标快速跟踪的需求,结合"低慢小"目标的特点,提出了基于多目标位置跟踪的收发阵元选取算法。首先,以选取最小的阵元集合为代价函数,在指定的位置估计精度的约束下,建立了阵元选取的优化模型。然后,将该优化问题看作成背包问题,提出了改进的阵元选取算法对模型进行求解。仿真结果表明,所提算法能够在降低系统计算量的同时,实现系统可接受的选取性能。此外,目标位置估计精度要求越高,其优势越明显。因此,所提算法有利于对多目标的快速跟踪。

多目标跟踪的分布式MIMO雷达有限阵元选取算法

为充分发挥分布式多输入多输出雷达阵元选取的灵活性,提高多目标跟踪精度的同时,尽量降低系统的代价损耗,提出了一种基于多目标位置估计的阵元选取算法。首先,以提高目标位置估计精度为优化准则,在给定阵元子集大小和允许最高精度误差的约束下,建立了目标位置估计精度与系统代价损耗折中的阵元选取优化模型。然后,采用多起点搜索贪婪算法对模型进行求解,得到多目标跟踪的阵元选取结果。仿真结果表明,在一定阵元子集大小和跟踪目标个数的范围内,该算法能够获得良好的选取性能,并大大降低系统计算量。

基于聚类分析的多信号分类识别算法研究

为满足敌对环境下我方掌握敌方设备数量和系统设计环境的需求,研究无训练序列时的多信号分类识别问题。在接收信号已知、优化准则数目未知的情况下,提出基于聚类分析的多信号分类识别算法对响应系统的数量和设计进行评估。首先,利用信号样本的均值、方差和范数等数字特征进行总体分类;然后,分析最优波形的相关性,设定相关性门限,粗略估计优化准则数目;最后,通过聚类方法对信号样本进行细分类。对3550组实际信号样本数据进行分类。结果表明,相关性门限为0.2时得到的数据6分类结果可信度效果最高,进一步计算出3550组样本数据具体的6分类结果和6类系统响应准则。

基于二级Fuzzy综合评判的林木火险等级的划分

赤峰市松山区国有老府林区 ,因气候、林地、社会经济等因素不同 ,各营林区火险等级也有差异。本文依据与林木火灾相关的因素建立评判矩阵 ,构造评判空间 ,用 3种评判函数及其附加条件进行二级 Fuzzy综合评判 ,对火险等级进行划分 。