本發(fā)明涉及一種基于射頻隱身的分布式MIMO雷達資源聯合優(yōu)化方法，屬于分布式MIMO雷達
技術領域：
。
背景技術：
：隨著現代戰(zhàn)場中電子對抗的日益激烈，雷達的生存環(huán)境受到了嚴重的威脅。射頻隱身技術能顯著降低雷達被探測、發(fā)現、識別和攻擊的概率，是提高雷達及其運載平臺的戰(zhàn)場生存能力和作戰(zhàn)效能的重要保證。相比雷達隱身和紅外隱身，射頻隱身技術有所不同，并非無限制的降低目標特征，而是在滿足設備功能、性能要求的基礎上對目標特征進行有效控制，提高其低被截獲性能?；谏漕l隱身理論，目前可采用的低被截獲優(yōu)化策略主要有兩大類：最小輻射能量策略和最大信號不確定性策略。最小輻射能量策略要求在任何時間都應以系統所需的最小能量向外輻射，該策略通過主動輻射源的輻射功率管理、輻射時間優(yōu)化和低旁瓣天線設計，降低系統的輻射能量和旁瓣功率。目前關于單個機載雷達的輻射能量控制策略已相對較成熟。隨著計算機技術、通信技術和微波集成電路的快速發(fā)展，以及現代戰(zhàn)爭復雜性的日益提高，越來越多的傳感器被納入一體化網絡參與協同作戰(zhàn)。同時，面對日益復雜的戰(zhàn)場電磁環(huán)境，綜合利用多傳感器的信息在空間域進行多傳感器信息融合不僅可以提高系統的可靠性和生存能力，而且可以盡可能全面、準確地獲取信息。多輸入多輸出(Multiple-InputMultiple-Output，MIMO)雷達系統是未來網絡化斗爭發(fā)展的必然趨勢。MIMO雷達是利用多個發(fā)射天線同步地發(fā)射分集的波形，同時使用多個接收天線接收回波信號，并集中處理的一種新型雷達體制。在克服信道衰落、提高分辨率和抑制干擾等方面具有巨大的潛力。分布式的MIMO雷達其陣元間距較大，接收陣元收到的回波信號可以被近似看做是相互獨立的，它可以利用目標雷達截面積(RCS)的空間分集增益來提高檢測性能。分布式MIMO雷達作為研究的新領域，許多文獻主要著眼于雷達的探測性能，而將射頻隱身性能作為優(yōu)化目標的研究相對較少。為提高分布式MIMO雷達的射頻隱身性能，有文獻通過最小輻射能量控制策略，優(yōu)化每一時刻的雷達發(fā)射功率，達到降低雷達截獲因子的目的。但是分布式MIMO雷達作為雷達網絡系統，可控參數很多，單一優(yōu)化一個參量，對雷達隱身性能的改變并不明顯，也會造成其他資源的不必要浪費。技術實現要素：本發(fā)明提出了一種基于射頻隱身的分布式MIMO雷達資源聯合優(yōu)化方法，在滿足分布式MIMO雷達跟蹤性能要求的前提下，通過動態(tài)地優(yōu)化各部雷達的發(fā)射功率和駐留時間，達到最小化雷達組網系統的截獲概率的目的，以提升系統的射頻隱身性能。本發(fā)明為解決其技術問題采用如下技術方案：一種基于射頻隱身的分布式MIMO雷達資源聯合優(yōu)化方法，包括以下步驟：步驟1，確定分布式MIMO雷達系統總的發(fā)射功率和駐留時間資源，根據系統的總資源，確定每部雷達發(fā)射功率和駐留時間資源的上、下界作為優(yōu)化模型的資源優(yōu)化區(qū)間；步驟2，根據分布式MIMO雷達系統目標跟蹤過程中檢測性能的要求，確定衡量指標Bhattacharyya距離的門限Bth；步驟3，根據給定的目標反射系數的方差Rg、傳播損耗因子pij、雷達接收機的噪聲方差Rθ以及發(fā)射信號脈沖重復頻率fr參量，計算每一時刻分布式MIMO雷達系統目標跟蹤過程中檢測性能的衡量指標B距離Bnet，并將Bnet≥Bth作為優(yōu)化模型的非線性約束條件；步驟4，根據給定的虛警概率Pfa、截獲接收機總搜索時間TI以及雷達和截獲接收機的性能參量，計算分布式MIMO雷達系統截獲概率pnet，并將作為優(yōu)化模型的目標函數；步驟5，根據步驟1確定的第i部雷達的發(fā)射功率和駐留時間區(qū)間、步驟3確定的非線性約束條件以及步驟4確定的目標函數，構建基于射頻隱身的分布式MIMO雷達駐留時間與功率資源聯合優(yōu)化模型；步驟6，對步驟5建立的優(yōu)化模型采用非線性規(guī)劃的遺傳算法進行求解，得到當前時刻使得分布式MIMO雷達系統截獲概率pnet最小的最優(yōu)發(fā)射功率Pti*和駐留時間TOTi*解，并循環(huán)求解出目標跟蹤過程中滿足檢測性能要求的所有時刻的發(fā)射功率和駐留時間的解集。所述步驟3中分布式MIMO雷達系統目標跟蹤過程中檢測性能的衡量指標B距離的數學表達式為：Bnet=Σi=1NtΣj=1Nrlog1+PtiTOTifrRgpij2(2Rθ)-11+PtiTOTifrRgpij2(Rθ)-1‾;]]>其中，Rg為目標反射系數的方差，pij為傳播損耗因子，Rθ為雷達接收機的噪聲方差，fr為雷達發(fā)射信號的脈沖重復頻率，Nt和Nt分別為雷達系統的發(fā)射機和接收機個數。所述步驟4中分布式MIMO雷達系統截獲概率的數學表達式為：pnet=1-Πi=1Nt(1-pi)=1-Πi=1Nt(1-0.5×erfc(-lnPfa-KrIPtiRi2+0.5)TOTiTI);]]>其中，Pfa是虛警概率、TI是截獲接收機總搜索時間，Ri是雷達發(fā)射機到截獲接收機的距離，是跟蹤狀態(tài)下第i部雷達信號被截獲的概率，erfc為互補誤差函數，其數學表達式為主要由雷達和截獲接收機的性能決定，為自定義參數；其中Gt是雷達發(fā)射天線在截獲接收機方向上的增益，考慮截獲接收機由目標搭載，所以雷達在進行目標跟蹤時，截獲接收機檢測到的是雷達主瓣；Gr是截獲接收機天線的增益；BI是截獲接收機的帶寬；FI是截獲接收機的噪聲系數；LI是雷達發(fā)射天線到截獲接收機的系統損耗系數；GIP為截獲接收機處理器凈增益，k是玻爾茲曼常數，值為1.38×10-23J/K。所述步驟5中構建的基于射頻隱身的分布式MIMO雷達駐留時間與功率資源聯合優(yōu)化模型為：其中：為分布式MIMO雷達系統的最低發(fā)射功率；為分布式MIMO雷達系統的最高發(fā)射功率；為分布式MIMO雷達系統的最小駐留時間；為分布式MIMO雷達系統的最大駐留時間，為第i部雷達的最低發(fā)射功率；為第i部雷達的最高發(fā)射功率；為第i部雷達的最小駐留時間；為第i部雷達的最大駐留時間。所述步驟6中當前時刻使得分布式MIMO雷達系統截獲概率pnet最小的最優(yōu)發(fā)射功率Pti*和駐留時間TOTi*解，是以為優(yōu)化目標，Bnet≥Bth為非線性約束條件，采用非線性規(guī)劃的遺傳算法進行計算，求得使目標函數pnet最小的一組解Pti*、TOTi*，即為當前時刻發(fā)射功率Pti和駐留時間TOTi的一組最優(yōu)解。本發(fā)明的有益效果如下：1.本發(fā)明將實際戰(zhàn)場中雷達的發(fā)射功率和駐留時間建模為上、下界已知的不確定集合，以最小化系統的截獲概率為目標，在滿足一定目標跟蹤性能的條件下建立基于射頻隱身性能優(yōu)化的駐留時間與功率資源聯合優(yōu)化模型，既保證系統的目標跟蹤過程中的檢測性能，還使系統在發(fā)射功率和駐留時間不確定的情況下確保其具有射頻隱身性能。2.本發(fā)明提出的基于射頻隱身的分布式MIMO雷達資源聯合優(yōu)化方法，不單考慮了系統在目標跟蹤過程中的射頻隱身問題，同時也是實現了雷達系統資源有效利用。附圖說明圖1為分布式MIMO雷達駐留時間與功率資源聯合優(yōu)化方法流程圖。圖2為目標跟蹤軌跡圖。圖3為分布式MIMO雷達系統與目標之間的距離關系圖。圖4為跟蹤過程中分布式MIMO雷達系統的最優(yōu)功率分配結果圖；其中，圖4(a)為跟蹤過程中雷達1的發(fā)射功率；圖4(b)為跟蹤過程中雷達2的發(fā)射功率；圖4(c)為跟蹤過程中雷達3的發(fā)射功率；圖4(d)為跟蹤過程中雷達4的發(fā)射功率。圖5為跟蹤過程中分布式MIMO雷達系統的最優(yōu)駐留時間分配結果圖；其中圖(a)為跟蹤過程中雷達1的駐留時間；圖(b)為跟蹤過程中雷達2的駐留時間；圖(c)為跟蹤過程中雷達3的駐留時間；圖(d)為跟蹤過程中雷達4的駐留時間。圖6為跟蹤過程中的截獲概率對比圖。具體實施方式附圖非限制性地公開了本發(fā)明一個優(yōu)選實施例的結構示意圖，以下將結合附圖詳細地說明本發(fā)明的技術方案。實施例本實施例的一種基于射頻隱身的分布式MIMO雷達資源聯合優(yōu)化方法，如圖1的流程圖所示，首先根據戰(zhàn)場環(huán)境和雷達自身性能，給定分布式MIMO雷達系統總的發(fā)射功率和駐留時間資源，并分配給每部雷達，確定每部雷達發(fā)射功率和駐留時間的上、下界；然后以最小化分布式MIMO雷達系統的截獲概率為目標，在滿足目標跟蹤過程中檢測性能的條件下，構建基于射頻隱身的分布式MIMO雷達駐留時間與功率資源聯合優(yōu)化模型，并通過非線性規(guī)劃的遺傳算法對模型進行求解；經數值計算，得到在滿足目標跟蹤過程中檢測性能條件下使得分布式MIMO雷達系統截獲概率pnet最小的各雷達的駐留時間TOTi*，和發(fā)射功率Pti*作為最優(yōu)解，進而可得到當前時刻符合約束條件的系統最小截獲概率。如圖1所示，具體包括以下步驟：1、確定發(fā)射功率和駐留時間的優(yōu)化區(qū)間雷達的發(fā)射功率和駐留時間的上、下界不僅和雷達系統的性能參數有關，還和當前戰(zhàn)場環(huán)境中目標距雷達的距離有關。首先，根據分布式MIMO雷達系統的性能參數，確定系統總的發(fā)射功率和駐留時間資源，其中Pti為每部雷達工作時的發(fā)射功率；Nt為分布式MIMO雷達系統的雷達發(fā)射機個數；TOTi為每部雷達工作時的駐留時間，再根據預測的目標距雷達的距離，確定每部雷達發(fā)射功率和駐留時間資源的上、下界作為優(yōu)化模型的資源優(yōu)化區(qū)間；2、建立非線性約束條件根據給定的目標反射系數的方差Rg、傳播損耗因子pij、雷達接收機的噪聲方差Rθ以及發(fā)射信號脈沖重復頻率fr參量，計算每一時刻分布式MIMO雷達系統目標跟蹤過程中檢測性能的衡量指標Bhattacharyya距離(巴氏距離)：Bnet=Σi=1NtΣj=1Nrlog1+PtiTOTifrRgpij2(2Rθ)-11+PtiTOTifrRgpij2(Rθ)-1‾---(1)]]>其中，Nt和Nt分別為雷達系統的發(fā)射機和接收機個數。根據系統目標跟蹤過程中檢測性能的要求，確定衡量指標的門限Bth，并將Bnet≥Bth作為優(yōu)化模型的非線性約束條件。3、建立優(yōu)化模型的目標函數根據給定的虛警概率Pfa、截獲接收機總搜索時間TI以及雷達和截獲接收機的性能參量，計算分布式MIMO雷達系統截獲概率pnet，并將作為優(yōu)化模型的目標函數：pnet=1-Πi=1Nt(1-pi)=1-Πi=1Nt(1-0.5×erfc(-lnPfa-KrIPtiRi2+0.5)TOTiTI)---(2)]]>其中，Pfa是虛警概率、TI是截獲接收機總搜索時間，Ri是雷達發(fā)射機到截獲接收機的距離。是跟蹤狀態(tài)下第i部雷達信號被截獲的概率；erfc為互補誤差函數，其數學表達式為其中，主要由雷達和截獲接收機的性能決定，為自定義參數，Gt是雷達發(fā)射天線在截獲接收機方向上的增益，考慮截獲接收機由目標搭載，所以雷達在進行目標跟蹤時，截獲接收機檢測到的是雷達主瓣；Gr是截獲接收機天線的增益；BI是截獲接收機的帶寬；FI是截獲接收機的噪聲系數；LI是雷達發(fā)射天線到截獲接收機的系統損耗系數；GIP為截獲接收機處理器凈增益，k是玻爾茲曼常數，值為1.38×10-23J/K。4、建立駐留時間與功率資源聯合優(yōu)化模型根據步驟1確定的第i部雷達的發(fā)射功率和駐留時間區(qū)間、步驟2確定的非線性約束條件以及步驟3確定的目標函數，構建基于射頻隱身的分布式MIMO雷達駐留時間與功率資源聯合優(yōu)化模型：其中：為分布式MIMO雷達系統的最低發(fā)射功率；為分布式MIMO雷達系統的最高發(fā)射功率；為分布式MIMO雷達系統的最小駐留時間；為分布式MIMO雷達系統的最大駐留時間，為第i部雷達的最低發(fā)射功率；為第i部雷達的最高發(fā)射功率；為第i部雷達的最小駐留時間；為第i部雷達的最大駐留時間。5、獲得發(fā)射功率和駐留時間的最優(yōu)解以為優(yōu)化目標，Bnet≥Bth為非線性約束條件，采用非線性規(guī)劃的遺傳算法對步驟4建立的優(yōu)化模型進行求解，得到當前時刻使得分布式MIMO雷達系統截獲概率pnet最小的最優(yōu)發(fā)射功率Pti*和駐留時間TOTi*解，并循環(huán)求解出目標跟蹤過程中滿足檢測性能要求的所有時刻的發(fā)射功率和駐留時間的解集。6、仿真結果本發(fā)明針對一個二維平面中運動的目標場景進行了仿真。仿真中，假設Nt＝Nr＝4。初始時刻雷達位置分布如表1所示。表1初始時刻雷達位置雷達位置雷達1[0,0]km雷達2[40,0]km雷達3[0,40]km雷達4[40,40]km分布式MIMO雷達系統的總發(fā)射功率為每部雷達最大發(fā)射功率為最小發(fā)射功率為總駐留時間為每部雷達最大駐留時間為最小駐留時間為其余仿真參數數值如表2示。表2仿真參數表參數名稱參數值參數名稱參數值Gr15dBBI200MHzPfa10-8LI6dBλ0.03mGIP2dBTI5sTR5×10-4sRg1Gt25dBFI6dB————采用粒子濾波算法對單目標進行跟蹤。目標跟蹤軌跡如圖1所示，圖1中還顯示了四部雷達之間的相對位置，跟蹤過程中雷達系統與目標之間的距離關系如圖2所示。采用非線性規(guī)劃的遺傳算法對本發(fā)明所提優(yōu)化模型進行求解，計算出各個時刻每部雷達的發(fā)射功率和駐留時間分配情況，并得到優(yōu)化后的截獲概率。跟蹤過程中分布式MIMO雷達系統的最優(yōu)發(fā)射功率和駐留時間分配結果如圖3所示。優(yōu)化各部雷達的發(fā)射功率和駐留時間后所計算出的截獲概率如圖4所示，同時圖4也顯示了未優(yōu)化的分布式MIMO雷達系統的截獲概率和只優(yōu)化發(fā)射功率情況下的截獲概率。從圖4中可以看出，進行優(yōu)化后的分布式MIMO雷達系統的截獲概率明顯低于未優(yōu)化的分布式MIMO雷達系統，而同時優(yōu)化了發(fā)射功率和駐留時間兩個參數的分布式MIMO雷達系統的截獲概率又低于只優(yōu)化發(fā)射功率單一參數的分布式MIMO雷達系統。由上述仿真結果可知，本發(fā)明在保證目標跟蹤性能的前提下，通過動態(tài)地調整各部雷達的發(fā)射功率和駐留時間，能有效地降低系統被截獲的概率，提高系統的射頻隱身性能。并且，在整個目標跟蹤過程中，各部雷達并非時刻采用最大發(fā)射功率和駐留時間進行工作，而是通過合理的分配雷達的資源，實現了雷達資源的有效利用。如圖4所示，顯示了根據本文所提算法優(yōu)化后的系統最優(yōu)功率分配結果；其中，圖4(a)為跟蹤過程中雷達1的發(fā)射功率；圖4(b)為跟蹤過程中雷達2的發(fā)射功率；圖4(c)為跟蹤過程中雷達3的發(fā)射功率；圖4(d)為跟蹤過程中雷達4的發(fā)射功率。如圖5所示，顯示了根據本文所提算法優(yōu)化后的系統最優(yōu)駐留時間分配結果；其中圖(a)為跟蹤過程中雷達1的駐留時間；圖(b)為跟蹤過程中雷達2的駐留時間；圖(c)為跟蹤過程中雷達3的駐留時間；圖(d)為跟蹤過程中雷達4的駐留時間。結合圖4和圖5可以看出，雷達的發(fā)射功率和駐留時間隨著雷達和目標之間距離的變化而變化。在距離相對較近時，先優(yōu)化的是駐留時間，發(fā)射功率保持最小值；當距離增大到一定值時，駐留時間達到最大值，此時開始增大雷達的發(fā)射功率。如圖6所示，對比了三種不同工作方式下的系統截獲概率。從圖中可以看出，采用本文所提算法優(yōu)化后的系統截獲概率明顯低于其他兩種工作方式下的系統截獲概率。上面結合附圖所描述的本發(fā)明優(yōu)選具體實施例僅用于說明本發(fā)明的實施方式，而不是作為對前述發(fā)明目的和所附權利要求內容和范圍的限制，凡是依據本發(fā)明的技術實質對以上實施例所做的任何簡單修改、等同變化與修飾，均仍屬本發(fā)明技術和權利保護范疇。當前第1頁1 2 3