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期刊信息/Journal information
雷达学报
中国科学院电子学研究所 中国雷达行业协会
雷达学报

中国科学院电子学研究所 中国雷达行业协会

吴一戎

季刊

2095-283X

radars@mail.ie.ac.cn

010-58887062

100190

北京市海淀区北四环西路19号

雷达学报/Journal JOURNAL OF RADARSCSCD北大核心CSTPCD
查看更多>>《雷达学报》办刊宗旨为：坚持理论与实践相结合，学术与工程应用相结合，报道雷达领域最新科研成果，引导学科发展方向，推动理论和学术发展，促进科技成果转化为生产力，建设我国雷达领域高水平学术交流平台。 《雷达学报》定位为雷达领域的高水平学术性期刊。读者对象为国内外雷达学科领域的专家学者、科研人员、院校师生和专业工程技术人员等。
正式出版
收录年代

    频谱共存下面向多目标跟踪的组网雷达功率时间联合优化算法

    时晨光董璟周建江
    590-601页
    查看更多>>摘要：该文针对频谱共存环境下多目标跟踪资源分配问题,提出了组网雷达功率时间联合优化算法.首先,推导了包含雷达节点选择、发射功率和驻留时间等射频辐射参数的预测贝叶斯克拉默-拉奥下界(BCRLB),以此作为多目标跟踪精度的衡量指标;在此基础上,以最小化多目标跟踪BCRLB为优化目标,以满足给定的组网雷达射频资源和预先设定的通信基站最大可容忍干扰能量阈值为约束条件,建立了频谱共存下面向多目标跟踪的组网雷达功率时间联合优化分配模型,对雷达节点选择、发射功率和驻留时间进行自适应联合优化配置;然后,针对上述优化问题,采用两步分解法将其分解为多个子凸问题,并结合半正定规划(SDP)算法和循环最小化算法进行求解.仿真结果表明,与现有算法相比,所提算法能够在保证通信基站正常工作的条件下,有效提高组网雷达的多目标跟踪精度.

    资源分配组网雷达多目标跟踪频谱共存

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    一种低截获背景下的集中式MIMO雷达快速功率分配算法

    李正杰谢军伟张浩为温泉...
    602-615页
    查看更多>>摘要：针对集中式MIMO雷达同时跟踪多批机动目标场景,该文提出一种低截获背景下的快速功率分配算法.首先,将目标机动过程建模为自适应当前统计(ACS)模型,并采用粒子滤波对各目标状态进行估计.其次,对条件克拉默-拉奥下界(PC-CRLB)进行推导,并基于目标运动特性和电磁特性构建目标综合威胁度评估模型.随后,将目标跟踪误差评估指数和雷达未被截获概率的加权和作为优化目标,建立了关于发射功率的优化模型,利用目标函数单调递减性质,提出了一种基于序列松弛的求解算法进行模型求解.最后,通过仿真验证所提算法的有效性和时效性.结果表明,所提算法能够有效提高目标跟踪精度和雷达系统低截获性能,相比采用内点法求解运算速度提高近50%.

    集中式MIMO雷达功率分配机动跟踪低截获性能条件克拉默-拉奥下界(PC-CRLB)

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    基于脉冲交错的分布式雷达组网系统波束驻留调度

    程婷恒思宇李中柱
    616-628页
    查看更多>>摘要：该文针对分布式雷达组网系统提出了一种基于脉冲交错的实时波束驻留调度算法.该算法引入时间指针向量,用于指示何时选择具有最高综合优先级的波束驻留任务,该任务被分配至交错时间利用程度最低的雷达节点,有效减少了调度过程中引入的时间空隙;同时,脉冲交错分析方法决定对于被分配的波束驻留任务是否可以在相应的雷达节点成功调度执行,其中,引入时隙占用矩阵和能量消耗矩阵来表征各个雷达节点的时间与能量资源使用情况,简化了交错分析过程,并实现了具有不同脉冲重复周期与个数的波束驻留任务之间的交错.此外,为了提高波束驻留调度的效率,所提算法还引入交错时间利用率门限自适应选择时间指针的滑动步长.仿真结果表明,该文所提算法能实现分布式雷达组网系统实时的波束驻留调度,并能获得较现有波束驻留调度算法更好的调度性能.

    分布式雷达组网系统波束驻留调度脉冲交错综合优先级时间指针

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    目标动态威胁度驱动的分布式组网相控阵雷达资源优化分配算法

    宋晓程李陟任海伟易伟...
    629-641页
    查看更多>>摘要：针对分布式组网相控阵雷达多目标跟踪(MTT)场景,该文提出一种目标动态威胁度驱动的波束分配与驻留时间联合优化算法.首先,在采用分布式组网架构的基础上,推导包含波束和驻留时间分配的贝叶斯克拉美罗界(BCRLB).其次,基于目标实时运动状态构建综合威胁度评估尺度,按照威胁度为不同目标设计基于跟踪精度参考门限和贡献度的效用函数,以此衡量资源在多目标间的优先分配关系.随后,将该效用函数结合组网相控阵雷达系统资源,建立了目标动态威胁度驱动的波束分配与驻留时间联合优化模型.最后,采用一种基于奖励的迭代下降搜索算法进行求解.仿真结果表明,相较于平均资源分配方法,所提算法具备对若干差异性目标的跟踪精度需求感知能力,能够在基于多目标威胁度评估的基础上,有针对性地分配跟踪资源,从而有效提高组网相控阵雷达面对不同威胁度目标时的综合跟踪精度.

    组网相控阵雷达目标威胁度评估贝叶斯克拉美罗界多目标跟踪资源分配

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    伴随压制干扰与组网雷达功率分配的深度博弈研究

    王跃东顾以静梁彦王增福...
    642-656页
    查看更多>>摘要：传统的组网雷达功率分配一般在干扰模型给定的情况下进行优化,而干扰机资源优化是在雷达功率分配方式给定情况下,这样的研究缺乏博弈和交互.考虑到日益严重的雷达和干扰机相互博弈的作战场景,该文提出了伴随压制干扰下组网雷达功率分配深度博弈问题,其中智能化的目标压制干扰采用深度强化学习(DRL)训练.首先在该问题中干扰机和组网雷达被映射为两个智能体,根据干扰模型和雷达检测模型建立了压制干扰下组网雷达的目标检测模型和最大化目标检测概率优化目标函数.在组网雷达智能体方面,由近端策略优化(PPO)策略网络生成雷达功率分配向量;在干扰机智能体方面,设计了混合策略网络来同时生成波束选择动作和功率分配动作;引入领域知识构建更加有效的奖励函数,目标检测模型、等功率分配策略和贪婪干扰功率分配策略3种领域知识分别用于生成组网雷达智能体和干扰机智能体的导向奖励,从而提高智能体的学习效率和性能.最后采用交替训练方法来学习两个智能体的策略网络参数.实验结果表明;当干扰机采用基于DRL的资源分配策略时,采用基于DRL的组网雷达功率分配在目标检测概率和运行速度两种指标上明显优于基于粒子群的组网雷达功率分配和基于人工鱼群的组网雷达功率分配.

    雷达资源管理伴随压制干扰深度强化学习检测概率深度博弈领域知识辅助学习

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