摘要：该文针对分布式相控阵多雷达网络的多目标跟踪场景,研究非理想检测条件下的节点选择与辐射资源联合优化分配算法。首先,根据分布式相控阵多雷达网络构成、目标运动模型、雷达量测模型以及雷达节点检测情况,推导非理想检测下以雷达节点选择、辐射功率和信号带宽为变量的贝叶斯克拉默-拉奥下界(BCRLB)闭式解析表达式,并以此作为多目标跟踪精度衡量指标。在此基础上,以最小化系统各雷达节点对所有目标的总辐射功率为优化目标,以满足目标跟踪精度门限以及给定的系统射频辐射资源限制为约束条件,建立非理想检测条件下多雷达网络节点选择与辐射资源联合优化分配模型,对各时刻雷达节点选择、辐射功率和信号带宽等参数进行联合优化设计,以提升多雷达网络的射频隐身性能。最后,针对上述非线性、非凸优化问题,采用基于障碍函数法和循环最小化算法的4步分解算法进行求解。仿真结果表明,与现有算法相比,所提算法能在满足给定多目标跟踪精度的条件下有效降低分布式相控阵多雷达网络的总辐射功率,至少降低了约32.3%,从而提升其射频隐身性能。

摘要：针对多目标搜索及跟踪场景,研究了面向协同探测的多机雷达功率时间联合优化分配算法。首先,基于信号检测理论和克拉美-罗下界,分别推导了雷达搜索性能与跟踪性能评估指标;在此基础上,建立了面向协同探测的多机雷达功率时间联合优化分配模型,即以最大化雷达工作性能指标为优化目标,以满足给定系统资源限制为约束条件,对雷达搜索及跟踪任务中节点选择、辐射功率和任务时间等参数进行联合优化设计;最后,针对上述优化问题,采用基于内点法和粒子群算法的三步分解算法进行求解。仿真结果表明,与现有算法相比,所提算法能够在满足给定系统资源限制的条件下,有效提高雷达系统搜索性能和跟踪精度。

摘要：该文针对机载组网雷达,在单目标跟踪场景下,研究了雷达辐射参数与航迹规划联合优化问题。首先,推导了包含各雷达辐射功率、驻留时间、发射信号高斯脉冲长度和信号带宽等射频辐射参数以及各载机速度、朝向角等平台运动参数的贝叶斯克拉默-拉奥下界(BCRLB)表达式,以此作为表征目标跟踪精度的衡量指标;推导了含有各雷达辐射功率、驻留时间等射频辐射参数以及各载机速度、朝向角等平台运动参数的机载组网雷达被截获概率,以此作为表征机载组网雷达射频隐身性能的衡量指标。在此基础上,建立了面向目标跟踪的机载组网雷达辐射参数与航迹规划联合优化模型,以最小化机载组网雷达的目标估计误差BCRLB为优化目标,以满足给定的系统射频资源、载机机动能力和预先设定的被截获概率阈值为约束条件,对各载机飞行速度、朝向角以及各机载雷达辐射功率、驻留时间、发射信号高斯脉冲长度和信号带宽进行联合优化设计,以提升机载组网雷达的目标跟踪精度。最后,针对上述优化问题,结合粒子群算法,采用5步分解迭代算法进行求解。仿真结果表明,与现有算法相比,所提算法能够在满足一定射频隐身性能要求的条件下,有效提升机载组网雷达的目标跟踪精度。

摘要：该文针对异步多目标跟踪场景,研究了非理想检测下的异构多雷达网络功率时间联合优化问题。首先,将各融合采样间隔内得到的来自不同雷达节点的所有异步量测信息融合为复合量测信息,结合该复合量测信息推导了非理想检测下包含雷达节点选择、辐射功率和驻留时间等参数的异步目标跟踪误差贝叶斯克拉美罗下界(BCRLB)解析表达式,并将其作为异步多目标跟踪精度的衡量指标。在此基础上,建立了非理想检测下面向异步多目标跟踪的异构多雷达网络功率时间联合优化模型,即以最小化异步多目标跟踪误差为优化目标,以满足给定的系统辐射资源限制为约束条件,对不同雷达网络中雷达节点的选择方式、辐射功率和驻留时间等发射参数进行自适应联合优化设计,从而提升异构多雷达网络的异步多目标跟踪精度。最后,针对上述优化问题,结合序列二次规划(SQP)算法和循环最小法,采用四步分解算法进行求解。仿真结果表明,与现有算法相比,所提算法能够有效提升异构多雷达网络的异步多目标跟踪精度。

摘要：为了使无人机系统能够动态地协调自身的机动参数以及驻留时间分配参数,进而提升对空域中具有不同威胁程度目标的总跟踪精度,提出了一种针对多目标跟踪的无人机机载雷达路径与驻留时间的联合优化设计算法。推导了目标跟踪误差的贝叶斯克拉美-罗下界并将其作为目标跟踪精度表征指标;以不同威胁程度目标的BCRLB加权和为优化目标,以无人机系统机动性能限制以及总驻留时间资源有限为约束条件,建立了包含无人机运动速度、运动角度和驻留时间3个变量的优化模型;提出了一种基于障碍函数法、半正定规划算法和循环最小法的四步求解算法对上述优化模型进行了求解。仿真结果表明,相较于固定平台驻留时间优化分配算法,所提算法能够有效提升多目标跟踪精度,从而验证了算法的有效性和稳健性。

摘要：针对分布式正效频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)雷达网络的功率分配问题,研究了基于非合作博弈的分布式OFDM雷达网络功率分配算法。以射频隐身性能为导向,设计了一种综合考虑目标检测性能和雷达辐射功率的效用函数。以一定的目标检测性能为约束条件,以最小化OFDM雷达网络中各雷达的辐射功率为优化目标,建立了基于非合作博弈的分布式OFDM雷达网络功率分配数学模型,同时实现雷达网络中各雷达之间的公平性。在此基础上,提出了一种低复杂度和快速收敛的迭代功率分配算法,求解该优化模型,并证明了纳什均衡解的存在性和唯一性。仿真结果表明,该算法不仅满足了预先设定的各雷达目标检测信干噪比性能的要求,而且与其他现有算法相比,有效提高了分布式OFDM雷达网络的射频隐身性能。

摘要：针对进一步降低机载机会阵雷达的截获概率问题,采用机会阵投影面作为雷达天线孔径,相控阵-多输入多输出(MIMO)体制作为雷达工作模式,设计了机会阵投影面雷达的子阵划分形式,建立了以峰值功率、脉冲宽度、搜索帧周期、子阵数目和脉冲积累数作为优化参数的低截获概率雷达约束优化模型;在满足一定检测概率和时间约束条件下,以最小化雷达信号的被截获概率为目标函数,采用遗传算法对模型参数进行了优化求解。仿真结果表明,参数优化后的模型可以在满足目标检测的性能下进一步提高机会阵投影面雷达的低截获性能。

摘要：为研究针对组网雷达的无人机集群智能航迹欺骗算法,基于视线准则,分析虚假目标、无人机与雷达三者的耦合关系,推导得到用于航迹规划的无人机运动控制方程。以一定的无人机动力学约束为约束条件,以最小化各无人机飞行距离为优化目标,建立针对组网雷达的无人机集群智能航迹欺骗数学模型。在预设虚假航迹以及雷达先验信息已知的条件下,采用粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法对上述优化模型进行求解。仿真结果表明,所提算法能够基于预设虚假航迹及雷达位置等先验信息,在满足严格动力学约束的条件下,适应动态威胁环境,完成实时欺骗信号参数设计,以低速平台模拟高速虚假目标,实现对组网雷达的欺骗干扰。

摘要：随着现代电子对抗技术和军事装备的不断发展,无源探测系统对飞行器及其所搭载有源电子设备的探测能力得到了显著提高,飞行器在现代作战环境中的生存能力和突防能力受到了严重威胁。飞行器射频隐身技术是通过控制机载雷达、数据链、高度表、电子对抗等机载有源电子设备射频辐射以提高飞行器战场生存能力的重要技术途径,在当今战场中起着重要作用。本文对飞行器射频隐身技术研究与发展进行了综述。首先,阐述了射频隐身技术的基本概念和研究现状,介绍了射频隐身技术的基本原理和实现途径。然后,分别从射频隐身性能评价体系、最低辐射能量控制、低副瓣数字波束形成、射频隐身信号波形设计、多传感器协同与管理等方面,对射频隐身技术领域的研究成果进行评述。最后,基于对已有研究成果的总结和分析,针对当前射频隐身技术发展存在的问题,对未来飞行器射频隐身技术的发展趋势进行了展望。

摘要：2020年春季,面对突如其来的新型冠状病毒感染肺炎疫情,国内高校纷纷响应教育部“停课不停学”的号召,借助各种信息技术和在线课程平台开展线上教学活动。目前,国内疫情已进入常态化防控新阶段。在此背景下,文章借助南京航空航天大学精品课程在线教学平台,介绍了研究生阵列信号处理在线课程的教学情况,设计了一种以学生学为中心、以教师教为主导、以学生能力为根本、以实际工程需求为牵引的线上线下混合式教学模式,并建立了过程性、多元化的课程考核评价方案。目的是激发学生的求知欲和学习积极性,进一步提高教学质量,并且为其他专业课程的教学改革工作提供借鉴和参考。