基于非线性机会约束规划的多基雷达系统稳健功率分配算法

发布时间：2019-07-22 06:29

【摘要】：现有多基雷达系统(MSRS)功率分配算法都假设目标的雷达散射截面(RCS)信息先验已知。针对上述问题,该文将目标的RCS建模为分布未知的随机变量,提出一种基于非线性机会约束规划(NCCP)的MSRS稳健功率分配算法,用于处理RCS参数的不确定性。该文首先推导了目标跟踪误差的贝叶斯克拉美罗界(BCRLB)。然后以最小化MSRS各个时刻发射功率为目标,在满足BCRLB不大于给定误差的概率超过某一置信水平的条件下建立了NCCP模型,并用条件风险价值(CVaR)松弛结合抽样平均近似(SAA)算法对此问题进行了求解。最后,仿真实验验证了算法的有效性和稳健性。
[Abstract]:The existing (MSRS) power allocation algorithms for multibase radar systems assume that the radar cross section (RCS) information of the target is known prior. In order to solve the above problems, the RCS of the target is modeled as a random variable with unknown distribution, and a MSRS robust power allocation algorithm based on nonlinear opportunity constrained programming (NCCP) is proposed to deal with the uncertainty of RCS parameters. In this paper, the Bayesk Latin American boundary (BCRLB). With target tracking error is derived. Then, in order to minimize the transmission power of MSRS at each time, the NCCP model is established under the condition that the probability of BCRLB not greater than a given error exceeds a certain confidence level, and the problem is solved by conditional risk value (CVaR) relaxation combined with sampling average approximate (SAA) algorithm. Finally, the effectiveness and robustness of the algorithm are verified by simulation experiments.
【作者单位】： 西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室;
【基金】：国家自然科学基金(61201285,61271291) 新世纪优秀人才支持计划(NCET-09-0630) 全国优秀博士学位论文作者专项资金(FANEDD-201156)资助课题
【分类号】：TN953.7

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：2517433