最近幾年,雷達(dá)之間通過組網(wǎng)連接形成網(wǎng)絡(luò)化雷達(dá)系統(tǒng),來(lái)提高目標(biāo)的探測(cè)性能的方式受到了學(xué)者們廣泛的關(guān)注。網(wǎng)絡(luò)化雷達(dá)系統(tǒng)可由不同體制,不同工作頻段,在空間上廣泛分布的雷達(dá)節(jié)點(diǎn)連接組成。一方面,通過多樣化多層次的信息融合,網(wǎng)絡(luò)化雷達(dá)能夠協(xié)同地提高對(duì)目標(biāo)的探測(cè)性能。另一方面,由于多個(gè)雷達(dá)節(jié)點(diǎn)帶來(lái)的自由度,網(wǎng)絡(luò)化雷達(dá)系統(tǒng)具備極高的靈活性和適應(yīng)性。因此,它可以通過資源管理技術(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)目標(biāo)協(xié)同探測(cè)性能和資源消耗之間較好的折中,以及不同探測(cè)環(huán)境下的應(yīng)變能力。網(wǎng)絡(luò)化雷達(dá)目標(biāo)協(xié)同探測(cè)與資源管理的問題可以被分類為針對(duì)單次檢測(cè)和估計(jì)問題下的靜態(tài)資源配置,或者針對(duì)連續(xù)多次估計(jì)問題也就是目標(biāo)跟蹤的動(dòng)態(tài)資源調(diào)度。圍繞以上問題,本文根據(jù)不同的網(wǎng)絡(luò)化雷達(dá)協(xié)同探測(cè)場(chǎng)景和目的,設(shè)計(jì)了不同的資源優(yōu)化算法,主要的貢獻(xiàn)和創(chuàng)新如下:1.針對(duì)分布式多輸入多輸出（Multiple-Input Multiple-Output,MIMO）雷達(dá)在雜波環(huán)境下協(xié)同檢測(cè),建立了以信息距離為檢測(cè)性能表征的雷達(dá)節(jié)點(diǎn)發(fā)射功率分配優(yōu)化模型。推導(dǎo)了非凸目標(biāo)函數(shù)的凸上界函數(shù),提出了基于優(yōu)化極小化（Maj orization Minimization,MM）框架的... 

【文章來(lái)源】：電子科技大學(xué)四川省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁(yè)數(shù)】：125 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：博士

【文章目錄】：
摘要
abstract
縮略詞表
第一章 緒論
    1.1 研究工作的背景與意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 基于靜態(tài)資源配置的目標(biāo)協(xié)同探測(cè)
            1.2.1.1 協(xié)同檢測(cè)問題
            1.2.1.2 協(xié)同參數(shù)估計(jì)問題
        1.2.2 基于動(dòng)態(tài)資源調(diào)度的目標(biāo)協(xié)同探測(cè)
    1.3 本論文的主要內(nèi)容和章節(jié)安排
第二章 網(wǎng)絡(luò)化雷達(dá)的系統(tǒng)模型
    2.1 網(wǎng)絡(luò)化雷達(dá)的系統(tǒng)組成
    2.2 網(wǎng)絡(luò)化雷達(dá)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)
        2.2.1 拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的分類
        2.2.2 不同拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)下的數(shù)據(jù)融合
    2.3 一般化的資源管理模型
    2.4 本章小結(jié)
第三章 基于目標(biāo)檢測(cè)性能的發(fā)射節(jié)點(diǎn)功率分配算法
    3.1 分布式MIMO雷達(dá)目標(biāo)檢測(cè)模型
        3.1.1 信號(hào)模型
        3.1.2 最優(yōu)檢測(cè)器
    3.2 基于檢測(cè)性能的功率分配問題
        3.2.1 檢測(cè)器性能表征
        3.2.2 功率分配優(yōu)化模型
        3.2.3 基于優(yōu)化最小化的功率分配
        3.2.4 算法復(fù)雜度分析
    3.3 仿真
    3.4 本章小結(jié)
第四章 基于目標(biāo)定位性能的收發(fā)節(jié)點(diǎn)優(yōu)選算法
    4.1 信號(hào)模型
    4.2 目標(biāo)參數(shù)估計(jì)
        4.2.1 最大似然估計(jì)器
        4.2.2 參數(shù)估計(jì)性能準(zhǔn)則
    4.3 理想信號(hào)條件下的收發(fā)節(jié)點(diǎn)聯(lián)合優(yōu)選算法
        4.3.1 理想信號(hào)條件下的費(fèi)歇爾信息矩陣結(jié)構(gòu)
        4.3.2 理想波形條件下節(jié)點(diǎn)選擇模型
        4.3.3 基于半正定規(guī)劃的求解算法
    4.4 一般化信號(hào)條件下的收發(fā)節(jié)點(diǎn)聯(lián)合優(yōu)選算法
        4.4.1 一般化波形條件下節(jié)點(diǎn)選擇模型
        4.4.2 基于NADMM的求解算法
    4.5 計(jì)算復(fù)雜度分析
    4.6 仿真
        4.6.1 理想波形條件下
        4.6.2 一般化波形條件下
    4.7 本章小結(jié)
第五章 空頻感知下基于跟蹤性能的動(dòng)態(tài)資源調(diào)度算法
    5.1 系統(tǒng)信號(hào)模型
    5.2 目標(biāo)協(xié)同跟蹤模型
        5.2.1 狀態(tài)模型
        5.2.2 觀測(cè)模型
        5.2.3 跟蹤算法
        5.2.4 跟蹤性能準(zhǔn)則
    5.3 空頻域干擾模型
        5.3.1 雷達(dá)受到的干擾
        5.3.2 雷達(dá)對(duì)ESA的影響
    5.4 動(dòng)態(tài)資源調(diào)度
        5.4.1 資源優(yōu)化模型的建立
        5.4.2 優(yōu)化模型的松弛求解
        5.4.3 計(jì)算復(fù)雜度分析
    5.5 空頻感知的動(dòng)態(tài)資源調(diào)度閉環(huán)流程
    5.6 仿真
    5.7 本章小結(jié)
第六章 分布式協(xié)同跟蹤與優(yōu)先級(jí)自適應(yīng)動(dòng)態(tài)資源分配算法
    6.1 系統(tǒng)模型
    6.2 分布式序貫貝葉斯估計(jì)
        6.2.1 分布式粒子濾波器
        6.2.2 分布式跟蹤性能準(zhǔn)則
    6.3 效益驅(qū)動(dòng)的自適應(yīng)動(dòng)態(tài)資源調(diào)度
        6.3.1 資源優(yōu)化問題的建立
        6.3.2 分布式求解算法
        6.3.3 計(jì)算復(fù)雜度分析
    6.4 分布式自適應(yīng)動(dòng)態(tài)資源調(diào)度與目標(biāo)跟蹤閉環(huán)流程
    6.5 仿真
    6.6 本章小結(jié)
第七章 全文總結(jié)與展望
    7.1 全文總結(jié)
    7.2 后續(xù)工作展望
致謝
參考文獻(xiàn)
附錄
攻讀博士學(xué)位期間取得的成果


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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博士論文
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[2]分布式組網(wǎng)雷達(dá)資源自適應(yīng)管控算法研究[D]. 謝明池.電子科技大學(xué) 2019
[3]MIMO雷達(dá)優(yōu)化波形設(shè)計(jì)與信號(hào)處理研究[D]. 程子揚(yáng).電子科技大學(xué) 2018
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[5]網(wǎng)絡(luò)化雷達(dá)資源管理算法研究[D]. 楊益川.電子科技大學(xué) 2018
[6]MIMO雷達(dá)檢測(cè)與估計(jì)理論研究[D]. 何茜.電子科技大學(xué) 2010

碩士論文
[1]MIMO雷達(dá)聯(lián)合參數(shù)估計(jì)性能分析[D]. 胡建賓.電子科技大學(xué) 2017
[2]分布式網(wǎng)絡(luò)化雷達(dá)協(xié)同探測(cè)的相關(guān)算法研究及其仿真系統(tǒng)的開發(fā)[D]. 雷歡.西安電子科技大學(xué) 2015



本文編號(hào)：3025340