[發(fā)明專利]一種基于信息增益的多雷達動態(tài)調(diào)節(jié)方法及裝置

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201710808122.7
• 申請日: 2017-09-08
• 公開（公告）號: CN107436424B
• 公開（公告）日: 2022-03-25
• 發(fā)明（設計）人: 葛建軍;李春霞
• 申請（專利權(quán)）人: 中國電子科技集團公司信息科學研究院
• 主分類號: G01S7/02
• 分類號: G01S7/02
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

本發(fā)明實施例涉及一種基于信息增益的多雷達動態(tài)調(diào)節(jié)方法及裝置，其中方法包括：S1、接收多部雷達的初始觀測數(shù)據(jù)；S2、獲取預先建立的觀測融合模型，并根據(jù)所觀測述融合模型，建立多雷達融合熵模型；S3、根據(jù)所述多雷達融合熵模型，計算多雷達信息增益；S4、對所述多雷達信息增益進行優(yōu)化；S5、根據(jù)優(yōu)化結(jié)果，調(diào)整多部雷達的雷達位置、每部雷達的參數(shù)以及觀測數(shù)據(jù)的融合方法。本發(fā)明的方法及裝置，通過最大化信息增益，實現(xiàn)雷達布站、參數(shù)和融合方法的聯(lián)合自適應優(yōu)化設計，從而更好地獲取目標信息。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及雷達系統(tǒng)資源管理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于信息增益的多雷達動態(tài)調(diào)節(jié)方法及裝置。

背景技術(shù)

戰(zhàn)場環(huán)境和作戰(zhàn)目標處于不斷變化中，為了最大化獲取目標信息，實現(xiàn)最佳的目標探測、跟蹤或識別等，需要根據(jù)作戰(zhàn)任務，對多雷達系統(tǒng)資源，包括雷達布站、雷達參數(shù)和融合方法等，進行實時動態(tài)組織以適應不斷變化的復雜環(huán)境和目標。

雷達布站、雷達參數(shù)和融合處理方法等的不同，獲得的目標信息及其精度將不同。并且，對于多雷達觀測決策，這些因素的影響是耦合的。而目前雷達動態(tài)組織方法大多分別針對多雷達的各個融合處理層級，并且割裂了不同因素間的關(guān)系，單獨設計雷達布站、雷達參數(shù)或融合方法，因此不能很好地適應復雜環(huán)境和目標的需要。

為了便于理解本發(fā)明的基本原理，下面對信息論中的信息熵進行簡要介紹。

在信息論中，熵是一個極為重要的概念，對于一個廣義的系統(tǒng)來說，熵可作為系統(tǒng)狀態(tài)的混亂性或無序性的度量。一般來說熵值越小，系統(tǒng)不確定性的程度就越小，也即系統(tǒng)含有的信息量越多。同理，信息熵是隨機變量不確定度的度量，它也是平均意義上描述隨機變量所需的信息量的度量，一個以f(w)為密度函數(shù)的連續(xù)型隨機變量W的信息熵定義為

H(W)＝-∫f(w)lnf(w)dw (1)

其中，H(W)為隨機變量W的信息熵，f(w)為隨機變量W的概率密度函數(shù)。

如果隨機變量W和S的聯(lián)合概率密度函數(shù)f(w,s)，定義條件信息熵為

H(W|S)＝-∫f(w,s)lnf(w|s)dwds (2)

其中，H(W|S)為在S條件下隨機變量W的信息熵，f(w,s)為隨機變量W和S的聯(lián)合概率密度函數(shù)，f(w|s)為在S條件下隨機變量W的概率密度函數(shù)。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目的是提出一種基于信息增益的多雷達動態(tài)調(diào)節(jié)方法及裝置，通過最大化信息增益，實現(xiàn)雷達布站、參數(shù)和融合方法的聯(lián)合自適應優(yōu)化設計，從而更好地獲取目標信息。

為實現(xiàn)上述目的，在本發(fā)明的一個方面，提供一種基于信息增益的多雷達動態(tài)調(diào)節(jié)方法，包括：

S1、接收多部雷達的初始觀測數(shù)據(jù)；

S2、獲取預先建立的觀測融合模型，并根據(jù)所觀測述融合模型，建立多雷達融合熵模型；

S3、根據(jù)所述多雷達融合熵模型，計算多雷達信息增益；

S4、對所述多雷達信息增益進行優(yōu)化；

S5、根據(jù)優(yōu)化結(jié)果，調(diào)整多部雷達的雷達位置、每部雷達的參數(shù)以及觀測數(shù)據(jù)的融合方法。

其中，所述初始觀測數(shù)據(jù)為：

多部雷達對同一目標的回波數(shù)據(jù)、檢測后輸出的目標點跡或提取的特征矢量。

其中，所述觀測融合模型為：

Ψ＝g(z₁,z₂,…,z_N)