[發明專利]針對組網雷達的自適應多干擾機協同壓制干擾方法有效
| 申請號: | 202110484107.8 | 申請日: | 2021-04-30 |
| 公開(公告)號: | CN113203993B | 公開(公告)日: | 2022-06-14 |
| 發明(設計)人: | 易偉;張大琳;王紫婷;楊成新;孫俊;孔令講 | 申請(專利權)人: | 電子科技大學 |
| 主分類號: | G01S7/36 | 分類號: | G01S7/36;G01S13/87 |
| 代理公司: | 成都虹盛匯泉專利代理有限公司 51268 | 代理人: | 王偉 |
| 地址: | 611731 四川省成*** | 國省代碼: | 四川;51 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 針對 組網 雷達 自適應 干擾 協同 壓制 方法 | ||
1.針對組網雷達的自適應多干擾機協同壓制干擾方法,其特征在于,包括以下步驟:
S1、建立多干擾機協同壓制干擾組網雷達的場景圖,并初始化系統參數:包括各雷達節點的位置、干擾機和目標在各時刻的位置以及速度、干擾機每幀最多產生的波束個數、總的干擾功率、波束發射功率上下限;具體實現方法為:
假設組網雷達系統是由N部空間上相互分離的相控陣雷達組網構成,記第i個雷達節點的位置為(xi,yi);在組網雷達監視區域內分布著Q個目標執行偵察任務,任意目標q在k時刻的位置和速度分別為和M個干擾機實施協同壓制干擾以保護目標完成對組網雷達的偵察任務,任意干擾機m在k時刻的位置和速度分別為和干擾機m的總干擾功率為最多同時產生L個正交的干擾波束,每個波束的發射功率有上限Pmax和下限Pmin約束;
S2、獲取雷達接收端與資源優化變量有關的信干噪比,并計算出雷達節點對每個目標的檢測概率;具體實現方法為:
記k時刻干擾機m要優化的兩個干擾資源變量分別為:波束指向變量波束發射功率變量其中波束指向是一個二元變量:
波束指向變量ui,m,k與波束發射功率變量Pi,m,k是相互耦合的關系,具體關系如下:
當多干擾機協同對抗組網雷達時,所有的波束指向變量和功率分配變量由多個和來描述:
雷達i接收到來自目標q的回波信號功率:
其中,Pit是雷達發射功率,是雷達發射天線主瓣增益,λf是雷達工作波長,hi,q,k是目標q的雷達橫截面積,是目標q與雷達i之間的距離;
進而得到雷達i接收到來自干擾機m的干擾信號功率:
其中,是干擾機m發射天線增益,λf是干擾機工作波長,與雷達工作波長一致,γJ是極化失配損失,是雷達在方向的天線增益,是干擾機m和目標q與雷達i形成的夾角;
協同壓制干擾時需要考慮多干擾機干擾功率合成,根據功率疊加原則,雷達i接收到的總干擾功率為:
基于上述目標回波信號功率和總干擾信號功率,計算得到雷達i接收端信干噪比:
其中,Pn是雷達接收機內部噪聲功率;
在壓制干擾環境中,通過信干噪比獲得雷達對目標的檢測概率:假設所有突防目標起伏類型均為Swerling I型,根據所述信干噪比,計算得到雷達i對目標q的檢測概率:
當np=1時
當np>1時
其中,VT是任意多個脈沖非相參積累時的檢測門限,np為脈沖積累數,ΓI表示不完全伽瑪函數;
S3、利用K-N融合準則計算得到在壓制干擾環境中,組網雷達系統對每個目標的檢測概率;具體實現方法為:
組網雷達對目標的檢測概率是各雷達檢測概率融合判定的結果,假設已知組網雷達采用K-N融合準則,如果組網雷達中有K部及以上雷達發現目標,則融合判定組網雷達系統發現目標;反之組網雷達未發現目標,具體有如下形式:
其中,是一個二元變量,表示雷達i對目標q的判決結果,表示雷達i沒有發現目標q,表示雷達i發現目標q;表示組網雷達對目標q的判定結果;
根據K-N融合準則,結合所有雷達節點對目標q的檢測概率,求得組網雷達在壓制干擾環境中對目標q的檢測概率:
其中,表示N個雷達節點對目標q判決結果之和為j的所有排列組合;
S4、結合組網雷達在壓制干擾環境中對每個目標的檢測概率和預設的檢測概率需求,建立每個目標的代價函數;具體實現方法為:
結合組網雷達對目標q的檢測概率和預設的檢測概率需求建立目標q的代價函數:
S5、將每個目標的代價函數求和作為目標函數,結合干擾波束和發射功率約束條件,建立可自適應調度多干擾機波束和發射功率資源的優化模型;
具體實現方法為:
基于每個目標的代價函數,將其求和得到多干擾機資源自適應配置方法要優化的目標函數:
其中,表示目標函數;是Q個目標的檢測概率需求聯合形成的矢量;是Q個目標的檢測概率聯合形成的矢量;
結合總干擾波束個數、總干擾功率、各波束發射功率上下限的約束邊界條件,建立自適應調度多干擾機波束和發射功率資源的優化模型:
其中,Pmin是波束發射功率下限;Pmax是波束發射功率上限;是干擾機m總的干擾功率;L是干擾機最多產生的波束個數;S是每個雷達節點最多被干擾的波束個數;
S6、利用粒子群算法求解所述優化模型,得到干擾波束和發射功率資源自適應配置結果。
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