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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。 相似文献
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针对分布式多站雷达协同定位下的功率分配问题,提出一种改进凸松弛的启发式算法。给出了分布式多站雷达定位误差的克劳美罗下界(CRLB),建立功率约束下最小化CRLB迹的功率分配模型。设计了一种改进凸松弛算法,通过迭代修正松弛参数和快速功率调整策略解决非凸优化问题消除松弛带来的误差。仿真实验表明,相对于均匀功率分配算法和基于凸松弛的功率分配算法,改进凸松弛启发式功率分配算法下目标的定位性能更优。 相似文献
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针对地面机动目标跟踪过程中的多传感器管理问题展开了研究,设计了一种基于跟踪精度控制的多传感器多目标分配方法。首先,在考虑目标与目标之间、目标与传感器之间和传感器与传感器之间等的多种约束条件下运用基于协方差控制的思想建立了多传感器多目标分配问题的优化模型;接着将等价伪量测的异步融合算法与IMM算法结合,计算各目标在不同融合周期的跟踪精度估计值;最后,以目标的跟踪精度需求为出发点,结合蚁群算法的思想,设计了一种求解所建立的多传感器多目标分配问题的优化模型的算法。仿真结果表明:该管理方法能在确保跟踪精度需求的前提下,根据对各目标跟踪任务的重要程度,合理地调度传感器资源。 相似文献
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雷达组网系统中,当进行多目标连续性跟踪时,传统跟踪方法过多关注多传感器之间的跟踪精度和切换率,而轻视跟踪的连续性,无法满足现有连续性跟踪工程需求。因此,提出了一种新的基于跟踪连续性的多传感器多跟踪任务资源管理算法,该算法分为两个优化过程,第1次优化过程尽量保证跟踪目标个数的最大化,第2次优化过程中提出了一种用于衡量目标跟踪连续性的优化指标,基于该指标,提出了一种快速的传感器资源管理算法。仿真结果表明,该算法能够在较短的时间内对多传感器进行有效的快速分配,既跟踪了更多的目标,又保持了跟踪的连续性。 相似文献
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针对集中式多输入多输出(collocated multiple-input multiple-output, CMIMO)雷达在实际探测过程中,未有效结合目标雷达散射截面(radar cross section, RCS)高动态变化特性导致雷达跟踪精度不高甚至失跟的问题,提出一种基于目标RCS高动态特性的CMIMO雷达功率资源自适应分配方法。考虑到目标RCS特征的角度敏感性,利用目标运动状态的可预测性动态获取实际观测角度,从而完成跟踪帧的极化方式优选;在此基础上构建包含功率与RCS的多目标跟踪误差后验克拉美罗下界,将其作为目标函数进行优化,利用内点惩罚法求解该凸优化问题即可实现RCS高动态情况下的功率优化分配。实验结果表明:该方法可结合目标不同方向RCS动态分集特性实现功率的有效分配,相比于传统RCS模型分配方案,有效解决了分配方案与实际跟踪场景之间的失配问题,从而提升了CMIMO雷达的多目标跟踪性能。 相似文献
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针对基于多传感器组网进行机动目标跟踪的传感器管理问题,提出了一种基于Rényi信息增量的机动目标协同跟踪算法。首先结合"当前"统计模型和交互式多模型不敏卡尔曼滤波算法设计了一种变结构多模型算法,来进行机动目标的状态估计;然后以Rényi信息增量为评价准则,选择使Rényi信息增量最大的单个传感器进行目标跟踪;最后利用得到的最优加速度估计进行网格划分,更新变结构多模型中的模型集合。在一般机动及强机动场景下进行了算法性能分析,仿真结果表明,该算法能够合理地选择传感器,提高了对机动目标的跟踪精度。 相似文献
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在复杂战场环境下,传统的雷达系统很难检测到低空目标。针对低空目标信号微弱、背景杂波干扰强以及目标高机动性等特点,提出了一种低空目标检测融合系统的结构与框架设计方法。该融合系统通过引入混合式结构,增加了系统的鲁棒性与抗摧毁能力。在融合系统的传感器管理与分配环节,目标检测与跟踪方法融合环节,联合检测、跟踪与识别环节,通过对各模块的性能评估和动态优化,实现低空目标融合检测与跟踪性能的最优化。 相似文献
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针对杂波环境中的目标检测跟踪问题,提出一种基于随机有限集理论的多传感器目标联合检测跟踪算法。算法将目标状态和量测描述为随机集合,建立考虑目标出现、目标保持、目标消失等情况的目标状态随机有限集模型,以及考虑漏检和虚警的多传感器量测随机有限集模型。将目标的联合检测跟踪问题构建为目标状态集合的贝叶斯最优估计问题,并基于随机有限集理论对该贝叶斯估计算法的递推表达式进行严格理论推导。采用序贯蒙特卡罗技术实现算法的递推滤波。仿真结果验证了该算法的有效性以及算法相对于传统基于数据关联算法的性能优势。 相似文献
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针对现有关于认知无线电非正交多址接入网络的研究中终端电池容量有限和能源利用率低的缺点,采用了中继辅助用户进行传输,并且引入无线信息和能量同时传输的方式。在用户服务质量和最小能量捕获的约束条件下推导了次用户传输能效表达式,通过分式规划方法把非凸的目标函数转化为优化中继发射功率、中继功率分配和接收端功率分配三个凸的单目标问题,并分别用函数单调性、黄金分割算法、拉格朗日对偶算法和多目标联合优化算法进行优化,求得了全局最优解,使次用户系统传输能效最大化。对所采用的算法复杂度进行分析,仿真结果表明:与传统的正交多址接入方案相比较,在提高系统频谱利用率的同时,次用户传输能效有47%的提高。 相似文献
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在雷达组网系统的多目标跟踪过程中,当目标数量过多时,由于传感器资源不足,无法使用传统传感器的管理方法进行资源分配,且运算时间过长,不满足工程实际需求。针对以上问题,提出了一种新的多传感器多目标跟踪任务快速分配算法,该算法将跟踪目标个数和跟踪目标精度作为优化目标,首先按照设定的分配准则对传感器进行一次分配,最大化跟踪目标个数;然后利用一种基于传感器排序的启发式传感器分配方法进行二次分配,通过控制跟踪目标的协方差水平,使目标的跟踪精度尽量接近期望值。仿真结果表明,该算法能够在较短的时间内对多传感器进行有效快速地分配,既跟踪了更多的目标,又达到了期望目标的跟踪精度,并且在一定程度上控制资源消耗,减少系统的总耗能。 相似文献
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传感器在进行目标跟踪时,常规算法主要通过线性规划建立传感器与目标之间的分配方法.但是在对多目标和多传感器的战场环境中,这些方法有一定局限性.研究了基于遗传算法的传感器分配方法,通过构造符合传感器分配这一特殊问题的染色体,从而形成初始种群,然后利用遗传算法模拟生物遗传迭代和自然选择的遗传机理,通过多次选择最终收敛于问题的一个满意解.仿真显示,在大数据运算的环境中,该算法有更高的可行性和有效性. 相似文献