电子学报 ›› 2019, Vol. 47 ›› Issue (6): 1230-1235.DOI: 10.3969/j.issn.0372-2112.2019.06.007

• 学术论文 • 上一篇    下一篇

基于机会约束的MIMO雷达多波束稳健功率分配算法

严俊坤, 陈林, 刘宏伟, 马时飞, 王鹏辉, 保铮   

  1. 西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室, 陕西西安 710071
  • 收稿日期:2018-01-23 修回日期:2018-08-13 出版日期:2019-06-25 发布日期:2019-06-25
  • 通讯作者: 严俊坤
  • 作者简介:陈林 男,1993年生于安徽.西安电子科技大学硕士研究生.研究方向为雷达网信号处理、组网雷达目标跟踪.E-mail:chenlin@stu.xidian.edu.cn;刘宏伟 男,1971年生于河南,西安电子科技大学副教授,博士生导师,研究方向为雷达系统、雷达信号处理、雷达自动目标识别等.E-mail:hwliu@xidian.edu.cn;马时飞 男,1994年生于贵州,西安电子科技大学硕士研究生.研究方向为认知雷达、多雷达多目标跟踪.E-mail:thanatoos@foxmail.com;王鹏辉 男,1984年生于河南,西安电子科技大学副教授,硕士生导师,研究方向为目标识别与跟踪.E-mail:wangpenghui@mail.xidian.edu.cn
  • 基金资助:
    国家自然科学基金青年项目(No.61601340,No.61701379);国家杰出青年科学基金(No.61525105);陕西省高校科协青年人才托举计划资助课题(No.20170102);雷达信号处理国家重点实验室与水下信息与控制重点实验室基金

Chance Constrained Based Robust Multibeam Power Allocation Algorithm for MIMO Radar

YAN Jun-kun, CHEN Lin, LIU Hong-wei, MA Shi-fei, WANG Peng-hui, BAO Zheng   

  1. National Laboratory of Radar Signal Processing, Xidian University, Xi'an, Shaanxi 710071, China
  • Received:2018-01-23 Revised:2018-08-13 Online:2019-06-25 Published:2019-06-25

摘要: 结合目标雷达散射截面积的随机性,该文提出了一种针对多目标定位的稳健功率分配算法.目的是在高概率满足多目标定位精度约束的前提下,尽可能的节省集中式多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)雷达的功率资源.该文首先推导了各个目标定位误差的克拉美罗界(Cramer-Rao Lower Bound,CRLB).然后以最小化MIMO雷达发射功率为目标,在满足多目标定位CRLB不大于给定误差的联合概率超过某一置信水平的条件下建立了机会约束模型.通过构建问题的库恩塔克条件,该文将机会约束问题等效变换为非线性方程求解问题,并解析地给出了最优解表达式.最后,仿真实验验证了算法的有效性和稳健性.

关键词: MIMO雷达, 多目标定位, 功率分配, 机会约束规划

Abstract: Taking into account the probabilistic uncertainty on the target radar cross section parameter,a robust power allocation scheme is presented for multiple target localization.The aim of this scheme is to minimize the total power consumption of the colocated MIMO radar,while meeting a specified multi-target localization accuracy requirement with high probability.Firstly,the Cramer Rao Lower Bound (CRLB) is derived.Then,the chance constrained model is built with the objective of minimizing the total transmit power of the colocated MIMO radar,while the joint CRLB outage probability is enforced to be greater than a specified probability.By formulating the Karush-Kuhn-Tuckers conditions,we transform the resulting chance constrained problem into a nonlinear equation solving problem,and then obtain its optimal solution in an analytical form.Finally,the effectiveness and robustness of the proposed algorithm are verified by the simulation results.

Key words: MIMO radar, multi-target localization, power allocation, chance constrained programming

中图分类号: