期刊文章详细信息
多雷达协同探测技术研究进展:认知跟踪与资源调度算法 ( EI收录)
Recent Advances in Multi-radar Collaborative Surveillance:Cognitive Tracking and Resource Scheduling Algorithms
文献类型:期刊文章
YI Wei;YUAN Ye;LIU Guanghong;GE Jianjun;KONG Lingjiang;YANG Jianyu(School of Information and Communication Engineering,University of Electronic Science and Technology of China,Chengdu 611731,China;Information Science Academy of China Electronics Technology Group Corporation,Beijing 100042,China)
机构地区:[1]电子科技大学信息与通信工程学院,成都611731 [2]中国电子科技集团公司信息科学研究院,北京100042
基 金:国家自然科学基金(62231008,U19B2017);中央高校基本科研业务费专项资金(ZYGX2020ZB029)。
年 份:2023
卷 号:12
期 号:3
起止页码:471-499
语 种:中文
收录情况:BDHX、BDHX2020、CSCD、CSCD2023_2024、DOAJ、EI、IC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊
摘 要:多雷达协同探测技术通过有机地联动多部雷达,形成广域分布的探测构型,可充分获取空间、频率分集等探测增益,显著提升雷达系统的目标探测性能和电磁干扰环境顽存能力,是雷达技术领域重点发展的方向之一。近年来,国内外针对多雷达协同探测技术开展了广泛研究,在系统架构设计、信号处理、资源调度等技术方向积累了诸多研究成果。该文首先总结了多雷达协同探测技术的概念内涵,阐述了其基于信号处理闭环反馈的协同机制,分析了其实现过程中所面临的技术挑战;随后,聚焦于认知跟踪与资源调度算法,从内涵特点、系统构成、跟踪模型、信息融合、性能评估、调度算法、优化准则、认知流程等方面进行了技术总结,并分析了协同认知跟踪及其与系统资源调度的关系;接着从雷达资源要素、信息融合架构、跟踪性能指标、资源调度模型、复杂任务场景5个方面梳理和总结了协同认知跟踪与资源调度算法近年来的研究进展;最后总结全文并展望了该领域未来技术的发展趋势,旨在为后续的相关技术研究提供参考。
关 键 词:多雷达协同探测 认知跟踪 资源调度 认知雷达
分 类 号:TN95]
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