雷达资源分配方法、装置和雷达

技术领域

本发明涉及雷达技术领域，具体涉及一种雷达资源分配方法、装置和雷达。

背景技术

雷达在空域探测、空域目标跟踪中被广泛应用。雷达如何分配其资源的的问题也被广泛关注。

王祥丽等人在“基于多目标跟踪的相控阵雷达波束和驻留时间联合分配方法[J].雷达学报,2017,6(6):602–610.”针对相控阵可以灵活调整波束指向的特点，通过建立和求解一个在各目标跟踪精度满足一定要求的前提下，最小化总波束驻留时间的非凸优化数学问题来实现资源的联合分配。该文推导了带有资源参数变量的贝叶斯克拉美罗下界(Bayesian Cramer-Rao Lower Bound，BCRLB)并将它作为跟踪性能的准则。随后针对上述非凸优化问题，该文提出一个先确立波束指向再分配驻留时间的两步分解算法。最后，根据资源分配结果，采用粒子滤波算法实现了多目标跟踪。该文提出的方法，和平均分配资源的固定操作方式相比，节约了系统资源而且能保证坏目标的跟踪性能。

石兆等人在“面向目标搜索与跟踪的组网雷达功率时间联合优化分配算法[J].战术导弹技术，2022(5):12-23.”中将最小化组网雷达总辐射消耗作为优化目标，建立了面向目标搜索与跟踪的组网雷达功率时间联合优化分配数学模型，联合优化雷达节点选择方式、辐射功率和驻留时间分配。，所提算法能够在满足预先设定的目标搜索和多目标跟踪性能要求的条件下，消耗最少的射频辐射资源，提升组网雷达的射频隐身性能。

然而，“基于多目标跟踪的相控阵雷达波束和驻留时间联合分配方法”的方法对波束的分配直接采取跟踪上一时刻跟踪精度最差的目标，波束分配考虑过于简单片面，不能满足实际要求。“面向目标搜索与跟踪的组网雷达功率时间联合优化分配算法”中分配场景为雷达资源充足，能够完成对空域搜索对目标跟踪的要求，均无法解决组网内协同完成对目标的各种任务时，需要相控阵雷达在保持特定空域搜索探测能力前提下，将跟踪范围内目标跟踪到指定精度后移交给后续任务节点的场景下，而空域内存在过多目标导致相控阵雷达资源不足的问题。

发明内容

针对上述技术问题，本发明提供了一种雷达资源分配方法、装置和雷达，能够在空域内存在过多目标导致相控阵雷达资源不足时，合理选择跟踪目标、分配雷达资源。

第一方面，本发明提供一种雷达资源分配方法，应用于雷达，包括：获取当前时刻，雷达对应的多个探测目标的状态信息，状态信息包括位置、速度；根据多个探测目标的状态信息和预设的筛选模型，从多个探测目标中确定出第一跟踪目标；根据第一跟踪目标和雷达波束数量，确定出下一时刻对应的第二跟踪目标，并为各第二跟踪目标分配雷达资源。

可选的，根据多个探测目标的状态信息和预设的筛选模型，从多个探测目标中确定出第一跟踪目标之前，方法还包括：确定k时刻各探测目标的加权平均跟踪误差，k为正数；确定k时刻威胁度加权的未跟踪至目标精度的探测目标的数量；根据确定k时刻各探测目标的加权平均跟踪误差和确定k时刻威胁度加权的未跟踪至目标精度的探测目标的数量，构建筛选模型。

可选的，筛选模型表示为：

其中，Q为雷达对应的探测目标的总数，q为第q个探测目标，ω

可选的，根据第一跟踪目标和雷达波束数量，确定出下一时刻对应的第二跟踪目标，并为各第二跟踪目标分配雷达资源，包括：若第一跟踪目标的数量大于或等于雷达波束数量，则按照当前时刻各第一跟踪目标的加权平均跟踪误差由大到小的顺序，选取雷达波束数量个目标作为下一时刻对应的第二跟踪目标，并按照第一公式为各第二跟踪目标分配雷达资源，第一公式表示为：

s

其中，Q表示雷达对应的探测目标的总数，q表示第q个探测目标，ω

可选的，根据第一跟踪目标和雷达波束数量，确定出下一时刻对应的第二跟踪目标，并为各第二跟踪目标分配雷达资源，包括：若第一跟踪目标的数量小于雷达波束数量，则将第一跟踪目标确定为下一时刻对应的第二跟踪目标，并根据预设的筛选模型为各第二跟踪目标分配雷达资源。

可选的，确定k时刻各探测目标的加权平均跟踪误差，包括：根据k时刻各探测目标对应的状态向量和预设的量测模型，确定各探测目标对应的跟踪优化准则，状态向量包括探测目标的位置和速度；根据各探测目标对应的跟踪优化准则，确定k时刻各探测目标的加权平均跟踪误差。

可选的，跟踪优化准则表示为：

其中，

第二方面，本发明提供了一种雷达资源分配装置，包括：

获取模块，用于获取当前时刻，雷达对应的多个探测目标的状态信息，状态信息包括位置、速度。

确定模块，用于根据多个探测目标的状态信息和预设的筛选模型，从多个探测目标中确定出第一跟踪目标。

确定模块，还用于根据第一跟踪目标和雷达波束数量，确定出下一时刻对应的第二跟踪目标，并为各第二跟踪目标分配雷达资源。

可选的，确定模块具体用于确定k时刻各探测目标的加权平均跟踪误差，k为正数；确定k时刻威胁度加权的未跟踪至目标精度的探测目标的数量；根据确定k时刻各探测目标的加权平均跟踪误差和确定k时刻威胁度加权的未跟踪至目标精度的探测目标的数量，构建筛选模型。

可选的，筛选模型表示为：

其中，Q为雷达对应的探测目标的总数，q为第q个探测目标，ω

可选的，确定模块具体用于若第一跟踪目标的数量大于或等于雷达波束数量，则按照当前时刻各第一跟踪目标的加权平均跟踪误差由大到小的顺序，选取雷达波束数量个目标作为下一时刻对应的第二跟踪目标，并按照第一公式为各第二跟踪目标分配雷达资源，第一公式表示为：

s

其中，Q表示雷达对应的探测目标的总数，q表示第q个探测目标，ω

可选的，确定模块具体用于若第一跟踪目标的数量小于雷达波束数量，则将第一跟踪目标确定为下一时刻对应的第二跟踪目标，并根据预设的筛选模型为各第二跟踪目标分配雷达资源。

可选的，确定模块具体用于根据k时刻各探测目标对应的状态向量和预设的量测模型，确定各探测目标对应的跟踪优化准则，状态向量包括探测目标的位置和速度；根据各探测目标对应的跟踪优化准则，确定k时刻各探测目标的加权平均跟踪误差。

可选的，跟踪优化准则表示为：

其中，

第三方面，本发明还提供了一种雷达，包括：至少一个处理器；以及与至少一个处理器通信连接的存储器；其中，存储器存储有可被至少一个处理器执行的指令，指令被至少一个处理器执行，以使至少一个处理器能够执行如第一方面及第一方面的可选方式所提供的方法。

第四方面，本发明提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质中存储有计算机执行指令，计算机执行指令被处理器执行时用于实现如第一方面或第一方面的可选方式所提供的方法。

第五方面，本发明提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序/指令，该计算机程序/指令被处理器执行时实现如第一方面或第一方面的可选方式所提供的方法。

本发明的有益效果：

本发明提供的雷达资源分配方法，通过获取当前时刻，雷达对应的多个探测目标的状态信息，状态信息包括位置、速度；根据多个探测目标的状态信息和预设的筛选模型，从多个探测目标中确定出第一跟踪目标；根据第一跟踪目标和雷达波束数量，确定出下一时刻对应的第二跟踪目标，并为各第二跟踪目标分配雷达资源，能够合理选择跟踪目标、分配雷达资源，提高雷达资源利用率，提升跟踪效果。

附图说明

此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本发明的实施例，并与说明书一起用于解释本发明的原理。为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，对于本领域普通技术人员而言，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明提供的一种雷达资源分配方法的流程示意图；

图2为本发明提供的一种目标与雷达的空间分布图；

图3-1、图3-2和图3-3为本发明提供的一组实验结果对比图；

图4为本发明提供的另一组实现结果对比图；

图5为本发明提供的一种雷达资源分配装置的结构示意图；

图6为本发明提供的一种雷达的结构示意图。

本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。通过上述附图，已示出本发明明确的实施例，后文中将有更详细的描述。这些附图和文字描述并不是为了通过任何方式限制本发明构思的范围，而是通过参考特定实施例为本领域技术人员说明本发明的概念。

具体实施方式

这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本发明相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本发明的一些方面相一致的装置和方法的例子。

本发明的目的在于针对组网内协同完成对目标的各种任务时，需要相控阵雷达在保持特定空域搜索探测能力前提下，将跟踪范围内目标跟踪到指定精度后移交给后续任务节点的场景下，而空域内存在过多目标导致相控阵雷达资源不足，传统资源分配算法失效，无法完成在指定任务跟踪更多目标至所需精度的问题，提出了一种资源不足情况下多目标跟踪目标分配与雷达功率、驻留时间联合分配优化方法。该算法以预测条件克拉美罗下界(Predicted Conditional Cramer-Rao lower bound，PC-CRLB)为目标跟踪精度衡量标准，将满足要求的目标跟踪个数与目标跟踪精度作为目标函数，目标的分配与雷达功率、驻留时间作为优化变量，在同时可跟踪目标数量一定、雷达总功率与驻留时间一定的情况下，实现尽可能多、尽可能快地跟踪目标至指定精度。本发明提供的方法通过首先进行目标分配，再对相控阵功率及驻留时间细分，在保证满足指定跟踪精度的目标集合的跟踪性能外，更加充分的利用了有限的雷达资源。

图1为本发明提供的一种雷达资源分配方法的流程示意图，该方法应用于雷达，如图1所示，该方法包括：

S101、获取当前时刻，雷达对应的多个探测目标的状态信息。

其中，状态信息包括位置、速度。

示例性的，探测目标的数量大于雷达波束数量。

图2为本发明提供的一种目标与雷达的空间分布图。

假设空间中存在一个相控阵雷达位于(x

S102、根据多个探测目标的状态信息和预设的筛选模型，从多个探测目标中确定出第一跟踪目标。

可选的，根据多个探测目标的状态信息和预设的筛选模型，从多个探测目标中确定出第一跟踪目标之前，该方法还包括：确定k时刻各探测目标的加权平均跟踪误差，其中，k为正数；确定k时刻威胁度加权的未跟踪至目标精度的探测目标的数量；根据确定k时刻各探测目标的加权平均跟踪误差和确定k时刻威胁度加权的未跟踪至目标精度的探测目标的数量，构建筛选模型。

可选的，确定k时刻各探测目标的加权平均跟踪误差，包括：根据k时刻各探测目标对应的状态向量和预设的量测模型，确定各探测目标对应的跟踪优化准则，状态向量包括探测目标的位置和速度；根据各探测目标对应的跟踪优化准则，确定k时刻各探测目标的加权平均跟踪误差。

示例性的，假设目标匀速运动，第k时刻目标的状态向量为

x

其中，

其中，r

需要说明的是，当目标为非匀速运动时，目标的运动方程及其对应的协方差矩阵与目标的运动方式保持一致，再此不做赘述。

为方便起见，引入二元目标分配参数

目标q的量测向量

其中，h

其中，r

其中，

其中，|h

其中，P

对于雷达而言，辐射功率P

其中，Y

R

可选的，跟踪优化准则表示为：

其中，

示例性的，相比于传统的PCRLB(The posterior Cramer-Rao lower bound)和BCRLB(the Bayesian Cramér-Rao lower bound)，PC-CRLB(Predicted ConditionalCRLB)考虑了每个时刻的跟踪误差与历史时刻量测相关，在给定历史量测条件下，能够更加精确的评估雷达系统的跟踪性能。因此本发明选取PC-CRLB将其作为资源分配的性能准则。

PC-CRLB矩阵表示为条件后验费舍信息矩阵(PC-FIM)的逆。通常信息矩阵可表示为先验信息矩阵J

其中，

其中，C

然而，式中的期望算子

资源分配需要有预测性，需要用k-1时刻预测的k时刻目标q的PC-CRLB，因此，目标q的PC-CRLB为：

其中，

目标PC-CRLB的对角线上元素不仅可以反映目标位置估计方差的下界，还可以反映速度分量估计误差的下界，所以将PC-CRLB直接作为跟踪精度误差的准则是不准确的，需将跟踪精度误差提取出来：

其中，C

可选的，筛选模型表示为：

其中，Q为雷达对应的探测目标的总数，q为第q个探测目标，ω

示例性的，在多目标跟踪场景中，不同目标威胁程度可能不同，对其跟踪任务优先级也不同，目标威胁度可以通过综合考虑位置、速度等参数来确定。

假设目标跟踪任务的优先级由权重矢量

本发明目的在于最大化总时间内跟踪至指定精度η

其中，

对于每个时刻而言，更小的加权平均误差意味着能够更快将目标跟踪至指定精度，因此也应当同时保证目标的加权平均跟踪误差也尽量小。所以将模型建立为：

/>

下面针对如何求解筛选模型进行说明：

考虑到指定精度η

因此，最大化满足阶段性跟踪精度η

0≤s

针对此类非光滑非凸问题，最直观的方法是松弛法，因此需要选取一个合适的函数对其进行平滑近似。采取sig(γ,m)＝(1+exp(-γm))

0≤s

此时虽然目标函数依旧是非凸的，但是sig(γ,(η

求解过程如下：其中s

1.初始化迭代次数j＝0，初始资源分配s

2.计算目标函数S(s

3.计算谱梯度

4.调节步长参数λ

5.更新资源矢量s

6.如果|d

解得优化问题P3最优解为

S103、根据第一跟踪目标和雷达波束数量，确定出下一时刻对应的第二跟踪目标，并为各第二跟踪目标分配雷达资源。

可选的，根据第一跟踪目标和雷达波束数量，确定出下一时刻对应的第二跟踪目标，并为各第二跟踪目标分配雷达资源，包括：若第一跟踪目标的数量大于或等于雷达波束数量，则按照当前时刻各第一跟踪目标的加权平均跟踪误差由大到小的顺序，选取雷达波束数量个目标作为下一时刻对应的第二跟踪目标，并按照第一公式为各第二跟踪目标分配雷达资源，第一公式表示为：

s

其中，Q表示雷达对应的探测目标的总数，q表示第q个探测目标，ω

可选的，根据第一跟踪目标和雷达波束数量，确定出下一时刻对应的第二跟踪目标，并为各第二跟踪目标分配雷达资源，包括：若第一跟踪目标的数量小于雷达波束数量，则将第一跟踪目标确定为下一时刻对应的第二跟踪目标，并根据预设的筛选模型为各第二跟踪目标分配雷达资源。

示例性的，由于本发明主旨是在总时间内跟踪最多的目标至指定精度，因此，首要保证的是在总时间内能够被跟踪至指定精度的目标集合的跟踪。由此，需要首要考虑目标集合Ω

情况1：若目标集合Ω

s

可知优化问题P4为凸优化问题，可采用凸优化方法如内点法进行求解。

情况2：若目标集合Ω

本发明提供的雷达资源分配方法，通过获取当前时刻，雷达对应的多个探测目标的状态信息，状态信息包括位置、速度；根据多个探测目标的状态信息和预设的筛选模型，从多个探测目标中确定出第一跟踪目标；根据第一跟踪目标和雷达波束数量，确定出下一时刻对应的第二跟踪目标，并为各第二跟踪目标分配雷达资源，能够合理选择跟踪目标、分配雷达资源，提高雷达资源利用率，提升跟踪效果。

为进一步佐证本发明达到的技术效果，本发明还提供了两组实验数据。图3-1、图3-2、图3-3为进行了50次蒙特卡洛的本发明提供的雷达资源分配方法与对比算法A(均匀分配算法)和对比算法B(保证所有目标稳定跟踪算法功率分配对比图)，图3-1为均匀分配，图3-2为保证所有目标稳定跟踪算法，图3-3为本发明提供的雷达资源分配方法。

图4为本发明与两个对比算法对20个目标跟踪进行了50次蒙特卡洛的跟踪精度位置均方根误差图。图4表明对比算法A跟完16个目标，对比算法B仅跟完3个目标，而本发明方法可以在指定时间内将全部目标跟踪至指定精度。

图5为本发明提供的一种雷达资源分配装置的结构示意图，包括：

获取模块51，用于获取当前时刻，雷达对应的多个探测目标的状态信息，状态信息包括位置、速度。

确定模块52，用于根据多个探测目标的状态信息和预设的筛选模型，从多个探测目标中确定出第一跟踪目标。

确定模块52，还用于根据第一跟踪目标和雷达波束数量，确定出下一时刻对应的第二跟踪目标，并为各第二跟踪目标分配雷达资源。

可选的，确定模块52具体用于确定k时刻各探测目标的加权平均跟踪误差，k为正数；确定k时刻威胁度加权的未跟踪至目标精度的探测目标的数量；根据确定k时刻各探测目标的加权平均跟踪误差和确定k时刻威胁度加权的未跟踪至目标精度的探测目标的数量，构建筛选模型。

可选的，筛选模型表示为：

其中，Q为雷达对应的探测目标的总数，q为第q个探测目标，ω

可选的，确定模块具体用于若第一跟踪目标的数量大于或等于雷达波束数量，则按照当前时刻各第一跟踪目标的加权平均跟踪误差由大到小的顺序，选取雷达波束数量个目标作为下一时刻对应的第二跟踪目标，并按照第一公式为各第二跟踪目标分配雷达资源，第一公式表示为：

s

其中，Q表示雷达对应的探测目标的总数，q表示第q个探测目标，ω

可选的，确定模块22具体用于若第一跟踪目标的数量小于雷达波束数量，则将第一跟踪目标确定为下一时刻对应的第二跟踪目标，并根据预设的筛选模型为各第二跟踪目标分配雷达资源。

可选的，确定模块22具体用于根据k时刻各探测目标对应的状态向量和预设的量测模型，确定各探测目标对应的跟踪优化准则，状态向量包括探测目标的位置和速度；根据各探测目标对应的跟踪优化准则，确定k时刻各探测目标的加权平均跟踪误差。

可选的，跟踪优化准则表示为：

其中，

该雷达资源分配装置可以执行上述实施例一提供的雷达资源分配方法，其内容和效果可参考方法实施例部分，对此不再赘述。

图6为本发明提供的一种雷达的结构示意图，如图6所示，本实施例的终端设备包括：处理器61、存储器62；处理器61与存储器62通信连接。存储器62用于存储计算机程序。处理器61用于调用存储器62中存储的计算机程序，以实现上述实施例中的方法。

可选地，该雷达还包括：收发器63，用于与其他设备实现通信。

该终端设备可以执行上述实施提供的雷达资源分配方法，其内容和效果可参考方法实施例部分，对此不再赘述。

上述终端设备提到的通信总线可以是外设部件互连标准(Peripheral ComponentInterconnect，PCI)总线或扩展工业标准结构(Extended Industry StandardArchitecture，EISA)总线等。该通信总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图中仅用一条粗线表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。

通信接口用于上述电子设备与其他设备之间的通信。

存储器可以包括随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)，也可以包括非易失性存储器(Non-Volatile Memory，NVM)，例如至少一个磁盘存储器。可选的，存储器还可以是至少一个位于远离前述处理器的存储装置。

上述的处理器可以是通用处理器，包括中央处理器(Central Processing Unit，CPU)、网络处理器(Network Processor，NP)等；还可以是数字信号处理器(Digital SignalProcessing，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现场可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。

本发明还提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质中存储有计算机执行指令，计算机执行指令被处理器执行时用于实现如上述方法实施例中的方法。

该计算机可读存储介质所存储的计算机执行指令被处理器执行时能实现上述方法，其内容和效果可参考方法实施例部分，对此不再赘述。

本发明还提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序/指令，该计算机程序/指令被处理器执行时实现如上述方法实施例中的方法。

该计算机可读存储介质所存储的计算机执行指令被处理器执行时能实现上述方法，其内容和效果可参考方法实施例部分，对此不再赘述。

此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个该特征。在本发明的描述中，“多个”的含义是两个或两个以上，除非另有明确具体的限定。

在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不必须针对的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例进行接合和组合。

尽管在此结合各实施例对本发明进行了描述，然而，在实施所要求保护的本发明过程中，本领域技术人员通过查看附图、公开内容、以及所附权利要求书，可理解并实现公开实施例的其他变化。在权利要求中，“包括”(comprising)一词不排除其他组成部分或步骤，“一”或“一个”不排除多个的情况。单个处理器或其他单元可以实现权利要求中列举的若干项功能。相互不同的从属权利要求中记载了某些措施，但这并不表示这些措施不能组合起来产生良好的效果。

本领域技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、装置(设备)、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式，这里将它们都统称为“模块”或“系统”。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。计算机程序存储/分布在合适的介质中，与其它硬件一起提供或作为硬件的一部分，也可以采用其他分布形式，如通过Internet或其它有线或无线电信系统。

本发明是参照本发明实施例的方法、装置(设备)和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

以上内容是结合具体的优选实施方式对本发明所作的进一步详细说明，不能认定本发明的具体实施只局限于这些说明。对于本发明所属技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干简单推演或替换，都应当视为属于本发明的保护范围。