第2章 面向射频隐身的机载网络化雷达驻留时间与信号带宽协同优化

2.1　引言

2.1.1　雷达驻留时间管控研究现状

从时域资源管控角度，缩短雷达波束驻留时间、延长对目标的重访时间间隔是提升雷达射频隐身性能的重要技术手段[1]。伴随着雷达多脉冲相干积累技术的广泛应用，雷达驻留时间优化问题得到了越来越多的关注。驻留时间是指雷达波束在各个目标上的照射时间。根据目标属性、距离、速度及所处环境等的不同，雷达驻留时间也不一样[2]。Zwaga等学者[3]首次对匀速运动目标跟踪过程中的雷达波束驻留时间问题进行研究，在满足给定的目标跟踪精度要求的条件下，最小化相控阵雷达的驻留时间资源消耗。Kuo 等学者[4]研究了相控阵雷达波束驻留时间调度问题，有效提高了雷达系统的工作效率。卢建斌等学者[5]从调度代价的角度，提出了一种求解次优调度序列的多功能相控阵雷达实时驻留的自适应调度算法，利用任务自身工作方式属性及任务中所含目标的先验信息判断任务的综合优先级，采用一步回溯策略确定每个驻留任务的调度属性，并利用二次规划得到每个任务的最佳执行时间。祝本玉等学者[6]结合远程预警相控阵雷达的工作方式及自适应资源调度设计原则，提出了自适应雷达资源调度算法。该算法能够根据作战任务优先级、驻留时间及期望发射时间合理安排各雷达事件。唐婷等学者[7]提出了基于模板法的自适应雷达驻留调度算法，建立了可用于脉冲交错的合理驻留模型，并利用离线设计模板实现了对雷达驻留时间的自适应实时调度。鉴福升等学者[8]根据系统负载的动态性能，建立了相控阵雷达驻留请求的任务模型，提出了基于扩展域的相控阵雷达自适应驻留调度算法。该算法综合考虑了时间和能量资源约束，将调度时域扩展到多个调度间隔，在每个调度间隔根据雷达事件的优先级和截止期合理地安排驻留请求。王祥丽等学者[9]提出了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，在满足一定多目标跟踪精度要求的条件下，通过优化分配雷达波束指向和各波束驻留时间，最小化相控阵雷达的总波束驻留时间，并采用两步分解算法对上述优化问题进行求解。仿真结果表明，所提算法不仅节约了雷达跟踪资源，还有助于保证远距离目标的跟踪性能。Han 等学者[10]提出了一种基于自适应模糊逻辑优先级的分布式机会阵雷达时间资源管理算法，将目标RCS作为随机变量，结合各目标优先级，建立基于随机机会约束规划的驻留时间资源管理模型，并采用混合智能优化算法来预测下一时刻各目标最优驻留时间分配。Yan 等学者[11]面向目标搜索与跟踪应用场景，提出了基于双目标优化的相控阵雷达驻留时间资源优化分配算法，在满足给定系统时间资源约束的情况下，通过优化分配相控阵雷达各发射波束的驻留时间，达到提升目标搜索与跟踪性能的目的。丁琳涛等学者[12]研究了机载平台路径规划与驻留时间资源分配问题，提出了机载雷达多目标跟踪路径与驻留时间联合优化算法，以提高多目标跟踪精度为优化目标，以平台机动性能和机载雷达驻留时间资源等为约束条件，对平台飞行速度、航向角和机载雷达驻留时间进行联合优化设计。仿真结果表明，相较于固定平台驻留时间优化分配算法，所提算法能够充分利用机载平台机动性能优势，以进一步提高多目标跟踪精度。文献[13]则提出了面向多目标跟踪的网络化雷达目标分配与驻留时间协同优化算法，在满足射频资源约束要求的条件下，通过协同优化雷达-目标分配和各雷达波束驻留时间，最大限度地降低多目标跟踪精度。Liu 等学者[14]提出了旨在降低目标跟踪过程中总驻留时间的网络化雷达认知资源优化分配算法，将所建立的数学模型转化为二阶锥规划问题进行求解，提高了目标跟踪性能约束下的雷达射频资源利用率。

总的来说，目前国内外学者在雷达驻留时间优化管控方面取得了丰硕的研究成果，为后续研究奠定了坚实的理论基础。然而，上述研究却存在如下几个问题：①上述算法大多是通过优化网络化雷达驻留时间等参数以达到提升目标跟踪性能目的的，并未考虑其射频隐身性能[15-24]，因此，如何通过对机载网络化雷达驻留时间资源进行优化分配以提升其射频隐身性能还有待进一步研究；②上述算法未考虑雷达信号带宽分配，由于多目标跟踪精度不仅与驻留时间有关，还与信号带宽有一定关系[25-28]，因此，还需要考虑信号带宽分配对多目标跟踪精度的影响。另外，至今尚未有面向射频隐身的机载网络化雷达驻留时间与信号带宽协同优化的公开报道。