フェーズドアレイレーダネットワークにおけるマルチターゲットトラッキングのための目標割当と資源割付の結合最適化【JST・京大機械翻訳】

Shi Chenguang; Ding Lintao; Qiu Wei; Wang Fei; Zhou Jianjiang

文献

J-GLOBAL ID：202102248828070675 整理番号：21A0234107

フェーズドアレイレーダネットワークにおけるマルチターゲットトラッキングのための目標割当と資源割付の結合最適化【JST・京大機械翻訳】

Joint Optimization of Target Assignment and Resource Allocation for Multi-Target Tracking in Phased Array Radar Network

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資料名：
巻： 2020 号： RadarConf20 ページ： 1-5 発行年： 2020年
JST資料番号： W2441A 資料種別：会議録 (C)
記事区分：原著論文発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

本研究は,フェイズドアレイレーダネットワークにおけるマルチターゲット追跡のための目標割当と資源割当ての共同最適化方式を提案した。提案した方式の鍵となるアイデアは,ターゲット追跡性能およびネットワークシステムの遮断(LPI)性能の低い確率を強化できるように,ターゲット対レーダ割当て,再訪問時間制御,帯域幅および滞留時間割当てを最適化することによって,マルチターゲット追跡精度を同時に改善し,フェイズドアレイレーダネットワークの全滞留時間を最小化することである。ターゲット対レーダ割当,再訪問時間,帯域幅,および滞留時間による予測BayesCrame’r-Rao下限(BCRLB)の閉形式表現を導出し,多重ターゲットの追跡精度を表現するために使用した。結果として得られた混合整数,非線形および非凸最適化問題を,開発した効率的な3段階解法により解いた。最後に,シミュレーション結果は,マルチターゲット追跡精度と基礎となるシステムの達成されたLPI性能に関して,提案した方式の利点を実証した。Copyright 2021 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

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