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J-GLOBAL ID：202102282333154395   整理番号：21A2572663

多重日和見アレイレーダシステムにおける操縦目標追跡のための結合適応サンプリング間隔と電力割当【JST・京大機械翻訳】

Joint Adaptive Sampling Interval and Power Allocation for Maneuvering Target Tracking in a Multiple Opportunistic Array Radar System

著者 (5件)： Han Qinghua (College of Information Science and Engineering, Zaozhuang University, Zaozhuang 277160, China) ,  Pan Minghai (Ministry of Education Key Laboratory of Radar Imaging and Microwave Photonics, Nanjing University of Aeronautics and Astronautics, Nanjing 211106, China) ,  Long Weijun (The 14th Research Institute of China Electronics Technology Group Corporation, Nanjing 210039, China) ,  Liang Zhiheng (Department of Precision Instrument, School of Mechanical Engineering, Tsinghua University, Beijing 100084, China) ,  Shan Chenggang (College of Information Science and Engineering, Zaozhuang University, Zaozhuang 277160, China)
資料名： Sensors (Web)  (Sensors (Web))
巻： 20  号： 4  ページ： 981  発行年： 2020年 
JST資料番号： U7015A  ISSN： 1424-8220  CODEN： SENSC9  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,機会制約プログラミング(CCP)に基づく共同適応サンプリング間隔と電力割当(JASIPA)方式を,多重日和見アレイレーダ(OAR)システムにおける操縦目標追跡(MTT)のために提案する。次のサンプリング瞬間の操縦目標状態を簡便に予測するために,最良適合Gauss(BFG)近似を導入し,各時間ステップでマルチモーダル事前ターゲット確率密度関数(PDF)を置き換えるために使用した。BFG近似の平均と共分散は再帰的公式によって計算できるので,有効な資源配分を達成するために既存のRiccati様再帰を利用することができる。事前Cramr-Rao下部境界(優先CRLB様)を,適応サンプリング間隔を決定するために,所望の追跡誤差範囲の上部境界と比較し,そして,BayesCRLB様(BCRLB様)は,電力割当測定に用いる基準を与えた。さらに,目標レーダ断面積(RCS)のランダム性を考慮して,著者らは,決定論的資源管理モデルをパッケージするためにCCPを採用して,それは有効資源配分によって全送信電力を最小にした。最後に,確率的シミュレーションを遺伝的アルゴリズム(GA)に組み込み,CCP最適化問題を解くためにハイブリッドインテリジェント最適化アルゴリズム(HIOA)を作成した。シミュレーション結果は,レーダシステムのグローバル性能が資源配分方式によって効果的に改良することができることを示した。Copyright 2021 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： シミュレーション ,  最適化問題 ,  共分散 ,  近似法 ,  資源割付 ,  *多重化 ,  レーダ断面積 ,  多モード ,  遺伝的アルゴリズム ,  確率密度関数
準シソーラス用語： 送信電力 ,  *電力割当 ,  ランダム性 ,  決定論 ,  *ターゲット追跡 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 結合適応サンプリング間隔と電力配分(JASIPA) ,  機会制約プログラミング(CCP) ,  操縦目標追跡(MTT) ,  最良適合Gauss(BFG) ,  Cramer-Rao下界様(CRLB様)

分類 (2件)： レーダ  (ND13010H) ,  無線通信一般  (ND08010L)

引用文献 (42件)：

• Bartee, J.A. Genetic Algorithms as a Tool for Phased Array Radar Design. Master’s Thesis, Naval Postgraduate School, Monterey, CA, USA, 2002.
• Esswein, L.C. Genetic Algorithm Design and Testing of a Random Element 3-D 2.4 GHz Phased Array Transmit Antenna Constructed of Commercial RF Microchips. Master’s Thesis, Naval Postgraduate School, Monterey, CA, USA, 2003.
• Kocaman, İ. Distributed Beamforming in a Swarm UAV Network. Master’s thesis, Naval Postgraduate School, Monterey, CA, USA, 2008.
• Long, W.J.; Ben, D.; Pan, M.H.; Shu, X.R.; Han, Y.M.; Pan, J.B. Opportunistic digital array radar and its technical characteristic analysis. In Proceedings of the IET International Radar Conference, Guilin, China, 20-22 April 2009; pp. 1-4.
• Long, W.J.; Ben, D.; ASIM, B.; Zhang, G. Pattern synthesis optimization of 3-D ODAR based on improved GA using LSFE method. J. Harbin Inst. Technol. (New Ser.) 2011, 18, 96-100.

タイトルに関連する用語 (8件)： 多重 ,  アレイ ,  レーダシステム ,  操縦 ,  目標追跡 ,  適応 ,  サンプリング間隔 ,  電力割当