多站雷达干扰对抗系统子站选择策略

聂曌, 刘洁怡, 张明阳, 李豪

西安电子科技大学 电子工程学院, 西安 710071

收稿日期:2020-06-12发布日期:2021-03-11
通讯作者:刘洁怡(1991-),女,讲师,硕士生导师,E-mail:liujieyi0220@163.com.E-mail:liujieyi0220@163.com
作者简介:聂曌(1991-),男,工程师.
基金资助:国家自然科学基金项目（61906146，61906147）；陕西省自然科学基金项目（2020JQ-313，2019JQ-417）；2019年新教师创新基金项目（XJS190205）

A Subset Selection Strategy on Multiple-Radar Anti-Jamming Systems

NIE Zhao, LIU Jie-yi, ZHANG Ming-yang, LI Hao

School of Electronic Engineering, Xidian University, Xi'an 710071, China

Received:2020-06-12Published:2021-03-11

摘要/Abstract

摘要： 基于参数联合估计的假目标鉴别方法可通过增加雷达站数量来提高假目标鉴别概率，然而，过度增加雷达站数量会造成设备资源的严重浪费.对此，提出基于多站雷达系统假目标鉴别过程中渐进收缩的子站选择策略.对于空间已有的雷达站，在满足预设假目标鉴别性能的前提下，考虑通过快速收缩和全局收缩2种筛选方式，迭代选出系统中空间分布更有优势、鉴别能力更强的发射或接收站，共同组成雷达子站.相比于穷举搜索方法，子站选择策略可大幅降低筛选过程的时间复杂度.仿真结果表明，子站能够保持与原多站雷达系统近似的鉴别效果，同时优化了雷达设备数量，减少了融合中心处理的数据量和所需的通信链路，有效节约了运作成本.
中图分类号:
TN97

引用本文

聂曌, 刘洁怡, 张明阳, 李豪. 多站雷达干扰对抗系统子站选择策略[J]. 北京邮电大学学报, 2020, 43(5): 41-47.
NIE Zhao, LIU Jie-yi, ZHANG Ming-yang, LI Hao. A Subset Selection Strategy on Multiple-Radar Anti-Jamming Systems[J]. Journal of Beijing University of Posts and Telecommunications, 2020, 43(5): 41-47.





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