基于BP神经网络的相控阵雷达多目标跟踪时间资源优化分配方法

作者：陶庆^*; 张劲东; 陶庭宝; 邱旦峰

来源：数据采集与处理, 2022, 37(01): 217-227.

DOI：10.16337/j.1004-9037.2022.01.019

• 相控阵雷达
• 资源分配
• 贝叶斯克拉美罗下界
• 目标跟踪
• 神经网络

针对相控阵雷达多目标跟踪下的威胁度等级不同,以目标位置估计的贝叶斯克拉美罗下界(Bayesian Cramer-Rao lower bound,BCRLB)为分配准则,本文建立了一种基于威胁度的多目标跟踪时间资源分配优化模型,该模型以威胁度为基准将待跟踪目标分为两类,不同类别采用不同的时间资源分配方法。由于该模型及优化算法运行耗时巨大,该文还提出了一种基于反向传播(Back propagation,BP)神经网络的多目标跟踪时间资源拟合方法。计算机仿真表明,该模型及方法可以使各目标跟踪维持最佳状态,同时BP神经网络耗时降低2 000多倍。

• 单位
  电子信息工程学院; 南京航空航天大学