【摘 要】
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在多目标的跟踪过程中,自适应地分配雷达波束能够进一步提升雷达的工作效率。为了合理调度雷达波束跟踪目标,根据目标运动状态参数,建立了目标威胁度评估模型。该模型根据目
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61871203)
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在多目标的跟踪过程中,自适应地分配雷达波束能够进一步提升雷达的工作效率。为了合理调度雷达波束跟踪目标,根据目标运动状态参数,建立了目标威胁度评估模型。该模型根据目标运动状态,包含类型、速度、加速度、航向角、高度、距离和干扰程度等;然后基于混合遗传粒子群优化算法改进了BP神经网络,分别采用运动状态信息和目标威胁度作为神经网络的输入和输出,建立了目标威胁度评估模型;算法根据威胁度的大小进行波束调度,并采用执行威胁率衡量波束调度的效果。仿真结果表明,该模型具有更高的预测精度,能够准确地实现目标威胁评估,在此基础
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