多传感器协同管理与辐射控制技术

现代战争中，雷达是最重要的传感器之一，雷达属于主动传感器，探测目标时会向外辐射电磁波，容易被敌方电子侦察设备探测到，从而暴露自己，进而受到干扰和攻击，因此，需要对雷达的电磁辐射进行管控。 本书以机（弹）载平台为主要应用背景，围绕雷达辐射控制、传感器协同管理、目标分配等问题展开讨论，先介绍多传感器协同跟踪理论基础，重点介绍协同跟踪中的信息融合技术，为后续章节介绍打下基础。然后分别讨论雷达单个传感器自身的辐射控制技术、单平台多传感器协同管理的辐射控制技术、多平台多传感器协同管理的辐射控制技术、雷达静默时的被动定位跟踪技术等。本书的特色是利用信息融合技术，通过多传感器协同管理来实现雷达辐射控制，从而提高平台反侦察和反截获能力、平台的生存能力和抗干扰能力。 本书读者主要是雷达工程、探测与制导工程、信息与通信工程等专业高年级本科生和研究生，还可以为雷达、兵器、航空／航天类研究所的相关技术人员提供参考。

第1章 绪论
1.1 引言
1.2 传感器管理概述
1.3 国内外研究现状
1.3.1 单传感器管理
1.3.2 单平台多传感器管理
1.3.3 多平台多传感器管理
1.4 机（弹）载传感器管理与辐射控制中待解决的一些关键问题
1.5 本书的主要内容及章节安排
第2章 多传感器协同跟踪理论基础
2.1 时间对准方法
2.1.1 内插外推法
2.1.2 滤波法时间对准
2.1.3 拉格朗日三点插值法
2.1.4 最小二乘曲线拟合法
2.1.5 多项式拟合法
2.1.6 BP神经网络法
2.2 空间对准方法
2.2.1 坐标系定义
2.2.2 坐标系转换
2.3 航迹起始与维持撤销方法
2.3.1 逻辑法
2.3.2 记分法
2.4 滤波初始化方法
2.4.1 二维状态向量估计的初始化
2.4.2 四维状态向量估计的初始化
2.4.3 六维状态向量估计的初始化
2.4.4 九维状态向量估计的初始化
2.4.5 不等时间间隔量测的初始化
2.5 跟踪滤波算法模型
2.5.1 CMKF滤波算法数学模型
2.5.2 EKF滤波算法数学模型
2.5.3 UKF滤波算法数学模型
2.5.4 IMM算法数学模型
2.5.5 Singer模型
2.5.6 粒子滤波算法模型
2.5.7 稳健卡尔曼滤波算法模型
2.5.8 修正强跟踪滤波算法模型
2.6 多传感器目标关联方法
2.6.1 雷达点迹与ESM（或红外）点迹关联
2.6.2 雷达航迹和数据链航迹关联
2.6.3 数据链与ESM（或红外）数据互联
2.6.4 双机红外（ESM）交叉定位的航迹关联
2.7 融合跟踪方法
2.7.1 点迹融合
2.7.2 航迹融合
2.8 小结
第3章 雷达辐射控制技术
3.1 雷达辐射功率管理技术
3.1.1 截获概率因子
3.1.2 雷达辐射功率与目标距离、目标RCS的关系
3.1.3 雷达功率管理模型
3.1.4 雷达功率管控实施具体方法
3.1.5 仿真实验
3.2 给定辐射时间下雷达辐射时机规划
3.2.1 问题描述
3.2.2 辐射规划及推导
3.2.3 模型验证
3.3 给定辐射时间下基于协方差的辐射控制模型
3.3.1 辐射控制与目标跟踪框架
3.3.2 跟踪坐标系选择与转换
3.3.3 量测与跟踪模型
3.3.4 雷达辐射控制模型
3.3.5 仿真实验
3.4 辐射能量下雷达波束驻留和脉冲积累优化控制
3.4.1 雷达检测性能与脉冲积累的关系
3.4.2 辐射能量下的雷达优化脉冲积累
3.5 仿真实验
3.5.1 仿真环境
3.5.2 仿真结果与分析
3.6 基于机动目标跟踪的雷达数据率自适应控制技术
3.6.1 目标运动模型与跟踪模型
3.6.2 基于负载最小的雷达数据率自适应控制方法
3.6.3 仿真实验
3.7 小结
第4章 单平台多传感器协同管理的雷达辐射控制技术
4.1 被动传感器为主雷达间歇辅助的协同跟踪与管理技术研究
4.1.1 红外为主、雷达间歇辅助协同框架
4.1.2 量测与跟踪模型
4.1.3 雷达辐射控制模型
4.1.4 仿真实验
4.2 航迹连续限定下辐射最少的雷达／ESM／红外协同管理
4.2.1 基于辐射控制的雷达、ESM和红外传感器协同框架
4.2.2 雷达、ESM和红外传感器融合跟踪结构
4.2.3 雷达、ESM、红外传感器目标跟踪与辐射控制模型
4.2.4 仿真实验
4.3 多目标情况下雷达和ESM、红外量测管理
4.3.1 多目标情况下的雷达和ESM量测管理框架
4.3.2 ESM点迹与融合航迹的关联模型
4.3.3 雷达／ESM量测能否用于跟踪的判断准则
4.3.4 仿真实验
4.4 小结
第5章 多平台多传感器协同管理的雷达辐射控制技术
5.1 多平台主被动传感器协同管理与辐射控制技术
5.1.1 引言
5.1.2 多平台协同跟踪模型与算法
5.1.3 传感器管理模型
5.1.4 仿真实验
5.2 基于市场理论的机载多平台传感器目标分配概述
5.2.1 引言
5.2.2 基于多智能和市场架构多平台传感器管理框架
5.2.3 市场理论概述
5.3 基于单边拍卖的多平台传感器目标分配
5.3.1 动态环境下多平台传感器目标分配问题描述
5.3.2 基于性价比优选的单边拍卖任务规划数学模型
5.3.3 传感器目标配对模型
5.3.4 多机载平台传感器目标跟踪与融合模型
5.3.5 基于拍卖算法的多平台传感器一目标分配算法
5.3.6 仿真实验
5.4 基于双边组合拍卖的多传感器目标分配
5.4.1 基于双边组合拍卖的目标分配
5.4.2 基于双边组合拍卖的目标分配模型
5.4.3 跟踪与融合模型
5.4.4 仿真验证
5.5 基于多数量竞标的多平台传感器目标分配
5.5.1 总体思路
5.5.2 具体步骤
5.5.3 仿真实验
5.6 小结
第6章 动平台被动传感器定位与跟踪技术
6.1 被动通道目标纯方位跟踪技术
6.1.1 跟踪坐标系的选取
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