基于认知反馈的MIMO雷达资源管理技术

本书以提升物理资源和硬件资源利用率为目标，从资源分配和调度两个角度，引入认知思想，对分布式MIMO雷达阵元选择与功率分配问题、分布式MIMO雷达接收波束分配问题、集中式MIMO雷达阵元选取问题、集中式MIMO雷达功率与带宽联合分配问题、集中式MIMO雷达的波束-功率和波形联合分配问题、机动目标跟踪中的集中式MIMO雷达快速功率分配问题以及MIMO雷达在多入单出(multiple-inputsingle-output, MISO)和MIMO工作模式下的资源调度问题进行了研究，并给出了相关仿真结果。

第一章 绪论§1.1 研究背景及意义§1.1.1 MIMO雷达资源管理§1.1.2 认知理论§1.2 国内外研究现状及分析§1.2.1 MIMO雷达资源分配§1.2.2 MIMO雷达资源调度§1.2.3 现有不足§1.3 研究内容及章节安排第二章 基础理论§2.1 MIMO雷达资源分配基础理论§2.1.1 分布式MIMO雷达目标检测与参数估计§2.1.2 集中式MIMO雷达参数估计§2.2 MIMO雷达资源调度基础理论§2.2.1 MIMO雷达工作流程§2.2.2 资源调度§2.3 认知理论§2.3.1 认知雷达的提出§2.3.2 认知雷达的本质§2.4 PSO优化算法第三章 分布式MIMO雷达中的资源分配§3.1 引言§3.2 基本模型§3.2.1 多点检测模型§3.2.2 PCRLB模型§3.3 跟踪与探测背景下阵元选择与功率分配联合优化算法§3.3.1 目标函数构建§3.3.2 优化模型构建§3.3.3 改进的PSO优化算法§3.3.4 仿真校验§3.3.5 小结§3.4 多目标跟踪中的波束空-时分配算法§3.4.1 优化模型构建§3.4.2 求解算法§3.4.3 分配机理及计算复杂度分析§3.4.4 仿真结果及分析§3.4.5 小结第四章 集中式MIMO雷达中的资源分配§4.1 引言§4.2 多目标跟踪中的阵列分配§4.2.1 基本模型§4.2.2 优化模型构建§4.2.3 基于凸松弛与本地搜索的天线选择§4.2.4 仿真结果及分析§4.2.5 小结§4.3 多目标跟踪中的功率和带宽联合分配§4.3.1 基本模型§4.3.2 优化模型构建§4.3.3 基于凸松弛与循环最小化的功率带宽联合分配§4.3.4 仿真结果及分析§4.3.5 小结§4.4 多目标跟踪中的波束、功率和波形联合分配§4.4.1 优化模型构建§4.4.2 仿真结果及分析§4.4.3 小结第五章 基于PSO优化的MIMO雷达资源调度§5.1 引言§5.2 MISO模式下的资源调度§5.2.1 基本模型§5.2.2 优化模型构建§5.2.3 基于熵值的PSO优化算法§5.2.4 仿真结果及分析§5.2.5 小结§5.3 MIMO模式下的资源调度§5.3.1 基本模型§5.3.2 优化模型构建§5.3.3 基于Levy飞行的PSO优化算法§5.3.4 仿真结果及分析§5.3.5 小结附录A§3.4.2节中引理1的证明附录B证明式(3.59)为凸优化模型附录C§4.2.1.4节中 的推导附录D§4.4.1.2节中引理1的证明附录E§4.4.1.2节中引理2的证明附录F§4.4.1.2节中引理3的证明参考文献