基于门限体积最小准则的认知雷达波形选择方法研究

针对雷达的目标检测概率和跟踪精度随着目标距离的增大而降低的问题,提出了一种基于门限体积最小准则的认知雷达的波形选择方法。该方法在高斯噪声、线性运动目标跟踪方法的基础上,通过测量噪声与发射波形之间的关系,在经典卡尔曼滤波算法的框架中增加了波形选择模块,来实现对跟踪波形的调节。仿真结果表明,该方法能够明显地提高雷达的跟踪性能。