这篇文档属于类型a，即一篇报告单一原创研究的学术论文。以下是对该研究的详细介绍：

主要作者及研究机构
该研究的主要作者是严俊坤，其导师为保铮教授。研究机构为西安电子科技大学。该研究以博士学位论文的形式提交，提交时间为2014年11月。

学术背景
该研究的主要科学领域为信息与通信工程，具体研究方向为信号与信息处理。研究的背景是雷达技术的发展，尤其是认知雷达（Cognitive Radar）作为下一代智能雷达的重要发展方向。认知雷达的主要特点是通过从接收端到发射端的反馈，使雷达成为一个闭环的信号处理系统。这种反馈机制使得雷达能够根据环境和目标信息自适应地调整接收端的处理方式和发射端的工作参数。然而，在实际应用中，雷达系统的发射资源（如发射功率、信号带宽等）是有限的。因此，如何在有限的资源条件下优化雷达系统的性能，成为一个重要的研究课题。该研究的目标是通过设计资源分配算法，提升雷达系统在目标检测和跟踪中的性能。

研究流程
该研究分为多个步骤，具体如下：

1. 单雷达单目标认知跟踪算法研究
   首先，研究在密集杂波环境下，提出了一种单雷达单目标认知跟踪算法。该算法通过跟踪器反馈的目标信息，根据恒虚警准则（CFAR, Constant False Alarm Rate）设置跟踪波门内的检测门限，以提升目标的检测和跟踪性能。具体流程包括：

   • 利用目标前一时刻的状态估计值及其运动模型确定目标预测点的位置，并以预测点为中心建立跟踪波门。
     
   • 在跟踪波门内设置检测门限，并根据反馈信息调整门限值。
     
   • 当跟踪门内有多个过门限的量测时，通过概率数据互联（PDA, Probabilistic Data Association）算法确定各个量测来源于目标的概率，并利用这些概率对新息进行加权以获得目标的状态估计。

2. 单雷达多目标认知跟踪算法研究
   在理想和非理想检测条件下，研究了基于单部集中式多输入多输出（MIMO, Multiple Input Multiple Output）雷达的多目标认知跟踪算法。具体流程包括：

   • 建立目标运动、检测和观测模型，并推导多目标跟踪误差的贝叶斯克拉美罗界（BCRLB, Bayesian Cramér-Rao Lower Bound）。
     
   • 以最小化最差目标的BCRLB为目标函数，建立资源分配的数学模型。
     
   • 在理想检测条件下，考虑功率和波束联合分配的优化问题，并证明该优化问题等效于求解多个凸问题。
     
   • 在非理想检测条件下，利用系统反馈的目标信息对接收端的检测门限和发射端多波束的发射功率进行联合优化设计。

3. 多雷达单目标认知跟踪算法研究
   针对不同种类、不同融合框架、不同状态向量维数以及异步等情况下的多雷达系统（MRS, Multiple Radar System），提出了多种资源分配算法。具体包括：

   • 针对单频连续波（UCW, Unmodulated Continuous Wave）雷达网络，提出了一种功率分配算法，并证明功率分配是一个凸优化问题。
     
   • 针对集中式融合框架下MRS融合中心实时处理能力有限的问题，提出了一种功率和带宽联合分配的思想。
     
   • 针对异步情况下的MRS，提出了一种功率分配思想，目的是在给定的一段时间内，优化各部雷达的发射功率。
     
   • 针对目标跟踪时雷达散射截面积（RCS, Radar Cross Section）这个随机因素，提出了一种基于非线性机会约束规划（NCCP, Nonlinear Chance Constraint Programming）的MRS稳健功率分配算法。
     
   • 针对三维目标，提出了一种基于分布式雷达网络的次优跟踪算法，并提出了一种面向三维目标的功率分配算法。

4. 多雷达多目标认知跟踪算法研究
   针对多雷达多目标跟踪的应用背景，提出了一种聚类与功率联合分配算法。具体步骤包括：

   • 在各个时刻挑选固定数目的雷达对每个目标进行聚类优化（每个目标只由对应子类中的雷达进行跟踪）。
     
   • 针对每个子类中的雷达进行功率分配，使MRS能动态地协调各部雷达的发射参数及其所获得的量测的使用，进而在资源有限的约束下达到更好的性能。

主要结果
1. 单雷达单目标认知跟踪算法
该算法在密集杂波环境下显著提升了目标的检测和跟踪性能。通过反馈信息调整检测门限，能够在恒虚警的条件下提升目标的平均检测概率和系统的跟踪性能。

1. 单雷达多目标认知跟踪算法
   在理想和非理想检测条件下，该算法通过优化功率和波束分配，显著降低了多目标跟踪误差的BCRLB。在非理想检测条件下，通过联合优化接收端检测门限和发射端功率分配，进一步提升了系统的性能。

2. 多雷达单目标认知跟踪算法
   针对不同情况下的MRS，提出的资源分配算法均在不同程度上提升了系统的目标跟踪性能。特别是在异步情况和稳健功率分配算法中，系统能够在资源有限的条件下，实现更优的跟踪精度。

3. 多雷达多目标认知跟踪算法
   通过聚类与功率联合分配算法，MRS能够动态地协调各部雷达的发射参数及其所获得的量测的使用，进而在资源有限的约束下达到更好的多目标跟踪性能。

结论
该研究在认知雷达资源分配领域取得了重要进展，提出了多种针对不同应用场景的资源分配算法。这些算法通过优化雷达系统的发射参数和接收端处理方式，显著提升了雷达系统在目标检测和跟踪中的性能。该研究的科学价值在于为认知雷达的资源分配提供了系统的理论框架和算法支持，应用价值在于为实际雷达系统的设计和优化提供了重要的技术参考。

研究亮点
1. 创新性
该研究首次将认知雷达的反馈机制与资源分配算法相结合，提出了多种针对不同应用场景的优化算法。

1. 系统性
   研究涵盖了单雷达单目标、单雷达多目标、多雷达单目标以及多雷达多目标等多种情况，系统地解决了认知雷达资源分配的问题。

2. 实用性
   提出的算法在实际应用中具有较高的可行性，能够显著提升雷达系统的性能。

其他有价值的内容
该研究还详细讨论了目标跟踪过程中的各种数学模型和优化方法，为后续研究提供了丰富的理论基础和技术参考。