基于异质时间资源调度与精细化跟踪的相控阵雷达复杂目标跟踪研究学术报告

一、作者与发表信息

本研究由Hao Jiao、Junkun Yan（IEEE高级会员）、Wenqiang Pu（IEEE会员）、Tiancheng Li（IEEE高级会员）、Lin Ma（IEEE会员）及Hongwei Liu（IEEE高级会员）合作完成，作者单位包括西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室、杭州研究院（西安电子科技大学）、香港中文大学（深圳）大数据研究院、西北工业大学信息融合技术教育部重点实验室。研究发表于IEEE Transactions on Signal Processing，预印版本发布于2021年8月的Journal of LaTeX Class Files，正式版本将于2025年刊出（DOI: 10.1109/TSP.2025.3599241）。

二、学术背景与研究目标

科学领域：本研究属于雷达信号处理与多目标跟踪领域，聚焦相控阵雷达（Phased Array Radar, PAR）在复杂环境下的资源调度与目标跟踪问题。
研究背景：复杂目标环境（如高机动性、高速运动目标群）对传统PAR提出两大挑战：（1）雷达资源（如时间、功率）有限，难以满足多目标跟踪需求；（2）目标运动模型失配导致滤波偏差，传统强跟踪滤波（Strong Tracking Filter, STF）因忽略不同测量维度对机动模型的修正差异，稳态跟踪精度下降。
研究目标：提出异质时间资源调度（Heterogeneous Time Resource Arrangement, HTRA）与精细化跟踪（Refined Tracking, RT）联合框架，实现模型失配条件下的资源优化分配与时间序列编排，提升复杂目标跟踪性能。

三、研究方法与工作流程

研究分为RT算法开发与HTRA框架设计两大核心环节，具体流程如下：

1. 精细化跟踪（RT）方法

问题建模：针对传统STF采用单一修正因子（λq,k）忽略各维度机动差异的缺陷，提出基于残差一致性准则的优化问题：
- 定义状态转移修正因子（αq,k）和过程噪声修正因子（βq,k），动态调整残差协方差（式24）。
- 通过归一化残差，将RT转化为凸优化问题，利用内点法求解（表I）。

算法创新：
- ORT（优化RT）：直接求解非凸优化问题（式24），精度高但计算复杂。
- SRT（简化RT）：通过闭式解（式26-27）近似，平衡效率与性能。

实验验证：设计两种机动场景（恒定加速度CA与变加速运动），对比RT与扩展卡尔曼滤波（EKF）、STF的均方根误差（RMSE）。结果显示，RT在模型失配时RMSE降低30%以上（图10-11）。

2. 异质时间资源调度（HTRA）

资源向量定义：多维参数包括驻留时间（tq,kd）、重访次数（nq,k）、脉冲重复频率（PRF, fΔq,k）及时间偏移预算（tΔq,k）。
优化目标：以RT-PC-CRLB（基于RT的预测条件克拉美罗下界）为性能指标，构建非凸非光滑优化问题（式35），约束条件包括：
- 资源上下限（如tq,kd ∈ [85ms, 240ms]）。
- 时间序列无重叠（式37）。

求解策略：三阶段算法（图16-17）：
1. 松弛阶段：预设时间偏移规则（式39），将连续约束转化为离散条件。
2. 块坐标下降法（BCD）：交替优化PRF与驻留时间/重访次数（表II-III）。
3. 微调阶段：通过平移解决时间冲突，性能损失<0.01%（图16b）。

四、主要研究结果

1. RT性能验证：
   

• 在CA机动场景中，ORT与SRT的RMSE比STF降低40%（图10a）。
  
• 变加速场景下，SRT因快速调整βq,k（过程噪声修正），响应速度优于ORT（图11b）。
  

1. HTRA资源分配效果：
   

• 远距离目标（如目标4-5）分配更多驻留时间（图15a），高机动目标（目标1-2）增加重访次数（图15b）。
  
• 相比均匀分配，HTRA整体跟踪精度提升25%（图13），且时间序列无冲突（图17）。
  

1. 理论贡献：
   

• 推导RT-PC-CRLB（式31-32），量化时间延迟对测量信息衰减的影响。
  
• 证明时间偏移预算规则（命题1）的可行性（附录C）。
  

五、结论与价值

科学价值：
1. 提出首个同时优化异质时间资源与时间序列的HTRA框架，解决传统方法资源参数重叠问题。
2. 通过残差维度化修正，提升模型失配条件下的跟踪鲁棒性。

应用价值：
- 适用于战场监视、无人机群跟踪等场景，在1.5秒跟踪预算内实现多目标高精度跟踪（表IV）。
- 算法可扩展至MIMO雷达网络（文献[12,18]）。

六、研究亮点

1. 方法创新：
   

• RT首次引入双修正因子（αq,k, βq,k），突破STF单因子局限。
  
• HTRA将NP难问题转化为可求解的三阶段流程，计算效率提升50%（图7）。
  

1. 实验设计：
   

• 结合FFT多普勒通道效应（式46）与异步融合模型（图3），真实反映雷达信号处理约束。
  

七、其他价值

• 开源改进因子函数（式6）为雷达信号处理社区提供通用工具。
  
• 研究受国家自然科学基金（62471356）等资助，体现工程与理论的紧密结合。
  

（注：专业术语如PC-CRLB（预测条件克拉美罗下界）、IMM（交互多模型）等首次出现时标注英文，后续直接使用中文译名。）