Resumen

Con el fin de ahorrar recursos de radar y obtener una mejor capacidad de interceptación de baja probabilidad en la red, se presenta un nuevo método de selección de radar para el seguimiento de objetivos basado en el filtrado de información de modelos múltiples interactivos mejorados (IMM-IF). En primer lugar, se construye el modelo de relación entre los recursos del radar y la precisión del seguimiento, y se presenta el método IMM-IF. A continuación, se predice la ganancia de información de cada radar según el IMM-IF, y se seleccionan los radares con mayor ganancia de información para el seguimiento del objetivo. Por último, los parámetros de peso para la fusión de seguimiento se diseñan tras la predicción de la covarianza de error de cada radar en funcionamiento, con el fin de mejorar el IMM-IF. Los resultados de la simulación muestran que el algoritmo propuesto no sólo ahorra muchos más recursos de radar que otros métodos, sino que también tiene una excelente precisión de seguimiento.

• Materias:Minería de datos Radiofrecuencia Teoría de Antenas Redes Inalámbricas Ondas de radiofrecuencia
• Subjects:Data mining Radio frequency Antenna theory Wireless Networks Radio frequency waves
• Palabras claves:recursos de radar, inm, radar, mejor probabilidad baja, información de modelos múltiples, predicción de covarianza de errores, excelente precisión de seguimiento, métodos de selección de radar, mayor ganancia de información, fusión de seguimiento
• Keywords:radar resources, imm, radar, better low probability, multiple model information, error covariance prediction, excellent tracking accuracy, radar selection methods, larger information gain, tracking fusion