【相控阵雷达跟踪】多目标跟踪的联合阵列资源分配和发射波束设计方法附Matlab代码

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，擅长数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。

🍎 往期回顾关注个人主页：Matlab科研工作室

🍊个人信条：格物致知,完整Matlab代码及仿真咨询内容私信。

🔥 内容介绍

相控阵雷达在多目标跟踪任务中，阵列资源分配与发射波束设计的协同优化是提升跟踪性能的关键。本文提出一种多目标跟踪的联合阵列资源分配和发射波束设计方法，以最大化目标跟踪精度和系统资源利用率为目标，构建联合优化模型。模型同时考虑目标状态估计误差、阵列资源约束等因素，通过设计高效求解算法实现资源与波束的协同优化。仿真结果表明，该方法相较于传统独立优化方法，在多目标跟踪精度和资源利用效率上有显著提升，为相控阵雷达多目标跟踪提供了更优解决方案。

关键词

相控阵雷达；多目标跟踪；联合优化；阵列资源分配；发射波束设计

一、引言

1.1 研究背景

相控阵雷达凭借其灵活的波束指向、快速的扫描能力和多目标处理特性，在军事、航空航天、交通监测等领域得到广泛应用。在多目标跟踪场景中，雷达需同时对多个目标进行探测、跟踪与识别，而雷达阵列资源（如发射功率、时间、波形等）有限，如何合理分配资源并优化发射波束设计，成为提升雷达跟踪性能的核心问题 。有效的资源分配和波束设计能够增强雷达对目标的探测能力，降低目标跟踪误差，提高系统整体性能。

1.2 研究现状

目前，阵列资源分配和发射波束设计的研究多为独立进行。在阵列资源分配方面，已有基于优先级、基于博弈论等方法，但这些方法未充分考虑波束设计对资源分配的影响；在发射波束设计上，传统方法如自适应波束形成等侧重于单目标或简单多目标场景，缺乏与资源分配的协同优化 。随着多目标跟踪场景复杂度增加，独立优化方式难以满足高精度、高效率的跟踪需求，亟需研究联合优化方法。

1.3 研究目的与意义

本研究旨在提出一种联合阵列资源分配和发射波束设计方法，实现相控阵雷达在多目标跟踪任务中资源与波束的协同优化。通过该方法提高目标跟踪精度，提升雷达系统资源利用效率，增强雷达在复杂环境下的多目标处理能力，对推动相控阵雷达技术发展和实际应用具有重要意义。

二、相控阵雷达多目标跟踪系统模型

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

🔗 参考文献

[1] 王祥丽,易伟,孔令讲.基于多目标跟踪的相控阵雷达波束和驻留时间联合分配方法[J].雷达学报, 2017, 6(6):9.DOI:10.12000/JR17045.

[2] 陶庆,张劲东,陶庭宝,等.基于BP神经网络的相控阵雷达多目标跟踪时间资源优化分配方法[J].数据采集与处理, 2022, 37(1):11.DOI:10.16337/j.1004-9037.2022.01.019.

[3] 易伟,王祥丽,孙伟,等.基于目标跟踪的相控阵雷达波束和驻留时间联合分配方法:CN201710242213.9[P].CN201710242213.9[2025-05-28].

🎈 部分理论引用网络文献，若有侵权联系博主删除

 👇 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料 

🏆团队擅长辅导定制多种科研领域MATLAB仿真，助力科研梦：

🌈 各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱调度、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划（2E-VRP）、充电车辆路径规划（EVRP）、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题、港口调度、港口岸桥调度、停机位分配、机场航班调度、泄漏源定位

🌈 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

🌈图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

🌈 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划（EVRP）、 双层车辆路径规划（2E-VRP）、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻

🌈 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划

🌈 通信方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信、通信上传下载分配

🌈 信号处理方面

信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化、心电信号、DOA估计、编码译码、变分模态分解、管道泄漏、滤波器、数字信号处理+传输+分析+去噪、数字信号调制、误码率、信号估计、DTMF、信号检测

🌈电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电、MPPT优化、家庭用电、电/冷/热负荷预测、电力设备故障诊断、电池管理系统（BMS）SOC/SOH估算（粒子滤波/卡尔曼滤波）、 多目标优化在电力系统调度中的应用、光伏MPPT控制算法改进（扰动观察法/电导增量法）

🌈 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀

🌈 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合、SOC估计、阵列优化、NLOS识别

🌈 车间调度

零等待流水车间调度问题NWFSP 、 置换流水车间调度问题PFSP、 混合流水车间调度问题HFSP 、零空闲流水车间调度问题NIFSP、分布式置换流水车间调度问题 DPFSP、阻塞流水车间调度问题BFSP