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Low Probability of Intercept-Based Resource Allocation Algorithm for Distributed Phased Array Radar Network
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AI
DOI：10.1016/j.dsp.2025.105678.png)
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摘要
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• 通过综合考虑时间、空间、频率和功率维度，开发了一种截获概率模型，集成了雷达节点选择、发射功率控制和驻留时间分配。在保持目标跟踪准确性的同时，所提出的模型显著增强了分布式相控阵雷达（PAR）网络的低截获概率（LPI）能力。
• 采用联邦扩展卡尔曼滤波器（FEKF）进行目标状态估计，并作为信息融合框架，有效结合各雷达节点的局部滤波输出，从而实现对目标全局状态的最优估计。
• 针对所建立的优化问题，提出了一种基于极光优化（PLO）算法的两阶段求解方法。该方法结合了强大的全局探索能力和有效的局部精细调整，使其能够快速收敛至近优全局解，并展现出良好的优化性能。
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3
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