针对复杂战场环境下机动目标跟踪难题,提出一种认知雷达目标跟踪算法.基于人类"感知-行动"循环思想,首先把目标径向距离、径向速度和方位等量测的克拉美罗下限近似为量测误差协方差,用信息熵描述目标跟踪的不确定性,然后以最小熵为准则建立了雷达接收端数据和发射端信号处理之间联系;为避免传统交互式多模型(In-teracting Multiple Model,IMM)算法由于模型转移概率设置不合理所带来的跟踪精度下降问题,受人脑三阶段记忆机制启发,将"记忆"嵌入IMM算法,通过自适应调整模型转移概率,增强了优势模型的交互主导性,弱化了不匹配模型的不良竞争.仿真实验验证了算法的有效性.
认知雷达 信息熵 机动目标跟踪 波形选择