基于混合优化的移动传感器网络反隐身研究

　　飞行器通过气动外形、结构的设计以及吸波材料的应用，可以在一定的工作频段内尽量减缩自身的雷达散射截面积RCS( Radar Cross Section) 实现雷达隐身。隐身飞行器具有较好的低空突防能力，装备现代空战必然带动反隐身技术的发展。

　　由于隐身目标的RCS 减缩并不是全频段、全方位的，这使利用其固有特性( 频率特性、空间特性、极化特性[1]) 实现反隐身成为可能，目前，反隐身的技术措施主要有以下几种。

　　( 1) 频域反隐身利用隐身目标吸波材料的频率缺失( 通常在2 GHz ～ 18 GHz) 实现反隐身。主要技术手段包括超视距米波雷达、毫米波雷达、激光雷达等[2-4];

　　( 2) 空间反隐身利用隐身目标的方位缺失( 鼻锥附近、水平±45°、垂直±30°范围内RCS 值减缩较大，其它方向缩减不多) 实现反隐身。主要技术手段包括空基探测系统、双/多基地雷达、收发分置雷达等[5-8];

　　( 3) 特殊体制雷达利用雷达本身的性能，通过提高发射功率、优化信号设计、频率和极化分集的方法实现反隐身，包括无源雷达、超宽带雷达、谐波雷达等[8]。

　　( 4) 雷达组网与信息融合[9-11] 不同频段雷达进行空间部署形成雷达网络，同时利用空间和频率特性以及多站信息融合完成反隐身。

　　以上反隐身研究大多为理论探索或针对于雷达本身技术性能的改进，针对机载雷达组网这类移动传感器网络并没有适合工程应用的反隐身方法。本文针对隐身飞机的方位缺失，考虑机载雷达组网中探测器本身的机动性和可控性，提出了一种新的反隐身策略。其本质是通过对移动传感器运动轨迹的优化，充分利用组网带来的信息获取优势，提高反隐身性能。针对传统智能优化算法易陷入早熟收敛及局部最小的缺点，论文提出一种基于模拟退火和粒子群( SA-PSO) 的混合优化算法，分别对网内各探测器的运动轨迹进行控制，使其在最优观测位置上对目标的探测概率尽可能的接近检测门限，增大网内可使用传感器的数量，利用多传感器集中式检测融合技术提高对隐身目标的组网发现概率和跟踪精度。

　　1 RCS 反射截面积模型的建立

　　引入雷达波入射角的概念，在隐身飞行器机体坐标系下，定义雷达入射波的两个姿态角: 雷达入射波方位角和雷达入射波俯仰角，如图1。

　　文献[12]给出了某型隐身飞机水平极化方式下，缩尺模型的雷达散射截面扫频测试结果。由其电磁特性曲线可知，从不同角度探测时目标的RCS差别很大，隐身飞机不可能在两个欧拉角内均达到隐身，尤其在俯仰平面RCS 变化较大。因此，对于网内各探测器而言，选择最佳的探测波束入射角将取得良好的反隐身效果。