Core Concepts
認知レーダーネットワークでは、能動レーダー観測と受動的な電子支援措置(ESM)観測を切り替えて使い分けることで、目標追跡性能の向上と電力消費の削減を両立できる。
Abstract
本論文では、認知レーダーネットワークにおける運用モード選択の問題を検討している。
認知レーダーネットワークは、複数のレーダーノードから構成され、能動的なレーダー観測と受動的なESM観測を切り替えて使い分けることができる。
目標の運動モデルと信号特性を組み合わせて目標クラスを推定し、目標クラスに応じた最適な観測モードを選択する。
中央集中型のバンディット問題アプローチと分散型のアプローチを提案し、それぞれの長所と短所を分析している。
中央集中型アプローチでは、ネットワーク全体の情報を活用できるが、通信遅延の影響を受けやすい。
分散型アプローチでは、ノード単位で意思決定を行うため、通信遅延の影響を受けにくい。
シミュレーション結果から、提案手法が従来手法よりも目標追跡性能を向上させつつ、電力消費を削減できることを示している。
Stats
目標検知レンジは送信電力に依存し、送信確率が低下すると最大検知レンジも低下する。
ノード当たりの平均目標数は、ノード密度と観測領域の大きさに依存する。