雷达组网是一种高性能、多功能的新型雷达系统,具有高效的资源配置、可变的参数控制、强大的数据处理能力以及空间多样性特点,可以使目标探测和跟踪性能得到一定的改进,因此是雷达技术发展的重要方向。而资源管理是雷达组网发挥出优势的核心与关键。考虑到雷达组网实际工作性能,雷达某些参数具有不确定性,这时进行资源管理时就需要用到不确定规划技术,从而使经过优化后雷达组网的性能更加稳定。本文在雷达组网资源有限的条件下,考虑到实际参数的模糊性,为了使探测、跟踪性能达到理想的效果来进行资源优化设计,并对雷达组网布站和功率进行联合优化,主要工作如下:(1)研究了雷达组网探测场景下的功率优化。以巴氏距离来衡量雷达组网的探测性能,推导了基础的固定参数下的约束优化模型,并使用遗传算法进行求解。在此基础上,考虑到传输损耗因子的模糊性,建立雷达组网基于模糊约束的功率分配模型,并使用混合智能算法进行求解,从而得到在探测情况下,雷达组网在有限资源下达到最优的稳定探测性能的功率分配。(2)建立起两种雷达组网跟踪时的优化模型。其一是使用互信息作为目标函数,建立起在有限资源下达到最优跟踪性能的固定参数和模糊参数两种条件下优化模型。另一种是使用跟踪协方差作为跟踪精度衡量标准,建立起使跟踪精度达到工作需求的情况下使用更少总功率的固定参数和模糊参数两种条件下的模型。使用遗传算法和混合智能算法对以上模型求解。(3)部署了雷达组网的位置并进行位置和功率联合优化。根据给出的预警区域以及重点探测区域的位置和大小对每部雷达部署位置建立模型并进行优化,得到满足雷达覆盖范围的每部雷达的位置。实际应用中不仅要求雷达组网单方面的优化,需考虑位置、功率等多方面优化,因此对雷达组网布站和功率联合优化。通过建立多目标优化模型,使用遗传算法求出该模型的解,达到多目标优化的目的。论文从以上几个方面对雷达组网进行资源优化,并考虑雷达组网的一些参数具有模糊性,建立起模糊约束规划,并进行求解得到稳定的、有效的资源分配。