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摘要：针对现有网络化雷达难以实现群目标的高分辨率多目标跟踪问题，该文提出一种用于网络化雷达系统的波束选择与多维资源管理(BSMRM)策略，以提高目标分辨能力和多目标跟踪(MTT)精度。首先推导了概率数据关联(PDA)融合规则和交互多模型-扩展卡尔曼滤波器(IMM-EKF)下的贝叶斯克拉美-罗下限(BCRLB)，以此作为跟踪精度的性能指标，并通过归一化波束内观测目标与非观测目标的模糊函数幅值，量化了系统的分辨性能。随后构建基于对数障碍法的效用函数用于全局性能量化，将多维资源管理建模为优化问题，其目标函数为全局性能最优化，约束条件为给定的系统资源限制。最后采用基于网格搜索法和梯度下降算法的3阶段快速算法进行求解。仿真结果表明，与现有算法相比，该文所提方法能够在减少频谱占用和功率消耗的情况下，实现相当的目标分辨能力和多目标跟踪精度。
