无线分布式雷达是一种新型雷达体制,通过将空间广泛分布的节点组网,利用无线信道实现信息交互,采取分布式架构完成融合处理,从而实现多雷达协同探测。相比于传统有线集中式雷达网络,无线数据传输可为雷达网络提供更大的部署范围、更高的构型自由度;分布式信息处理可有效降低融合数据维度,从而降低通信带宽需求,或提升网络节点容量。基于以上特点,无线分布式雷达体制可应用于组网编队战机、舰船编队、无人机蜂群、车路协同自动驾驶等多传感器协同探测场景,具有十分重要的军事和民用价值。无线分布式雷达在节点部署、构型变换、工作参数切换等方面具有极高自由度。如何有效利用环境反馈的目标先验信息,指导多雷达完成发射参数优化配置、目标参数估计及探测信息反馈,以实现雷达系统发射资源的闭环调度,成为了多雷达协同探测领域研究的热门方向之一。在无线分布式雷达资源调度问题中,系统资源优化准则、多雷达信息融合架构、无线信道的数据传输,是影响雷达资源利用率及探测性能的关键因素,也是本领域研究的前沿和难点问题。对此,本文聚焦于目标跟踪任务,围绕以上三个难点开展了理论分析、方法研究、仿真验证等系统性工作,主要内容如下:1.研究了典型任务需求下雷达资源优化准则设计问题。提出了差异化调度、稳健分配等资源优化准则,解决了资源调度优化目标函数的设计问题,构建了能充分考虑任务目标多样性的资源配置方案,实现了在C-MIMO、相控阵等典型单装雷达中的应用,为分布式多雷达资源调度问题研究奠定了基础。2.构建了分层、共识两类典型认知跟踪分布式融合架构,并分别设计了对应的分布式信号处理方法,实现了多雷达数据的高效融合;推导了基于EMD拟合的PCRLB,实现了分布式融合架构下跟踪性能的精确量化;在此基础上,完成了雷达波束、功率等资源优化问题建模;提出了奖励迭代降维、CW-ADMM等算法,实现了上述优化问题的高效、去中心化求解,实现了分布式融合架构下雷达资源的合理配置,有效提升跟踪性能。3.针对无线信道下传输带宽受限问题,提出了一种基于拟合信道感知粒子滤波的认知跟踪信号闭环处理方法,实现了目标状态的高效估计;构建了雷达数据量化门限优化设计问题,并根据不同信道统计特性,通过解析计算、迭代优化等手段,完成了该优化问题的求解;相比于传统固定量化门限而言,提出的量化门限优化设计可在不消耗额外发射资源前提下,显著提升跟踪目标的参数估计性能。上述模型和算法的性能已通过理论推导和数值仿真进行了验证。结果表明,以上方法可实现无线分布式雷达发射资源动态优化,充分提升其目标跟踪的全局任务效能。