分布式MIMO雷达网络是一种先进雷达技术，它使用多输入多输出（MIMO）配置，可以在有限的时间和能量资源下对目标进行有效监视和跟踪。MIMO雷达具有空间多样性，能够提供比传统雷达更优越的性能，包括分辨率和抗干扰能力。然而，这种技术也面临着资源管理的挑战，尤其是在分布式网络中，需要优化地选择雷达收发站以满足特定任务的性能要求。
分布式MIMO雷达网络面临的一个核心问题是时间能量资源限制，这意味着在同一时间只能使用有限的发射站和接收站数量对某一目标进行跟踪。这就需要一种有效的资源管理方法，以便在满足数量限制的同时优化雷达网络的跟踪性能。
为了解决这一挑战，本文提出了一种基于后验克拉美罗下界（Posterior Cramer-Rao Lower Bound，PCRLB）的多目标跟踪性能指标。PCRLB是估计精度的一种度量，可以用来评估在给定雷达系统和观测条件下，能够实现的最小估计误差。通过优化性能最差的目标跟踪性能，可以构建一个布尔规划问题（Boolean Programming，BP），以确保能够选择最佳的收发站组合。
接下来，通过将原问题松弛为半正定规划问题（Semidefinite Programming，SDP），使用分块坐标下降迭代法来求解联合选择问题。分块坐标下降是一种迭代算法，它通过依次优化问题中各个子集的变量来逐渐逼近最优解。这种方法被用于求解复杂优化问题，因为它在可接受的计算复杂度范围内提供了良好的近似解。
仿真实验验证了该算法的有效性。结果表明，该方法可以根据目标场景动态规划选择所需的发射站和接收站，相比传统非动态选择方法能够获得更好的性能。此外，尽管计算量较小，但该方法几乎能够达到穷举搜索方法的性能水平，这在资源受限的MIMO雷达网络场景中是非常重要的。
关键词中提到了雷达网络资源管理、传感器管理、分布式MIMO雷达和目标跟踪等重要概念。这些关键词揭示了文章的主要研究方向和应用领域。
此外，这篇文章也具有一定的文献价值，因为它为雷达学报的第6卷第1期，发表于2017年2月，提供了关于分布式MIMO雷达网络中收发站联合选择优化的理论和实践。文章详细地介绍了所用方法和实验结果，并通过引用格式给出了相关的参考文献，进一步指明了研究的学术背景。
本文提出了一种优化的多目标跟踪分布式MIMO雷达收发站联合选择方法，此方法不仅考虑到了雷达网络资源限制，同时提高了目标跟踪性能，为资源受限下的复杂传感器网络管理提供了新思路。这项技术尤其适用于军事和民用雷达系统，能够有效提高雷达网络的监视和跟踪能力。
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