[发明专利]一种针对组网雷达多目标ISAR成像的二维资源分配方法

权利要求书

1.一种针对组网雷达多目标ISAR成像的二维资源分配方法，其特征在于，包括如下步骤：

S1.建立雷达二维资源矩阵；

S2.目标特征认知与认知稀疏成像时间资源的计算；

S3.建立目标、雷达和使用子阵面数量的关系矩阵；

S4.在满足约束条件下按照资源调度模型进行资源分配；

S5.按照步骤S4分配的资源，实现对各目标的交替观测，最后用稀疏成像算法获得目标二维像；

S1具体过程如下：

将各雷达的平面阵列均匀分割成G′个子阵面，每个子阵面分别独立执行不同的任务；

设定资源调度的间隔为ΔT，则调度间隔内单个子阵面能发射的脉冲个数为N_T＝ΔT·PRF,其中PRF为脉冲重复频率，在此基础上建立第i部雷达的二维资源矩阵AP_i，其中第n次观测时，雷达的第g个子阵面的使用情况表示为AP_i(g,n)，当AP_i(g,n)＝0时，表示处于空闲状态；当AP_i(g,n)＝1时，表示处于占用状态，其中n＝1,2,...,N_T，g＝1,2,...,G′，初始时刻AP_i＝0；S2具体过程如下：

第i部雷达通过对第j目标发射少量脉冲，对其与雷达的距离R_ij、速度V_j、航向和尺寸特征进行认知，并在此基础上估算出目标方位向的稀疏度K_ij、相干积累时间距离向分辨率要求和方位向分辨率要求根据ISAR稀疏认知成像的要求，第i雷达对第j个目标所需的稀疏发射的脉冲个数为：

L_ij≥c₁K_ijln(M_ij)                        (1)

其中c₁为是一个与恢复精度有关的常数，取值为0.5到2之间，PRF为发射信号的脉冲重复频率；

第i部雷达对第j个目标随机观测序列记为RS_ij＝[1,...,M_ij]，随机序列RS_ij第一个元素与最后一个元素之间，有L_ij-2个2到M_ij-1之间的随机正整数；

S3具体过程如下：

远场条件下目标距离向分辨率主要由带宽决定，因此在满足第j个目标距离向分辨率要求下，第i部雷达需要对其发射的带宽写为：

其中c为光速；

独立工作的任一部雷达的最远探测距离可由单基雷达方程进行描述，假设单个子阵面发射功率一定，则在满足第j个目标距离向分辨率要求下，第i部雷达使用g′个子阵面的雷达最远探测距离描述为：

其中,P_t代表单个子阵面的发射功率；G代表单个子阵面的收发天线增益；λ代表电磁波波长；σ_ij代表第i部雷达对第j个目标认知得到的雷达截面积；k代表玻尔兹曼常量；T₀表示温度；F_n代表接收机噪声系数；D₀代表检测因子；

在ISAR成像过程中，目标相对于雷达转过的视角决定了目标的方位向分辨率，因此在方位向分辨率要求下，求得第j个目标相对于第i部雷达转过角度可表示为：

假设在成像过程中目标的航向基本不变，用θ表示雷达与目标连线方向与目标速度方向的夹角、R表示初始时刻目标距离雷达的距离、α表示满足方位向分辨率条件下目标相对于雷达需要转过的角度、R′表示完成成像时刻目标距离雷达的距离，则第j个目标与第i部雷达之间的θ夹角表示为：

其中h_ij表示第j个目标与第i部雷达连线方向的方向矢量、V_j表示第j个目标的速度矢量，则完成成像时刻第j个目标与第i部雷达的距离表示为：

其中R_ij表示，初始时刻第i部雷达与第j个目标的距离；

则第i部雷达，使用g′_ij个子阵面对第j个目标成像需要满足：在初始时刻和完成成像时刻目标到雷达的距离都要小于，满足目标距离向分辨率要求下的雷达最远探测距离；

则雷达、目标和子阵面个数的关系描述为：

RAT(i,g′_ij,j)＝[R_ij＜R_max(g′_ij,j,i)]∩[R′_ij＜R_max(g′_ij,j,i)]   (7)

其中RAT的各元素只含有0和1，其中1表示任务成像分配方案和孔径资源分配方案能够满足目标成像对分辨率的要求，0则表示与之相反；

在此基础上，从RAT是1的方案中挑选出最优的目标任务-资源分配组合作为最终的分配策略；

根据前面稀疏成像对时间资源要求以及目标成像对孔径资源的要求，第i部雷达对第j个目标成像的资源矩阵AP_i的二维分配描述为：

其中n_ij为第j个目标在第i部雷达上的起始观测位置，为第j个目标在第i部雷达上第k个观测时刻的子阵面起始位置；

S4具体过程如下：

给出两个性能指标，即资源消耗量和完成的成像任务数量，具体可表示为：

其中X是一个尺寸为J×2的雷达孔径资源及成像任务分配的分配策略，J是调度间隔内的目标总数，其中第一列表示雷达编号、第二列表示使用的子阵面个数；X(j,1),X(j,2)分别表示分配给第j个目标的雷达编号和对该目标成像时雷达需要使用的子阵面个数；

为方便资源分配模型的描述，将分配策略X中分配给各雷达的目标写成集合的形式有：

Js_i＝{j|X(j,1)＝＝i∩RAT(i,X(j,2),j)＝＝1}     (10)

其中设某调度起始的观测位置为ns与之对应的子阵面起始位置为提出的具体资源分配算法优化模型如式(11)所示：

其中I为雷达总数量，n_j′i为分配给第i部雷达的第j′_i个目标的起始观测位置；为分配给第i部雷达的第j′_i个目标在第n_ji′个观测时刻的子阵面起始位置；其中P_a和P_b表示分配给第i部雷达的目标集合中任意两个目标的威胁度，通常认为距离近、速度快且面向雷达运动的目标更具有威胁性；

用基于分层序列的遗传算法对模型进行求解，初始时刻随机产生L个染色体构成一个初始种群，其中每一条染色体就是一种可能的资源分配方案，具体的染色体结构设计如式(12)所示：

X＝{(i₁,g′₁),…(i_j,g′_j),…(i_J,g′_J)}              (12)

然后将1/f₂(X)看作目标函数中最重要的成分，f₁(X)为次重要的成分，通过分层序列法挑选出精英染色体，在选择、交叉、变异的进化过程中予以保留，遗传给下一代；

S5具体过程如下：

根据资源调度模型合理分配雷达脉冲资源并对目标进行交替观测，接收目标回波信号后，使用现有的基于压缩感知的稀疏孔径逆合成孔径雷达二维解耦成像技术对各目标实现逆合成孔径雷达二维成像。