[发明专利]一种高机动平台SAR成像参数优化设计方法

权利要求书

1.一种高机动平台SAR成像参数优化设计方法，其特征在于步骤如下：

(1)建立高机动平台SAR成像工作几何；

(2)在步骤(1)建立的高机动平台SAR成像工作几何下，建立高机动平台SAR成像指标和成像参数之间的数学关系；

高机动平台SAR成像指标包括：分辨率、幅宽、数据率、噪声等价后向散射系数、模糊度；SAR成像参数包括：前斜视角、方位向过采样系数、入射角、占空比；

模糊度与成像参数的优选约束关系：对于某个给定时刻，距离模糊信号主要来自如下距离：

R_i＝c(t+i/PRF)/2

式中i表示脉冲号i＝-n₁,-n₁+1,…,-1,1,2,…,n_h，i＝0为期望脉冲；n₁表示期望脉冲之后第n₁个脉冲，该脉冲恰好可经地面散射到达雷达天线，n_h表示与地球表面相切的脉冲号，c为光速，t为距离向快时间；PRF为脉冲重复频率；

距离模糊度表示距离模糊的严重程度，SAR距离模糊度表示为：

式中，G_r为距离向天线双程增益，σ⁰为目标的后向散射系数，θ_i(t+j/f_p)表示时延为t+j/f_p的目标点对应的入射角，α(t)表示时延为t的目标点对应的雷达下视角，a_j表示第j个模糊区，s表示测绘带；

方位模糊度表示方位模糊的严重程度，SAR方位模糊度优选表示为：

式中，f_dc为多普勒中心频率，f_d为多普勒频率，G_a²(f_d)为多普勒能量谱，它等效于方位向天线的双程方向图，B_p为方位向成像处理器带宽；

(3)从步骤(2)建立的高机动平台SAR成像指标和成像参数之间的数学关系中，确定优化变量和代价函数，从而建立高机动平台SAR成像参数优化设计目标函数；

(4)建立基于改进遗传算法的优化数学模型，对步骤(3)建立的高机动平台SAR成像参数优化设计目标函数进行参数求解；

在种群进化全过程采用递减的变异率，进化初期变异率较高，之后随代数递减，在进化后期保持较低变异率，同时在种群内部，针对每一个种群个体的适应度，在整体变异率的基础上对每一个个体的变异率进行调整，使得适应度较高的个体变异率较小，适应度低的个体变异率较大；改进后的变异概率p优选为：

其中，k₁、k₂为调节因子，k₁∈(0.5,1)、k₂∈(0,0.5)；f_max、f_min、f_avg依次为种群中个体适应度最大值、最小值、平均值；f为种群中待变异个体的适应度值；max_gen为设定的最大进化代数；i＝1，2，…，max_gen。

2.根据权利要求1所述的一种高机动平台SAR成像参数优化设计方法，其特征在于：所述步骤(1)中高机动平台SAR工作几何定义在地面局部坐标系下，坐标系原点o为平台在地面的投影点，o点所在地球的表切面为xoy平面，z轴垂直于xoy平面指向地球表面外法线方向，y轴为平台运动速度在xoy平面的投影方向，o-xyz为右手直角坐标系。

3.根据权利要求1所述的一种高机动平台SAR成像参数优化设计方法，其特征在于：步骤(3)确定的优化变量，为成像参数中前斜视角、方位向过采样系数、入射角和占空比；确定的代价函数为图像质量，图像质量的评价指标包括分辨率、噪声等价后向散射系数、占空比。

4.根据权利要求1所述的一种高机动平台SAR成像参数优化设计方法，其特征在于：步骤(4)建立基于改进遗传算法的优化数学模型，具体为：(4a)生成初始化种群(4b)建立优化数学模型(4c)计算种群个体适应度(4d)判断遗传终止条件；若满足，输出最优解；若不满足，进行选择、交叉、变异操作优化种群，重新进入步骤(4a)。