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基于遗传-启发算法的微动目标认知ISAR成像资源调度

         
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认知逆合成孔径雷达(Inverse Synthetic Aperture Radar,ISAR)将认知雷达理论与ISAR成像技术相结合,利用目标与环境的离线先验知识及在线感知结果,提升ISAR在复杂环境下的成像能力.与传统单脉冲雷达相比较,相控阵ISAR可实现波束的快速扫描,因此具备多目标观测能力.在实际空间微动目标成像场景中,相控阵ISAR很可能存在多波束多目标情况.为实现系统效能的充分发挥,需要在系统能量、时间资源有限条件下实现成像任务有效调度.然而,面向成像任务的资源调度方法主要针对刚体目标,其约束条件及调度模型并不适用于微动目标,并且存在求解方法稳定性差、调度成功率不高等问题.此外,微动目标运动形式复杂,回波非平稳性很强,且方位缺损时难以聚焦成像.因此,迫切需要针对微动目标的特性,研究有效的ISAR资源调度和高分辨成像方法.针对上述问题,本文提出基于遗传-启发算法的微动目标认知ISAR成像资源调度方法 .该方法首先根据微动目标认知结果计算其成像所需的雷达资源及综合优先级;接着基于脉冲交错技术,在时间、能量双重约束下建立微动多目标资源调度模型.在此基础上,本文提出了基于遗传-启发算法的最优调度求解方法 .进一步,针对资源调度导致微动目标回波缺损,难以聚焦成像的问题,本文提出了基于交替方向乘子法(Alternating Direction Method of Multipliers,ADMM)的距离-瞬时多普勒(Range-Instantaneous Doppler,RID)成像方法,从而实现成功调度任务对应微动目标回波的高分辨聚焦成像.实验结果表明,相比于现有资源调度方法,本文所提方法调度结果更为稳定,调度成功率更高,并可实现回波缺损时的微动目标聚焦成像.

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