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申请/专利权人：电子科技大学

摘要：本发明公开了一种微波成像系统联合性能优化和资源管控的方法，首先根据广义波束调控双基SAR几何构型和天线转动系数，导出成像幅宽、分辨率、NESZ和过采样率的解析表达式，然后析成像性能与几何构型、天线转动系数的关系，建立约束单目标优化模型，最后根据优化模型指导广义波束调控双基SAR的资源管控，实现联合性能优化。本发明的方法解决了现有优化方法难以得到成像质量较好结果的问题，解决了现有技术中双基SAR系统自由度较低导致无法较好地实现平台波束脚印协同的问题现有技术中双基SAR系统自由度较低导致无法较好地实现平台波束脚印协同的问题，可用于实现波束调控双基SAR的联合性能优化和资源管控。

主权项：1.一种微波成像系统联合性能优化和资源管控的方法，具体步骤如下：S1、建立广义波束调控双基SAR的几何构型模型；根据接收站的波束转动模式，设定接收站的波束脚印沿着y轴的运动速度为vbR，vbR表达式如下：vbR＝Arot,RvR1其中，vR表示接收站的速度；Arot,R表示接收站的波束转动因子，表示不同的波束转动模式；同理，发射站的波束脚印速度受到发射站波束转动因子Arot,T的控制，平台不同的波束模式用波束因子Arot表示如下： 设对于任意目标Ptarx,y，波束中心穿越时刻为tc，重叠波束的开始照射t1和终止照射时刻t2计算表达式如下： 其中，LR表示接收站脚印沿着y轴的长度，MR表示接收站脚印沿着x轴的长度；S2、建立成像幅宽数学模型；对于BS-BiSAR，波束脚印的移动速度与波束调控的模式相关，则成像面积So表达式如下：So＝xmax-xmin×ymax-ymin4其中，xmax、xmin、ymax和ymin表示重叠区域的范围；设定发射站与接收站的脚印函数表示为fTx,y,t＝0和fRx,y,t＝0，t表示方位慢时间；则当满足式5，目标Ptarx,y同时被收发双站照射到，表达式如下： 设定接收站开始照射时刻和终止时刻分别表示为t1x,y和t2x,y，则该BS-BiSAR的成像幅宽用不等式组表示，表达式如下： 通过求解式6不等式组，得到重叠区域的边界，表达式如下： 其中，MR表示接收站波束在x轴上的覆盖长度；ΔθT和ΔθR分别表示发射站与接收站各自的最大波束转角限制；Top表示发射站的照射时长；ωTrot和ωRrot分别表示发射站与接收站的波束旋转角速度；dx和dy表示重叠区域的边长，式7表示的成像区域即全孔径分辨的区域；S3、建立分辨率与NESZ数学模型；NESZ计算表达式如下： 其中，||PT||和||PR||分别表示发射站和接收站到目标点的斜距；k表示波尔兹曼常数；T0表示等效噪声温度；Fn表示接收站噪声系数；Lp表示传播损耗；ξra表示角分辨率；Pt表示峰值发射功率；GT和GR分别表示发射站和接收站的天线增益；ρr和ρa分别表示距离向分辨率和方位向分辨率；Dc表示脉冲占空比；Ta表示孔径时间；λ表示信号波长；S4、建立模糊性模型；将发射站与接收站的入射角上下限分别表示为和则相应的双基回波延迟窗通过计算得到，表示为[Tmin,Tmax]，然后得到PRF与双基入射角的约束条件C1p，表达式如下： 其中，fPRF表示脉冲重复频率，Tref,Tdir分别表示镜面发射波和直达波的延时，表示脉冲宽度τ和脉冲保护宽度τg的和，表示找到某个数的最大整数值，p表示双基SAR的构型、双基波束转动因子和PRF构成的向量，表达式如下： 其中，αbi表示双基速度夹角，γbi表示双基角，θR表示接收平台斜视角，表示发射平台入射角，表示接收平台入射角，[·]T表示矩阵的转置；对于方位模糊，采样过采样系数σos来估计方位模糊的性能，表达式如下： 其中，Bscene表示整个成像区域的多普勒宽度，其主要由多普勒质心的空变和方位分辨率所决定，计算表达式如下： 其中，c表示光速，Br表示带宽，和分别表示满足分辨率指标要求的沿着x轴与y轴的成像幅宽，fdc表示多普勒质心，和分别表示多普勒质心关于坐标轴x、y的线性变化率；fdr表示多普勒调频率；kT1和kR1表示双基距离的线性项；Bdop表示参考点的多普勒带宽，Bsv表示多普勒质心空变造成的频谱展宽，与波束转动方式和移变的双基构型相关，Binc表示频谱倾斜导致的频谱展宽；且PRF需要满足约束条件C2p，表达式如下： 其中，Bins表示瞬时多普勒带宽；S5、建立联合性能优化和资源管控问题模型；联合性能优化和资源管控JPO-RM问题对应的数学表达式如下： 其中，表示针对特定SAR应用情形下的成像性能要求，L表示指标对应的要求；将式14不等式求解问题转化为优化问题求解，则优化问题表达式如下： 其中，fp表示单目标优化问题，μkk＝1,2,3表示加权系数，hkp表示成像性能超过要求的大小，表达式如下： 式15中单目标优化问题fp是一个带约束的优化问题，通过自适应罚函数法将其转化为无约束的形式，则表达式如下： 其中，Pjp表示PRF对距离模糊与方位模糊约束的违反量，依次包括C1p≤0中的三个约束和C2p≤0中的一个约束，Pjp表达式如下：Pjp＝max0,cj,lowp-cjp,cjp-cj,uppp18其中，cjp表示第j个约束，cj,lowp与cj,uppp表示第j个约束的上下界；满足{p|Pjp＝0,j＝1,2,3,4}的解，称为可行解；表示自适应模糊罚函数因子，表达式如下： 其中，表示将不同的约束违反量缩放到同一个尺度，且每次迭代进行更新；χm表示可行解在第m次迭代所占比例；S6、根据实际需求，输入成像性能的要求指标；S7、初始化系统参数、粒子数量和迭代次数；进行系统初始化，随机生成N1个粒子，并设置最大迭代次数G1，初始化每个粒子的速度；S8、通过基于分隔学习和监督学习的粒子群优化方法求解优化问题。

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