基于遗传算法的geo星机双基sar接收站飞行参数设计方法
【技术领域】
[0001] 本发明属于雷达技术领域，具体设及满足要求成像性能的GE0双基SAR接收站飞行 任务设计。
【背景技术】
[0002] 合成孔径雷达(SAR)是一种全天时、全天候的高分辨率成像系统，通过发射大时宽 积的线性调频信号，接收时经匹配滤波得到脉冲压缩信号，W获得距离向高分辨率，利用合 成孔径技术实现方位向的高分辨率。成像质量不受天气条件(云层、光照)等影响，具有对远 距离目标进行检测和定位的特点。
[0003] 地球同步轨道合成孔径雷达(GE0-SAR)相对于LE0-SAR具有更大的测绘带宽和更 短的重访周期，使得能够广泛的运用于灾害监视，大地构造成像。对单基GE0-SAR，为了获得 良好的方位分辨率需要长的合成孔径时间，但是较长的合成孔径时间会带来巨大的大气相 位延迟。相对于单基GE0-SAR，GE0星机双基SAR可W通过调整接收站的飞行参数方便和高效 的提高成像性能。
[0004] GE0星机双基SARWGE0卫星作为照射源，相较于LEO卫星具有大的照射带宽和更短 的重访周其月。在文南犬('BistaticgeosynchronousSARforlandandatmosphere continuousobse;rvation(inProc. 10th抓SAR,June2014,pp. 1-4.)"中提出了一种基于 近似零倾角GEO卫星的GEO星机双基构型系统，能够实现在L波段和KU波段的低空间分辨率 成像，并根据预定的成像性能对系统参数进行了分析。同时在文献"Widearea surveillanceconceptsbasedongeosynchronousilluminationandbistatic unmannedairbornevehiclesorsatellitereception,"中提出了GEO作为照射源，LEO 或者无人机作为接收站的双基构型系统，但是该系统属于单基固定的双基SAR。在文献 "ResolutioncalculationandnalysisinbistaticSARwithgeostationary illuminatorIEEEGeosci.RemoteSens.Lett.,vol.ΙΟ,ηο.1,pp.194-198,Jan2013." 在考虑楠球表面和大的等效角情况下对空间分辨率进行了分析。但是空间分辨率的分析方 法和空间分辨率的特性不能够直接运用到非零倾角的GE0星机双基SAR中。
【发明内容】
[0005]本发明的目的是针对【背景技术】存在的缺陷，设计一种快速非支配排序遗传算法的 飞行参数求解的方法，解决GE0星机双基SAR特殊构型带来的接收站飞行任务设计的问题。
[0006] 本发明提供了一种基于遗传算法的GE0星机双基SAR接收站飞行参数设计方法，具 体包括如下步骤：
[0007] 步骤S1:选取合适的GE0-SAR卫星作为照射源
[000引首先计算GE0-SAR卫星的空间位置坐标和速度，并通过卫星姿态和波束指向计算 出瞄准点坐标，卫星在惯性坐标系的位置可W表示为：
[0013] Ω为升交点赤经，i为轨道倾角，ω为近地点幅角，f为真近点角，a为轨道长半轴，e 为轨道离屯、率。GEO卫星速度可表示为：
[0014]
(4)
[0015] 其中，μ是引力常数。在惯性坐标系下波束瞄准点的位置矢量可W表示为：
[0020]其中，θγ为偏航角，θρ为俯仰角，θτ为横滚角。丫为天线下视角，k= 1为天线右视，k=-1为天线左视。
[0021 ]瞄准点的经度和缔度可W表示为：
[0027]其中，COe为地球自转角速度 [00%]步骤S2:建立适合的成像场景坐标系
[0029]W波束中屯、点为原点，地屯、指向波束中屯、点的方向作为Z轴，X轴位于波束中屯、点 惯性坐标系Z轴构成的平面内建立成像场景坐标系。
[0030] 卫星位置和速度可W表示为：
[0034] Θlat为中屯、点的缔度，Θlong为中屯、点的经度。
[0035] 步骤S3:建立成像指标的函数关系
[0036] 对于移不变双基前视SAR，在系统参数给定的条件下，双基构型将决定成像性能。 距离分辨率
[0037]
(巧）
[0038] 其中，C是光速，Br是信号带宽，护是地面投影矩阵可W表示为：
[0039]
(14)
[0040] I是单位矩阵，&是成像区域坐标系的法向单位矢量，/背是Pg的转置。
[0041 ]UTA(to)是在to时刻目标到发射站的单位向量
[0042]
(口）
[0043] URA(to)是在to时刻目标到接收站的单位向量
[0044]
'(16)
[0045] Pa为目标点位置，化(to)为接收站的位置即卫星的位置。
[0046]
(仍
[0047] 其中，化为接收站的高度，0R为接收站入射角。Ml为旋转矩阵
[0051] λ为载波波长，Ta为合成孔径时间，WTA(t)为发射站的角速度，WRA(t)为接收站的 角速度。
[0054]其中，巧为发射站的速度矢量的转置，巧为发射站速度矢量的转置。
[00巧]
(巧）
[0056] 如果接收站的速度平行于x-y平面，M2可W表示为：
[0化7]
(23)
[005引Φ为双基飞行方向夹角；
[0059] 分辨方向角：
[0060]曰= c〇s_i但·Θ) (24)
[0061]其中，Θ表不距离分辨方向的单位矢量，Ξ表不方位分辨方向的单位矢量。
[0066]其中，Pt为发射信号峰值功率，Gt为发射天线增益，(ir为接收天线增益，〇〇为标准化 雷达散射截面积，Paz为方位向分辨率，Pgr为距离向分辨率，Dc为占空比，Lt为传播损耗，k为 玻尔兹曼常数，Το为噪声溫度，Fn为接收站噪音系数。
[0067] 步骤S4:建模为非线性方程组
[0068]成像指标方位分辨率Paz，距离分辨率Pgr,分辨方向角α，信噪比SNR是0R，Φ，Φ的非 线性函数。
[0069]对于给定的成像指标PgrD，PazD，α〇，SNRd，可W将任务设计建模为非线性方程组：
[0070] F(x)=0 (28)
[0071]其中，
[0077] x=(0R,Φ,φ)τ是有=个决定变量构成的决定向量：
[007引
Π1)
[00巧]〇 = (〇,〇,〇)τ(32)
[0080] 步骤S5:转化为多目标优化问题(MOP):
[0081]为了求解上述的非线性方程组并同时得到多个解，我们将非线性方程组转换为由 两个目标函数构成的多目标优化问题。线性方程组的多目标优化问题可W变为：
[0082]
(33)
[0083] 步骤S6:非支配遗传算法求解MOP
[0084] S6.1初始化父代数据
[0085] 令G= 0，G为遗传代数，Gmax为最大代数。
[0086] 随机产生初始种群Pg，有N个个体
[0087] 计算初始群体Pg中每一个个体的适应度值，也就是上式(33)两个目标函数值。
[008引S6.2如果GE[ 1，Gmax]，执行步骤S6.3，否则转到步骤S7;
[0089] S6.3竞赛选择
[0090] 二进制竞赛选择:在群体化中任选两个个体比较目标函数值，选择目标函数值小 的。进行N次，从原化中选出N个个体。
[0091] S6.4交叉变异
[0092] 模拟二进制交叉算子(SBX):
[0093] 如果随机生成数PE[0，1]，P<P。，P。为交叉概率，则对N个个体的每个决策变量进 行两两配对。假设其中一对为和.T,P'W，其中，G为代数，随机生成数111￡[0，1]，1是第1个 决策变量。
[0094] 计算分散因子斬1
[0095]
(34)
[0096] 其中，ric是交叉因子。
[0097] 子代个体通过下面公式得到：
[009引
（35J
[0099] 多项式变异算子(PLM):
[0100] 如果随机生成数PE[0，U，P<Pm，Pm= 1 /D，D为决策变量个数，则对N个个体的每个 决策变量进行变异操作。子代个体通过下述公式产生：
[0101]
(3盾）
[0102] 其中，省和苗分别为第i个决策变量的上界和下界。δ由下式给出，ri为随机生成数 Γ?^[0,1]
[0103]
[0104] 其中％为多项式变异指数，δι和δ2由下式给出：
[0105]
(38j
[0106]进过选择，交叉，变异产生的子代群体记为化。
[0107]父代子代合并
[0108] 根据式(33)计算子代群体化中每一个个体的目标函数值。
[0109] 将父代与子代合并产生新的种群:化=PgU化。
[0110] S6.5非支配排序
[0111] 使用快速非支配选择算法对化中的2N个个体进行非支配排序。
[0112] 对于最小化多目标问题，η个目标分量fi(i=l，···，n)组成的向量f(x) = (fi(x)，fi (X)，···，fn(X))，任意给定两个决策变量Xu，XvEU，U为决策变量的取值范围。
[011 ；3 ] 当且仅当，对于We化...，η}，都有fi(Xu) <fi(XV)，则Xu支配XV。
[0114] 当且仅当，对于eI'l，...，η}，都有fi(Xu) <fi(χν)，且至少存在一个je{1，…，η}， 使得扣义11)<：?如巾)则义11弱支配义乂。
[0115]当且仅当，对于3/e 使fi(Xu) <fi(Xv)，同时，3/e化…，打i,使fj(Xu)>fj (Xv)则Xu与Xv互不支配。
[0116] 对于化中每个个体i都设有W下两个参数m和Si，m为在种群中支配个体i的解个 体的数量，Si为被个体i所支配的解个体的集合。
[0117]首先，找到种群中所有m=0的个体，将它们存入当前集合Fi。
[0118] 然后对于当前集合Fi中的每个个体j考察它所支配的个体集&，将集合&中的每个 个体k的nk减去1即支配个体k的解个体数减1(因为支配个体k的个体j已经存入当前集Fi)， 如果化-1 = 0则将个体k存入另一个集F2。
[0119] 最后，将Fi作为第一级非支配个体集合，并赋予该集合内个体一个相同的非支配 序irank，然后继续对F2作上述分级操作并赋予相应的非支配序，直到所有的个体都被分级。
[0120] S6.6拥挤度计算
[0121] 拥挤距离计算原则如下：
[0122] (1)对进行拥挤度计算集合F中的解集按照升序进行排列；
[0123] (2)第一个和最后一个个体的拥挤距离设为无穷大；
[0124](3)第i个个体的拥挤距离则设为第i+1和第i-1个体的所有目标函数值之差的归 一化值之和。
[0125] 可W表示为：
[0126]
Π9)
[0127]其中Fm(i-l)为第i个个体的第m个目标函数值，Μ为目标函数个数。
[0128]最后对集合F按照拥挤距离降序排列。
[0129] 由于子代和父代个体都包含在化中，则经过非支配排序W后的非支配集Fi中包含 的个体是化中最好的，所W先Fi将放入新的父代种群P