一种逆合成孔径雷达二维稀疏成像的资源自适应调度方法与流程

本发明涉及相控阵雷达逆合成孔径雷达成像技术领域，尤其涉及一种合成孔径雷达二维稀疏成像的资源自适应调度方法。

背景技术：

多功能相控阵雷达因其阵列天线的波束捷变和波束自适应能力，因而可执行对多个目标交替观测任务，而如何在资源约束下分配任务，对雷达性能有着决定性的影响。现有技术关于相控阵雷达资源优化调度策略的研究大都仅考虑如何在有限时间、频谱、空间、功率等资源的条件下实现多目标搜索和跟踪性能的最优化，而很少有考虑成像需求对调度策略的影响。因此，在相控阵雷达资源优化调度中，若能在有限的资源内实现对多个目标的观测成像，将有利于节省雷达资源，大大提升雷达系统整体性能。

在随机稀疏观测成像模式下，传统的逆合成孔径雷达成像方法将无法使用。近年来，由d.donoho、e.candès及华籍科学家t.tao等提出的压缩感知(compressivesensing,cs)理论为随机稀疏观测逆合成孔径雷达成像提供了新的技术路线。国内外研究者对基于cs的雷达成像技术进行了较多研究，提出了一系列基于cs的稀疏孔径逆合成孔径雷达成像方法，为将成像任务需求纳入资源优化调度模型提供了有效技术支撑。

例如，陈怡君等人将认知成像的思想引入到雷达资源自适应调度中,提出一种基于稀疏孔径认知逆合成孔径雷达成像的雷达资源自适应调度算法,并给出了具体的性能评估指标，该算法主要是针对基于线性调频信号的一维稀疏逆合成孔径雷达成像的时间资源进行分配的方法。孟迪等人针对多功能相控阵雷达成像任务的调度问题，提出了一种基于脉冲交错的成像雷达资源调度算法和针对数字阵列雷达搜索、跟踪和成像任务的资源调度问题，提出一种数字阵列雷达(dar)任务的优化调度算法。

上述这些现有技术均没有从目标方位向和距离向角度考虑进行多目标成像任务在单部雷达中进行合理资源分配的问题，造成雷达资源利用不充分，系统整体性能有欠缺。

技术实现要素：

针对现有技术的不足，本发明所解决的技术问题是如何从目标方位向和距离向角度考虑进行多目标成像任务在单部雷达中合理资源分配从而提升系统整体性能。

为解决上述技术问题，本发明采用的技术方案是一种逆合成孔径雷达二维稀疏成像的资源自适应调度方法，在雷达对每个目标进行特征认知的基础上，计算每个目标的脉冲资源需求量，进而根据雷达选取的约束条件确定每个目标所需要分配的子脉冲发射位置，通过对目标的交替观测获取回波，从而完成对多个目标的逆合成孔径成像任务，包括如下步骤：

(一)雷达对每个目标发射少量脉冲，估算目标飞行参数，具体过程如下：

设定对各目标发射少量脉冲进行目标参数估算所用的波形参数为：载频frc、子脉冲脉宽trp、频率步进长度δfr、子脉冲重复频率fprf、带宽br。获取雷达回波信号后，可通过雷达常规算法测定出第j个目标距离雷达的距离目标速度目标航向目标高度

(二)估算目标二维尺寸，具体过程如下：

对雷达回波信号，采用现有技术的逆合成孔径雷达成像方法，得到第j个目标的粗分辨逆合成孔径雷达像srj(k,l)，对该逆合成孔径雷达像采用以下公式进行归一化处理：

其中k和l分别表示目标距离向和方位向包络位置，设置一个合适的门限ts，计算距离向包络位置最小及距离向包络位置最大值根据目标距离与包络位置关系，可得第j个目标的距离向尺寸其中ρrr＝c/(2br)为距离向分辨率；同理计算方位向包络位置最小最大值分别为可得第j个目标的方位向尺寸其中为方位向分辨率。

(三)确定雷达对目标发射脉冲串个数及脉冲串下发射子脉冲个数，具体过程如下：

设定目标距离向基准尺寸方位向基准尺寸及成像所需的距离向基准分辨率ρrefr、方位向基准分辨率ρrefa，则第j个目标成像所需方距离向分辨率ρjr与方位向分辨率ρja为：

其中为第j个目标距离向尺寸、为第j个目标方位向尺寸。设定方位向分辨率的最小值为ρmina。要使雷达完全无模糊的显示出所有目标的尺寸轮廓，则所需要的最大频率步进长度δfj为：

其中c为光速，第j个目标的脉冲串下发射最少子脉冲个数nj为：

为达到第j个目标成像所需方位向分辨率的要求，则所需发射脉冲串个数mj为：

其中u1为调节发射脉冲串个数的一个大于1的常数，λ为信号波长，fprf子脉冲重复频率。

(四)估计目标方位向稀疏度、距离向稀疏度，具体过程如下：

对第j个目标的粗分辨逆合成孔径雷达像srj(k,l)中元素和值最大的行作如下归一化处理为s′rj(l)，元素和值最大列作如下归一化处理为s″rj(k)：

设置合适的阈值为tm，将s′rj(l)离散化表示为向量s′rj，将s″rj(k)离散化表示为向量s″rj，则第j个目标的方位向稀疏度和距离向稀疏度为：

(五)确定雷达对目标方位向稀疏发射脉冲串个数lj和距离向稀疏发射子脉冲个数zj,具体过程如下：

根据压缩感知理论，第j个目标所需的方位向和距离向稀疏发射的脉冲串个数与子脉冲个数分别为：

其中c1为是一个与恢复精度有关的常数，通常取值为0.5到2之间。

(六)计算目标的威胁度，具体过程如下：

威胁度的计算主要考虑目标的距离速度航向高度四个参数，假设雷达需要对ntotall个目标成像，把ntotall个目标的这四种影响威胁度的因素写成矩阵的形式为a：

式中，aij(i＝1,2…,4；j＝1,2…,ntotall)表示第j个目标的第i个因素的威胁系数，i＝1,2…,4分别表示目标距离雷达的距离、目标的速度、目标的航向和目标的高度；

根据式(11)将各因素归一化后为yij，通过式(12)计算出各因素的权重为βi：

其中每种因素出现得概率如果pij＝0，则定义

根据下式计算出第j个目标的威胁度：

其中β1、β2、β3、β4分别为目标距离雷达的距离、目标的速度、目标的航向和目标的高度得权值系数。

(七)在满足资源约束的条件下，建立资源调度模型并进行资源分配，具体过程如下：

假设调度间隔为t，子脉冲重复频率为fprf，则调度间隔内子脉冲的总个数：ptotall＝t×fprf；

基于上述基础，对雷达成像资源调度算法定义了如下性能指标：

(1)雷达完成成像任务的目标威胁度之和为：

其中ns表示在调度间隔t内完成成像任务的目标序号序列，nu为调度间隔内完成成像任务的目标个数；

(2)调度成功率：指调度间隔t内，实际成功执行成像任务的目标数目与申请执行成像任务的目标数目之比：

其中ntotall为调度间隔内申请执行成像任务的目标总个数；

(3)脉冲资源利用率:在调度间隔t内，完成成像任务所占用的子脉冲个数与调度间隔内总的子脉冲个数之比：

(4)性能指标之和：

spi＝w1·stc+w2·ssr+w3·pru(17)

其中w1、w2、w3权重系数。

基于以上性能指标，建立资源调度模型如下：

脉冲串i′ji,满足脉冲串内子脉冲个数之和≤nj

根据式(18)资源调度模型可描写为：

step1：初始时刻j＝1，将当前剩余空闲脉冲中最靠前的子脉冲作为观测第j个目标发射子脉冲的起始位置startj；

step2：根据全孔径观测时需要的子脉冲个数mj×nj，确定任务的终止子脉冲位置；

step3：从起始位置到终止位置按nj为间隔，均匀的划分出mj个脉冲串；

step4：现从中随机挑选出lj个脉冲串，在挑选出的每一个脉冲串内随机的插入zj个观测子脉冲。

step5：如果j＜ntotall,则j＝j+1并返回第一步。

step6：得到该种优先级排序方式下调度间隔t内完成成像任务的目标序号序列ns，完成成像任务的目标个数nu；

step7：计算该种优先级排序方式下雷达完成成像任务的目标威胁度之和、调度成功率、脉冲资源利用率、性能指标之和。

将上述ntotall！种优先级排序方式中的每一种组合按照目标优先级高优的先代入上述模型中进行资源分配的原则，经过上述分配过程step1至step7，计算出每一种组合下的spi，选取性能指标之和spi最大且满足模型中3个约束的条件的脉冲资源分配序列，作为最终的资源调度序列结果。

(八)用现有的二维稀疏成像技术获得目标二维像，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，用现有的二维稀疏成像技术，对各目标实现逆合成孔径雷达二维成像。

采用本发明的技术方案可从目标方位向和距离向角度考虑实现单步雷达面对多目标时的资源分配，利于节省雷达资源，提升雷达系统整体性能。

附图说明

图1为本发明流程示意图；

图2为各优先级排序方式下对应的spi；

图3为本发明雷达资源调度结果图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本发明的具体实施方式作进一步的说明，但不是对本发明的限定。

实施例：

设调度间隔为t＝1s，子脉冲重复频率为fprf＝10khz，则调度间隔内子脉冲的总个数：ptotall＝t×fprf＝10000，设调度间隔t内有ntotall个目标申请成像任务。

图1示出了一种逆合成孔径雷达二维稀疏成像的资源自适应调度方法，在雷达对每个目标进行特征认知的基础上，计算每个目标的脉冲资源需求量，进而根据雷达选取的约束条件确定每个目标所需要分配的子脉冲发射位置，通过对目标的交替观测获取回波，从而完成对多个目标的逆合成孔径成像任务，包括如下步骤：

(一)雷达对每个目标发射少量脉冲，估算目标飞行参数，具体过程如下：

设定对各目标发射少量脉冲进行目标参数估算所用的波形参数为：载频frc＝10ghz、子脉冲脉宽trp＝0.3μs、频率步进长度δfr＝3m、带宽br＝300mhz。对各目标随机选取w＝300个子脉冲发射，获取雷达回波信号后，可通过雷达常规算法测定出第j个目标距离雷达的距离目标速度目标航向目标高度各目标参数如表1所示。

表1各目标参数表

(二)估算目标二维尺寸，具体过程如下：

对接受回波数据缺失部分填零重构fprf个观测点数据，以此作为目标粗分辨逆合成孔径雷达像的回波信号，通过对各目标的回波信号进行逆合成孔径雷达成像处理，可得到每个目标的粗像，记为srj(k,l)。并对其做归一化处理可得归一化像，记为s′rj(k,l)：

其中k和l分别表示目标距离向和方位向包络位置，根据式ρrr＝c/(2br)计算出距离向分辨率，根据式计算出方位向分辨率。选取门限值ts＝0.38，计算距离向包络位置最小及距离向包络位置最大值根据目标距离与包络位置关系，可得第j个目标的距离向尺寸其中ρrr＝c/(2br)为距离向分辨率；同理计算方位向包络位置最小最大值分别为可得第j个目标的方位向尺寸其中为方位向分辨率，计算出每个目标的二维尺寸认知结果如下表2所示。

表2目标特征认知结果

(三)确定雷达对目标发射脉冲串个数及脉冲串下发射子脉冲个数，具体过程如下：

设定目标距离向基准尺寸方位向基准尺寸及成像所需的距离向基准分辨率ρrefr、方位向基准分辨率ρrefa，则第j个目标成像所需方距离向ρjr与方位向分辨率ρja为：

其中为第j个目标距离向尺寸、为第j个目标方位向尺寸。设定方位向分辨率的最小值为ρmina。目标距离向基准尺寸设为方位向基准尺寸为距离向基准分辨率为ρrefr＝0.5m、方位向基准分辨率为ρrefa＝0.5m，要使雷达完全无模糊的显示出所有目标的尺寸轮廓，则所需要的最大频率步进长度δfj为：

其中c为光速，第j个目标的脉冲串下发射最少子脉冲个数nj为：

为达到第j个目标成像所需方位向分辨率的要求，则所需发射脉冲串个数mj为：

其中u1为调节发射脉冲串个数的一个大于1的常数，取值为1.1，λ为信号波长，计算出每个目标需要发射脉冲串个数及脉冲串下发射子脉冲个数结果如上表2所示。

(四)估计目标方位向稀疏度、距离向稀疏度，具体过程如下：

对第j个目标的粗分辨逆合成孔径雷达像srj(k,l)中元素和值最大的行归一化处理为s′rj(l)，元素和值最大的列归一化处理为s″rj(k)：

设置阈值为tm＝0.3，将s′rj(l)离散化表示为向量s′rj，则第j个目标的方位向稀疏度为向量s′rj中大于tm的元素个数。s″rj(k)离散化表示为向量s″rj，则第j个目标的距离向稀疏度为向量s″rj中大于tm的元素个数：

各目标方位向稀疏度、距离向稀疏度估算结果如上表2所示。

(五)确定目标方位向稀疏发射脉冲串个数和距离向稀疏发射子脉冲个数,具体过程如下：

根据压缩感知理论，第j个目标所需的方位向和距离向稀疏发射的脉冲串个数lj与子脉冲个数zj分别为：

其中c1为是一个与恢复精度有关的常数，取值为0.51，各目标方位向稀疏发射脉冲串个数和距离向稀疏发射子脉冲个数估算结果如上表2所示。

(六)计算目标的威胁度，具体过程如下：

威胁度的计算主要考虑目标的距离速度航向高度四个参数，假设雷达需要对ntotall个目标成像，把ntotall个目标的这四种影响威胁度的因素写成矩阵的形式：

式中，aij(i＝1,2…,4；j＝1,2…,ntotall)表示第j个目标的第i个因素的威胁系数，i＝1,2…,4分别表示目标距离雷达的距离、目标的速度、目标的航向和目标的高度；根据式(11)将各因素归一化后为yij，通过式(12)计算出各因素的权重为βi：

其中每种因素出现得概率如果pij＝0，则定义

根据下式计算出第j个目标的威胁度：

其中β1、β2、β3、β4分别为目标距离雷达的距离、目标的速度、目标的航向和目标的高度得权值系数，各目标威胁度估算估算结果如上表2所示。

(七)在满足资源约束的条件下，按照资源调度模型进行资源分配具体过程如下：

设定4个不同优先级由高到低依次是：0.4、0.3、0.2、0.1，将调度间隔内有任务申请的ntotall＝4个目标，按设定的4个不同优先级，自由排列产生24种优先级排序方式如下表3所示。

表3目标优先级排序列表

将上述24种优先级排序方式中的于每一种组合按照目标优先级高优的先代入下述模型中进行资源分配的原则，计算出每一种组合的spi：

脉冲串i′ji,满足脉冲串内子脉冲个数之和≤nj

根据式(18)脉冲资源分配过程可描写为：

step1：初始时刻j＝1，将当前剩余空闲脉冲中最靠前的子脉冲作为观测第j个目标发射子脉冲的起始位置startj；

step2：根据全孔径观测时需要的子脉冲个数mj×nj，确定任务的终止子脉冲位置；

step3：从起始位置到终止位置按nj为间隔，均匀的划分出mj个脉冲串；

step4：现从中随机挑选出lj个脉冲串，在挑选出的每一个脉冲串内随机的插入zj个观测子脉冲。

step5：如果j＜ntotall,则j＝j+1并返回第一步。

step6：得到该种优先级排序方式下调度间隔t内完成成像任务的目标序号序列ns，完成成像任务的目标个数nu；

step7：计算该种优先级排序方式下雷达完成成像任务的目标威胁度之和、调度成功率、脉冲资源利用率、性能指标之和具体计算如下：

(1)雷达完成成像任务的目标威胁度之和为：

其中ns表示在调度间隔t内完成成像任务的目标序号序列，nu为调度间隔内完成成像任务的目标个数；

(2)调度成功率：指调度间隔t内，实际成功执行成像任务的目标数目与申请执行成像任务的目标数目之比：

其中ntotall为调度间隔内申请执行成像任务的目标总个数。

(3)脉冲资源利用率:在调度间隔t内，完成成像任务所占用的子脉冲个数与调度间隔内总的子脉冲个数之比：

(4)性能指标之和：

spi＝w1·stc+w2·ssr+w3·pru(17)

其中权重系数为w1＝0.3、w2＝0.5、w3＝0.2；

雷达对第j个目标发射的第i个脉冲串为i′ji。

将上述24种优先级排序方式中的每一种组合按照目标优先级高优的先代入上述模型中进行资源分配的原则，经过上述分配过程step1至step7，计算出每一种组合下的spi，如图2所示，选取性能指标之和spi最大且满足模型中3个约束的条件的脉冲资源分配序列，作为最终的资源调度序列结果，如图3所示。

(八)最后用现有的二维稀疏成像技术获得目标二维像，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，用现有的二维稀疏成像技术，对各目标实现逆合成孔径雷达二维成像。

采用本发明的技术方案可从目标方位向和距离向角度考虑实现单步雷达面对多目标时的资源分配，利于节省雷达资源，提升雷达系统整体性能。以上结合附图和实施例对本发明的实施方式做出了详细说明，但本发明不局限于所描述的实施方式。对于本领域技术人员而言，在不脱离本发明的原理和精神的情况下，对这些实施方式进行各种变化、修改、替换和变型仍落入本发明的保护范围内。