蜂群无人机收发组网SAR资源优化与动态重构方法技术

本发明专利技术涉及一种蜂群无人机收发组网SAR资源优化与动态重构方法，包括以下步骤：a、根据SAR系统探测性能和无人机节点资源构建多目标函数；b、根据多目标函数的解进行SAR资源及模式的重构。本发明专利技术具有高动态重构、大幅宽成像与反隐身探测能力。与反隐身探测能力。与反隐身探测能力。

【技术实现步骤摘要】
蜂群无人机收发组网SAR资源优化与动态重构方法


[0001]本专利技术涉及一种蜂群无人机收发组网SAR资源优化与动态重构方法。

技术介绍

[0002]无人机(UAV)是一类不需要人类坐在驾驶位进行操控的飞行器，无人机的驾驶一般由程序自行完成，或由远程操控平台完成。与有人驾驶的飞机相比，无人机可以避免飞行员在危险环境下作战，具有伤亡率低甚至零伤亡的特点，并且无需考虑机载生命的影响，从而可以进一步提高飞行器的机动性、低可探测性和持续作战能力。而由于无需人员驾驶，也降低了飞行器系统的复杂性，使其研发、制造、装备、使用与维护的难度和成本均低于有人机。随着相关技术的发展，UAV已经广泛应用于情报侦察监视、对地打击、通信中继以及目标搜索与跟踪等各种作战任务中。在高危环境执行作战任务时，UAV更能够体现出较大的优势，从而成为了执行枯糙、恶劣和危险(Dull,DirtyandDangerous,3D)任务的最佳选择。
[0003]然而，在作战环境日益复杂、作战任务日渐多样、作战范围日趋扩大的趋势下，无人机受其自身软硬件条件的限制，仍有某些局限性。例如，对于单架无人机而言，极其受自身的燃料、重量和尺寸的限制，而无法形成持续有力的打击力度。另外，受机载传感器以及通信设备的限制，单架无人机也无法实现对任务区域的多维度、大范围覆盖。并且，在执行高风险任务时，单架无人机还可能因为受到攻击或自身故障而失效，从而导致任务系统容错性不足。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的在于提供一种蜂群无人机收发组网SAR资源优化与动态重构方法。
[0005]为实现上述专利技术目的，本专利技术提供一种蜂群无人机收发组网SAR资源优化与动态重构方法，包括以下步骤：
[0006]a、根据SAR系统探测性能和无人机节点资源构建多目标函数；
[0007]b、根据多目标函数的解进行SAR资源及模式的重构。
[0008]根据本专利技术的一个方面，所述步骤(a)包括：
[0009]a1、分析通过无人机簇的联合探测拼接出大幅宽图像的方式；
[0010]a2、分析使蜂群无人机雷达获得足够多有差异的双站观测角和多尺度分辨率的方式；
[0011]a3、分析无人机间通信链路和无人机簇间通信链路的限制；
[0012]a4、分析系统功率和信号带宽的限制；
[0013]a5、根据蜂群无人机的系统资源生成约束条件；
[0014]a6、根据系统探测性能指标构建多目标函数。
[0015]根据本专利技术的一个方面，系统资源包括系统功率、信号带宽、机间/簇间通信链路；
[0016]系统探测性能指标包括目标检测率、图像分辨率、探测幅宽、信号SNR(信噪比)/图像NESZ(等效噪声系数)、双站角数量。
[0017]根据本专利技术的一个方面，所述步骤(b)包括：
[0018]b1、利用并行遗传算法智能求解出多目标函数的最优解，获得蜂群无人机收发组网SAR资源的最优值或取值范围；
[0019]b2、配置蜂群无人机的空间节点分布与雷达资源；
[0020]b3、进行多幅SAR图像的叠加处理。
[0021]根据本专利技术的一个方面，当无人机蜂群对某大区域进行高分宽幅侦察时，分为多个无人机簇，不同无人机簇负责观测不同的子测绘带，进而拼接成大幅宽成像；
[0022]每个无人机簇内包含多个无人机，无人机簇内无人机的间距大于安全间距x；
[0023]采用频分复用的方式，将可用信号频带平分为多个子频带，每个无人机簇使用不同的子频带；
[0024]每个无人机簇可进行高分宽幅探测和弱散射目标的高性能检测。
[0025]根据本专利技术的一个方面，使多个无人机簇分别照射连续不同的区域，实现宽幅成像探测，且大幅宽内的分辨率均匀；
[0026]通过设置无人机簇内的无人机节点间距，使簇内的多个无人机雷达能以多样化的小角度双站角观测目标，且子测绘带内具有多分辨率多尺度特性；
[0027]使各个测绘带内的成像分辨率一致，且系统等效噪声系数均匀。
[0028]根据本专利技术的一个方面，利用无人机簇组成分布式MIMO(多输入多输出)
‑
SAR系统，采用侧视模式对探测区域进行SAR成像侦察；
[0029]每个无人机簇中有N+1架无人机，其中N架执行发射任务，1架执行接收任务，且发射的N个窄波束指向同一区域，处理得到此区域的N幅SAR图像，并对N幅图像进行叠加处理；
[0030]每个无人机簇的N架无人机信号采用码分复用的方式，不同无人机簇内的无人机发射不同的编码信号。
[0031]根据本专利技术的一个方面，设蜂群无人机的飞行速度一致，各个无人机雷达发射天线的口径一致，则构建多目标最优化模型为：
[0032][0033][0034][0035][0036][0037][0038][0039]其中，T为蜂群无人机总数量；θ
k,i
为第k个无人机簇的第i个双站观测角；为每个无人机簇内双站角的均值；为第m个无人机簇与第n个无人机簇构成的夹角；为所有簇与簇构成的夹角均值，且ξ1+ξ2＝1；ΔR
k,i
为第k个无人机簇的第i个双站观测角获得的距离向分辨率；为每个无人机簇内距离向分辨率的均值，且ρ1+ρ2＝1；ΔA
k,i
为第k个无人机簇的第i个双站观测角获得的方位向分辨率；为每个无人机簇内方位向分辨率的均值，且ρ3+ρ4＝1；NE
k,i
为第k个无人机簇的第i个双站观测角获得的系统等效噪声系数；P
k,i
为第k个无人机簇的第i个双站观测任务的功耗；x
k,i
、y
k,i
、z
k,i
分别为第k个无人机簇的第i个无人机雷达发射节点的三维空间位置；x
k,R
、y
k,R
、z
k,R
分别为第k个无人机簇的雷达接收节点的三维空间位置；ΔFX
m,n
、ΔFY
m,n
、ΔFZ
m,n
分别为无人机簇与簇之间的三维间距；ΔLX
k,j
、ΔLY
k,j
、ΔLZ
k,j
分别为无人机簇内的无人机之间的三维间距；Δθ
k,j
为第k个无人机簇的各双站角之差；B
k,i
为第k个无人机簇的第i个无人机雷达发射信号的频率带宽；g为资源优化函数；S为测绘带幅宽；X
k
、Y
k
、Z
k
分别为蜂群无人机雷达的三维空间区域边界；F
x
、F
y
、F
z
分别为无人机簇与簇之间的三维安全间距要求；Ω为根据任务需求设置的某个角度值，取值范围为Ω∈[1
°
,5
°
]；为数学组合公式；B
T
为整个蜂群无人机雷达的信号可用带宽之本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种蜂群无人机收发组网SAR资源优化与动态重构方法，包括以下步骤：a、根据SAR系统探测性能和无人机节点资源构建多目标函数；b、根据多目标函数的解进行SAR资源及模式的重构。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤(a)包括：a1、分析通过无人机簇的联合探测拼接出大幅宽图像的方式；a2、分析使蜂群无人机雷达获得足够多有差异的双站观测角和多尺度分辨率的方式；a3、分析无人机间通信链路和无人机簇间通信链路的限制；a4、分析系统功率和信号带宽的限制；a5、根据蜂群无人机的系统资源生成约束条件；a6、根据系统探测性能指标构建多目标函数。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，系统资源包括系统功率、信号带宽、机间/簇间通信链路；系统探测性能指标包括目标检测率、图像分辨率、探测幅宽、信号SNR/图像NESZ、双站角数量。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤(b)包括：b1、利用并行遗传算法智能求解出多目标函数的最优解，获得蜂群无人机收发组网SAR资源的最优值或取值范围；b2、配置蜂群无人机的空间节点分布与雷达资源；b3、进行多幅SAR图像的叠加处理。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，当无人机蜂群对某大区域进行高分宽幅侦察时，分为多个无人机簇，不同无人机簇负责观测不同的子测绘带，进而拼接成大幅宽成像；每个无人机簇内包含多个无人机，无人机簇内无人机的间距大于安全间距x；采用频分复用的方式，将可用信号频带平分为多个子频带，每个无人机簇使用不同的子频带；每个无人机簇可进行高分宽幅探测和弱散射目标的高性能检测。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，使多个无人机簇分别照射连续不同的区域，实现宽幅成像探测，且大幅宽内的分辨率均匀；通过设置无人机簇内的无人机节点间距，使簇内的多个无人机雷达能以多样化的小角度双站角观测目标，且子测绘带内具有多分辨率多尺度特性；使各个测绘带内的成像分辨率一致，且系统等效噪声系数均匀。7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，利用无人机簇组成分布式MIMO
‑
SAR系统，采用侧视模式对探测区域进行SAR成像侦察；每个无人机簇中有N+1架无人机，其中N架执行发射任务，1架执行接收任务，且发射的N个窄波束指向同一区域，处理得到此区域的N幅SAR图像，并对N幅图像进行叠加处理；每个无人机簇的N架无人机信号采用码分复用的方式，不同无人机簇内的无人机发射不同的编码信号。8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，设蜂群无人机的飞行速度一致，各个无人机雷达发射天线的口径一致，则构建多目标最优化模型为：
其中θ
k,i
为第k个无人机簇的第i个双站观测角；为每个无人机簇内双站角的均值；为第m个无人机簇与第n个无人机簇构成的夹角；为所有簇与簇构成的夹角均值，且权值系数ξ1+ξ2＝1；ΔR
k,i
为第k个无人机簇的第i个双站观测角获得的距离向分辨率；为每个无人机簇内距离向分辨率的均值，且权值系数ρ1+ρ2＝1；ΔA
k,i
为第k个无人机簇的第
i个双站观测角获得的方位向分辨率；为每个无人机簇内方位向分辨率的均值，且权值系数ρ3+ρ4＝1；NE
k,i
为第k个无人机簇的第i个双站观测角获得的系统等效噪声系数；P
k,...

【专利技术属性】
技术研发人员：张闯，夏正欢，赵志龙，刘新，张瑶，张涛，高文宁，易春宏，金世超，岳富占，
申请(专利权)人：北京卫星信息工程研究所，
类型：发明
国别省市：