18、基于脉冲交错的 ISAR 成像雷达自适应调度算法与球谐域波达方向估计

基于脉冲交错的 ISAR 成像雷达自适应调度算法与球谐域波达方向估计

基于脉冲交错的 ISAR 成像雷达自适应调度算法

在雷达技术领域，MIMO 雷达提出了一些调度算法，提升了时间效率和能源利用效率。不过，多数现有算法仅处理搜索和跟踪任务，未考虑成像任务。实际上，目标成像能为目标分类和识别提供重要支持信息，是相控阵雷达（PAR）的重要功能之一。但成像功能需要连续时间资源，导致资源利用率较低。

背景知识

• 目标认知特征 ：为建立合理的脉冲交错资源调度模型，需根据目标特征结果计算逆合成孔径雷达（ISAR）成像任务所需的雷达资源。基于压缩感知（CS）理论的稀疏孔径 ISAR 成像近年来取得了显著成果。进入稳定跟踪阶段后，可采用特定方法识别目标特征，进而计算目标成像所需的雷达资源。通过常规跟踪算法，可获取目标的距离 $\hat{R}$、速度 $\hat{V}$、航向 $\hat{h}$，估计目标大小 $\hat{S}$，定义方位稀疏性 $\hat{K}$，计算观测时间 $\hat{T}_c$ 和相对优先级 $P$。
• 稀疏孔径 ISAR 成像 ：在 ISAR 成像过程中，回波的主要位置和幅度信息大多由强散射点提供，弱散射点贡献较小。因此，利用目标特征识别可实现稀疏孔径认知 ISAR 成像。假设第 $i$ 个目标成像的积累时间为 $\hat{T}_c$，发射 $N = PRF \cdot \hat{T}_c$ 个脉冲，全孔径离散化表示为 $s_r(t, m)$，$m = 1, 2, \cdots, N$。向目标发射 $M$（$M < N$）个子脉冲，稀疏孔径信号为 $s_