【摘 要】
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认知合成孔径雷达（Cognitive Synthetic Aperture Radar,Cognitive SAR）是一种新体制SAR,其相较于传统SAR具有感知、推理、决策和学习的能力。认知SAR构建了一套雷达系统与环境进行交互的闭环处理模式,通过对外部环境信息的感知来自适应地调整系统工作状态,克服了传统SAR工作模式单一的缺陷,从而达到高环境适配、高目标适配、高流程适配的应用效能。资源调度系统
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认知合成孔径雷达（Cognitive Synthetic Aperture Radar,Cognitive SAR）是一种新体制SAR,其相较于传统SAR具有感知、推理、决策和学习的能力。认知SAR构建了一套雷达系统与环境进行交互的闭环处理模式,通过对外部环境信息的感知来自适应地调整系统工作状态,克服了传统SAR工作模式单一的缺陷,从而达到高环境适配、高目标适配、高流程适配的应用效能。资源调度系统是认知SAR系统中的决策模块,负责根据外部信息,选择合适的雷达系统工作参数及雷达系统资源配置策略。本文针对不同场景下认知SAR的功能特性与任务需求,研究了认知SAR应用于成像中的资源调度相关问题,主要进行的工作如下:1.研究了认知SAR的闭环反馈系统架构,分析了认知SAR闭环反馈的实现逻辑与各功能模块之间的关系,梳理了资源调度系统在认知SAR体系中面临的主要问题,为后续认知SAR资源调度方法的研究奠定了理论基础。2.针对认知SAR成像感知的工作特点,归纳了可供SAR系统调度的各种资源类型,并分析了SAR系统资源调度流程,为后续构建SAR任务中的资源调度模型提供了方法基础。3.针对分布式场景下认知SAR的航迹优化问题,提出了一种基于多目标优化遗传算法的航迹资源调度方法,解决了多任务成像性能需求与时间资源消耗的联合优化问题,实现了SAR平台成像构型与航迹的自适应调整。4.针对集中式场景下认知SAR的时间资源优化问题,研究了基于马尔科夫决策的任务时序调度方法,解决了在多任务成像性能约束条件下最小化时间资源消耗的问题,实现了认知SAR多任务时间资源的最优分配。以上模型和方法通过理论分析与仿真实验验证了有效性。结果表明,上述方法在系统约束与成像性能指标约束的条件下,可以有效节约系统资源的消耗。为认知SAR实现环境适配与目标适配的任务需求提供了保障。
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