基于GEO-SAR卫星照射源的多无人机协同成像技术研究

The GEO-MUAV SAR is a novel radar technology for imaging ground targets, whose transmitter is GEO-SAR satellite and receivers are mounted on multiple cooperative unmanned aerial vehicles (UAVs). It possesses great values in the fields of disaster rescue, land surveying and mapping, tactical surveillance, and so on. However, current imaging methods are no longer applicable due to the azimuth ambiguity and two-dimensional spatial variation characteristics of the echo signal caused by the big difference between the transmitter and receiver platforms and the low pulse repetition frequency (PRF)..The project will be focused on the basic problems in GEO-MUAV SAR imaging. Resolution and echo modeling, characteristic analysis, unambiguous azimuth signal reconstruction, multi-UAV cooperative path planning, imaging processing algorithms and other research work will be carried out. The key techniques such as unambiguous signal reconstruction in azimuth under low-PRF and large-bandwidth conditions are going to be broken through. At the same time, numerical simulations are utilized to verify the methods. The research of this project is of important scientific significance for improving the basic research level and the ability of independent innovation in bi- and multi-static SAR imaging with the illumination provided by GEO-SAR in our country.

基于GEO-SAR卫星照射源的多无人机协同成像技术（简写GEO-MUAV多基SAR），是一种利用GEO-SAR卫星作为照射源，接收站安装于多架协同工作的无人机上对地物成像的新体制雷达成像技术，在灾害救援、国土测绘、战术侦察等领域具有重要的应用价值。然而，由于GEO-MUAV多基SAR收发站的运动速度差异大、脉冲重复频率通常较小等原因，其回波具有二维空变、方位模糊等特性，现有的成像方法不再适用。本项目将围绕GEO-MUAV多基SAR成像的基础问题，开展分辨率与回波建模及回波特性分析、方位无模糊信号重建、多机协同路径规划、成像处理算法等研究工作，突破低重频、大带宽条件下方位信号无模糊重建方法等关键技术，并进行仿真验证。本项目的研究可以提高我国在星源照射双（多）基SAR成像方面的基础研究水平和自主创新能力，具有重要的科学意义。

基于GEO-SAR卫星照射源的多无人机协同成像技术是一种利用GEO-SAR卫星作为照射源，接收站安装于多架协同工作的无人机上对地物成像的新体制雷达成像技术，在灾害救援、国土测绘、战术侦察等领域具有重要的应用价值。其主要研究内容包括：. （1）建立了GEO-MUAV多基SAR的回波模型，研究了GEO-MUAV多基SAR的距离徙动、多普勒特性，建立了GEO-MUAV多基SAR的联合分辨率度量准则；. （2）分析了沿航迹多接收通道进行方位信号无模糊重建的系统性能及其影响因素，研究了基于接收站多通道配置优化的方位信号无模糊重建方法，实现了方位信号的无模糊重建；. （3）建立了GEO-MUAV多基SAR无人机飞行路径模型，分析了无人机不同飞行路径的导航性能差异，提出了多无人机飞行路径设计方法，实现复杂地形环境下多基SAR对地高分辨成像最优路径设计；. （4）分析了UAV运动误差对成像性能的影响，建立了UAV运动误差与图像对比度、信息熵之间的关系模型，提出了基于轨迹反演的自聚焦方法，实现了GEO-MUAV多基SAR的高精度聚焦成像。. GEO-MUAV多基SAR系统具有分辨率高、可监视区域广、轻量化和小型化等突出优点，可应用于灾害救援、打击恐怖、海洋搜救等领域，在国民经济建设和国防建设等领域具有十分广阔的应用前景。