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摘要：本发明公开了一种基于SAR的ISAC无人机联合轨迹、波束与资源优化方法，涉及无人机探通技术领域，包括：构建无人机地面目标成像通信场景，具体包含无人机飞至探测区域SAR采用聚焦工作模式进行目标区域成像，采用通信感知一体化实时传输感知数据；构建无人机地面目标SAR成像信息速率模型、无人机信息传输模型；构建无人机移动能耗模型、通信感知能耗模型；构建无人机飞行过程和地面目标区域成像通信模型的约束条件；构建无人机通信感知过程中波束赋形优化问题和无人机目标区域感知过程中资源优化问题；简化系统目标函数，采用交替迭代，获取无人机能耗最优的飞行轨迹、波束形成和功率分配方法。本发明提供高可靠性的算法来规划路径、波束和资源分配方法。

主权项：1.一种基于SAR的ISAC无人机联合轨迹、波束与资源优化方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：构建无人机地面目标探测通信场景，具体包括装配有合成孔径雷达SAR的无人机、地面目标区域、数据中心；其中，无人机从起点飞至探测区域，SAR采用聚焦工作模式对探测区域内的M个目标区域进行感知，直至飞出探测区域，对所有目标探测结束后飞到终点；步骤2：构建无人机地面目标SAR成像信息速率模型，构建无人机与数据中心信息传输模型；具体的，所述无人机地面目标SAR成像信息速率模型构建如下：雷达采用数字波束形成波束指向目标，无人机载SAR对目标的感知数据速率Rdr为： 其中c是光速，PRF是雷达脉冲重复频率，Br是雷达带宽，τp是雷达脉冲持续时间，H是无人机飞行高度；Ω为无人机探测远点和近点回波距离差与无人机飞行高度比值，t时刻下Ω计算如下： 其中rfar和rnear分别为远距和近距波程距离；无人机与数据中心信息传输模型构建如下：t时刻下数据中心接收信号ycomt由下式给出：ycomt＝htHwtst+nk；其中表示发射引导矢量，j表示虚数，Q表示在线型天线阵列中天线的序号，d为天线到区域中心的距离，wt表示在t时刻下的通信发射波束成形向量，st表示通信信号，nk表示数据中心处加性高斯白噪声；θcom表示通信信号波束角，且θcomt＝arctan||qt-qDC||H，其中qt为无人机t时刻下的飞行轨迹的水平投影坐标，qDC为数据中心坐标；通信的接收噪比计算为： 其中σ为通信链路噪声因子，t时刻数据中心接收的数据速率Rcomt为：Rcomt＝Bcomlog21+γt；其中Bcom表示通信信道带宽，其中Rcomt＞Rdrt；步骤3：构建无人机移动能耗模型，构建无人机通信感知能耗模型；具体的，所述无人机移动能耗模型构建如下：无人机关于实时速度vt的飞行功率PUAVt建模为： 其中P0和P1分别表示无人机悬停状态下的桨叶轮廓功率和感应功率，Utip为旋翼桨叶的叶尖速度，v0表示悬停状态下的平均旋翼感应速度，df为无人机机身阻力比，s为无人机旋翼密实度，ρ为无人机飞行环境的空气密度系数，A为无人机旋翼盘面积；无人机通信感知能耗模型构建如下：无人机通信感知功率PISACt为：PISACt＝||wt||2+||rt||2；其中rt为t时刻的雷达信号的发射波束成形向量，当无人机在待探测区域内飞行时，无人机总功率为：Pt＝PUAVt+PISACt；步骤4：构建无人机通信感知过程中波束赋形优化问题和无人机目标区域感知过程中资源优化问题以及约束条件；具体的，所述无人机通信感知过程中波束赋形优化问题和无人机目标区域感知过程中资源优化问题表示如下： 其中，包括vn,m,t，δn,m，rn,m,t，wn,m,t7个参数，进行联合优化；具体的，vn,m,t表示第n次选择、在第m个区域、第t个时隙飞行的速度，表示无人机进入到目标探测区域的入点坐标，表示无人机飞离目标探测区域的出点坐标，δn,m表示探测区域通信感知模式入点状态判定系数，表示在第n次选择时从m区域飞向j区域的速度，rn,m,t表示无人机通信感知模式的雷达发射波束成形向量，wn,m,t表示无人机通信感知模式下通信波束成形向量；所述约束条件如下： C3:vmin≤vn,m,t≤vmax,n,m,j∈{1,..,M}； 其中，δn-1,j表示探测区域通信感知模式出点状态判定系数；无人机在探测区域内飞行过程中，qin、qout分别表示无人机探测区域的起始点和终点的位置，有： δ0,i表示通信感知模式入点状态判定系数、q0,i表示通信感知模式入点坐标、δN+1,i表示通信感知模式出点状态判定系数、qN+1,i表示通信感知模式出点坐标；C2、C3为无人机的飞行速度约束，其中下标min表示最小值，下标max表示最大值；C4为无人机在区域第n次选择时区域m过程中通感状态通信速率的约束，无人机通信速率不小于雷达感知速率Rtar才能保证实时数据回传；C5为无人机总功率约束；C6为无人机飞行功率约束；C7为无人机通信感知功率约束；C8和C9表示无人机在探测区域内以直线飞行，其中Rm表示m区域的半径，索引为n的m区域的中心坐标为入点坐标和出点坐标的中点；C10表示当无人机进入探测区域内，无人机对探测区域成像信噪比不小于SNRmin；步骤5：将上述约束条件中的离散约束条件进行连续化处理，然后基于最大航程速度简化上述优化问题，构建基于SAR的ISAC无人机轨迹、波束与资源优化问题；所述基于SAR的ISAC无人机轨迹、波束与资源优化问题表示如下： 其中，包括vn,m,t，δn,m，rn,m,t，wn,m,t5个参数，进行联合优化；vmr表示最大航程速度；约束条件C1更新为： 步骤6：基于凸优化算法解决基于SAR的ISAC无人机轨迹、波束与资源优化问题，获取无人机能耗最优的飞行轨迹、波束形成以及功率分配方法。

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