本文将讨论两个资源分配问题。每个问题的目标都是以最佳方式利用资源。将考虑太空域感知(SDA)传感器任务分配问题和合成孔径雷达(SAR)飞行路径规划问题。

首先为太空域感知资源分配(SDARA)问题提出一个新的目标函数,并提出一种新的算法来最大化这一新的目标函数。这个 SDARA 问题旨在最大限度地增加所看到的目标总数,同时最小化资源成本。假设这些资源(即光学传感器)是异构的,并具有不同的相关任务成本。被称为 “分块贪婪 ”算法的新算法能在可控时间内提供该目标函数的近似区域最大值。分块贪婪算法是武器目标分配算法和贪婪算法的混合体。该算法将被证明优于用于解决 SDARA 问题的普通算法。

其次,将介绍一种通过改变飞行器的航向、俯仰角和天线转向角来创建最佳合成孔径雷达飞行路径的方法。最佳飞行路径是场景覆盖范围和分辨率最大化的路径。将利用数据采集流形作为测量场景分辨率的工具。然后,将添加场景覆盖考虑因素,建立目标函数,从而为飞机规划最佳飞行路径。之后,将考虑使用该目标函数的许多扩展和应用。其中包括在合成孔径雷达飞行路径规划中加入信噪比(SNR)因素。此外,我们还将扩展该目标函数,将多个无人飞行器(UAV)纳入其中,以优化合成孔径雷达系统的飞行路径。将使用目标函数为多个无人飞行器优化规划飞行路径。

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