组网雷达资源管理技术是为了应变作战环境和作战需求,由雷达的数据处理中心根据某个目标函数对组网雷达系统中的资源进行分配,它对提高组网雷达系统的作战效率和资源利用率起着至关重要的作用。目前现有文献对组网雷达资源调度主要围绕目标搜索与跟踪任务展开研究,而对目标成像任务没有进行相关分析,造成组网雷达的工作效率不高。因此,本文将组网雷达与认知雷达反馈技术相结合,对组网雷达成像资源自适应调度和多功能组网雷达资源调度展开了研究。本文主要工作如下:1、针对多目标成像任务在组网认知雷达中的资源调度问题,首先提出了基于投影融合的组网雷达成像资源自适应调度算法。该算法根据目标特征结果以三维尺寸信息融合为标准,建立了组网成像资源调度模型,并根据成像质量自适应地调整雷达的时间资源需求量,实现了组网雷达成像资源的自适应调度。结合实验仿真验证了该方法的可行性,但也发现该方法不能充分利用雷达时间资源。因而,为了解决此问题,提出了基于可变调度间隔的组网雷达成像资源优化调度算法,该算法根据请求调度的目标成像任务的相干积累时间与雷达时间资源的动态变化情况对调度间隔的时长进行自适应地调整,仿真实验对比分析了调度成功率与资源利用率两个性能指标,验证了该算法在成像资源调度上更具有效性。2、针对多目标多任务(如搜索、跟踪与成像等)在组网认知雷达中的资源调度问题,首先提出了基于优先级的多功能组网雷达资源调度算法。该算法以优先级高的目标优先调度为原则,建立资源调度模型并求解该模型,仿真实验表明该算法可以实现多目标多任务在组网认知雷达中的调度,但同时该方法易造成目标任务的丢失。为了解决这个问题,提出了基于调度效益最大化的多功能组网雷达资源优化调度算法。该算法将雷达对目标任务的调度效益通过目标任务的重要性(优先级)和有效性(时间窗)两个因素的加权来表示,根据调度效益最大准则建立并求解资源调度模型。仿真实验对两种算法的调度时序图与性能指标进行了对比分析,验证了该方法更能提高组网雷达的整体效能。