Hullámforma optimalizálási probléma radar kommunikációs rendszerben

A csatlakoztatott eszközök számának robbanásszerű növekedése és a vezeték nélküli spektrum iránti növekvő kereslet miatt több rádiófrekvenciás funkciót is integrálni kell olyan platformokon, mint a repülőgépek és hajók, mint például a radar, az adatkapcsolatok és az elektronikus hadviselési rendszerek. A kétfunkciós radarkommunikációs rendszer megtervezésével lehetőség nyílik a spektrum megosztására ugyanazon a hardverplatformon, valamint az egyidejű célérzékelés és a vezeték nélküli kommunikáció támogatása. A radar és a kommunikációs teljesítmény kiegyensúlyozásával egy kétfunkciós radarkommunikációs rendszer kialakítása valósítható meg, amely ígéretes technológia.

A hullámforma tervezés a radarkommunikációs rendszerek egyik kulcsfontosságú feladata. Egy jó hullámformának képesnek kell lennie hatékony objektumérzékelésre és adatátvitelre. A hullámformák tervezésekor számos tényezőt figyelembe kell venni, mint például a jel-zaj arány, a cél Doppler-effektusa, a többutas hatás stb. Eközben a radar és a kommunikáció eltérő működési módjai miatt a hullámformának képesnek kell lennie hogy mindkettő szükségleteit kielégítse.

Jelenleg nincs rögzített tervezési módszer a kétfunkciós radarkommunikációs rendszerek optimális hullámforma-tervezésére, amelynek konkrét alkalmazási forgatókönyveken és követelményeken kell alapulnia. Íme néhány lehetséges tervezési módszer:

1. Optimalizációs elméleten alapuló tervezés: A teljesítménymutatók matematikai modelljének felállításával (például észlelési teljesítmény, kommunikációs sebesség stb.), majd optimalizálási algoritmusok (például gradiens süllyedés, genetikai algoritmus stb.) segítségével megtaláljuk a hullámformát. ami maximalizálja a teljesítménymutatókat. Ez a módszer pontos célmodelleket és hatékony optimalizálási algoritmusokat igényel, és számos kihívással néz szembe.

Először is, a radar és a kommunikáció követelményei ütközhetnek egymással, megnehezítve olyan hullámforma megtalálását, amely mindkettőt egyszerre kielégíti. Másodszor, a tényleges radar és kommunikációs környezet eltérhet a modelltől, ami a gyakorlatban a tervezett hullámforma gyenge teljesítményéhez vezethet. Végül az algoritmusok optimalizálása jelentős mennyiségű számítási erőforrást igényelhet, ami korlátozhatja alkalmazásukat a gyakorlati rendszerekben.

2. Gépi tanuláson alapuló tervezés: Gépi tanulási algoritmusok alkalmazása az optimális hullámforma megtanulására nagy mennyiségű betanítási adaton keresztül. Ez a módszer bonyolult környezeteket és bizonytalanságokat is képes kezelni, de nagy mennyiségű adatot és számítási erőforrást igényel.

3. Tapasztalat alapú tervezés: A meglévő radar és kommunikációs rendszerek tapasztalatai alapján hullámformák tervezése próba és hiba útján. Ez a módszer egyszerű és megvalósítható, de előfordulhat, hogy nem találja meg az optimális megoldást.

A fenti tervezési módszereknek megvannak a maguk előnyei és hátrányai, és a tényleges tervezés több módszer kombinációját is megkövetelheti. Ezenkívül a radar és a kommunikációs követelmények közötti lehetséges konfliktusok miatt a tervezési folyamatnak ezeket az ütközéseket is kezelnie kell. Például különböző követelmények teljesíthetők az észlelési teljesítmény és a kommunikációs sebesség egyensúlyozásával, vagy dinamikusan állítható hullámforma tervezésével.