Problem optimizacije valovne oblike v radarskem komunikacijskem sistemu

Z eksplozivno rastjo števila povezanih naprav in vse večjim povpraševanjem po brezžičnem spektru je treba integrirati več funkcij RF na platforme, kot so letala in ladje, kot so radar, podatkovne povezave in sistemi elektronskega bojevanja. Z zasnovo radarskega komunikacijskega sistema z dvojno funkcijo je mogoče deliti spekter na isti strojni platformi in podpirati sočasno zaznavanje ciljev in brezžično komunikacijo. Z uravnoteženjem radarske in komunikacijske zmogljivosti je mogoče doseči zasnovo radarskega komunikacijskega sistema z dvojno funkcijo, kar je obetavna tehnologija.

Oblikovanje valovnih oblik je ena ključnih nalog v radarskih komunikacijskih sistemih. Dobra valovna oblika mora omogočati učinkovito zaznavanje objektov in prenos podatkov. Pri načrtovanju valovnih oblik je treba upoštevati številne dejavnike, kot so razmerje med signalom in šumom, Dopplerjev učinek tarče, učinek več poti itd. Medtem mora biti zaradi različnih delovnih načinov radarja in komunikacije valovna oblika sposobna zadovoljiti potrebe obeh.

Trenutno ni fiksne metode načrtovanja za optimalno načrtovanje valovne oblike radarskih komunikacijskih sistemov z dvojno funkcijo, ki mora temeljiti na posebnih scenarijih uporabe in zahtevah. Tukaj je nekaj možnih načinov načrtovanja:

1. Zasnova, ki temelji na teoriji optimizacije: z vzpostavitvijo matematičnega modela indikatorjev uspešnosti (kot je zmogljivost zaznavanja, hitrost komunikacije itd.) in nato z uporabo optimizacijskih algoritmov (kot je gradientni spust, genetski algoritem itd.) za iskanje valovne oblike ki maksimira kazalnike uspešnosti. Ta metoda zahteva natančne ciljne modele in učinkovite optimizacijske algoritme ter se sooča s številnimi izzivi.

Prvič, zahteve za radar in komunikacijo so lahko v nasprotju med seboj, zaradi česar je težko najti valovno obliko, ki bi lahko zadovoljila obe hkrati. Drugič, dejansko radarsko in komunikacijsko okolje se lahko razlikujeta od modela, kar lahko povzroči slabo delovanje oblikovane valovne oblike v praktični uporabi. Končno lahko algoritmi za optimizacijo zahtevajo precejšnjo količino računalniških virov, kar lahko omeji njihovo uporabo v praktičnih sistemih.

2. Zasnova, ki temelji na strojnem učenju: uporaba algoritmov strojnega učenja za učenje optimalne valovne oblike z veliko količino podatkov za usposabljanje. Ta metoda lahko obravnava zapletena okolja in negotovosti, vendar zahteva veliko količino podatkov in računalniških virov.

3. Oblikovanje na podlagi izkušenj: Na podlagi izkušenj z obstoječimi radarskimi in komunikacijskimi sistemi oblikujte valovne oblike s poskusi in napakami. Ta metoda je preprosta in izvedljiva, vendar morda ne boste mogli najti optimalne rešitve.

Zgornje metode načrtovanja imajo svoje prednosti in slabosti, dejansko načrtovanje pa lahko zahteva kombinacijo več metod. Poleg tega mora proces načrtovanja obravnavati ta nasprotja zaradi morebitnih nasprotij med radarskimi in komunikacijskimi zahtevami. Na primer, različne zahteve je mogoče izpolniti z uravnoteženjem zmogljivosti zaznavanja in hitrosti komunikacije ali z oblikovanjem valovne oblike, ki jo je mogoče dinamično prilagajati.