Problém optimalizace průběhu v radarovém komunikačním systému

S prudkým růstem počtu připojených zařízení a rostoucí poptávkou po bezdrátovém spektru je nutné integrovat více RF funkcí na platformách, jako jsou letadla a lodě, jako jsou radary, datové spoje a systémy elektronického boje. Navržením dvojfunkčního radarového komunikačního systému je možné sdílet spektrum na stejné hardwarové platformě a podporovat současnou detekci cíle a bezdrátovou komunikaci. Vyvážením radarového a komunikačního výkonu lze dosáhnout návrhu dvojfunkčního radarového komunikačního systému, což je slibná technologie.

Návrh tvaru vlny je jedním z klíčových úkolů v radarových komunikačních systémech. Dobrý tvar vlny musí být schopen dosáhnout účinné detekce objektů a přenosu dat. Při navrhování průběhů je třeba vzít v úvahu mnoho faktorů, jako je poměr signálu k šumu, Dopplerův efekt cíle, vícecestný efekt atd. Mezitím, vzhledem k různým pracovním režimům radaru a komunikace, musí být průběh schopen uspokojit potřeby obou.

V současné době neexistuje žádná pevná metoda návrhu pro optimální návrh tvaru vlny dvoufunkčních radarových komunikačních systémů, která musí být založena na konkrétních aplikačních scénářích a požadavcích. Zde jsou některé možné metody návrhu:

1. Návrh založený na teorii optimalizace: Vytvořením matematického modelu výkonnostních indikátorů (jako je výkon detekce, rychlost komunikace atd.) a následným použitím optimalizačních algoritmů (jako je gradientní klesání, genetický algoritmus atd.) k nalezení tvaru vlny. což maximalizuje ukazatele výkonu. Tato metoda vyžaduje přesné cílové modely a efektivní optimalizační algoritmy a čelí mnoha výzvám.

Za prvé, požadavky na radar a komunikaci mohou být ve vzájemném rozporu, takže je obtížné najít tvar vlny, který by vyhovoval oběma současně. Za druhé, skutečné radarové a komunikační prostředí se může lišit od modelu, což může vést ke špatnému výkonu navrženého průběhu při praktickém použití. A konečně, optimalizační algoritmy mohou vyžadovat značné množství výpočetních zdrojů, což může omezit jejich použití v praktických systémech.

2. Návrh založený na strojovém učení: Využití algoritmů strojového učení k učení optimálního tvaru vlny prostřednictvím velkého množství trénovacích dat. Tato metoda dokáže zvládnout složitá prostředí a nejistoty, ale vyžaduje velké množství dat a výpočetních zdrojů.

3. Návrh založený na zkušenostech: Na základě zkušeností se stávajícími radarovými a komunikačními systémy navrhněte průběhy pomocí pokusů a omylů. Tato metoda je jednoduchá a proveditelná, ale nemusí být schopna najít optimální řešení.

Výše uvedené metody návrhu mají své výhody a nevýhody a skutečný návrh může vyžadovat kombinaci více metod. Navíc kvůli potenciálním konfliktům mezi radarovými a komunikačními požadavky musí proces návrhu také tyto konflikty řešit. Různé požadavky lze například splnit vyvážením výkonu detekce a rychlosti komunikace nebo navržením tvaru vlny, který lze dynamicky upravovat.