Problém optimalizácie priebehu v radarovom komunikačnom systéme

S prudkým rastom počtu pripojených zariadení a rastúcim dopytom po bezdrôtovom spektre je potrebné integrovať viacero RF funkcií na platformy, ako sú lietadlá a lode, ako sú radary, dátové spojenia a systémy elektronického boja. Navrhnutím dvojfunkčného radarového komunikačného systému je možné zdieľať spektrum na rovnakej hardvérovej platforme a podporovať súčasnú detekciu cieľa a bezdrôtovú komunikáciu. Vyvážením radarového a komunikačného výkonu možno dosiahnuť návrh dvojfunkčného radarového komunikačného systému, čo je sľubná technológia.

Návrh tvaru vlny je jednou z kľúčových úloh v radarových komunikačných systémoch. Dobrý priebeh musí byť schopný dosiahnuť efektívnu detekciu objektov a prenos dát. Pri navrhovaní kriviek je potrebné zvážiť mnoho faktorov, ako je pomer signálu k šumu, Dopplerov efekt cieľa, viaccestný efekt atď. vyhovieť potrebám oboch.

V súčasnosti neexistuje žiadna pevná metóda návrhu pre optimálny návrh tvaru vlny dvojfunkčných radarových komunikačných systémov, ktorý musí byť založený na konkrétnych aplikačných scenároch a požiadavkách. Tu sú niektoré možné metódy navrhovania:

1. Návrh založený na teórii optimalizácie: Vytvorením matematického modelu ukazovateľov výkonu (ako je výkon detekcie, rýchlosť komunikácie atď.) a potom pomocou optimalizačných algoritmov (ako je gradient zostupu, genetický algoritmus atď.) na nájdenie tvaru vlny. čo maximalizuje ukazovatele výkonnosti. Táto metóda vyžaduje presné cieľové modely a efektívne optimalizačné algoritmy a čelí mnohým výzvam.

Po prvé, požiadavky na radar a komunikáciu môžu byť vo vzájomnom konflikte, čo sťažuje nájdenie tvaru vlny, ktorý by vyhovoval obom súčasne. Po druhé, skutočné radarové a komunikačné prostredie sa môže líšiť od modelu, čo môže viesť k slabému výkonu navrhnutého tvaru vlny pri praktickom použití. Nakoniec, optimalizačné algoritmy môžu vyžadovať značné množstvo výpočtových zdrojov, čo môže obmedziť ich aplikáciu v praktických systémoch.

2. Dizajn založený na strojovom učení: Využitie algoritmov strojového učenia na učenie sa optimálneho tvaru vlny prostredníctvom veľkého množstva trénovacích údajov. Táto metóda dokáže zvládnuť zložité prostredia a neistoty, ale vyžaduje veľké množstvo údajov a výpočtových zdrojov.

3. Dizajn založený na skúsenostiach: Na základe skúseností s existujúcimi radarovými a komunikačnými systémami navrhnite priebehy pomocou pokusov a omylov. Táto metóda je jednoduchá a uskutočniteľná, ale nemusí byť schopná nájsť optimálne riešenie.

Vyššie uvedené metódy návrhu majú svoje výhody a nevýhody a skutočný návrh môže vyžadovať kombináciu viacerých metód. Okrem toho, vzhľadom na potenciálne konflikty medzi radarovými a komunikačnými požiadavkami, musí proces návrhu riešiť aj tieto konflikty. Rôzne požiadavky môžu byť splnené napríklad vyvážením výkonu detekcie a rýchlosti komunikácie alebo návrhom tvaru vlny, ktorý možno dynamicky upravovať.