Проблема оптимизации формы сигнала в радиолокационной системе связи

В условиях стремительного роста количества подключенных устройств и растущего спроса на беспроводной спектр необходимо интегрировать множество радиочастотных функций на таких платформах, как самолеты и корабли, например, радары, каналы передачи данных и системы радиоэлектронной борьбы. Разработав систему радиолокационной связи двойного назначения, можно использовать спектр на одной аппаратной платформе и поддерживать одновременное обнаружение целей и беспроводную связь. Балансируя характеристики радара и связи, можно создать систему радиолокационной связи двойного назначения, что является многообещающей технологией.

Проектирование сигналов является одной из ключевых задач в радиолокационных системах связи. Хороший сигнал должен обеспечивать эффективное обнаружение объектов и передачу данных. При разработке сигналов необходимо учитывать множество факторов, таких как отношение сигнал/шум, эффект Доплера цели, эффект многолучевости и т. д. Между тем, из-за различных режимов работы радара и связи форма сигнала должна быть в состоянии для удовлетворения потребностей обоих.

В настоящее время не существует фиксированного метода проектирования оптимальной формы сигнала для систем радиолокационной связи двойного назначения, который должен основываться на конкретных сценариях применения и требованиях. Вот некоторые возможные методы проектирования:

1. Проектирование на основе теории оптимизации: создание математической модели показателей производительности (таких как производительность обнаружения, скорость связи и т. д.), а затем использование алгоритмов оптимизации (таких как градиентный спуск, генетический алгоритм и т. д.) для поиска формы сигнала. что максимизирует показатели производительности. Этот метод требует точных целевых моделей и эффективных алгоритмов оптимизации и сталкивается со многими проблемами.

Во-первых, требования к радару и связи могут противоречить друг другу, что затрудняет поиск формы сигнала, которая могла бы удовлетворять обеим требованиям одновременно. Во-вторых, фактическая радиолокационная и коммуникационная среда могут отличаться от модели, что может привести к ухудшению характеристик спроектированной формы сигнала при практическом использовании. Наконец, оптимизация алгоритмов может потребовать значительного количества вычислительных ресурсов, что может ограничить их применение в практических системах.

2. Проектирование на основе машинного обучения: использование алгоритмов машинного обучения для изучения оптимальной формы сигнала с помощью большого объема обучающих данных. Этот метод позволяет работать со сложными средами и неопределенностями, но требует большого объема данных и вычислительных ресурсов.

3. Проектирование, основанное на опыте: на основе опыта существующих радиолокационных и коммуникационных систем проектируйте формы сигналов методом проб и ошибок. Этот метод прост и осуществим, но, возможно, не сможет найти оптимальное решение.

Вышеупомянутые методы проектирования имеют свои преимущества и недостатки, и фактическое проектирование может потребовать сочетания нескольких методов. Кроме того, из-за потенциальных противоречий между требованиями к радару и связи в процессе проектирования также необходимо учитывать эти противоречия. Например, различные требования можно удовлетворить, сбалансировав производительность обнаружения и скорость связи или разработав форму сигнала, которую можно динамически регулировать.