Проблем за оптимизација на бранови во радарски комуникациски систем

Со експлозивниот раст на бројот на поврзани уреди и зголемената побарувачка за безжичен спектар, неопходно е да се интегрираат повеќе функции на RF на платформи како што се авиони и бродови, како што се радари, врски за податоци и системи за електронско војување. Со дизајнирање на двофункционален радарски комуникациски систем, можно е да се сподели спектарот на истата хардверска платформа и да се поддржи истовремено откривање цел и безжична комуникација. Со балансирање на перформансите на радарот и комуникацијата, може да се постигне дизајн на двофункционален радарски комуникациски систем, што е ветувачка технологија.

Дизајнот на брановидни форми е една од клучните задачи во радарските комуникациски системи. Добрата форма на бранови треба да може да постигне ефикасно откривање на објекти и пренос на податоци. При дизајнирање бранови форми, треба да се земат предвид многу фактори, како што се односот сигнал-шум, доплер ефектот на целта, ефектот на повеќе патеки, итн. да се задоволат потребите на двајцата.

Во моментов не постои фиксен метод на дизајнирање за оптимален дизајн на брановидни форми на двофункционални радарски комуникациски системи, кој треба да се заснова на специфични сценарија и барања за примена. Еве неколку можни методи на дизајнирање:

1. Дизајн врз основа на теоријата за оптимизација: Со воспоставување математички модел на индикатори за перформанси (како што се перформансите на откривање, брзината на комуникација итн.), а потоа со користење на алгоритми за оптимизација (како што се спуштање на градиент, генетски алгоритам итн.) за да се пронајде брановата форма што ги максимизира показателите за успешност. Овој метод бара прецизни целни модели и ефективни алгоритми за оптимизација и се соочува со многу предизвици.

Прво, барањата за радар и комуникација може да се судрат едни со други, што го отежнува наоѓањето бранова форма што може да ги задоволи и двете истовремено. Второ, реалното радарско и комуникациско опкружување може да се разликува од моделот, што може да доведе до слаби перформанси на дизајнираната бранова форма при практична употреба. Конечно, оптимизирањето на алгоритмите може да бара значителна количина на компјутерски ресурси, што може да ја ограничи нивната примена во практичните системи.

2. Дизајн базиран на машинско учење: Користење на алгоритми за машинско учење за да се научи оптималната форма на бранови преку голема количина на податоци за обука. Овој метод може да се справи со сложени средини и несигурности, но бара голема количина на податоци и компјутерски ресурси.

3. Дизајн базиран на искуство: Врз основа на искуството на постоечките радарски и комуникациски системи, дизајнирајте бранови форми преку обиди и грешки. Овој метод е едноставен и изводлив, но можеби нема да може да го најде оптималното решение.

Горенаведените методи на дизајнирање имаат свои предности и недостатоци, а вистинскиот дизајн може да бара комбинација од повеќе методи. Покрај тоа, поради потенцијалните конфликти помеѓу барањата за радар и комуникација, процесот на дизајнирање исто така треба да ги реши овие конфликти. На пример, различни барања може да се исполнат со балансирање на перформансите на откривање и брзината на комуникација, или дизајнирање на бранова форма што може динамички да се прилагоди.