Masalah pengoptimuman gelombang dalam sistem komunikasi radar

Dengan pertumbuhan pesat dalam bilangan peranti yang disambungkan dan peningkatan permintaan untuk spektrum wayarles, adalah perlu untuk menyepadukan berbilang fungsi RF pada platform seperti kapal terbang dan kapal, seperti radar, pautan data dan sistem peperangan elektronik. Dengan mereka bentuk sistem komunikasi radar dwi fungsi, adalah mungkin untuk berkongsi spektrum pada platform perkakasan yang sama dan menyokong pengesanan sasaran serentak dan komunikasi tanpa wayar. Dengan mengimbangi prestasi radar dan komunikasi, reka bentuk sistem komunikasi radar dwi fungsi boleh dicapai, yang merupakan teknologi yang menjanjikan.

Reka bentuk gelombang adalah salah satu tugas utama dalam sistem komunikasi radar. Bentuk gelombang yang baik perlu dapat mencapai pengesanan objek dan penghantaran data yang cekap. Apabila mereka bentuk bentuk gelombang, banyak faktor perlu dipertimbangkan, seperti nisbah isyarat-ke-bunyi, kesan Doppler sasaran, kesan berbilang laluan, dll. Sementara itu, disebabkan oleh mod kerja radar dan komunikasi yang berbeza, bentuk gelombang perlu dapat untuk memenuhi keperluan kedua-duanya.

Pada masa ini tiada kaedah reka bentuk tetap untuk reka bentuk bentuk gelombang optimum sistem komunikasi radar dwi fungsi, yang perlu berdasarkan senario dan keperluan aplikasi tertentu. Berikut adalah beberapa kaedah reka bentuk yang mungkin:

1. Reka bentuk berdasarkan teori pengoptimuman: Dengan mewujudkan model matematik penunjuk prestasi (seperti prestasi pengesanan, kadar komunikasi, dsb.), dan kemudian menggunakan algoritma pengoptimuman (seperti keturunan kecerunan, algoritma genetik, dll.) untuk mencari bentuk gelombang yang memaksimumkan penunjuk prestasi. Kaedah ini memerlukan model sasaran yang tepat dan algoritma pengoptimuman yang berkesan, dan menghadapi banyak cabaran.

Pertama, keperluan untuk radar dan komunikasi mungkin bercanggah antara satu sama lain, menjadikannya sukar untuk mencari bentuk gelombang yang boleh memenuhi kedua-duanya secara serentak. Kedua, persekitaran radar dan komunikasi sebenar mungkin berbeza daripada model, yang boleh membawa kepada prestasi buruk bentuk gelombang yang direka bentuk dalam penggunaan praktikal. Akhir sekali, mengoptimumkan algoritma mungkin memerlukan sejumlah besar sumber pengkomputeran, yang mungkin mengehadkan aplikasinya dalam sistem praktikal.

2. Reka bentuk berasaskan pembelajaran mesin: Menggunakan algoritma pembelajaran mesin untuk mempelajari bentuk gelombang optimum melalui sejumlah besar data latihan. Kaedah ini boleh mengendalikan persekitaran yang kompleks dan ketidakpastian, tetapi memerlukan sejumlah besar data dan sumber pengkomputeran.

3. Reka bentuk berasaskan pengalaman: Berdasarkan pengalaman sistem radar dan komunikasi sedia ada, mereka bentuk gelombang melalui percubaan dan kesilapan. Kaedah ini mudah dan boleh dilaksanakan, tetapi mungkin tidak dapat mencari penyelesaian yang optimum.

Kaedah reka bentuk di atas mempunyai kelebihan dan kekurangannya, dan reka bentuk sebenar mungkin memerlukan gabungan pelbagai kaedah. Di samping itu, disebabkan potensi konflik antara radar dan keperluan komunikasi, proses reka bentuk juga perlu menangani konflik ini. Contohnya, keperluan berbeza boleh dipenuhi dengan mengimbangi prestasi pengesanan dan kelajuan komunikasi, atau mereka bentuk bentuk gelombang yang boleh dilaraskan secara dinamik.