组网认知雷达资源自适应调度方法研究

发布时间：2020-08-02 22:08

【摘要】：组网雷达资源管理技术是为了应变作战环境和作战需求,由雷达的数据处理中心根据某个目标函数对组网雷达系统中的资源进行分配,它对提高组网雷达系统的作战效率和资源利用率起着至关重要的作用。目前现有文献对组网雷达资源调度主要围绕目标搜索与跟踪任务展开研究,而对目标成像任务没有进行相关分析,造成组网雷达的工作效率不高。因此,本文将组网雷达与认知雷达反馈技术相结合,对组网雷达成像资源自适应调度和多功能组网雷达资源调度展开了研究。本文主要工作如下:1、针对多目标成像任务在组网认知雷达中的资源调度问题,首先提出了基于投影融合的组网雷达成像资源自适应调度算法。该算法根据目标特征结果以三维尺寸信息融合为标准,建立了组网成像资源调度模型,并根据成像质量自适应地调整雷达的时间资源需求量,实现了组网雷达成像资源的自适应调度。结合实验仿真验证了该方法的可行性,但也发现该方法不能充分利用雷达时间资源。因而,为了解决此问题,提出了基于可变调度间隔的组网雷达成像资源优化调度算法,该算法根据请求调度的目标成像任务的相干积累时间与雷达时间资源的动态变化情况对调度间隔的时长进行自适应地调整,仿真实验对比分析了调度成功率与资源利用率两个性能指标,验证了该算法在成像资源调度上更具有效性。2、针对多目标多任务(如搜索、跟踪与成像等)在组网认知雷达中的资源调度问题,首先提出了基于优先级的多功能组网雷达资源调度算法。该算法以优先级高的目标优先调度为原则,建立资源调度模型并求解该模型,仿真实验表明该算法可以实现多目标多任务在组网认知雷达中的调度,但同时该方法易造成目标任务的丢失。为了解决这个问题,提出了基于调度效益最大化的多功能组网雷达资源优化调度算法。该算法将雷达对目标任务的调度效益通过目标任务的重要性(优先级)和有效性(时间窗)两个因素的加权来表示,根据调度效益最大准则建立并求解资源调度模型。仿真实验对两种算法的调度时序图与性能指标进行了对比分析,验证了该方法更能提高组网雷达的整体效能。
【学位授予单位】：桂林电子科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：TN958
【图文】：

26(b)所有雷达前 100ms 的资源时序图图 3-5 成像任务资源调度时序图根据组网成像资源调度模型可知，如果该雷达中申请调度的所有目标成像任务的方位向观测脉冲数之和大于了该雷达在一个调度间隔内的总资源，必将对优先级小的目标进行舍弃。图 3-5（a）为一个调度间隔内所有雷达的资源调度时序结果，由图可看出，雷达 2 对目标 3 没有进行调度处理。原因是该雷达中申请调度的所有目标成像任务的总观测脉冲数 146+175+213+205+234+195=1168>1000，因此将优先级最小的目标 3 进行舍弃，即不对其进行调度处理。而其他雷达在观测脉冲数分配中并不产生冲突，不会出现多个目标使用同一个观测脉冲或者存在资源不够用的情况。图 3-5（b）为所有雷达前 100ms 的资源时序图，由图可知，各雷达中的目标观测顺序与各目标的优先级顺序一致，并且各目标在各雷达中的调度是稀疏分布的，因此，组网中每部

(e) 雷达 5 调度时序 （f）雷达 6 调度时序图 4-2 基于优先级的资源调度时序图（50ms）从图 4-2（a）~图 4-2（f）可以看出，调度时序均遵循优先级高的优先进行处理原则，比较明显的如图 4-2（b）黑色虚线圆圈部分，首先对优先级高的目标任务进行安排，让其实际执行时刻尽量靠近它的期望执行时刻，分配好该任务之后，对优先级低的目标任务再进行安排，发现其期望执行时刻与优先级高的任务在执行上有冲突，所以对优先级低的目标任务的实际执行时刻在满足时间窗的约束下进行提前或滞后处理。同时从这些调度时序图中可以看出，目标成像任务在调度间隔中是稀疏分布的，满足了基于 CS 的 ISAR 成像算法的要求。另外，因为针对高优先级的目标任务具有优先进行调度处理的原则，从图 4-2（d）黑色虚线圆圈部分可以看出，优先级高的目标任务的实际执行时刻在时间窗允许范围内没有进行移动，导致了有些目标任务被舍弃，不能对其执行搜索或者跟踪处理，由此可以知道，当申请调度的目标搜索与跟踪任务增多时，会导致更多的目标任务被丢失。§4.3 基于调度效益最大化的多功能组网雷达资源优化调度算法

经仿真得到两种算法的资源调度时序图对比结果，如图4-4 所示。(a) 雷达 1 调度时序 （b）雷达 2 调度时序(c) 雷达 3 调度时序 （d）雷达 4 调度时序

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本文编号：2779128