Aaltomuodon optimointiongelma tutkaviestintäjärjestelmässä

Yhdistettyjen laitteiden määrän räjähdysmäisen kasvun ja langattomien taajuuksien kasvavan kysynnän vuoksi on välttämätöntä integroida useita RF-toimintoja alustoihin, kuten lentokoneisiin ja laivoihin, kuten tutka, datalinkit ja elektroniset sodankäyntijärjestelmät. Suunnittelemalla kaksitoimintoinen tutkaviestintäjärjestelmä on mahdollista jakaa spektri samalla laitteistoalustalla ja tukea samanaikaista kohteen havaitsemista ja langatonta viestintää. Tasapainottamalla tutkan ja viestinnän suorituskykyä voidaan saavuttaa kaksitoiminen tutkaviestintäjärjestelmä, joka on lupaava tekniikka.

Aaltomuotojen suunnittelu on yksi avaintehtävistä tutkaviestintäjärjestelmissä. Hyvän aaltomuodon on kyettävä saavuttamaan tehokas kohteen havaitseminen ja tiedonsiirto. Aaltomuotoja suunniteltaessa on otettava huomioon monet tekijät, kuten signaali-kohinasuhde, kohteen Doppler-ilmiö, monitie-ilmiö jne. Samaan aikaan tutkan ja tiedonsiirron erilaisista toimintatavoista johtuen aaltomuodon on pystyttävä täyttääkseen molempien tarpeet.

Tällä hetkellä ei ole olemassa kiinteää suunnittelumenetelmää kaksitoimisten tutkaviestintäjärjestelmien optimaaliseen aaltomuotosuunnitteluun, jonka on perustuttava erityisiin sovellusskenaarioihin ja -vaatimuksiin. Tässä on joitain mahdollisia suunnittelumenetelmiä:

1. Optimointiteoriaan perustuva suunnittelu: Luomalla matemaattinen malli suoritusindikaattoreista (kuten havaitsemissuorituskyky, tiedonsiirtonopeus jne.) ja käyttämällä sitten optimointialgoritmeja (kuten gradienttilasku, geneettinen algoritmi jne.) aaltomuodon löytämiseen joka maksimoi suoritusindikaattorit. Tämä menetelmä vaatii tarkkoja kohdemalleja ja tehokkaita optimointialgoritmeja, ja siinä on monia haasteita.

Ensinnäkin tutka- ja tiedonsiirtovaatimukset voivat olla ristiriidassa keskenään, mikä vaikeuttaa molempia samanaikaisesti tyydyttävän aaltomuodon löytämistä. Toiseksi todellinen tutka- ja viestintäympäristö voivat poiketa mallista, mikä voi johtaa suunnitellun aaltomuodon huonoon suorituskykyyn käytännön käytössä. Lopuksi algoritmien optimointi voi vaatia huomattavan määrän laskentaresursseja, mikä voi rajoittaa niiden käyttöä käytännön järjestelmissä.

2. Koneoppimiseen perustuva suunnittelu: Koneoppimisalgoritmien käyttäminen optimaalisen aaltomuodon oppimiseen suuren harjoitusdatamäärän kautta. Tämä menetelmä pystyy käsittelemään monimutkaisia ​​ympäristöjä ja epävarmuustekijöitä, mutta vaatii suuren määrän dataa ja laskentaresursseja.

3. Kokemukseen perustuva suunnittelu: Olemassa olevien tutka- ja viestintäjärjestelmien kokemuksen perusteella suunnittele aaltomuodot yrityksen ja erehdyksen avulla. Tämä menetelmä on yksinkertainen ja käyttökelpoinen, mutta optimaalista ratkaisua ei välttämättä löydy.

Yllä mainituilla suunnittelumenetelmillä on etunsa ja haittansa, ja varsinainen suunnittelu saattaa edellyttää useiden menetelmien yhdistämistä. Lisäksi tutka- ja viestintävaatimusten välisten mahdollisten ristiriitojen vuoksi suunnitteluprosessissa on myös käsiteltävä nämä ristiriidat. Erilaiset vaatimukset voidaan täyttää esimerkiksi tasapainottamalla havaitsemisen suorituskykyä ja tiedonsiirtonopeutta tai suunnittelemalla aaltomuoto, jota voidaan säätää dynaamisesti.