Lainekuju optimeerimise probleem radari sidesüsteemis

Seoses ühendatud seadmete arvu plahvatusliku kasvu ja kasvava nõudlusega traadita spektri järele on vaja integreerida mitu RF-funktsiooni platvormidele, nagu lennukid ja laevad, nagu radar, andmesideühendused ja elektroonilised sõjapidamise süsteemid. Kahefunktsioonilise radari kommunikatsioonisüsteemi väljatöötamisega on võimalik spektrit jagada samal riistvaraplatvormil ning toetada samaaegset sihtmärgi tuvastamist ja traadita sidet. Tasakaalustades radari ja side jõudlust, saab luua kahefunktsioonilise radari sidesüsteemi, mis on paljulubav tehnoloogia.

Lainekuju kujundamine on radari sidesüsteemide üks põhiülesandeid. Hea lainekuju peab võimaldama tõhusat objektide tuvastamist ja andmeedastust. Lainekujude kujundamisel tuleb arvesse võtta paljusid tegureid, nagu signaali-müra suhe, sihtmärgi Doppleri efekt, mitmetee efekt jne. Samal ajal peab radari ja side erinevate töörežiimide tõttu lainekuju olema võimeline mõlema vajaduste rahuldamiseks.

Kahefunktsioonilise radari kommunikatsioonisüsteemide optimaalse lainekuju kujundamiseks ei ole praegu kindlat disainimeetodit, mis peab põhinema konkreetsetel rakendusstsenaariumidel ja -nõuetel. Siin on mõned võimalikud disainimeetodid:

1. Optimeerimise teoorial põhinev disain: luues matemaatilise mudeli jõudlusnäitajate kohta (nagu tuvastusjõudlus, sidekiirus jne) ja seejärel lainekuju leidmiseks optimeerimisalgoritme (nt gradiendi laskumine, geneetiline algoritm jne) abil mis maksimeerib tulemusnäitajaid. See meetod nõuab täpseid sihtmudeleid ja tõhusaid optimeerimisalgoritme ning seisab silmitsi paljude väljakutsetega.

Esiteks võivad radarile ja sidele esitatavad nõuded olla üksteisega vastuolus, mistõttu on raske leida lainekuju, mis mõlemat samaaegselt rahuldaks. Teiseks võib tegelik radar ja sidekeskkond mudelist erineda, mis võib praktilises kasutuses kaasa tuua kavandatud lainekuju halva jõudluse. Lõpuks võib algoritmide optimeerimine nõuda märkimisväärsel hulgal arvutusressursse, mis võib piirata nende rakendamist praktilistes süsteemides.

2. Masinõppel põhinev disain: masinõppe algoritmide kasutamine optimaalse lainekuju õppimiseks suure hulga treeningandmete kaudu. See meetod saab hakkama keeruliste keskkondade ja ebakindlusega, kuid nõuab suurt hulka andmeid ja arvutusressursse.

3. Kogemuspõhine disain: olemasolevate radari- ja sidesüsteemide kogemuste põhjal projekteerige lainekujud katse-eksituse meetodil. See meetod on lihtne ja teostatav, kuid ei pruugi optimaalset lahendust leida.

Ülaltoodud projekteerimismeetoditel on oma eelised ja puudused ning tegelik projekteerimine võib nõuda mitme meetodi kombineerimist. Lisaks tuleb radari- ja sidenõuete vaheliste võimalike vastuolude tõttu projekteerimisprotsessis ka neid konflikte käsitleda. Näiteks saab erinevaid nõudeid täita, tasakaalustades tuvastamise jõudlust ja sidekiirust või kujundades lainekuju, mida saab dünaamiliselt reguleerida.