レーダー通信システムにおける波形最適化問題

接続されるデバイスの数が爆発的に増加し、無線スペクトルの需要が高まるにつれ、航空機や船舶などのプラットフォームにレーダー、データリンク、電子戦システムなどの複数の RF 機能を統合する必要があります。二重機能のレーダー通信システムを設計することにより、同じハードウェア プラットフォーム上でスペクトルを共有し、ターゲット検出とワイヤレス通信の同時サポートが可能になります。レーダーと通信性能のバランスをとることで、二重機能のレーダー通信システムの設計が可能となり、有望な技術です。

波形設計は、レーダー通信システムにおける重要なタスクの 1 つです。良好な波形は、効率的な物体検出とデータ送信を実現できる必要があります。波形を設計するときは、信号対雑音比、ターゲットのドップラー効果、マルチパス効果など、多くの要素を考慮する必要があります。一方、レーダーと通信の動作モードが異なるため、波形は次のことを行う必要があります。両方のニーズを満たすために。

現在、デュアル機能レーダー通信システムの最適な波形設計のための固定された設計手法はなく、特定のアプリケーション シナリオと要件に基づく必要があります。以下に考えられる設計方法をいくつか示します。

1. 最適化理論に基づいた設計：性能指標（検出性能、通信速度など）の数理モデルを確立し、最適化アルゴリズム（勾配降下法、遺伝的アルゴリズムなど）を使用して波形を求めるそれはパフォーマンス指標を最大化します。この方法には正確なターゲット モデルと効果的な最適化アルゴリズムが必要であり、多くの課題に直面しています。

まず、レーダーと通信の要件は相反する可能性があり、両方を同時に満たす波形を見つけることが困難です。第二に、実際のレーダーや通信環境はモデルと異なる可能性があり、実際の使用では設計された波形のパフォーマンスが低下する可能性があります。最後に、アルゴリズムの最適化には大量のコンピューティング リソースが必要になる可能性があり、実際のシステムでの適用が制限される可能性があります。

2. 機械学習ベースの設計: 機械学習アルゴリズムを利用して、大量のトレーニング データを通じて最適な波形を学習します。この方法は複雑な環境や不確実性に対処できますが、大量のデータとコンピューティング リソースが必要です。

3. 経験に基づいた設計: 既存のレーダーと通信システムの経験に基づいて、試行錯誤しながら波形を設計します。この方法はシンプルで実行可能ですが、最適な解決策が見つからない場合があります。

上記の設計方法にはそれぞれ長所と短所があり、実際の設計では複数の方法を組み合わせる必要がある場合があります。さらに、レーダー要件と通信要件の間に矛盾が生じる可能性があるため、設計プロセスではこれらの矛盾にも対処する必要があります。たとえば、検出性能と通信速度のバランスをとったり、動的に調整できる波形を設計したりすることで、さまざまな要件を満たすことができます。