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Problem der Wellenformoptimierung in einem Radarkommunikationssystem

2023-12-28

Angesichts des explosionsartigen Wachstums der Anzahl angeschlossener Geräte und der steigenden Nachfrage nach drahtlosem Spektrum ist es notwendig, mehrere HF-Funktionen in Plattformen wie Flugzeugen und Schiffen zu integrieren, beispielsweise Radar, Datenverbindungen und Systeme zur elektronischen Kriegsführung. Durch die Entwicklung eines Radarkommunikationssystems mit Doppelfunktion ist es möglich, das Spektrum auf derselben Hardwareplattform zu teilen und die gleichzeitige Zielerkennung und drahtlose Kommunikation zu unterstützen. Durch den Ausgleich von Radar- und Kommunikationsleistung kann der Entwurf eines Radarkommunikationssystems mit Doppelfunktion erreicht werden, was eine vielversprechende Technologie darstellt.


Das Wellenformdesign ist eine der Schlüsselaufgaben in Radarkommunikationssystemen. Eine gute Wellenform muss in der Lage sein, eine effiziente Objekterkennung und Datenübertragung zu erreichen. Beim Entwerfen von Wellenformen müssen viele Faktoren berücksichtigt werden, wie z. B. das Signal-Rausch-Verhältnis, der Doppler-Effekt des Ziels, der Mehrwegeeffekt usw. Aufgrund der unterschiedlichen Arbeitsmodi von Radar und Kommunikation muss die Wellenform in der Lage sein um den Bedürfnissen beider gerecht zu werden.

Derzeit gibt es keine feste Entwurfsmethode für den optimalen Wellenformentwurf von Radarkommunikationssystemen mit Doppelfunktion, die auf spezifischen Anwendungsszenarien und Anforderungen basieren muss. Hier sind einige mögliche Designmethoden:

1. Design basierend auf der Optimierungstheorie: Durch die Erstellung eines mathematischen Modells von Leistungsindikatoren (z. B. Erkennungsleistung, Kommunikationsrate usw.) und die anschließende Verwendung von Optimierungsalgorithmen (z. B. Gradientenabstieg, genetischer Algorithmus usw.) zum Ermitteln der Wellenform das die Leistungsindikatoren maximiert. Diese Methode erfordert präzise Zielmodelle und effektive Optimierungsalgorithmen und steht vor vielen Herausforderungen.

Erstens können die Anforderungen an Radar und Kommunikation miteinander in Konflikt geraten, was es schwierig macht, eine Wellenform zu finden, die beide gleichzeitig erfüllen kann. Zweitens kann die tatsächliche Radar- und Kommunikationsumgebung vom Modell abweichen, was zu einer schlechten Leistung der entworfenen Wellenform im praktischen Einsatz führen kann. Schließlich kann die Optimierung von Algorithmen eine erhebliche Menge an Rechenressourcen erfordern, was ihre Anwendung in praktischen Systemen einschränken kann.

2. Auf maschinellem Lernen basierendes Design: Verwendung von Algorithmen für maschinelles Lernen, um die optimale Wellenform anhand einer großen Menge an Trainingsdaten zu lernen. Diese Methode kann mit komplexen Umgebungen und Unsicherheiten umgehen, erfordert jedoch große Datenmengen und Rechenressourcen.

3. Erfahrungsbasiertes Design: Entwerfen Sie Wellenformen auf der Grundlage der Erfahrung bestehender Radar- und Kommunikationssysteme durch Versuch und Irrtum. Diese Methode ist einfach und machbar, kann jedoch möglicherweise nicht die optimale Lösung finden.



Die oben genannten Entwurfsmethoden haben ihre Vor- und Nachteile, und der tatsächliche Entwurf erfordert möglicherweise die Kombination mehrerer Methoden. Darüber hinaus müssen aufgrund der potenziellen Konflikte zwischen Radar- und Kommunikationsanforderungen auch diese Konflikte im Entwurfsprozess berücksichtigt werden. Beispielsweise können unterschiedliche Anforderungen erfüllt werden, indem Erkennungsleistung und Kommunikationsgeschwindigkeit in Einklang gebracht werden oder eine Wellenform entworfen wird, die dynamisch angepasst werden kann.



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