[发明专利]一种面向非线性能效隶属特性的组网雷达任务规划方法在审
申请号: | 201810265059.1 | 申请日: | 2018-03-28 |
公开(公告)号: | CN108520124A | 公开(公告)日: | 2018-09-11 |
发明(设计)人: | 张天贤;徐龙潇;王强;韩毅;崔国龙;孔令讲;杨晓波 | 申请(专利权)人: | 电子科技大学 |
主分类号: | G06F17/50 | 分类号: | G06F17/50 |
代理公司: | 电子科技大学专利中心 51203 | 代理人: | 陈一鑫 |
地址: | 611731 四川省成*** | 国省代码: | 四川;51 |
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摘要: | 本发明公开了一种面向非线性能效隶属特性的组网雷达任务规划方法,涉及多功能组网雷达技术,特别涉及多功能组网雷达的任务规划技术。本发明根据雷达任务周期的默认值为各个雷达时间轴确定出不同的槽宽和总周期,使得各雷达更适合规划给定的任务;将雷达任务分组到与其周期最接近的雷达时间轴上,保证雷达任务执行效果达到最好,丢弃率最小,雷达时间轴占空比最大,充分发挥多功能组网雷达的优势,提高雷达资源利用率。 | ||
搜索关键词: | 雷达 组网 任务规划 时间轴 能效 资源利用率 雷达技术 任务执行 任务周期 占空比 总周期 丢弃 分组 保证 规划 | ||
【主权项】:
1.一种面向非线性能效隶属特性的组网雷达任务规划方法,该方法包括:步骤1:建立非线性能效隶属特性的雷达任务模型;步骤1.1:雷达发射电磁波对目标进行照射,电磁波经过目标的反射后,反射回雷达并被接收,雷达通过回波特性获得目标至电磁波发射点的距离、距离变化率、方位、高度信息;首先定义:n为任务序号,tn为雷达任务中发射脉冲的持续时间长度,wn为等待脉冲的时长,rn为接收脉冲的时间窗长度;在雷达工作过程中,以上三个时间长度均被某一个任务占用,因此可将任务的发射时间、等待时间、接收时间窗长度作为一个整体进行考虑,并将其定义为任务的驻留时间dn,即任务执行一次占用的雷达时间轴长度,且dn满足:dn=tn+wn+rn;采用非线性隶属度函数表示任务驻留时间与任务执行效果之间的关系,即非线性能效隶属特性的雷达任务;非线性隶属度函数具体形式如下:
上式中,an为任务隶属度函数系数,其取值范围为an>0,ln和
分别为任务驻留时间的下限和上限,其值根据实际情况确定;任务驻留时间的隶属度值最大为1,对应任务驻留时间的默认值;任务驻留时间的隶属度值最小为0,对应任务驻留时间的下限;任务规划中,任务的隶属度函数越大,则任务执行效果越好,对应任务规划算法效果越好;步骤2:确定多功能组网雷达中各雷达时间轴槽宽T1m和总周期
步骤2.1:雷达任务周期pn是任意的正实数;根据实际作战情况定义两个参数α和β来限制pn的值,用
表示雷达任务周期的默认值,则pn的取值范围可以表示为
上式中,参数α的取值范围是
参数β的取值范围是1≤β;步骤2.2:假定多功能组网雷达中有M个多功能雷达单元,需要执行的雷达任务数量为N;组网雷达中M个雷达单元对应M个雷达时间轴;雷达任务在雷达时间轴上按任务周期重复,周期互为整数倍的雷达任务可以在同一个雷达时间轴上按各自的任务周期重复,定义第m个雷达时间轴上最小的任务周期为雷达时间轴的槽宽T1m,最大的任务周期为雷达时间轴的总周期
Nm为可以规划在第m个雷达时间轴上的任务周期种类数,也就是
的约数的数量;对M个雷达单元进行任务规划,选取所有任务中最小的M个周期分别作为M个雷达时间轴的槽宽T1m,并保证每个雷达时间轴的槽宽不同,即T1m≠T1n,m≠n,m和n都是雷达时间轴的序号;为使周期最大的任务可以规划到多功能组网雷达中,各个雷达的总周期
必须大于任务周期的最大值;又因为雷达时间轴的总周期
必须为槽宽T1m的整数倍,因此在确定雷达时间轴总周期
时,用最大任务周期除以各个雷达时间轴的槽宽T1m,然后对得到的商向上取整,以此作为对应雷达时间轴总周期对槽宽的初始倍数
即
步骤2.3:以上步骤中得到的初始倍数
找到
到
之间质因子最多的整数
认定最佳的倍数为
雷达时间轴的总周期为
从0到
之间所有能被
整除的数,就是所有第m个雷达时间轴上可以规划的任务周期,用向量Tm表示;步骤3:更新任务周期并对任务分组;在各雷达时间轴可规划的任务周期
中选择与任务周期默认值
最接近的值作为新的任务周期pn,如果pn超出了步骤2.1中雷达任务周期的可调整范围,即不满足
则此任务被丢弃,满足条件的任务就被分配到对应雷达的任务组中;步骤4:利用驻留时间压缩的方法将任务分配到对应雷达单元中;完成步骤1~3后,所有任务都被分配到了对应的雷达任务组中,当任务数量很少时,雷达资源充足,任务驻留时间被交错排列在雷达时间轴上;随着任务数量的增加,雷达时间轴资源不断减少,当不足以加入新的任务时,则对任务驻留时间压缩;每次压缩都选择隶属度函数斜率最小的任务,压缩一个很小的步长x,压缩后再次选择隶属度函数斜率最小的任务,反复执行以上过程,直到所有任务被规划成功或没有任务能够继续被压缩。
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