39、雷达资源管理的服务质量优化

雷达资源管理的服务质量优化

1. 引言

在多功能相控阵雷达(MPAR)的监控应用中,资源管理是一个关键问题。由于MPAR需要同时执行多种功能,如监视、跟踪和通信等,因此如何高效地分配有限的雷达资源以实现最佳的服务质量(QoS)是非常重要的。本文将介绍一种基于QoS优化的资源管理方案,通过定义多个搜索扇区的参数,引入累积检测范围作为搜索质量的度量,并使用效用函数将质量映射到效用空间,最终通过数值优化实现功率 - 孔径积(PAP)的最优分配。

2. MPAR资源管理

2.1 MPAR的工作原理

MPAR使用自动化资源管理来控制天线阵列的各个元素。它可以将天线阵列划分为不同数量的子阵列,以创建多个发射和接收波束。波束的数量、位置以及发射波形的参数可以在每次驻留时进行控制,从而使MPAR能够同时执行多种功能。每个功能可以包含一个或多个任务,这些任务由雷达资源管理器(RRM)进行管理。

2.2 监控功能的资源分配

在正常情况下,MPAR的监控功能通常只能获得总雷达资源的一部分(通常为50%)。如果RRM需要将资源从监控功能重新分配到其他功能,那么可用于监控的资源量将进一步减少。

3. 搜索扇区

3.1 扇区划分

MPAR的监控区域通常被划分为多个扇区,每个扇区具有不同的范围、角度限制和搜索帧时间。在本文的示例中,将MPAR的监控区域划分为三个扇区:地平线扇区、远程扇区和高仰角扇区。远程扇区的体积最大,用于覆盖从远距离接近雷达的目标;地平线扇区和高仰角扇区则用于覆盖可能在雷达站点附近出现的目标。

3.2 扇区参数设置

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值