多功能相控陣?yán)走_(dá)自適應(yīng)資源調(diào)度仿真

趙 亮 史小斌

(西安電子工程研究所 西安 710100)

0 引言

相控陣?yán)走_(dá)具備波束捷變能力可靈活分配時空資源[1]，所以在對多目標(biāo)跟蹤時可以采用傳統(tǒng)的邊搜索邊跟蹤方式(TWS)和跟蹤加搜索的方式(TAS)。工作在TAS方式時，相控陣?yán)走_(dá)根據(jù)資源調(diào)度器的安排對不同類型目標(biāo)采取不同的數(shù)據(jù)率進行跟蹤，并在跟蹤間隙插入搜索、確認(rèn)任務(wù)，在對目標(biāo)保持跟蹤的間隙保持對指定空域的監(jiān)視[2]。當(dāng)不同種類任務(wù)執(zhí)行時間沖突，雷達(dá)根據(jù)各種自適應(yīng)調(diào)度算法[3]選出優(yōu)先級最高任務(wù)執(zhí)行。

本文主要對多功能相控陣?yán)走_(dá)的自適應(yīng)資源調(diào)度過程和數(shù)據(jù)處理流程進行研究并利用Matlab/Simulink搭建仿真平臺建模仿真。本文通過構(gòu)建包含雷達(dá)回波模擬、信號處理、數(shù)據(jù)處理、資源調(diào)度的相控陣?yán)走_(dá)聯(lián)合仿真平臺用以評估雷達(dá)工作性能。

1 多功能相控陣?yán)走_(dá)資源調(diào)度算法

多功能相控陣?yán)走_(dá)將需要多部雷達(dá)完成的功能集中在一部雷達(dá)上，用一部雷達(dá)即可執(zhí)行目標(biāo)空域監(jiān)視、目標(biāo)確認(rèn)、跟蹤、制導(dǎo)等多種任務(wù)，雷達(dá)在工作中根據(jù)不同任務(wù)快速切換至不同波束，這也勢必導(dǎo)致當(dāng)多個任務(wù)調(diào)度時刻相同時會產(chǎn)生競爭關(guān)系。為了合理地分配雷達(dá)資源，資源調(diào)度模塊綜合考慮任務(wù)優(yōu)先級、截止期，采取某種調(diào)度策略給所有任務(wù)按綜合優(yōu)先級排序后輸出執(zhí)行事件至雷達(dá)發(fā)射機，并將延時事件放至下個調(diào)度間隔處理，如圖1所示[4]。

圖1 雷達(dá)資源調(diào)度模型

1.1 任務(wù)綜合優(yōu)先級確定

目標(biāo)的優(yōu)先級設(shè)計一般考慮兩個因素：一是任務(wù)的重要性。多功能相控陣?yán)走_(dá)任務(wù)一般分為搜索、確認(rèn)、跟蹤。當(dāng)搜索任務(wù)和確認(rèn)、跟蹤任務(wù)沖突時，雷達(dá)更傾向于對已有航跡的維護，所以跟蹤任務(wù)的優(yōu)先級高于確認(rèn)任務(wù)，搜索任務(wù)的重要性最低。同時，對同一種任務(wù)類型細(xì)分后的優(yōu)先級也不同，例如雷達(dá)對高威脅目標(biāo)的跟蹤優(yōu)先級要高于低威脅度目標(biāo)的跟蹤優(yōu)先級，其跟蹤數(shù)據(jù)率也更高。對于搜索任務(wù)，因為飛機、艦船目標(biāo)一般出現(xiàn)于地平線、海平線，所以雷達(dá)對地平線區(qū)域的搜索任務(wù)優(yōu)先級要高于對高空空域的搜索任務(wù)優(yōu)先級。第二個考慮的因素是任務(wù)的截止期。每一個調(diào)度任務(wù)有一個期望執(zhí)行時間和截止時間，該任務(wù)可能在期望執(zhí)行時刻未被調(diào)度，但在截止時間前該任務(wù)都有可能被執(zhí)行。

若僅僅考慮任務(wù)重要性設(shè)計優(yōu)先級，對于低優(yōu)先級的任務(wù)可能永遠(yuǎn)不會被調(diào)度；若僅考慮任務(wù)截止期即EDF調(diào)度算法，對于快到截止期的任務(wù)會被先調(diào)度卻忽略了任務(wù)的重要性。綜合考慮任務(wù)重要性和任務(wù)截止期，得到修正EDF調(diào)度算法。假設(shè)任務(wù)某時刻請求任務(wù)隊列為T={T0,T1,T2,…}，將M個任務(wù)分別按重要性從大到小排序得到排序后的NPi，截止期從早到晚優(yōu)先級排序得到排序后的序號NDi后根據(jù)式(1)計算任務(wù)的相對優(yōu)先級spi[5]。

spi=(ηNPi+(M+2-η)NDi)/(M+1)

(1)

η取1時，spi=NDi+NPi/(M+1)，為MEDF準(zhǔn)則，該準(zhǔn)則先考慮任務(wù)截止期，若截止期相同再考慮任務(wù)重要性；η取M+1時，spi=NPi+NDi/(M+1)，為MHPF準(zhǔn)則，該準(zhǔn)則先考慮任務(wù)重要性，若任務(wù)重要性相同，再考慮任務(wù)截止期；η取M/2+1時，為HPEDF準(zhǔn)則，該準(zhǔn)則為上面兩種準(zhǔn)則的折中。

1.2 資源調(diào)度仿真方法

本文仿真中通過創(chuàng)建一個任務(wù)隊列類負(fù)責(zé)任務(wù)的獲取、創(chuàng)建、延時、清理，如圖2所示。任務(wù)獲取函數(shù)getCurrentJob()，在雷達(dá)回波仿真前調(diào)用，功能為從任務(wù)結(jié)構(gòu)體數(shù)組中選出滿足當(dāng)前調(diào)度時刻的任務(wù)，并按HPEDF準(zhǔn)則計算任務(wù)的相對優(yōu)先級輸出最高優(yōu)先級任務(wù)給cJob，并記下需要清理的任務(wù)的下標(biāo)，對當(dāng)前調(diào)度間隔無法執(zhí)行的任務(wù)但在下一個調(diào)度間隔未超過截止期的任務(wù)進行延時處理，在進行雷達(dá)回波仿真時，相關(guān)模塊讀取cJob中的波束號，生成該波束指向的模擬回波。任務(wù)創(chuàng)建函數(shù)createJob根據(jù)數(shù)據(jù)處理結(jié)果創(chuàng)建確認(rèn)，跟蹤任務(wù)。任務(wù)清理函數(shù)clearJob清理超過截止期的任務(wù)。任務(wù)調(diào)度流程如圖3所示。

圖2 任務(wù)隊列類

圖3 任務(wù)調(diào)度流程圖

2 數(shù)據(jù)處理流程

數(shù)據(jù)處理主要對信號處理檢測數(shù)據(jù)進行點跡凝聚、坐標(biāo)轉(zhuǎn)換、航跡起始、點航關(guān)聯(lián)、濾波、航跡刪除等操作。

2.1 點跡凝聚

同一目標(biāo)回波可能分裂在多個距離、速度單元，點跡凝聚作用就是將分裂的點凝聚成一個點。二維點跡凝聚一般分為距離凝聚和方位凝聚。從信號處理輸出的點跡信息包括目標(biāo)距離、方位、俯仰、速度、幅度，在本文仿真中首先對輸入點跡進行距離向凝聚，再進行方位向凝聚，凝聚方法采用質(zhì)心法[6]，如式(2)所示。

(2)

其中，Ai為第i個點跡的幅度，Xi為第i個點跡的距離或方位。圖4為凝聚點和一次點對比圖。

圖4 一次點和凝聚點對比

2.2 跟蹤濾波

(3)

(4)

Pxz=P(k+1|k)H′(k+1)

(5)

Pzz=H(k+1)P(k+1|k)H′(k+1)+R(k+1)

(6)

式(6)中R(k+1)為k+1時刻量測誤差協(xié)方差，P(k+1|k)為一步預(yù)測誤差協(xié)方差，如式(7)所示。

P(k+1|k)=F(k)P(k|k)F′(k|k)+Q(k)

(7)

式(7)中F(k)為狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣，Q(k)為過程噪聲協(xié)方差。

2.3 航跡管理

航跡管理包括航跡起始、點航關(guān)聯(lián)、航跡補點、航跡刪除等。航跡起始方法有直觀法、邏輯法、Hough變換法等[7]。

本文仿真中，點航關(guān)聯(lián)算法采用最近鄰域法，使用橢球波門，對落入關(guān)聯(lián)波門內(nèi)的點按式計算信息加權(quán)范數(shù)，選最小值關(guān)聯(lián)。

(8)

本文仿真中采用邏輯法起始航跡，首先對未被關(guān)聯(lián)點跡建立航跡頭，設(shè)定球形波門參數(shù)。第二次掃描時，若有點跡關(guān)聯(lián)航跡頭則建立臨時航跡，并預(yù)測第三次掃描波門中心，否則刪除航跡頭。若第三次掃描有點跡關(guān)聯(lián)則建立確認(rèn)航跡，航跡起始成功，否則刪除臨時航跡。航跡管理具體流程如圖5所示。

圖5 航跡管理流程

3 仿真分析

3.1 仿真流程

本文仿真雷達(dá)為一個10×20陣元矩形分布的S波段相控陣?yán)走_(dá)，陣元間距為半波長,帶寬5MHz，功率1000W，脈沖積累數(shù)為32。本文將任務(wù)類型分為搜索、確認(rèn)、普通跟蹤、精密跟蹤四類，對距離小于10km的目標(biāo)采用精密跟蹤。各任務(wù)的采樣間隔，時間窗如表1所示。仿真流程如圖6所示，式(1)中的η=M/2+1。仿真時序如圖7所示，仿真時間間隔設(shè)置為100ms，即圖7中T0-T1間隔為100ms，在T0間隔執(zhí)行的任務(wù)產(chǎn)生的回波需在T1間隔進行信號處理和數(shù)據(jù)處理，并調(diào)度產(chǎn)生T2間隔的任務(wù)指令。在仿真中，將波束號相同但期望執(zhí)行時間不同的任務(wù)同時執(zhí)行。

表1 任務(wù)參數(shù)設(shè)置

圖6 仿真流程圖

圖7 仿真時序圖

3.2 仿真一

本次仿真設(shè)置5個目標(biāo)，目標(biāo)初始位置(方位°,俯仰°,距離m)分別為位于(10,0,16380)，(0,0,7500)，(10,0,17640)，(20,0,15630)，(0,10,16920)。設(shè)置300個仿真間隔。仿真結(jié)果如圖8至圖11所示，圖8為對5個目標(biāo)跟蹤所建立的航跡；圖9顯示了目標(biāo)1的航跡，真實軌跡和檢測點；從圖8可以看出雷達(dá)成功對5個目標(biāo)跟蹤建航。目標(biāo)檢測和濾波RMS如表所示。仿真數(shù)據(jù)顯示共創(chuàng)建309個任務(wù)，成功執(zhí)行309個任務(wù)，任務(wù)調(diào)度成功率為100%。任務(wù)執(zhí)行類型隨仿真時間變化如圖10所示，圖11為搜索任務(wù)與跟蹤任務(wù)占比隨仿真時間變化關(guān)系，從圖11中可看出，當(dāng)穩(wěn)定對這5個目標(biāo)跟蹤時，雷達(dá)將40%的資源用于搜索任務(wù)，將60%的資源用于跟蹤任務(wù)。

圖8 目標(biāo)航跡

圖9 目標(biāo)1航跡、真實軌跡、檢測點對比

圖10 任務(wù)執(zhí)行類型隨仿真時間變化

圖11 任務(wù)占比隨仿真時間變化

表2 仿真一數(shù)據(jù)

3.3 仿真二

本次仿真設(shè)置100個目標(biāo)，設(shè)置300個仿真間隔。仿真結(jié)果如圖12至圖16所示，圖12為中顯示了100個目標(biāo)的運動軌跡；圖13為16個成功跟蹤建航目標(biāo)的航跡；圖14位任務(wù)執(zhí)行類型隨仿真時間變化圖；圖15任務(wù)占比隨仿真時間變化。本次仿真雷達(dá)成功對100個目標(biāo)中的16個目標(biāo)成功跟蹤建航，16個目標(biāo)檢測與跟蹤均方根誤差數(shù)據(jù)如圖16所示。在整個仿真過程共創(chuàng)建574個任務(wù)，成功執(zhí)行492個任務(wù)，丟失任務(wù)82個，任務(wù)調(diào)度成功率為85.7%。從圖14和圖15可以看出，雷達(dá)資源幾乎全被跟蹤任務(wù)占據(jù)。

圖12 100個目標(biāo)軌跡圖

圖13 目標(biāo)航跡圖

圖14 任務(wù)執(zhí)行類型隨仿真時間變化

圖15 任務(wù)占比隨仿真時間變化

圖16 仿真二數(shù)據(jù)

4 結(jié)束語

本文介紹了雷達(dá)自適應(yīng)資源調(diào)度算法和雷達(dá)數(shù)據(jù)處理算法，包括任務(wù)綜合優(yōu)先級計算、點跡凝聚、航跡起始、航跡管理等方面內(nèi)容。本文通過Matlab/Simulink搭建仿真平臺將雷達(dá)回波模擬、信號處理與介紹的調(diào)度算法和數(shù)據(jù)處理算法聯(lián)合仿真分析，并詳細(xì)介紹了仿真流程。最后通過設(shè)立兩種仿真場景分別仿真分析，仿真結(jié)果表明本文仿真方法可對雷達(dá)資源調(diào)度成功率等性能、跟蹤濾波算法性能、檢測性能進行評估，幫助雷達(dá)論證。