基于脈沖交錯的數(shù)字陣列雷達任務優(yōu)化調(diào)度算法

孟迪， 張群， 羅迎， 陳怡君

1.空軍工程大學 信息與導航學院， 西安 710077 2.信息感知技術協(xié)同創(chuàng)新中心， 西安 710077

基于脈沖交錯的數(shù)字陣列雷達任務優(yōu)化調(diào)度算法

孟迪1,2,*， 張群1,2， 羅迎1,2， 陳怡君1,2

1.空軍工程大學 信息與導航學院， 西安 710077 2.信息感知技術協(xié)同創(chuàng)新中心， 西安 710077

針對數(shù)字陣列雷達搜索、跟蹤和成像任務的資源調(diào)度問題，提出一種數(shù)字陣列雷達(DAR)任務的優(yōu)化調(diào)度算法。該算法以脈沖交錯技術為基礎，在對目標搜索與跟蹤的同時，利用基于壓縮感知的稀疏孔徑認知逆合成孔徑雷達(ISAR)成像方法對部分精密跟蹤目標成像，并采用觀測時間動態(tài)調(diào)整策略以提高雷達系統(tǒng)的自適應能力。仿真結果表明，與傳統(tǒng)雷達資源調(diào)度算法相比，該算法可以將成像任務考慮到優(yōu)化調(diào)度模型中并合理分配資源，實現(xiàn)雷達多任務并行的調(diào)度，獲得更高的資源利用率與期望的成像質(zhì)量。

數(shù)字陣列雷達； 資源調(diào)度； 脈沖交錯； 稀疏孔徑成像； 資源利用率

隨著雷達數(shù)字化程度的提高，數(shù)字陣列雷達作為一種新體制雷達，得到了雷達行業(yè)的廣泛重視和研究[1-5]。相比于傳統(tǒng)的模擬相控陣雷達，數(shù)字陣列雷達除了具有探測精確度高、探測復雜目標能力強，抗干擾能力強等優(yōu)勢外，還具有信號處理方式靈活的特點，能夠同時對多個空域進行搜索、對多個目標進行跟蹤和成像，因此可以很大程度地節(jié)省雷達時間資源[6-8]。合理、靈活、高效的調(diào)度策略是其能否發(fā)揮其優(yōu)勢的關鍵所在。現(xiàn)有的雷達資源優(yōu)化調(diào)度方法主要可分為兩大類：模板法和自適應調(diào)度方法。其中自適應調(diào)度方法能夠根據(jù)工作環(huán)境和任務需求靈活地調(diào)整資源調(diào)度策略，是最有效但也最為復雜的調(diào)度方法[9]。

目前為止，有許多學者對雷達資源調(diào)度模型展開了深入的研究。文獻[10]提出了一種基于時間窗的相控陣雷達自適應算法，驗證了在調(diào)度過程中引入時間窗的合理性及有效性；文獻[11]提出了一種基于“服務質(zhì)量”的資源分配模型來實現(xiàn)相控陣雷達系統(tǒng)對目標跟蹤性能的最優(yōu)化；文獻[12]提出一種基于信息熵的自適應調(diào)度算法，解決重點區(qū)域內(nèi)目標的最優(yōu)搜索問題。為了進一步提高雷達系統(tǒng)的資源利用率，充分發(fā)揮數(shù)字陣列雷達的多功能優(yōu)勢，脈沖交錯技術被提出，其核心思想是在單個任務收發(fā)脈沖間隔內(nèi)調(diào)度其他任務的發(fā)射或接收脈沖。文獻[13]分析了這種技術，并利用啟發(fā)式算法解決了一部現(xiàn)實相控陣雷達的波束駐留自適應調(diào)度問題；文獻[14]基于脈沖交錯技術，提出了雷達任務二次規(guī)劃模型的一種最優(yōu)解解析求解算法，有效提高了雷達高優(yōu)先級任務的調(diào)度成功率；文獻[15]提出一種數(shù)字陣列雷達波束駐留調(diào)度間隔分析算法。然而，大多數(shù)算法沒有將成像任務納入雷達資源調(diào)度模型中。將成像任務與搜索、跟蹤等任務共同調(diào)度，不僅可以提高雷達對目標的識別能力，充分發(fā)揮其多任務協(xié)同的優(yōu)勢，而且可以進一步將成像得到的目標特征信息反饋給雷達系統(tǒng)發(fā)射端，從而實現(xiàn)成像任務需求的動態(tài)調(diào)整，達到提高資源利用率的目的[16]。傳統(tǒng)成像算法需要對目標長時間地連續(xù)觀測獲得高分辨像，而不同任務的交替進行勢必會導致成像目標方位維的合成孔徑采樣變得稀疏和不連續(xù)。

為解決上述問題，本文采用壓縮感知逆合成孔徑雷達(ISAR)成像方法，將成像任務需求充分考慮到雷達資源調(diào)度模型中，提出一種基于脈沖交錯的數(shù)字陣列雷達任務優(yōu)化調(diào)度算法。

1 基于脈沖交錯的任務模型及約束條件

數(shù)字陣列雷達是一種接收和發(fā)射波束都以數(shù)字方式實現(xiàn)的全數(shù)字相控陣雷達，它可以按照圖1 所示的形式進行脈沖交錯。圖中：txj、twj和trj分別代表任務駐留j(j=1,2)的發(fā)射期、等待期和接收期。其交錯形式與傳統(tǒng)脈沖交錯不同的是，除了脈沖等待期的時間資源可以發(fā)射或接收其他駐留任務外，駐留任務的接收期還能在時間上相互重疊。在此基礎上，各類任務相互穿插交替進行，發(fā)揮數(shù)字陣列雷達多任務協(xié)同的優(yōu)勢。

圖1 數(shù)字陣列雷達的脈沖交錯形式Fig.1 Pulse interleaving form in digital array radar

1.1 雷達任務模型

數(shù)字陣列雷達可以實現(xiàn)包括搜索、識別、跟蹤、成像、失跟以及制導等多種類型雷達任務。相對于其他類型的雷達任務，成像任務對調(diào)度的時效性要求較低。本文在不影響其他類型雷達任務調(diào)度的前提下，利用系統(tǒng)空閑時間對成像任務進行調(diào)度，從而提高資源利用率。為了方便分析，選取以下幾種類型的雷達任務進行研究。

1) 低優(yōu)先級搜索：指對指定空域按照波位編排表進行照射以檢測目標。

2) 高優(yōu)先級搜索：針對威脅程度較大的空域進行搜索。

3) 精密跟蹤：對威脅程度較大的目標進行的跟蹤。具有較高的更新率，以保證跟蹤精度。

4) 普通跟蹤：更新率較低，精度不高，針對威脅程度較小目標或維持跟蹤。

5) 成像：對進入穩(wěn)定跟蹤階段的精密跟蹤任務進行成像，提高對目標的識別能力。

將數(shù)字陣列雷達任務模型統(tǒng)一描述為

T={et,st,tx,tw,tr,ω,M,pri,Pt,P}

(1)

式中：et為任務的期望調(diào)度起始時刻；st為任務的實際調(diào)度起始時刻；tx、tw和tr分別為任務駐留脈沖的發(fā)射期、等待期和接收期；ω為任務的時間窗；M在搜索與跟蹤任務中，表示脈沖重復個數(shù)。在成像任務中，表示任務的方位向觀測維度，即稀疏孔徑逆合成孔徑雷達成像的脈沖個數(shù)；pri為脈沖重復周期；Pt為脈沖發(fā)射功率；P為任務優(yōu)先級。

1.2 基于壓縮感知的稀疏孔徑成像

傳統(tǒng)的雷達成像方法需要一段較長連續(xù)的時間資源來實現(xiàn)對目標的觀測。由于數(shù)字陣列雷達在執(zhí)行目標搜索和跟蹤任務時，要求的時效性較高，無法分出連續(xù)的時間資源對目標成像。在壓縮感知理論框架下，對目標的連續(xù)觀測成像可以轉(zhuǎn)化為隨機稀疏觀測成像，并在稀疏孔徑條件下獲得高質(zhì)量的目標ISAR像，這為將成像任務需求納入數(shù)字陣列雷達資源調(diào)度模型提供了有效的技術支撐[16]。

(2)

式中：c為一個與恢復精度有關的常數(shù)，通常取為0.5～2.0之間，本文中取c=1。

1.3 基于脈沖交錯的約束條件

(3)

而對于搜索任務，在沒有目標的先驗信息的情況下，一般無法獲得回波返回接收機的時間。因此，為了保證在搜索脈沖發(fā)射后能夠有效接收到雷達回波信號，一旦發(fā)射期結束，天線系統(tǒng)就必須處于接收狀態(tài)直到最大可駐留等待時間，即搜索任務駐留脈沖的等待期是不可搶占的[19-20]。

(4)

雖然實現(xiàn)多個駐留任務時間上的重疊能夠提高數(shù)字陣列雷達的資源利用率，但由于雷達長時間處于發(fā)射狀態(tài)，系統(tǒng)的能量消耗也必然會進一步增大。為了避免發(fā)射機因持續(xù)工作時間過長而損壞，在設計數(shù)字陣列雷達的調(diào)度算法時必須考慮能量約束的限制。系統(tǒng)在t時刻的瞬態(tài)能量可以表示為[19]

(5)

式中：P(x)為系統(tǒng)的功率參數(shù)；τ為系統(tǒng)的回退參數(shù)，與系統(tǒng)本身的散熱性能有關。系統(tǒng)的能量約束條件可定義為系統(tǒng)在任意t時刻的能量均不能超過最大瞬時能量閾值Emax，即

E(t)≤Emax

(6)

需要指出的是，在仿真過程中，可以通過天線增益、發(fā)射功率、脈沖寬度和脈沖累計數(shù)等參數(shù)，事先估算出雷達發(fā)射波束的能量消耗與Δt時間內(nèi)能量狀態(tài)的變化量以降低算法復雜度[14]。

2 數(shù)字陣列雷達資源自適應調(diào)度算法

2.1 任務綜合優(yōu)先級設計

通常認為威脅度大的目標需要更高的優(yōu)先級對其跟蹤和成像[20]。本文考慮影響目標威脅度的因素有目標距離，目標速度和目標航向。分別設計目標距離，速度和航向的優(yōu)先級函數(shù)如下。

(7)

(8)

3) 航向優(yōu)先級函數(shù)。目標航向角θ為目標在飛行時速度向量的水平投影與雷達連線間的夾角。則第i個目標的航向優(yōu)先級函數(shù)Pθ可線性表示為

(9)

將3種優(yōu)先級函數(shù)加權構造目標威脅度函數(shù)，則第i個目標的目標威脅度函數(shù)可表示為

(10)

式中：a1、a2、a3為加權調(diào)整系數(shù)，代表不同目標信息對威脅度的影響程度，滿足a1,a2,a3≥0，且根據(jù)經(jīng)驗值取a1=0.5，a2=0.3，a3=0.2。

同時考慮目標威脅度與雷達工作方式，設計第i個雷達任務a1+a2+a3=1的綜合優(yōu)先級為

(11)

式中：γi為第i個任務的雷達工作方式。若將跟蹤分為精密跟蹤(γ=3)與普通跟蹤(γ=2)，將搜索任務分為高優(yōu)先級搜索(γ=4)與低優(yōu)先級搜索(γ=1)。

假設搜索到新的目標后僅發(fā)射一個驗證波束進行確認，隨后將此目標加入現(xiàn)有跟蹤任務鏈表中，對其進行特征認知并計算跟蹤優(yōu)先級，并在下一個調(diào)度間隔內(nèi)安排調(diào)度。

當某個精密跟蹤任務進入穩(wěn)定跟蹤階段后(設雷達發(fā)射li個波束對其進行跟蹤照射后進入穩(wěn)定跟蹤階段)，在下一個調(diào)度間隔內(nèi)對其采用邊跟蹤邊成像策略。令成像任務的工作優(yōu)先級γ=0。顯然，成像任務的綜合優(yōu)先級范圍在0～1之間。由于對某個成像任務的調(diào)度通常要經(jīng)過若干個調(diào)度間隔，為了保證成像過程中雷達發(fā)射的脈沖不被浪費，對不同成像任務采用優(yōu)先級動態(tài)調(diào)整策略，即若第k個調(diào)度間隔執(zhí)行了第i個成像任務，則在對第k+1個調(diào)度間隔進行資源分配時將第i個成像任務的優(yōu)先級適當提高，有

Pi,k+1=Pi,k+ΔP

(12)

式中：ΔP為優(yōu)先級增長步進值。

2.2 成像累積時間自適應調(diào)整

為了更好地利用數(shù)字陣列雷達的時間資源對盡可能多的精密跟蹤目標進行成像，對不同成像目標的成像積累時間進行自適應調(diào)整策略。假設目標作平穩(wěn)飛行，當每個調(diào)度間隔結束后，利用到該調(diào)度間隔為止的之前所有觀測子脈沖對目標進行ISAR成像。若相鄰兩次重構的目標ISAR像相似度低，說明獲得的ISAR像不確定性高，沒有包含目標的全部信息；反之，若相似度高，說明成像質(zhì)量將不會隨著成像積累時間的增加而顯著改善，與其對其繼續(xù)觀測，不如將這部分資源分配調(diào)度其他任務。引用信息論中的互信息量作為相鄰重構ISAR像的相似度測度。互信息量表示兩幅圖像相互包含對方的信息量。對于相鄰重構像A和B, 它們之間的互信息量I(A,B)表示為

(13)

式中：pi、pj為A和B的灰度概率分布；pij為聯(lián)合灰度概率分布。I(A,B)值越大, 表明兩重構像的相似性程度越高。通過參考期望分辨率選擇適當?shù)拈撝礣α，當相鄰兩個調(diào)度間隔結束后獲得的目標ISAR像的互信息量小于此閾值時，下一個調(diào)度間隔繼續(xù)對該成像任務進行調(diào)度分析，反之則認為目標成像質(zhì)量達到期望標準，該成像任務執(zhí)行完畢。

2.3 數(shù)字陣列雷達任務優(yōu)化調(diào)度算法

假設有N個駐留任務申請在調(diào)度間隔[t0,te]內(nèi)執(zhí)行，本文建立基于脈沖交錯的數(shù)字陣列雷達資源優(yōu)化調(diào)度模型為

s.t.

(14)

式中：N和N′分別為申請調(diào)度的任務總數(shù)和調(diào)度成功的任務數(shù)；Nse為搜索任務數(shù)；Ttotal為仿真總時間；Pav為雷達提供的平均功率。第1個約束條件給出各個任務實際執(zhí)行時刻的范圍；第2個約束條件表明被調(diào)度執(zhí)行的任務駐留發(fā)射脈沖間不會發(fā)生沖突，即雷達任務駐留脈沖的發(fā)射期是不可搶占的；第3個約束條件表明搜索任務駐留不能進行脈沖交錯；第4個約束條件表明在不與發(fā)射脈沖產(chǎn)生沖突的前提下，被調(diào)度執(zhí)行的任務駐留接收脈沖間可以在時間上重疊；第5個約束條件表示任務調(diào)度需滿足的能量約束條件。

式(14)所示的非線性規(guī)劃問題屬于N-P難題，難以得到最優(yōu)解，通常采用啟發(fā)式算法來獲得次優(yōu)解[16]。結合基于脈沖交錯技術的自適應調(diào)度策略，給出該優(yōu)化問題的啟發(fā)式求解方法，即基于脈沖交錯的數(shù)字陣列雷達資源優(yōu)化調(diào)度算法，步驟如下所述。

步驟2將剩余N-K個任務按相應綜合優(yōu)先級從高到低排列加入申請鏈表(優(yōu)先級相同的任務按照期望執(zhí)行時刻先后排列)，并令i=1。

步驟3判斷第i個任務能否在tp時刻執(zhí)行。若調(diào)度執(zhí)行該任務滿足式(14)中所示的時間與能量約束條件，則將其送入執(zhí)行鏈表并從申請列表中刪除。按照以下方式更新時間槽向量U和時間指針tp：

1) 若為搜索任務

(15)

tp=sti+txi+twi+tri

(16)

2) 若為跟蹤任務

uk=2,k∈

(17)

tp=sti+txi

(18)

3) 若為成像任務

(19)

tp=sti+txi

(20)

式中：對時間槽uk分別賦值1,2,3，以達到區(qū)分不同任務類型的目的。更新能量狀態(tài)向量E=E+ΔE(ΔE為執(zhí)行該任務引起的系統(tǒng)能耗變化量)，令i=i+1，返回步驟3。若調(diào)度失敗，在時間窗內(nèi)調(diào)整任務的實際執(zhí)行時刻，令tp=tp+Δtp(Δtp為最小指針滑動步長)。

步驟4若tp

步驟5若i≤N-K，返回步驟3，否則轉(zhuǎn)步驟6。

步驟6本調(diào)度間隔調(diào)度分析結束。利用到本調(diào)度間隔為止的之前所有觀測子脈沖對調(diào)度成功的成像任務進行ISAR成像。判斷是否在下一個調(diào)度間隔繼續(xù)對其成像。

相應的調(diào)度算法流程圖如圖2所示。

圖2 本文調(diào)度算法流程圖Fig.2 Flow chart of the proposed scheduling algorithm

3 仿真實驗與分析

仿真實驗中各類任務的典型參數(shù)如表1所示。設置仿真總時間為6 s，調(diào)度間隔長度選取為50 ms，雷達能夠提供平均功率為400 W。對于搜索和跟蹤任務，雷達發(fā)射窄帶信號，載頻fc=10 GHz，信號帶寬B=10 MHz，脈沖重復頻率PRF=1 000 Hz；對于成像任務，雷達發(fā)射線性調(diào)頻信號，載頻fc=10 GHz，信號帶寬B=300 MHz，脈沖重復頻率PRF=1 000 Hz，優(yōu)先級滑動步長ΔP取0.1。

定義調(diào)度成功率(SSR)，實現(xiàn)價值率(HVR)，時間利用率(TUR)和能量利用率(EUR)為雷達資源調(diào)度的性能指標，表達式分別為

(21)

(22)

(23)

(24)

仿真對比了傳統(tǒng)相控陣雷達調(diào)度算法[5](以下稱為傳統(tǒng)算法)，沒有考慮成像任務的脈沖交錯調(diào)度算法[15](以下稱為簡單任務算法)與本文提出的優(yōu)化調(diào)度算法(以下稱為本文算法)。圖3給出了3種不同算法性能指標的對比曲線。

由圖3(a)可見，當任務數(shù)小于20時，系統(tǒng)資源相對充足，任務間對資源的競爭尚不明顯，此時3種調(diào)度算法均可以成功調(diào)度所有任務。隨著任務數(shù)進一步增加，傳統(tǒng)算法的調(diào)度成功率開始大幅度下降，而基于脈沖交錯的兩種算法仍然可以成功調(diào)度全部任務。當任務數(shù)增至65左右，簡單任務算法無法調(diào)度更多任務，而本文算法可以成功調(diào)度所有任務直至任務數(shù)達到80左右。這是由于在簡單任務算法中雷達資源已達到飽和，而在本文算法中，由于成像任務優(yōu)先級最低，可以保證在不影響搜索與跟蹤任務的調(diào)度的同時，通過成像累積時間的動態(tài)調(diào)整與靈活的稀疏孔徑分配方式，充分利用系統(tǒng)的剩余資源，從而提高成功調(diào)度的任務數(shù)。

由圖3(b)可見，當雷達資源達到飽和后，傳統(tǒng)算法與簡單任務算法的實現(xiàn)價值率分別在任務數(shù)達到20與65左右開始下降。此時，成功調(diào)度的任務數(shù)基本保持不變，僅在增加的任務中選擇較高優(yōu)先級的任務進行優(yōu)先調(diào)度。而本文算法相當于利用搜索與跟蹤的空閑時間對精密跟蹤任務進行成像，因此可以在任務數(shù)達到80后仍然保持較高的實現(xiàn)價值率。

圖3(c)和圖3(d)分別給出了3種調(diào)度算法的時間利用率與能量利用率。從中可見，在任務數(shù)達到20后，傳統(tǒng)算法的資源瓶頸導致其時間利用率與能量利用率均維持在0.1左右。簡單任務算法由于利用脈沖交錯技術，進一步利用了雷達系統(tǒng)資源，時間利用率與能量利用率分別可以達到0.6和0.5左右。而本文算法又在脈沖交錯的基礎上，充分挖掘了搜索與跟蹤任務的空閑時間，用于調(diào)度成像任務，時間利用率與能量利用率分別可以達到0.8和0.6左右。

表1 雷達任務參數(shù)Table 1 Parameters of radar tasks

為了使雷達對盡可能多地精密跟蹤任務進行成像，設成像優(yōu)先級步進值為ΔP=0.1，成像任務優(yōu)先級最大不超過1。相鄰調(diào)度間隔結束后所得重構ISAR像的互信息量系數(shù)閾值為MIα=0.7，在調(diào)度成功的成像任務中選取其中3個觀察其成像互信息量變化曲線如圖4所示。可以看出，目標1在第18個調(diào)度間隔開始成像，在第29個調(diào)度間隔停止成像；目標2在第22個調(diào)度間隔開始成像，在第32個調(diào)度間隔停止成像；目標3在第46個調(diào)度間隔開始成像，在第59個調(diào)度間隔停止成像。隨著調(diào)度次數(shù)的增加和目標的成像時間不斷積累，目標重構ISAR像間的互信息量呈增長趨勢直至0.7。這是由于目標成像累積時間的增加會提高其ISAR像的分辨率，從而使相鄰調(diào)度間隔的目標重構ISAR像的相似性程度越來越高，通過設定互信息量系數(shù)閾值，對達到期望成像質(zhì)量的目標結束成像。

為了驗證數(shù)字陣列雷達在進行搜索和跟蹤的同時實現(xiàn)目標成像的有效性，將上述3個成像任務的最終成像結果與傳統(tǒng)全孔徑ISAR成像結果進行比較，并采用峰值信噪比(PSNR)衡量本文算法的成像效果。峰值信噪比定義為

圖3 雷達資源調(diào)度性能對比Fig.3 Comparision of radar resource scheduling performance

圖4 目標1、2、3的ISAR成像互信息量變化Fig.4 Mutual information of ISAR imaging of targets 1, 2, 3

(25)

圖5 本文成像效果與傳統(tǒng)全孔徑成像效果對比Fig.5 Comparison of image quality by traditional full aperture and by sparse aperture

4 結 論

本文提出一種數(shù)字陣列雷達任務優(yōu)化調(diào)度算法，設計了雷達任務的綜合優(yōu)先級，并建立了基于脈沖交錯的資源優(yōu)化調(diào)度模型，得到以下結論。

1) 該算法在不影響搜索與跟蹤功能的前提下，能夠合理安排雷達成像任務，實現(xiàn)雷達資源最優(yōu)配置。

2) 利用稀疏孔徑成像方法對成像任務進行合理調(diào)度，不僅發(fā)揮了數(shù)字陣列雷達多任務協(xié)同的優(yōu)勢，同時提高了雷達系統(tǒng)的資源利用率。

[1] 王峰, 傅有光. 數(shù)字相控陣與模擬相控陣雷達的性能對比分析[J]. 中國電子科學研究院學報, 2012, 7(2): 148-151.

WANG F, FU Y G. Performance comparison of digital phased array and conventional phased array radar[J]. Journal of CAEIT, 2012, 7(2): 148-151 (in Chinese).

[2] 程婷, 何子述, 李會勇. 一種數(shù)字陣列雷達自適應波束駐留調(diào)度算法[J]. 電子學報, 2009, 37(9): 2025-2029.

CHENG T, HE Z S, LI H Y. An adaptive dwell scheduling algorithm for digital array radar[J]. Acta Electronica Sinica, 2009, 37(9): 2025-2029 (in Chinese).

[3] 王強, 徐俊剛, 王宏安, 等. 一種新的基于優(yōu)先級表的實時調(diào)度算法[J]. 電子學報, 2004, 32(2): 310-313.

WANG Q, XU J G, WANG H A, et al. A new priority table based real-time scheduling algorithm[J]. Acta Electronica Sinica, 2004, 32(2): 310-313 (in Chinese).

[4] FOCKE R W, VILLIERS J P D, INGGS M R. Interval algebra—An effective means of scheduling surveillance radar networks[J]. Information Fusion, 2015, 23(C): 81-98.

[5] 薛廣然, 郗蘊天, 朱永杰, 等. 直升機載相控陣雷達波束波形聯(lián)合自適應調(diào)度算法研究[J]. 計算機測量與控制, 2016, 24(4): 163-166.

XUE G R, XI Y T, ZHU Y J, et al. Research on joint adaptive scheduling algorithm of beam and waveform for helicopter-borne phased array radars[J]. Computer Measurement & Control, 2016, 24(4): 163-166 (in Chinese).

[6] 張浩為, 謝軍偉, 盛川. 綜合優(yōu)先級規(guī)劃下的相控陣雷達自適應調(diào)度方法[J]. 兵工學報, 2016, 37(11): 2163-2169.

ZHANG H W, XIE J W, SHENG C. Adaptive scheduling algorithm over comprehensive priority for phased array radar[J]. Acta Armamentarii, 2016, 37(11): 2163-2169 (in Chinese).

[7] STAILEY J E, HONDL K D. Multifunction phased array radar for aircraft and weather surveillance[J]. Proceedings of the IEEE, 2016, 104(3): 649-659.

[8] BASIT A, QURESHI I M, SHAOIB B, et al. Performance analysis of a cognitive phased array radar with online tracking capability[J]. Wireless Personal Communications, 2016, 94: 1-18.

[9] KOMORNICZAK W, PIETRASINSKI J. Selected problems of MFR resources management[C]//The 3rd International Conference on Information Fusion, 2000.

[10] JANG D S, CHOI H L, ROH J E. A time-window-based task scheduling approach for multi-function phased array radars[C]//International Conference on Control, Automation and Systems， 2011: 1250-1255.

[11] LEE C G, KANG P S, SHI C S, et al. Radar dwell scheduling considering physical characteristics of phased array antenna[C]//Proceedings of the 24th IEEE International Real-Time Systems Symposium (RTSS’03), 2003: 14-24.

[12] 張娟, 夏忠婷. 基于信息熵的自適應資源調(diào)度算法[J]. 現(xiàn)代雷達, 2015, 37(8): 33-36.

ZHANG J, XIA Z T. An adaptive scheduling searching method based on information entropy[J]. Modern Radar, 2015, 37(8): 33-36 (in Chinese).

[13] ORMAN A J, POTTS C N, SHAHANI A K. Scheduling for a multifunction phased array radar system[J]. European Journal of Operational Research, 1996, 90(1): 13-25.

[14] 趙宇, 李建勛, 曹蘭英, 等. 基于二次規(guī)劃的相控陣雷達任務自適應調(diào)度算法[J]. 系統(tǒng)工程與電子技術, 2012, 34(4): 698-703.

ZHAO Y, LI J X, CAO L Y, et al. Adaptive scheduling algorithm based on quadratic programming for multifunction phased array radars[J]. Systems Engineering and Electronics, 2012, 34(4): 698-703 (in Chinese).

[15] CHENG T, HE Z S, TANG T. Novel radar dwell scheduling algorithm based on pulse interleaving[J]. Journal of Systems Engineering and Electronics, 2009, 20(2): 247-253.

[16] 陳怡君, 張群, 羅迎, 等. 基于稀疏孔徑ISAR 成像的雷達資源自適應調(diào)度算法[J]. 彈箭與制導學報, 2013, 33(4): 171-176.

CHEN Y J, ZHANG Q, LUO Y, et al. Adaptive scheduling algorithm for radar based on sparse aperture ISAR imaging[J]. Journal of Projectiles, Rockets, Missiles and Guidance, 2013, 33(4): 171-176 (in Chinese).

[17] 李文靜, 陳紅衛(wèi). 一種基于壓縮感知的ISAR成像方法[J]. 計算機仿真, 2015, 32(8): 10-13.

LI W J, CHEN H W. A kind of ISAR imaging algorithm based on compressed sensing[J]. Computer Simulation, 2015, 32(8): 10-13 (in Chinese).

[18] HOU Q K, LIU Y, FAN L J, et al. Compressed sensing digital receiver and orthogonal reconstructing algorithm for wideband ISAR radar[J]. Science China Information Sciences, 2015, 58(2): 1-10.

[19] CHEN J, WANG L, ZHANG W, et al. Multifunction phased radar resource management via maximal pulse interleaving technique[J]. Arabian Journal for Science and Engineering, 2013, 38(11): 3081-3091.

[20] CHEN Y J, ZHANG Q, LUO Y, et al. Measurement matrix optimization for ISAR sparse imaging based on genetic algorithm[J]. IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, 2016: PP(99): 1-5.

(責任編輯： 蘇磊)

*Correspondingauthor.E-mail:mengdi1105@163.com

Aneffectiveschedulingalgorithmfordigitalarrayradarbasedonpulseinterleaving

MENGDi1,2,*,ZHANGQun1,2,LUOYing1,2,CHENYijun1,2

1.InstituteofInformationandNavigation,AirForceEngineeringUniversity,Xi’an710077,China2.CollaborativeInnovationCenterofInformationSensingandUnderstanding,Xi’an710077,China

Adwellschedulingalgorithmforresourceschedulingofsearchingtrackingandimagingtasksindigitalarrayradar(DAR)isproposed.Basedonthepulseinterleavingtechnique,thealgorithmcansimultaneouslyachievepreciseimagingofpartoftrackingtargetsusingsparse-aperturecognitiveinversesyntheticapertureradar(ISAR)imagingduringimplementingsearchingandtrackingtasks.Adynamicpriorityadjustmentstrategyforimagingtasksisadoptedtoimprovetheself-adaptiveabilityofradarsystem.Simulationresultsdemonstratethatcomparedwithconventionaldwellschedulingalgorithm,theproposedalgorithmcantaketheimagingmissionintoaccountintheresourceschedulingoptimizationmodelandrealizemulti-taskparallelschedulingeffectivelytoachievehigherresourceutilizationratioandimagingqualityasexpected.

digitalarrayradar(DAR);resourcescheduling;pulseinterleaving;sparseapertureimaging;resourceutilizationratio

2016-11-14；Revised2017-03-10；Accepted2017-03-14；Publishedonline2017-03-231750

URL：www.cnki.net/kcms/detail/11.1929.V.20170323.1750.012.html

NationalNaturalScienceFoundationofChina(61631019)

2016-11-14；退修日期2017-03-10；錄用日期2017-03-14； < class="emphasis_bold">網(wǎng)絡出版時間

時間：2017-03-231750

www.cnki.net/kcms/detail/11.1929.V.20170323.1750.012.html

國家自然科學基金 (61631019)

.E-mailmengdi1105@163.com

孟迪， 張群， 羅迎， 等． 基于脈沖交錯的數(shù)字陣列雷達任務優(yōu)化調(diào)度算法J． 航空學報,2017,38(8):320930.MENGD,ZHANGQ,LUOY,etal.AneffectiveschedulingalgorithmfordigitalarrayradarbasedonpulseinterleavingJ.ActaAeronauticaetAstronauticaSinica,2017,38(8):320930.

http://hkxb.buaa.edu.cnhkxb@buaa.edu.cn

10.7527/S1000-6893.2017.320930

V243.2

A

1000-6893(2017)08-320930-10