基于資源池的雷達協同探測系統資源調度策略*

廖衛東，王建

(中國船舶重工集團公司 第七二四研究所，江蘇 南京 211106)

基于資源池的雷達協同探測系統資源調度策略*

廖衛東，王建

(中國船舶重工集團公司 第七二四研究所，江蘇 南京 211106)

針對艦艇編隊雷達協同探測系統作戰任務需求，提出了一種基于資源池的雷達協同探測系統資源管控策略，通過建立系統資源池，實現艦艇編隊各雷達探測節點的自組織管理以及系統資源的統一調度；并通過遺傳算法選取最佳的資源調度方案，在提升雷達探測性能的同時，提高系統資源的利用效率。

協同探測；資源池；資源管控策略；統一調度；遺傳算法；最佳調度方案

0 引言

隨著世界新軍事變革的持續深入，信息化海戰逐步登上了戰爭舞臺，基于信息化系統的體系對抗特征明顯。作為海戰場信息獲取的核心探測系統裝備，艦載雷達系統面臨更多新的能力需求和挑戰[1]：一是探測任務更加多樣；二是目標探測能力要求更高；三是探測對象更加多元；四是探測環境更加復雜。由于時間、空間、能量、頻率等資源的限制，加之受到各種自然環境和電子對抗環境的影響，獨立的艦載雷達裝備難以滿足這些復雜的作戰任務需求。在發展新體制的雷達裝備、提升單雷達系統探測能力的同時，發展雷達協同探測系統，已經成為提高艦載雷達在復雜海戰場環境下的探測能力、滿足信息化條件下體系對抗作戰需求的有效途徑[2]。

1 基于相控陣體制的雷達協同探測系統

與傳統的基于常規體制通信系統構建的雷達協同探測系統不同，基于相控陣體制的雷達協同探測系統，利用相控陣天線波束增益高、掃描速度快，系統資源可控性強、系統功能可實時重構的特點[3]，可以構建高度靈活的多雷達網絡化協同探測系統，實現跨平臺的雷達協同探測與信息共享。

使用數字相控陣天線可以實現同時多波束高增益寬角覆蓋，進行多平臺雷達協同控制和目標信息傳輸與共享，既可減少組網聯通時間，保證系統連通率，維持協同探測網絡的穩定性，又具備更高的數據傳輸速率和更靈活的組網能力。

在基于相控陣體制實現的艦載雷達協同控制與探測信息傳輸系統中，艦艇編隊內的各雷達系統要實現在平臺運動條件下的快速自組網聯通、即插即用、網絡化信息交換，需要經歷搜索對準、時空同步、建立網絡連接、數據交換、網絡協議維持等各個過程[4]，保證這些過程順利實現的關鍵，是要確保各雷達系統在時域、頻域、空域上建立有機的關聯[5]，實現跨平臺協調工作。

在多功能相控陣雷達系統中，用于目標探測、協同組網和信息傳輸的系統資源是統一進行調度與分配的。在滿足系統資源總體約束和保證協同組網能力條件下，既要考慮保證雷達探測功能的資源開銷，也要考慮協同功能的作戰需求,以及協同探測功能系統所需要的系統資源。

2 雷達協同探測系統資源虛擬化及資源池構建

2.1協同探測系統資源虛擬化

雷達協同探測系統資源虛擬化是指對協同探測系統的時間、頻率、能量、信息處理通道等物理資源經過功能化抽象、服務化描述等虛擬化操作，透明映射為邏輯資源的過程[6-7]。通過將協同資源虛擬化，可以實現對各協同探測節點異構資源的無縫鏈接和集中管控。

通過將各節點各類探測資源經過虛擬化送入資源池，對動態變化的節點資源進行可視化集成與動態管理，實現從任務—節點—資源到任務—資源的調度方式的轉變，可以根據任務調度資源需求對資源池中的各種資源進行統一調度，從而實現對地理位置分散、屬于不同節點的資源進行統一的發現、訪問、調度和監控管理[8]。

2.2資源池的構建

針對編隊雷達協同探測系統的體系結構，為滿足編隊作戰任務需求，需要對艦艇編隊雷達協同探測系統資源進行統一的形式化描述與功能封裝，將具體的系統物理資源映射到邏輯資源。為此，提出一種基于雷達任務調度資源需求的資源池構建模型，將雷達系統資源表征為統一的服務與功能的形式，打破協同節點資源之間的壁壘，實現艦艇編隊協同探測雷達資源的統一管理與綜合調度，提升資源調度的效率和系統探測性能。雷達協同探測系統資源池的構建模型如圖1所示。

各節點的物理系統資源是資源池構建的基礎，也是資源存在的物理形式[9]。資源池初始化時，需要讀取各節點的物理資源，并實時動態地獲取資源的變更信息。獲取各節點的物理資源后，需要對各節點資源在雷達物理資源層面上進行分析、匯總、分類，為將系統資源映射到下一層做好相應的準備[10]。主要的物理資源包括：時間、能量、脈寬、頻率等。

從協同探測系統任務調度資源需求角度出發，編隊雷達協同探測系統不僅需要考慮雷達探測任務的資源開銷，也要考慮協同任務的作戰需求，需要一定的資源來維持協同探測系統的網絡連通以及信息可靠的傳輸。雷達系統的探測任務主要包括：搜索、跟蹤，目標指示、武器制導、火控、目標識別等；雷達協同組網和信息共享任務主要包括時空同步和網絡維持、信息傳輸、協同控制等。同時以任務需求為基礎，依據戰術層面和技術層面的指標，來進行協同探測系統資源的形式化描述。實現以任務調度資源需求為基礎，以技戰術指標來對資源進行封裝入池，完成物理資源到邏輯應用資源的資源形式轉變，打破協同探測系統節點資源的壁壘，將具體的物理資源透明化映射到任務調度資源需求，實現對協同探測系統資源的統一調度。

同時，協同探測系統資源池作為整個艦艇編隊雷達系統物理資源的一種映射，它與實際物理資源的同步更新尤為重要，一方面資源池需要定時進行自我檢查更新；另一方面，資源池需要按照資源自身的生命周期進行資源的刪除、增加等更新[9]。當出現節點增加或減少、位置變動、資源消耗等情況，也需要及時對資源池進行檢測與更新，完成新的資源部署。

2.3基于資源池的資源調度優點

資源池作為整個協同探測系統雷達資源的一種透明映射，打破協同探測系統各節點物理資源的壁壘，有利于對編隊協同探測系統的資源進行統一的動態的管理。

基于資源池的海上艦艇編隊雷達協同探測系統，可以獲得以下優點：

(1) 各節點探測資源信息共享：傳統的編隊協同探測系統，各節點之間的信息是不可見的，彼此之間資源信息不透明，相互之間難以共享系統資源。采用基于資源池的協同資源調度模式，各協同節點處于同等地位且資源信息透明，能充分實現資源的共享[11]，從而實現對目標的高效協同探測。

(2) 快速的協同探測系統優化能力：復雜的電磁環境增加了目標探測和對資源的管控難度。在基于資源池的協同探測系統中，對資源進行統一的服務式封裝和共享，能夠實現資源的快速調度，便于實時優化各節點的協同運作模式和系統工作參數。

(3) 提升系統資源利用率：基于資源池的協同探測系統，實現了異構資源的統一接口，有利于對整個編隊艦載雷達資源的整體動態感知，可以根據任務需求獲取最佳的資源配置方案，實現對系統資源的高效率利用。

3 基于資源池的協同探測系統資源調度策略

基于資源池的艦艇編隊雷達協同探測系統資源調度，打破傳統協同設備的條塊分割界限，綜合運用資源池中匯集的各種雷達系統資源，進行協同探測系統資源的統一調度，強化各類探測資源的協同使用，并通過遺傳算法選取最佳資源調度方案，設計最佳系統工作方式，在提升系統綜合探測性能的同時，實現對系統資源的高效利用[12-13]。

3.1基于資源池的編隊雷達協同探測系統資源調度策略

協同探測系統資源池中匯集了協同探測系統中各個節點的探測資源，資源池中各資源按照統一的接口，以服務化的形式存在。當協同探測系統收到任務執行命令時，資源池協同管理中心對任務資源需求進行分析，并根據資源池中各類資源的構成情況，生成相應的資源分配方案。基于資源池的艦艇編隊雷達協同探測系統資源調度模型如圖2所示。

基于資源池的雷達協同探測系統資源調度策略的具體實施步驟如下：

Step 1：遍歷任務集合，進行任務資源需求分析；

Step 2：通過任務資源適配器，在資源池中生成相應的任務資源分配請求方案；

Step 3：根據任務資源分配請求方案，計算各任務的執行收益；

Step 4：以各任務的總執行收益作為目標函數，以資源總量為約束條件對各任務資源分配請求方案進行綜合評估，通過遺傳算法，選取對各任務的綜合最佳資源調度方案；

圖2 基于資源池的艦艇編隊雷達協同探測系統資源調度模型Fig.2 Radars cooperative detection system resource schedule model based on resource pool

Step 5：根據最佳的資源調度方案，進行雷達工作方式選擇和系統參數設置；

Step 6：更新資源池，結束調度。

3.2協同探測系統資源調度策略優化的目標函數和約束條件

(1) 目標函數

海上編隊雷達協同探測系統資源調度的最終目標是在有限資源條件下，獲取艦艇編隊雷達系統的最大協同探測收益[14]，圍繞“看得遠”、“測得廣”、“分得清”，“跟得穩”等具體任務需求，著重考慮雷達作用距離、覆蓋范圍、探測精度、跟蹤穩定性及連續性等典型參數，參考文獻[15-16]，提出系統資源調度優化的目標函數如下：

式中：ρi為第i個任務的威脅度，威脅度越高，則目標函數值越大；fi(·)為第i個任務的探測收益函數，其根據探測距離r，覆蓋范圍c，探測精度p，跟蹤穩定性s綜合獲得，函數f(·)對r和c單調遞增，對p和s單調遞減。目標函數的設定具有一定的靈活性，可對各參數的權重進行調整以適應具體的實際情況，以獲得一個最佳的評價準則。

(2) 約束條件

設資源池中資源集合為A，A={A1(q1),A2(q2),…,An(qn)}，其中，Ai(qi)表示第i種資源，資源總量為qi，同一時刻，資源Ai可能被多種任務需求占用，即多個任務申請資源Ai，但此類資源的總量是受限的。

對于Ai資源來說，某一時刻，有y個任務申請，資源請求量分別為qi(v1),qi(v2),…,qi(vy)，則資源Ai需滿足以下約束條件：

3.3基于遺傳算法的協同探測系統資源調度尋優過程

基于資源池的資源管控策略，依據3.2節介紹的協同探測系統資源調度策略優化目標函數和約束條件來實現對系統資源的最佳分配，采用借鑒生物界自然選擇和自然遺傳機制的隨機化搜索遺傳算法(模擬自然選擇和自然遺傳過程中發生的繁殖、交叉和基本突變現象，選擇較優的個體進行遺傳[17])，迭代出同時滿足系統探測效能最大化和系統資源利用率最高的最優解。

基于遺傳算法的協同探測系統資源優化調度流程如圖3所示。

圖3 基于遺傳算法的協同探測系統資源優化調度流程Fig.3 Resource optimization scheduling flow of cooperative detection system based on genetic algorithm

Step 1：隨機生成多組任務執行方案，作為初始種群；

Step 2：依據3.2節介紹的協同探測系統資源調度優化的約束條件，在初始種群中尋找可行解；

Step 3：依據3.2節介紹的協同探測系統資源調度優化的目標函數，在可行解中選擇優異的個體進行遺傳；

Step 4：根據遺傳算法設置，進行重組，變異，形成子代；

Step 5：是否滿足遺傳終止條件，是，轉step 7；否，繼續；

Step 6：子代重新插入作為新的初始種群，返回Step 2；

Step 7：選取滿足約束條件且使目標函數最大的個體作為最優解，根據最優解形成最佳的調度方案，并進行結果分析；

Step 8：算法結束。

4 協同探測系統資源優化調度算法仿真分析

仿真的基本假設：參與調度的任務有10個，資源池中有6類資源，各任務的資源消耗和探測收益以及各資源的總量如表1所示。其中，各任務的收益和資源消耗為隨機產生,各資源的總量都為5。

表1 任務資源消耗、探測收益和各資源總量Table 1 Task resource consumption、detection gains and total resource

通過遺傳算法，進行初始種群選擇，交叉，變異和遺傳操作后，剔除對系統綜合探測收益貢獻較小的任務，獲得最終參與調度的任務集合T調度如下所示，其中各資源的使用情況如表2所示。

T調度= {task1,task2,task3,task4,

task7,task8,task10} .

通過仿真可以看出，最后的分配方案使得資源池中各資源都獲得了充分的利用，高探測收益的任務都獲得了充足的資源；同時，在滿足資源約束條件的前提下，總是試圖把資源池的資源優先分配給高收益任務，這與編隊雷達協同探測的任務目標相吻合，可在有限的資源下獲取最大的探測收益。同時，在仿真計算中可以發現，在面對較大規模的問題時，遺傳算法具有很好的收斂性，可以快速尋找到最優解。

表2 資源池中各資源的使用量及使用率Table 2 Usage and utilization of resources of resource pool

5 結束語

本文針對艦艇編隊雷達協同探測的作戰任務需求，提出一種基于資源池的資源調度策略，并結合遺傳算法，給出了一種雷達協同探測系統資源最佳調度算法。仿真結果表明，基于資源池的調度策略，可以實現任務到資源的直接調度，實現對協同探測系統資源的動態統一管理，結合遺傳算法實現的資源綜合優化調度算法，可在提升編隊雷達協同探測性能的同時，提高系統資源利用效率。

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RadarCooperativeDetectionSystemResourceScheduleStrategyBasedonResourcesPool

LIAO Wei-dong,WANG Jian

(No.724 Research Institute of CSIC，Jiangsu Nanjing 211106，China)

A resource management and control strategy to radar cooperative detection system based on resource pool is proposed for radar cooperative detection task requirement of naval fleet. By building a system resource pool, the node self-management of naval fleet is realized and the system resource is unified schedule. The radar detection performance as well as the system resource utilization efficiency is improved by choosing the best schedule strategy with genetic algorithms.

cooperative detection；resources pool;resources schedule strategy;unified schedule;genetic algorithms;best schedule strategy

2016-11-15；

2017-02-20

某預先研究項目(51307010202)

廖衛東(1992-)，男，安徽舒城人。碩士生，主要研究方向為相控陣雷達協同探測。

通信地址：211106 江蘇省南京市江寧區水閣路長青街30號E-mail：i@lwdgo.cn

10.3969/j.issn.1009-086x.2017.05.015

TN95;E843

A

1009-086X(2017)-05-0093-07