综合优先级下相控阵火控雷达自适应调度算法

针对相控阵火控雷达多任务调度时的资源分配问题,提出一种综合优先级下的自适应调度算法。基于相控阵火控雷达需与高炮配合对待拦截目标进行火力打击的特性,进行目标射击有利度求解。利用两级二维优先级表级联的思想,结合目标射击有利度、工作方式优先级和任务截止期进行综合优先级规划。以加权时间偏移量平方和最小作为调度代价准则,构建任务调度代价模型,提出带有时间窗的一步回溯法与插空法相结合的自适应调度算法,并利用该算法求解调度模型。通过仿真将本文所提调度算法与传统工作方式优先级加截止期调度算法进行对比分析,结果表明：相比传统调度算法,本文所提调度算法提升了射击价值率,降低了平均时间偏移率和调度代价。     

基于优先级的相控阵测量雷达调度设计

介绍了一种基于优先级的相控阵测量雷达调度设计。根据雷达具体测量要求划分了多个任务调度优先级．分析了远程弹道导弹测量任务对相控阵测量雷达数据率的要求。讨论了能量调度的相关约束条件，给出了系统实现框图。通过综合时间间隔门限的选择调整，完成对多个目标的搜索、验证、跟踪和目标特性测量等任务。     

基于多重优先级估计的相控阵雷达调度方法

文中对机械旋转相控阵雷达的基本性能进行了仿真分析。在给出调度算法优化原则的基础上,重点分析了理想状态的不足,提出了一种基于多重优先级估计思想的任务调度方法。仿真实验结果表明,文中所提出的设计原则和方法,均使得机械旋转相控阵雷达的任务调度获得了较大的性能增益,并可以具备工程实施条件。     

动态优先级下防空相控阵雷达在线交错调度算法

针对防空相控阵雷达中时间资源分配主观性强、利用率低的问题,结合任务内部结构,提出一种新的在线交错调度算法.该算法在将任务的重要性和紧急性均置于动态优先级的基础上,使得雷达任务收、发波束之间的等待期可以用来执行其它任务的发射期或接收期.仿真结果表明,相比于任务模式优先级加截止期的调度算法,所提算法的调度成功率、时间利用率和执行威胁率均得到有效提升.     

动态时间窗下的相控阵雷达自适应调度算法

针对相控阵雷达任务调度问题,该文提出了一种基于动态时间窗的任务调度方法。该方法根据目标跟踪滤波中的残差和雷达对目标跟踪波门之间的约束关系以及搜索帧周期的约束,分别实现对跟踪任务和搜索任务的时间窗计算。最后将该方法与传统固定时间窗方法进行对比仿真,仿真结果证明了所提方法的有效性和优越性。      

相控阵雷达自适应调度算法仿真

灵活、高效的调度算法是相控阵雷达发挥其性能优势的关键,而如何分配任务优先级对雷达性能有着决定性的影响。文章将BP神经网络引入调度算法,利用目标运动参数和跟踪状态实时自适应地分配任务优先级。算法根据优先级和时间约束,合理安排调度周期内雷达任务请求,选择优先级较高的那部分雷达任务执行,并通过仿真结果验证了算法的有效性。     

多功能相控阵雷达自适应调度算法研究

由于阵列天线的波束捷变能力 ,多功能相控阵雷达可对多个目标交替进行搜索、验证、跟踪等工作方式的操作。为此 ,需要一种调度策略以有效地分配雷达时间和能量等资源 ,达到优化雷达整体性能的目的。针对多功能相控阵雷达 ,在分析自适应调度算法的设计原则基础上提出一种自适应调度算法 ,并给出具体的性能评估指标。算法能够根据雷达事件的优先级、驻留长度、期望发射时间及时间窗合理地安排一个调度间隔内的雷达事件序列 ,仿真结果验证了调度算法的有效性。     

相控阵制导雷达自适应调度技术应用

相控阵制导雷达需要在进行空域搜索、目标捕获跟踪的同时精确地导引导弹攻击来袭目标,为此需要使用基于优先级排序的雷达自适应调度技术完成各种雷达任务的调度,描述了相控阵制导雷达应用自适应调度技术的实现方法,实际应用结果表明该技术能够有效提高雷达时间资源的利用率,保证雷达整体工作效能。     

相控阵炮位侦校雷达自适应调度设计

现代炮位侦校雷达应同时具备高的目标定位精度和同时多目标能力,这与跟踪数据率密切相关,适当的高数据率有助于提高定位精度,但也会降低搜索发现目标的能力,从而导致多目标能力的下降.文中根据相控阵雷达和炮位侦察校射雷达的特点提出了基于目标捕获能力和浮动搜索屏两种新的自适应资源调度策略.仿真结果证明,文中提出的调度策略能够合理解决雷达多目标能力与定位精度之间的潜在矛盾,在保证雷达定位精度的同时,有效提高雷达多目标能力.     

基于认知ISAR成像的相控阵雷达资源自适应调度算法

现有相控阵雷达资源调度策略通常没有考虑成像任务的要求,需要分出一部分固定资源实现成像功能。该文将认知成像的思想引入到雷达资源自适应调度中,提出一种基于稀疏孔径认知ISAR成像的雷达资源自适应调度算法,并给出了具体的性能评估指标。在对目标特征进行认知的基础上,根据反馈信息对雷达的时间资源进行自适应调度,能够在对不同目标进行跟踪和搜索的同时实现认知成像,从而显著提高了雷达的工作效率。仿真实验验证了该算法的有效性。     

基于相控阵雷达的群目标准自适应调度策略研究

群目标是指空间间距、运动方向与速度基本一致的多目标集合,该集合内的目标具有平均电影特性。对这种特殊目标群的跟踪算法研究已经较为深入,但其调度策略研究尚存在很大欠缺。为此,根据相控阵雷达资源调度灵活的特点,针对群目标调度策略尚存在欠缺的问题,在分析了传统相控阵雷达调度策略的基础上,剖析了群目标的特性,提炼了群目标跟踪调度策略的要素。在此基础上,提出了相控阵雷达群目标跟踪准自适应调度策略,并进行了仿真分析。仿真结果表明,所提出的准自适应调度策略能够有效地提高相控阵雷达的跟踪能力。     

基于AOS的Hurst-优先级自适应RED与动态调度算法

为有效传输空间数据系统中多类型、大容量、突发性的数据,基于高级在轨系统(AOS)虚拟信道复用技术,提出了一种自相似参数Hurst-优先级自适应的随机早检测(RED)与动态调度算法——HPRED-DS。该算法在队列管理中设计了基于Hurst参数与优先级的2级丢弃分组策略,在虚拟信道调度中设计了VIP/同步/异步混合的动态调度模式,并将队列管理与虚拟信道调度有效结合起来。实验结果表明该算法在保持高处理效率和吞吐率的基础上,稳定了队列长度,降低了排队延时和延时抖动,并能满足AOS中不同业务的传输要求。     

自适应遗传算法在相控阵雷达最优化调度中的应用

针对相控阵雷达最优化调度问题,提出了自适应遗传算法的解决方案。在分析雷达约束模型的基础上,设计了相应的编码方式、适应度函数、遗传操作等遗传算法的求解步骤;并提出了既考虑到进化代数对算法影响,又考虑到每代中不同个体适应度对算法作用的自适应交叉概率和变异概率。仿真实例表明该方法可以完成对各项雷达申请事件的合理调度,保证较高的成功被调度率和时间利用率。     

相控阵雷达的自适应调度和多目标数据处理技术

本文全面阐述了适用于多功能相控阵雷达的自适应调度和多目标数据处理技术，给出了相控阵雷达调度及数据处理的软件和硬件体系结构。并用Ｃ语言实现了调度和数据处理的功能。测试结果表明自适应调度方法及多目标数据处理算法是令人满意的。     

相控阵波束驻留调度综合优先级构造方法

在相控阵雷达自适应波束驻留调度算法中,任务的优先级设定是关键。文中提出一种新型综合优先级构造方法,该方法将任务的工作方式优先级、截止期和目标威胁度作为确定综合优先级的影响因素,利用二维优先级表思想,采用两级非线性加权方法构造综合优先级。仿真结果表明:在相控阵雷达自适应波束驻留调度算法中,提出的新综合优先级构造方法相较于现有的综合优先级构造方法,降低了跟踪任务丢失率,提高了实现价值率和修正价值率。     

基于交迭算法的相控阵雷达资源调度

把相控阵雷达各雷达事件交迭编排,可以大大提高雷达的资源利用率。分析了自适应调度算法的设计原理,结合时间、能量和计算机资源等约束条件提出了一种基于交迭编排的自适应调度算法。仿真结果表明其原理上可行,为此算法在相控阵雷达上的应用提供了分析基础。     

相控阵雷达多任务调度管理

雷达资源管理的目的就是合理利用有限的雷达资源完成尽可能多的任务和功能,合理地兼顾多任务和数据率的要求,发挥出雷达最大的整体效能.文中分析了不同工作方式下的时间间隔和数据刷新率的关系,介绍了3种不同的雷达资源调度管理原则和方法.最后,根据相控阵雷达能任意指定各波束位置的特性,在相控阵雷达资源的多任务分配与调度时,举例分析了如何通过权重的合理调整,达到提高重点任务数据刷新率的目的.     

基于自适应随机线性网络编码的优先级调度方案

该文针对无线多播网络中基于随机线性网络编码(RLNC)调度方案计算复杂度高,且网络传输性能易受反馈信息影响等问题,提出一种基于自适应RLNC的优先级调度方案(PSARLNC)。该方案结合视频流的特征采用适应多播的RLNC,相较于传统RLNC计算复杂度降低。经过初始传输后,在后续数据恢复阶段,综合考虑数据包剩余传输时隙,选取目的节点增益最大传输方式,最大化数据传输。同时,各中继节点根据接收情况,构建各自解码概率值,并以此为依据确定调度优先级并完成转发,自适应调整各节点传输,有效减少对反馈信息的依赖。仿真结果表明该方案与完全反馈方案性能十分接近,且在减小计算复杂度和降低对反馈信息依赖同时保证了较好的性能。     

基于希尔排序的动态优先级调度算法

实时调度策略中,EDF算法应用最为广泛,但其在系统过载的情况下,仅由任务截止期决定任务执行顺序,使得截止期错失率非常高,且系统收益小.近年来,出现了一些改进的EDF算法,综合考虑了时间和执行价值,但未加入能量因素,对于能量有限的系统,充分利用能量是极其重要的.针对这一问题,提出一种基于希尔排序的动态优先级调度算法,在系统过载时,综合考虑任务截止时间、执行价值、消耗能量三种因素确定任务优先级,通过希尔排序算法选出优先级高的任务加入优先调度子集,进行率先调度.实验结果表明,该算法不仅能降低任务截止期错失率,还能提高系统执行收益.