相控阵雷达任务调度算法综述

任务调度是相控阵雷达资源管理的主要内容,高效的任务调度算法是充分发挥相控阵雷达性能的关键。为对任务调度算法的深入研究提供借鉴和支撑,从任务优先级规划、调度策略两方面对相控阵雷达任务调度算法的现状进行了归纳和总结,并着眼于相控阵雷达在反导预警作战中的重要作用和迫切需要,对未来的研究方向进行了展望。     

综合优先级下反导预警相控阵雷达任务调度算法

针对相控阵雷达跟踪多弹道导弹目标时的资源分配问题,提出一种综合优先级下的价值优化调度算法。基于弹道导弹目标特性,构建目标威胁度模型;设计二维优先级表,结合目标威胁度和截止期进行综合优先级规划;基于任务优先级建立任务动态价值函数,并从调度及时性原则出发,构建任务调度的价值优化模型;对遗传算法进行改进,设置自适应选择、交叉、变异算子,并利用该算法求解调度模型;通过仿真实验将所提算法与传统工作方式优先级加截止期调度算法进行性能对比,对任务价值函数参数对调度性能的影响进行分析。结果表明：相比传统调度算法,所提调度算法的调度时间偏移率减小了46%,实现价值率提升了12%.     

基于改进时间指针的启发式脉冲交错任务调度方法

针对相控阵雷达任务调度中时间资源利用不充分的问题,提出了基于改进时间指针的启发式脉冲交错任务调度方法。该方法从整个调度时间轴出发,为时间指针所指向的时刻选择最适合在此刻执行的任务,从而避免了空余时间的浪费,保证了相控阵雷达在有限的时间资源和能量资源内可以完成更多的任务;在时间指针的基础上,引入启发式脉冲交错技术,充分利用雷达任务的等待期来交错完成其他任务的发射期或接收期。仿真实验结果表明,相比于传统时间指针和脉冲交错算法,本文算法提高了任务调度成功率和时间利用率,有效提升了相控阵雷达的整体调度性能。     

综合优先级规划下的相控阵雷达自适应调度方法

对时间资源的合理分配是相控阵雷达发挥自身优势的关键,提出一种考虑目标威胁度的相控阵雷达调度算法。根据目标信息构建非线性目标威胁度量化模型,并通过设计二维优先级表,将目标威胁度与雷达任务的截止期相结合,共同进行综合优先级规划;在性能评估环节,提出执行威胁率的概念,以反映调度算法对重要任务的执行情况。仿真结果表明,当跟踪目标数量饱和时,相比于原有的高工作方式优先级优先算法,改进后的算法有效减少了任务的截止期错失率,提升了时间利用率和执行威胁率。     

相控阵雷达自适应调度及优化算法研究

在具有时间窗的相控阵雷达调度算法基础上,提出了一种提高调度成功率的优化算法,该算法在调度本次任务的同时,考虑到下一任务的调度情况,以本次调度产生最大连续空闲时间间隔为目标条件来进行调度。仿真结果表明,文中提出的优化算法能有效地完成相控阵雷达自适应调度,调度成功率明显增加。     

基于混合自适应遗传算法的相控阵雷达任务调度

针对相控阵雷达任务调度NP难题,提出一种混合自适应遗传算法进行求解。在构建相控阵雷达任务调度优化模型的基础上,通过混沌理论优化初始种群,采取精英保留和混合排名的选择策略以及设计自适应的交叉、变异算子来提升算法的搜索性能;在自适应遗传算法的框架下,提出启发式脉冲交错算法,以利用雷达任务中的等待期来交错执行其他任务的发射期或接收期。仿真结果表明：相比于基于遗传算法的调度方法,改进算法的搜索效率更高、结果更优;相比于传统启发式算法,改进算法的调度成功率、时间利用率和实现价值率均得到了提升,并有效降低了时间偏移率。     

基于改进遗传算法的相控阵雷达任务调度方法

针对传统遗传算法在相控阵雷达任务调度中收敛速度慢和早熟的问题,提出一种基于改进遗传算法的任务自适应调度方法。该方法提出了编码相似度和动态标准交叉点的概念,并对两者进行比较以确定是否进行交叉操作。它避免了交叉过程中的盲目性,保留了群体中的优秀基因,有效地提高了算法的收敛性能和收敛速度;通过动态控制标准交叉点的移动,维持了群体的多样性,避免了早熟现象。仿真试验结果表明,与传统的遗传算法相比较,该算法提升了任务调度成功率,降低了截止期错失率,有效提高了相控阵雷达的整体调度性能,具有一定的优势。     

基于扩展域的相控阵雷达自适应驻留调度

传统的自适应相控阵雷达驻留调度方法难以在满足时间和能量约束的同时分析任务的可调度性。根据系统负载的动态性建立了驻留请求的任务模型,并提出了一种基于扩展域的自适应调度算法,将调度时域扩展到多个调度间隔,在每个调度间隔根据雷达事件的优先级和截止期合理地安排驻留请求。仿真表明,该算法在扩展域内的调度性能是可预知的,不仅提高了时间利用率,而且可有效降低任务的错失率。     

基于背包问题的多相控阵雷达多目标跟踪时间资源管理算法

为了解决多相控阵雷达跟踪多目标时目标分组和时间规划两方面的问题,基于背包问题提出一种多相控阵雷达多目标跟踪的时间资源管理算法,在时间资源受限时联合实现目标分组和时间规划。使用分段的脉冲重复周期和模糊逻辑优先级法,根据目标的先验信息求得用于跟踪目标的时间资源和优先级,构造时间资源管理模型;基于背包问题将时间规划和目标分组联合考虑,使用跟踪目标优先级之和最大化作为算法的目标函数,通过动态规划的思想求解时间资源模型。仿真结果表明：基于背包问题的算法有效地提高了实现价值率;从背包问题的角度解决多相控阵雷达跟踪多目标的问题,可以在有限时间内跟踪更多的目标,同时保证重要目标的跟踪。     

战场侦察相控阵雷达波束调度研究

战场侦察相控阵雷达在强地杂波环境下对机动性目标跟踪和边跟踪边搜索(TAS)波束调度策略是当前研究的热点。利用地面杂波和目标路径等先验信息,建立了杂波环境下地面交互多模型联合概率数据互联(GIMMJPDA)多目标跟踪算法,在区分目标威胁度、不同威胁目标跟踪精度的基础上实现目标动态的TAS波束调度。经目标态势仿真验证,基于GIMMJPDA目标跟踪算法、高威胁优先级和目标跟踪精度基础上的战场侦察相控阵雷达TAS波束调度策略具有高的时间利用效率。     

相控阵雷达导引头调度策略研究

相控阵雷达导引头调度策略是发挥其波束灵活扫描优势的关键所在。针对相控阵雷达导引头的不同应用要求,分别讨论了相应的工作方式调度策略设计,并在分析自适应调度算法设计原则的基础上,提出了一种针对多功能相控阵雷达导引头的自适应调度算法,给出了具体的性能评估指标,并对算法进行了仿真分析和评估。仿真结果验证了算法的有效性。     

舰载相控阵雷达组网资源管理的一致性算法

在舰载相控阵雷达网分布式资源管理中,由于各雷达对其他节点的状态估计存在偏差以及节点间信息传输受到噪声扰动,会导致资源管理方案不一致的问题。针对该问题,采用图论方法表示相控阵雷达网的拓扑结构,并进行舰载相控阵雷达网一致性资源管理的需求分析,进而从均衡雷达负载和资源消耗最小两方面构建各雷达的本地资源管理优化模型,各节点根据该模型给出具有差异性的本地优化资源管理方案,通过网络节点间的信息传输,运用一致性算法对各方案进行迭代处理,得到全局一致性方案。仿真结果表明,该算法能够有效地给出全局一致的资源管理方案,并且针对不同拓扑结构以及信息传输噪声的舰载相控阵雷达网都能实现收敛。     

基于蚁群算法的测试任务调度优化方法

复杂系统测试通常存在任务复杂、测试时间长、资源浪费等问题,对资源和任务进行合理调度具有重要实用价值。提出基于蚁群算法的测试任务并行任务调度优化方法,对测试问题进行描述,与蚁群算法结合,设计了启发函数、状态转移规则;根据算法流程获得测试时间最短的任务调度序列;针对任务序列多解的问题,提出资源均衡度的评价标准,得到最优的资源任务调度序列。基于蚁群算法解决了复杂测试系统任务调度问题,对某实际测试系统资源任务集进行调度仿真,并与随机穷举法对比验证算法的有效性,结果表明该方法能大大节约测试时间。测试实例与当前常用的半串行测试进行对比,测试效率提升了43.07%;所得结果为最短测试时间任务调度序列中资源均衡度最高的。