基于PSO优化算法的MIMO雷达资源调度方法技术

本发明专利技术公开了基于PSO优化算法的MIMO雷达资源调度方法，包括以下步骤：基于雷达任务结构和雷达资源约束条件，构建MIMO雷达的MISO模式下的资源调度最优化模型；利用基于熵值的PSO优化算法求解所述最优化模型；根据最优化模型的解输出最优调度序列，根据得到的最优调度序列安排各个任务在时间轴线上的执行顺序。本发明专利技术基于PSO优化算法通过混沌初始化、熵值优化搜索参数，使得算法全局搜索性能得到保证；在智能搜索的框架下，嵌套采用启发式规则，使得任务的等待期和接收期得以高效利用。最后通过大量仿真，证明了所提出的算法相对于现有资源调度算法的优势。资源调度算法的优势。资源调度算法的优势。

【技术实现步骤摘要】
基于PSO优化算法的MIMO雷达资源调度方法


[0001]本专利技术涉及雷达系统
，特别涉及一种基于PSO优化算法的MIMO雷达资源调度方法。

技术介绍

[0002]MIMO雷达可以同时发射多个波束，每个波束在空间中单独执行各自任务，实现真正意义上的同时多功能。相比于传统相控阵雷达的时分复用体制，MIMO雷达的同时多波束具备以下明显优势：
[0003]第一，在执行搜索任务时，依靠发射宽波束，可以在相同时间内覆盖更广阔的空域范围；由于波束方向图在空间中不进行叠加，间接满足了军事运用中的低截获需求；
[0004]第二，在执行多种任务时，每个波束可以独立执行各自任务，降低了系统的硬件要求，同时可以获得更佳的信号处理性能；
[0005]第三，多个波束中的信号可以是时、空、极化域分离的，具有处理自由度大、孔径利用率高等优势。
[0006]当MIMO雷达系统完成资源分配后，需要设计调度序列，以安排多个任务在时间轴线上的执行顺序。然而，由于雷达系统自身硬件的限制，如调度间隔、发射机的散热性能等，如果对待执行的任务序列进行随意安排，将难以发挥MIMO雷达的多功能优势。在此条件下，则需要高效的任务调度算法。
[0007]而目前针对雷达的资源调度问题所提出的调度算法仍存在以下问题：
[0008]第一，未能建立通用的最优化任务调度模型；
[0009]第二，为简化建模，仅考虑了同种任务可并行执行；实际中，MIMO雷达可实现不同种类任务在时间轴上的相互交叠；
[0010]第三，构建的循环嵌套算法中难免存在空余的时间间隔，会造成部分时间资源的浪费；
[0011]第四，所采用的求解方法属于启发式算法，该类算法依据启发式规则，在每次迭代中，仅寻求该次迭代中能够发现的最优解，无并行搜索机制，使得算法易陷入局部极值点，难以获得全局最优解。

技术实现思路

[0012]针对上述存在的问题，本专利技术基于粒子群优化算法(PSO)，提出了一种基于熵值的PSO，基于该改进的PSO实现MIMO雷达资源调度，为了实现上述目的，本专利技术所采用的技术方案如下：
[0013]基于PSO优化算法的MIMO雷达资源调度方法，其特征在于，包括以下步骤：
[0014]步骤1：基于雷达任务结构和雷达资源约束条件，构建MIMO雷达的MISO模式下的资源调度的最优化模型；
[0015]步骤2：利用基于熵值的PSO优化算法求解所述最优化模型；
[0016]步骤3：根据最优化模型的解输出最优调度序列，根据得到的最优调度序列安排各个任务在时间轴线上的执行顺序。
[0017]进一步地，步骤1中所述的雷达任务结构包括三个子任务：发射期、等待期和接收期，则第k个雷达任务表示为：
[0018]T
k
＝{P
k
,t
ak
/t
ek
,t
xk
,t
wk
,t
rk
,P
tk
,t
dwk
,w
k
,t
dk
,Δt
k
}
ꢀꢀꢀ
(1)，
[0019]其中，P
k
为优先级、t
ak
为请求时间、t
ek
为执行时间、t
xk
为发射期、t
wk
为等待期、t
rk
为接收期、t
dwk
为驻留时长、w
k
为时间窗、t
dk
为截止期、Δt
k
为两次同种相邻任务的请求间隔；
[0020]且驻留时长t
dwk
满足：
[0021]t
dwk
＝t
xk
+t
wk
+t
rk
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(2)，
[0022]截止期t
dk
满足：
[0023]t
dk
＝t
ak
+w
k
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(3)，
[0024]请求间隔Δt
k
满足：
[0025]t
ak
＝t
e(k
‑
1)
+Δt
k
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(4)。
[0026]进一步地，步骤1所述的资源调度最优化模型包括目标函数和资源约束条件，MIMO雷达的MISO模式下的资源调度的目标函数为：
[0027][0028]所述资源约束条件为：
[0029]s.t.
[0030]t
dwk
＝t
xk
+t
wk
+t
rk
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(19)，
[0031]t
dk
＝t
ak
+w
k
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(20)，
[0032]t
end
＝t
start
+t
SI
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(21)，
[0033]max(t
ak
‑
w
k
,t
start
)≤λ
k
t
ek
≤min(t
dk
,t
end
‑
t
dwk
)
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(22)，
[0034]ξ
i
λ
i
t
ei
≥ξ
k
λ
k
(t
ek
+t
xk
+t
wk
+t
rk
)
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(23)，
[0035][0036][0037][0038][0039][0040][0041]i,k＝1,2,...N,i≠k
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(30)，
[0042][0043][0044][0045][0046]t
ai
+w
i
≥t
end
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(35)，
[0047]t
ai
+w
i
＜t
end
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(36)，
[0048]其中，t
start
和t
...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于PSO优化算法的MIMO雷达资源调度方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：基于雷达任务结构和雷达资源约束条件，构建MIMO雷达的MISO模式下的资源调度的最优化模型；步骤2：利用基于熵值的PSO优化算法求解所述最优化模型；步骤3：根据最优化模型的解输出最优调度序列，根据得到的最优调度序列安排各个任务在时间轴线上的执行顺序。2.根据权利要求1所述的基于PSO优化算法的MIMO雷达资源调度方法，其特征在于，步骤1中所述的雷达任务结构包括三个子任务：发射期、等待期和接收期，则第k个雷达任务表示为：T
k
＝{P
k
,t
ak
/t
ek
,t
xk
,t
wk
,t
rk
,P
tk
,t
dwk
,w
k
,t
dk
,Δt
k
}
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(1)，其中，P
k
为优先级、t
ak
为请求时间、t
ek
为执行时间、t
xk
为发射期、t
wk
为等待期、t
rk
为接收期、t
dwk
为驻留时长、w
k
为时间窗、t
dk
为截止期、Δt
k
为两次同种相邻任务的请求间隔；且驻留时长t
dwk
满足：t
dwk
＝t
xk
+t
wk
+t
rk
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(2)，截止期t
dk
满足：t
dk
＝t
ak
+w
k
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(3)，请求间隔Δt
k
满足：t
ak
＝t
e(k
‑
1)
+Δt
k
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(4)。3.根据权利要求2所述的基于PSO优化算法的MIMO雷达资源调度方法，其特征在于，步骤1所述的资源调度最优化模型包括目标函数和资源约束条件，MIMO雷达的MISO模式下的资源调度的目标函数为：所述资源约束条件为：s.t.t
dwk
＝t
xk
+t
wk
+t
rk
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(19)，t
dk
＝t
ak
+w
k
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(20)，t
end
＝t
start
+t
SI
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(21)，max(t
ak
‑
w
k
,t
start
)≤λ
k
t
ek
≤min(t
dk
,t
end
‑
t
dwk
)
ꢀꢀꢀꢀꢀ
(22)，ξ
i
λ
i
t
ei
≥ξ
k
λ
k
(t
ek
+t
xk
+t
wk
+t
rk
)
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(23)，
i,k＝1,2,...N,i≠k
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(30)，(30)，(30)，(30)，t
ai
+w
i
≥t
end
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(35)，t
ai
+w
i
＜t
end
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(36)，其中，t
start
和t
end
分别为SI的开始时刻和结束时刻，t
SI
为SI时长，SI为雷达任务调度的最小时间单元，为功率阈值，P
τ
(t)为雷达在t时刻的功率消耗值，p(x)为雷达的瞬时功率消耗；τ为回退参数。4.根据权利要求1所述的基于PSO优化算法的MIMO雷达资源调度方法，其特征在于，步骤2所述的基于熵值的PSO优化算法包括：步骤21：参数初始化，基于初始化后的参数采用Logisti...

【专利技术属性】
技术研发人员：齐铖，谢军伟，张浩为，葛佳昂，李正杰，丁梓航，陈楚舒，
申请(专利权)人：中国人民解放军空军工程大学，
类型：发明
国别省市：