Masalah optimasi bentuk gelombang pada sistem komunikasi radar

Dengan pertumbuhan eksplosif dalam jumlah perangkat yang terhubung dan meningkatnya permintaan akan spektrum nirkabel, beberapa fungsi RF perlu diintegrasikan pada platform seperti pesawat terbang dan kapal laut, seperti radar, tautan data, dan sistem peperangan elektronik. Dengan merancang sistem komunikasi radar fungsi ganda, dimungkinkan untuk berbagi spektrum pada platform perangkat keras yang sama dan mendukung deteksi target dan komunikasi nirkabel secara bersamaan. Dengan menyeimbangkan kinerja radar dan komunikasi, desain sistem komunikasi radar fungsi ganda dapat dicapai, yang merupakan teknologi yang menjanjikan.

Desain bentuk gelombang adalah salah satu tugas utama dalam sistem komunikasi radar. Bentuk gelombang yang baik harus mampu mencapai deteksi objek dan transmisi data yang efisien. Saat merancang bentuk gelombang, banyak faktor yang perlu dipertimbangkan, seperti rasio signal-to-noise, efek Doppler target, efek multipath, dll. Sementara itu, karena perbedaan mode kerja radar dan komunikasi, bentuk gelombang harus mampu untuk memenuhi kebutuhan keduanya.

Saat ini tidak ada metode desain tetap untuk desain bentuk gelombang optimal sistem komunikasi radar fungsi ganda, yang perlu didasarkan pada skenario dan persyaratan aplikasi tertentu. Berikut beberapa kemungkinan metode desain:

1. Desain berdasarkan teori optimasi: Dengan membuat model matematika dari indikator kinerja (seperti kinerja deteksi, kecepatan komunikasi, dll.), dan kemudian menggunakan algoritma optimasi (seperti penurunan gradien, algoritma genetika, dll.) untuk menemukan bentuk gelombang yang memaksimalkan indikator kinerja. Metode ini memerlukan model target yang tepat dan algoritme pengoptimalan yang efektif, serta menghadapi banyak tantangan.

Pertama, persyaratan radar dan komunikasi mungkin bertentangan satu sama lain, sehingga sulit menemukan bentuk gelombang yang dapat memenuhi keduanya secara bersamaan. Kedua, radar aktual dan lingkungan komunikasi mungkin berbeda dari model, yang dapat menyebabkan buruknya kinerja bentuk gelombang yang dirancang dalam penggunaan praktis. Terakhir, pengoptimalan algoritme mungkin memerlukan sejumlah besar sumber daya komputasi, yang mungkin membatasi penerapannya dalam sistem praktis.

2. Desain berbasis pembelajaran mesin: Memanfaatkan algoritma pembelajaran mesin untuk mempelajari bentuk gelombang optimal melalui data pelatihan dalam jumlah besar. Metode ini dapat menangani lingkungan yang kompleks dan ketidakpastian, namun memerlukan data dan sumber daya komputasi dalam jumlah besar.

3. Desain berbasis pengalaman: Berdasarkan pengalaman sistem radar dan komunikasi yang ada, desain bentuk gelombang melalui trial and error. Cara ini sederhana dan layak dilakukan, namun mungkin tidak dapat menemukan solusi optimal.

Metode desain di atas memiliki kelebihan dan kekurangannya masing-masing, dan desain sebenarnya mungkin memerlukan kombinasi beberapa metode. Selain itu, karena potensi konflik antara kebutuhan radar dan komunikasi, proses desain juga perlu mengatasi konflik ini. Misalnya, persyaratan yang berbeda dapat dipenuhi dengan menyeimbangkan kinerja deteksi dan kecepatan komunikasi, atau merancang bentuk gelombang yang dapat disesuaikan secara dinamis.