CN110009196A - 一种基于脉冲交错的数字阵列雷达自适应驻留调度方法 - Google Patents
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Abstract
本发明属于雷达系统资源管理领域，特别涉及一种基于脉冲交错的数字阵列雷达自适应驻留调度方法。本发明首先采用综合优先级算法，综合考虑了工作方式优先级、目标威胁度和截止期这三个因素，并将时间期望原则反映到调度算法中；并通过引入了时间状态向量和能量状态向量，突破了现有数字阵列雷达自适应驻留调度方法交错条件严格、交错分析复杂的缺点，且适用于实际雷达任务模型。
Description
技术领域
本发明属于雷达系统资源管理领域，特别涉及数字阵列雷达应用脉冲交错技术的自适应驻留调度的方法。
背景技术
数字阵列雷达(Digital Array Radar,DAR)是一种全数字相控阵雷达，它可以对接收到的信号进行全向接收，利用数字波束形成技术，提取感兴趣的方向信息。DAR还具有探测精度高、跟踪多目标能力强、适应性强、抗干扰能力强等优点，因此受到了广泛的关注(见文献：Cantrell,B.,Graaf,J.D.,Willwerth,F.,et al.:'Development of a DigitalArray Radar(DAR)',IEEE Aerospace&Electronic Systems Magazine,2002,17,(3),pp.22-27)。由于具备多功能特点，为了充分发挥数字阵列雷达的性能，需要采用有效的波束驻留调度。
目前，相控阵雷达的波束驻留调度得到了广泛的研究，主要集中在任务优先级和调度策略方面。任务优先级的计算方法分为传统的优先级计算方法和综合优先级计算方法。传统的方法有HPF(见文献：Orman,A.J.,Potts,C.N.,Shahani,A.K.,Moore,A.R.:'Scheduling for a multifunction phased array radar system',European Journal ofOperational Research,1996,90,(1),pp.13-25)和EDF(见文献：Haritsa,J.R.,Livny,M.,Carey.M.J.:'Earliest deadline scheduling for real-time database systems'.Proceedings Twelfth Real-Time Systems Symposium,San Antonio,TX,American,1991,pp.232-242)等，它们都只考虑一个因素作为任务优先级。综合优先级计算方法则是将多个因素集成到任务优先级中，其中HPEDF(见文献：J.B.Lu,W.D.Hu,W.X.Yu:'Study onreal-time task scheduling of multifunction phased array radars',ActaElectronica Sinica,2006,34,(4),pp.732-736)和EDPDF(W.D.Hu,W.X.Yu,J.B.Lu:'Theory and Method for Phased Array Radar Resource Management',(Beijing:National Defense Industry Press,2010)综合考虑了工作方式优先级和截止期两个因素，文献(H.Zhang,J.Xie,B.Zong,et al.:'Dynamic priority scheduling method forthe air-defence phased array radar',IET Radar,Sonar&Navigation,2017,11,(7),pp.1140-1146)提出的优先级考虑了截止期和目标威胁度，文献(X.Lu,T.Cheng:'A DwellScheduling Method for Phased Array Radars Based on New Synthetic Priority'.2018 21st International Conference on Information Fusion(FUSION),Cambridge,England,2018,pp.1-7)提出的综合优先级设置中考虑了工作方式优先级、截止期和目标威胁度三个因素。现有的雷达波束驻留调度策略主要分为基于模板的调度策略(见文献：Chi-Sheng Shih,S.Gopalakrishnan,P.Ganti,et al.:'Template-based real-time dwellscheduling with energy constraint'.Proceedings of the 9th IEEE Real-Time andEmbedded Technology and Applications Symposium,2003,pp.19-27；Chi-Sheng Shih,S.Gopalakrishnan,P.Ganti,et al.:'Scheduling real-time dwells using tasks withsynthetic periods'.RTSS 24th IEEE Real-Time Systems Symposium,2003,pp.210-219；Chi-Sheng Shih,P.Ganti,S.Gopalakrishnan,et al.:'Synthesizing task periodsfor dwells in multi-function phased array radars'.Proceedings of the 2004IEEERadar Conference(IEEE Cat.No.04CH37509),2004,pp.145-150)和自适应调度策略(见文献：T.Cheng,Z.S.He,T.Tang:'Novel radar dwell scheduling algorithm based onpulse interleaving',Journal of Systems Engineering and Electronics,2009,20,(2),pp.247-253；T.Cheng,Z.S.He,T.Tang:'Dwell scheduling algorithm formultifunction phased array radars based on the scheduling gain',Journal ofSystems Engineering and Electronics,2008,19,(3),pp.479-485；H.Zhang,J.Xie,C.Sheng:'Scheduling method for phased array radar over chaos adaptivelygenetic algorithm'.2016 Sixth International Conference on Information Scienceand Technology(ICIST),Dalian,China,2016,pp.111-116；Y.Zhou,X.S.Wang,L.D.Wang,et al.:'Optimal scheduling for phased array radar based on geneticalgorithm',Journal of Systems Engineering and Electronics,2005,27,(12),pp.1977-1980)。在基于模板的算法中，模板是离线设计的。然而，目标状态和雷达工作状态是动态变化的。模板库通常不能很好地匹配雷达任务负载。在多任务环境下，自适应调度策略是最有效的调度策略，能够充分发挥阵列雷达的性能。自适应调度策略包括启发式算法(见文献：J.B.Lu,W.D.Hu,W.X.Yu:'Study on real-time task scheduling ofmultifunction phased array radars',Acta Electronica Sinica,2006,34,(4),pp.732-736；H.Zhang,J.Xie,B.Zong,et al.:'Dynamic priority scheduling methodfor the air-defence phased array radar',IET Radar,Sonar&Navigation,2017,11,(7),pp.1140-1146；T.Cheng,Z.S.He,T.Tang:'Novel radar dwell schedulingalgorithm based on pulse interleaving',Journal of Systems Engineering andElectronics,2009,20,(2),pp.247-253；T.Cheng,Z.S.He,T.Tang:'Dwell schedulingalgorithm for multifunction phased array radars based on the schedulinggain',Journal of Systems Engineering and Electronics,2008,19,(3),pp.479-485)和智能优化算法(见文献：X.Lu,T.Cheng:'A Dwell Scheduling Method for PhasedArray Radars Based on New Synthetic Priority'.2018 21st InternationalConference on Information Fusion(FUSION),Cambridge,England,2018,pp.1-7；H.Zhang,J.Xie,C.Sheng:'Scheduling method for phased array radar over chaosadaptively genetic algorithm'.2016Sixth International Conference onInformation Science and Technology(ICIST),Dalian,China,2016,pp.111-116；Y.Zhou,X.S.Wang,L.D.Wang,et al.:'Optimal scheduling for phased array radarbased on genetic algorithm',Journal of Systems Engineering and Electronics,2005,27,(12),pp.1977-1980)。由于对实时性的要求，启发式算法在实际系统中得到了广泛的应用。此外，脉冲交错技术在自适应调度策略中的应用可以进一步提高阵列雷达的时间资源利用率(见文献：A.Farina,P.Neri:'Multitarget interleaved tracking forphased-array radar',Communications,Radar and Signal Processing,IEEProceedings F,August 1980,127,(4),pp.312-318)。
以上研究均针对相控阵雷达，对于数字阵列雷达，文献(T.Cheng,Z.S.He,H.Y.Li:'Adaptive Dwell Scheduling for Digital Array Radar Based on OnlinePulse Interleaving',Chinese Journal of Electronics,2009,18,(3),pp.574-578；T.Cheng,Z.S.He,H.Y.Li:'An Adaptive Dwell Scheduling Algorithm for DigitalArray Radar'Acta Electronica Sinica,2009,37,(9),pp.2025-2029)提出基于脉冲交错的自适应驻留调度方法，其中脉冲交错的条件非常严格，只有具有相同脉冲重复间隔(PRI)和脉冲重复个数(PRIs)的任务才能进行交错。此外，其中的时间资源约束分析也是非常复杂的。文献(Q.Zhang,D.Meng,Y.Luo,et al.:'Dwell Scheduling Algorithm for DigitalArray Radar',Journal of Beijing Institute of Technology,2018,27,(1),pp.74-82)提出的调度算法虽然打破了上述交错条件的严格性，但是交错分析的复杂性仍然存在。文献(H.Zhang,J.Xie,Z.Zhang,et al.:'Pulse interleaving scheduling algorithm fordigital array radar',Journal of Systems Engineering and Electronics,2018,29,(1),pp.67-73)中的调度算法利用交错任务的接收期的起始和结束时刻进行分析，大大降低了交错分析的复杂性。但该方法仅适用于所有任务的脉冲重复周期个数为1的情况，而实际应用中脉冲重复周期个数大于1，导致与实际雷达任务模型不匹配无法应用。
发明内容
针对上述存在问题或不足，为解决现有数字阵列雷达波束驻留调度方法相对复杂或不能实际应用的问题，本发明提供了一种基于脉冲交错的数字阵列雷达自适应驻留调度方法。
具体技术方案如下：
步骤1：假设在当前调度间隔[t0,t0+LSI]有N个申请调度驻留任务。其中，t0为当前调度间隔的起始时刻，LSI为一个调度间隔的时长。驻留任务模型T＝{p,rt,st,d,l,tx,tw,tr,pri,M,Pl,prth}，其中p工作方式优先级,rt为期望执行时刻,st为实际执行时刻，d为任务截止期，l为时间窗口，tx为发射期,tw为等待期，tr为接收期，pri为脉冲重复间隔,M为脉冲重复个数,Pl为雷达波束发射功率,prth为目标威胁度(由目标的先验信息计算)。
根据式(1)计算NSI，按照(2)-(4)初始化发射期状态向量Sx，接收期状态向量Sr，能量状态向量E；
其中Δt为人为设置的一个时隙长度，NSI为时隙的个数；Sx表示一个SI中所有已调度任务的发射期状态向量，Sr表示一个SI中所有已调度任务的接收期状态向量，E表示一个SI中所有已调度任务的能量状态向量；
步骤2:根据式(5)-(6)计算每个任务的综合优先级，然后根据这些任务的综合优先级由大到小对这N个任务进行排序，得到请求队列T＝[T1,T2,…,TN]，令i＝1；
其中m、n、o分别依次为按工作方式优先级从小到大、目标威胁度从小到大、任务截止期从大到小排列的任务请求队列中任务的序号值；γ1为倾向于优先级的正整数，γ2为倾向于预设优先级pre的正整数，两者均为加权系数；μ1和μ2分别为满足式子 的整数:
步骤3:根据式(7)计算第i个任务Ti的可选实际执行时间点，并根据与期望执行时间的时差将其从小到大排列，得到新时间序列range＝{range(1),range(2),…,range(L)}，假设其长度为L，令l＝1；
步骤4:分析若在range(l)时刻调度执行Ti，将引入的状态变化向量ΔSx，ΔSr，ΔE
其中使用状态变化向量和表示在时刻st可以安排一项新任务引起的时间和能量状态的变化，ΔEk(j)为该新任务的第k个发射脉冲引起的第j个槽的能量状态变化；
步骤5:判断任务Ti是否能在range(l)被调度，即如果(12)-(15)满足，则令sti＝range(l),任务Ti在sti时刻被调度，则根据(16)-(18)更新状态向量，到步骤7。否则，令l＝l+1,如果l＞L，就转到下一步，否则返回到步骤4
max(Sx+ΔSx)≤1 (12)
max(Sx+ΔSr)≤1 (13)
max(Sr+ΔSx)≤1 (14)
max(E+ΔE)≤Eth (15)
Sx＝Sx+ΔSx (16)
Sr＝[Sr(1)∨Sr(1),Sr(2)∨Sr(2),…,Sr(NSI)∨Sr(NSI)] (17)
E＝E+ΔE (18)
其中，符号V表示逻辑析取操作，ΔSx表示该SI中下一个被安排调度任务的发射期状态向量，ΔSr表示该SI中下一个被安排调度任务的接收期状态向量，ΔE表示该SI中下一个被安排调度任务的能量。
步骤6:如果rti+li≥t0+LSI，延迟任务Ti到下一个SI，否则删除任务Ti。
步骤7:令i＝i+1。如果i＞N，转到下一步，否则，返回到步骤3。
步骤8:本SI中的调度分析结束。
可以看出，步骤2考虑了工作方式优先级、目标威胁度和截止期这三个因素来计算综合优先级，步骤3根据可选实际执行时刻与期望执行时刻的时差从小到大排列，体现了期望时间原则。步骤5中的式(17)的符号V表示逻辑析取操作，例如1V1＝1，其表示的是不同任务的接收期可以重叠。
本发明中综合考虑任务工作方式优先级、截止期和目标威胁度对任务优先级的影响，对其进行综合优先级的计算，并根据数字阵列雷达任务调度的特点提出了一种新的波束驻留调度算法，其中利用脉冲交错技术来提高雷达系统时间资源的利用，下面对其原理进行阐述。
假设当前SI共有N个任务请求，记为T＝[T1,T2,…,TN]。当多个任务竞争同一执行时间段时，工作方式优先级较高的任务被优先排序；截止期较早的任务也被优先排序；对目标威胁度较高的任务同样是被优先排序，这就是调度的优先原则。为综合考虑上述三方面，先用预设优先级pre考虑工作模式优先级和目标威胁度这两个因素，再将预设优先级pre和截止期这两个因素集成到综合优先级ps中。
此外，雷达任务请求的实际执行时间应尽可能接近其期望执行时间，即调度的期望时间原则，可描述为式(19)，以反映系统调度的有效性。
g(st,rt,l)＝exp(-|st-rt|/l) (19)
因此结合(6)和(19)式，形成波束驻留调度优化问题的目标函数：
另外调度过程中由于系统资源有限，存在以下约束条件：第一，任务应该在可执行的时间窗口内被执行；第二，不同任务的发射期不能重叠；第三，每个任务的发射期不能与其他任务的接收期重叠；第四，被调度任务应满足的能量约束条件。基于此，可建立如下调度优化模型。
其中t0和t0+LSI分别为当前SI的开始时刻和结束时刻，LSI为SI的长度。假设当前SI中有N个申请调度的驻留任务，记为T＝[T1,T2,…,TN]。N1，N2和N3分别为调度任务、延迟任务和删除任务的数量。显然有N＝N1+N2+N3；sti表示第i个任务的实际执行时刻；Mi表示第i个任务的脉冲重复个数；系统消耗的能量其中P(t)为能量函数，τ为回退参数，并且用阈值Eth描述了系统的可持续能源消耗。只要不等式E(t)≤Eth,成立，则满足能量约束。公式(21)所述的前4个式子对应于上述的4个约束条件，最后两个是判断是否是延迟任务和删除任务的约束条件。
公式(21)中的调度模型是一个非线性规划问题，很难得到最优解。因此，通常用启发式算法求解其次优解。
为满足约束条件，对每个SI进行离散处理，并引入调度分析的时间和能量状态向量。具体分析方法主要包括以下几个部分:
(1)SI离散化。整个SI按照时间的长度被均匀划分为多个时隙，时隙的个数NSI由式(1)计算可得:
(2)引入状态向量。Sx表示一个SI中的发射期状态向量，Sr表示一个SI中的接收期状态向量，E表示一个SI中的能量状态向量，这三个状态向量分别依次为(22)-(24)：
(3)状态变化向量的计算。如果在时刻st可以安排一项新任务，则会引起时间和能量状态的变化，使用状态变化向量和表示这些变化，根据(8)-(10)计算。在(10)式中，ΔEk(j)为该新任务的第k个发射脉冲引起的第j个槽的能量状态变化，可由式(11)计算出。
(4)约束条件的判断。在图1中任务T1已被调度，现在分析在t0时刻调度任务T2是否满足脉冲交错的条件。在图中Sx表示已调度任务T1的发射期状态向量，Sr表示已调度任务的接收期状态向量，E表示已调度任务T1的能量；ΔSx表示任务T2的发射期状态向量，ΔSr表示任务T2的接收期状态向量，ΔE表示任务T2的能量。若已调度任务T1的发射期与任务T2的发射期不重叠，即模型的第二个约束条件，可用式(12)描述；若已调度任务T1的发射期与任务T2的接收期不重叠，可用式(13)描述；若已调度任务T1的接收期与任务T2的发射期不重叠，对应模型的第三个约束条件，可用式(14)描述；若已调度任务T1与任务T2的总能量小于Eth，则满足能量约束，可用式(12)描述。
基于此，本文提出了一种基于脉冲交错的数字阵列雷达自适应驻留调度方法。通过引入了时间状态向量和能量状态向量，突破了现有方法交错条件严格、交错分析复杂的缺点，且适用于实际雷达任务模型。此外，采用了文献(X.Lu,T.Cheng:'A DwellScheduling Method for Phased Array Radars Based on New Synthetic Priority'.2018 21st International Conference on Information Fusion(FUSION),Cambridge,England,2018,pp.1-7)中的综合优先级算法，综合考虑了工作方式优先级、目标威胁度和截止期这三个因素，并将时间期望原则(见文献：G.Zeng,W.Hu,J.Lu,et al.:'TheSimulation On Adaptive Scheduling for Multifunction Phased Array Radars',Journal of System Simulation,2004,16,(9),pp.2026-2029)反映到调度算法中。
附图说明
图1是本发明的调度分析原理图；
图2是三种算法中不同类型任务的TDR:(a)各类任务的TDR(b)搜索任务的TDR(c)跟踪任务的TDR；
图3是三种算法的HVR；
图4是三种算法的TRE；
图5是三种算法中跟踪任务的ARB。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明做进一步的详细说明。
仿真场景中考虑存在验证任务、精密跟踪任务、普通跟踪任务、地平线搜索任务和空域搜索任务。
雷达任务参数见表1。
表1雷达驻留任务参数表
为全面评估算法性能，这里采用任务丢失率(Task Drop ratio,TDR)、实现价值率(Hit Value ratio,HVR)、执行威胁率(Threat Ratio of Execution,TRE)和平均请求执行时间偏差(Average Request execution time Bias,ARB)作为评估指标。TDR、HVR、TRE和ARB的定义分别如(25)-(28)式：
任务丢失率(TDR):定义为删除任务数量与申请被调度任务总数的比率。它可以表示为
TDR＝Nlose/Ntotal (25)
其中，Nlose表示丢失的任务数，Ntotal表示申请调度的任务总数；
实现价值率(HVR):定义为成功调度任务实现价值与申请调度的所有任务实现价值之比。它可以表示为
该指标表示所有成功调度的任务的价值之和与所有请求任务的价值之和的比值，反映高优先级任务被成功调度的比重，其中，Nsuc表示成功调度的任务总数；
执行威胁率(TRE):定义为成功调度任务的目标威胁度之和与申请调度的所有任务的目标威胁度之和之比。它可以表示为
平均请求执行时间偏差(ARB):反映跟踪任务的实际执行时间与期望执行时间之间的偏差。它可以表示为
其中Ntra表示成功调度跟踪任务的数量。
采用本发明提出的基于脉冲交错的数字阵列雷达自适应驻留调度算法进行波束驻留调度，并与算法A与算法B进行性能对比。以下为100次蒙特卡罗的统计结果，其中算法A是基于数字阵列雷达的脉冲交错算法(见文献：T.Cheng,Z.S.He,H.Y.Li:'Adaptive DwellScheduling for Digital Array Radar Based on Online Pulse Interleaving',Chinese Journal of Electronics,2009,18,(3),pp.574-578)，算法B是基于相控阵雷达的脉冲交错算法(见文献：T.Cheng,Z.S.He,T.Tang:'Novel radar dwell schedulingalgorithm based on pulse interleaving',Journal of Systems Engineering andElectronics,2009,20,(2),pp.247-253)。
图2a-c分别为总任务、搜索任务和跟踪任务的任务丢失率曲线。随着目标数量的增加，时间轴上的可用空间迅速减少。虽然这三种算法都采用了脉冲交错技术，但是当目标数量达到20个时，算法B开始放弃任务。这是因为接收期不能在PAR中重叠，从而导致更多的等待时间被浪费和更多的任务被删除。算法A和本发明提出的算法都可以使DAR中的接收期重叠，但是算法A在目标数量接近60时开始丢失任务，而本发明提出的算法在目标数量接近100时开始丢失任务。这是因为与算法A相比，即使任务的PRI不相同，PRIs的数量也不相同，该算法仍然可以进行脉冲交错。相比其他两种算法,本算法采用了工作模式优先级、截止期和目标威胁度三个因素合成的优先级,因为考虑到目标威胁度这个因素，所以跟踪任务的优先级得到进一步提高。因此我们可以从图2c看到,在本算法中跟踪任务几乎没有丢失直到目标数量达到140。
图3和图4分别为实现价值率和执行威胁率的比较。很明显，由于更多的任务和更多的跟踪任务被调度，本算法在三种算法中达到了最高的HVR和TRE。由此可见，三种算法的HVR曲线的下降趋势与各自TDR曲线的上升趋势一致，TRE曲线的下降趋势也与跟踪任务丢失率曲线的上升趋势一致。
跟踪任务的平均请求执行时间偏差曲线如图5所示。可以看出，该算法的ARB在三种算法中明显是最低的，这是因为只有本发明提出的方法将期望时间原则考虑到调度算法中。
综上所述，与现有的脉冲交错算法相比，该算法能够有效降低跟踪任务的任务丢失率和平均请求执行时间偏差，提高执行时间利用率、实现价值率和执行威胁率。
Claims (1)
1.一种基于脉冲交错的数字阵列雷达自适应驻留调度方法，包括以下步骤：
步骤1：假设在当前调度间隔[t0,t0+LSI]有N个申请调度驻留任务；其中，t0为当前调度间隔的起始时刻，LSI为一个调度间隔的时长；SI代表调度间隔；驻留任务模型T＝{p,rt,st,d,l,tx,tw,tr,pri,M,Pl,prth}，其中p工作方式优先级,rt为期望执行时刻,st为实际执行时刻，d为任务截止期，l为时间窗口，tx为发射期,tw为等待期，tr为接收期，pri为脉冲重复间隔,M为脉冲重复个数,Pl为雷达波束发射功率,prth为目标威胁度；
根据式(1)计算NSI，按照(2)-(4)初始化发射期状态向量Sx，接收期状态向量Sr，能量状态向量E；
其中Δt为人为设置的一个时隙长度；NSI为时隙的个数；Sx表示一个SI中所有已调度任务的发射期状态向量，Sr表示一个SI中所有已调度任务的接收期状态向量，E表示一个SI中所有已调度任务的能量状态向量，这三个状态向量分别依次为
步骤2:根据式(5)-(6)计算每个任务的综合优先级，然后根据这些任务的综合优先级由大到小对这N个任务进行排序，得到请求队列T＝[T1,T2,…,TN]，令i＝1；
其中m、n、o分别依次为按工作方式优先级从小到大、目标威胁度从小到大、任务截止期从大到小排列的任务请求队列中任务的序号值；γ1为倾向于优先级的正整数，γ2为倾向于预设优先级pre的正整数，两者均为加权系数；μ1和μ2分别为满足式子 的整数；
步骤3:根据式(7)计算第i个任务Ti的可选实际执行时间点，并根据与期望执行时间的时差将其从小到大排列，得到新时间序列range＝{range(1),range(2),…,range(L)}，假设其长度为L，令l＝1；
步骤4:分析若在range(l)时刻调度执行Ti，将引入的状态变化向量ΔSx，ΔSr，ΔE
其中使用状态变化向量和表示在时刻st可以安排一项新任务引起的时间和能量状态的变化，ΔEk(j)为该新任务的第k个发射脉冲引起的第j个槽的能量状态变化；
步骤5:判断任务Ti是否能在range(l)被调度，即如果(12)-(15)满足，则令第i个可选实际执行时间点sti＝range(l),任务Ti在sti时刻被调度，则根据(16)-(18)更新状态向量，到步骤7；否则，令l＝l+1,如果l＞L，就转到下一步，否则返回到步骤4；
max(Sx+ΔSx)≤1 (12)
max(Sx+ΔSr)≤1 (13)
max(Sr+ΔSx)≤1 (14)
max(E+ΔE)≤Eth (15)
Sx＝Sx+ΔSx (16)
Sr＝[Sr(1)∨Sr(1),Sr(2)∨Sr(2),…,Sr(NSI)∨Sr(NSI)] (17)
E＝E+ΔE (18)
其中，符号V表示逻辑析取操作，ΔSx表示该SI中下一个被安排调度任务的发射期状态向量，ΔSr表示该SI中下一个被安排调度任务的接收期状态向量，ΔE表示该SI中下一个被安排调度任务的能量；
步骤6:如果rti+li≥t0+LSI，延迟第i个任务Ti到下一个SI，否则删除任务Ti；
步骤7:令i＝i+1，如果i＞N，转到下一步，否则，返回到步骤3；
步骤8:本SI中的调度分析结束。
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