基于遗传算法的相控阵雷达脉冲交错波束驻留调度算法.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN112749804A(43)申请公布日2021.05.04(21)申请号202110029477.2(22)申请日2021.01.11(71)申请人电子科技大学地址611731四川省成都市高新区（西区）西源大道2006号(72)发明人程婷李中柱李立夫(51)Int.Cl.G06N3/12(2006.01)G01S7/02(2006.01)G06F9/50(2006.01)权利要求书3页说明书10页附图3页(54)发明名称基于遗传算法的相控阵雷达脉冲交错波束驻留调度算法(57)摘要本发明属于雷达系统资源管理领域，特别涉及相控阵雷达应用脉冲交错技术的自适应波束驻留调度的方法。本发明提供了一种基于遗传算法的相控阵雷达脉冲交错波束驻留调度方法。发明首先对各个调度间隔中的雷达任务请求进行预筛选，基于筛选后的任务以实际执行时间进行编码；随后，综合考虑调度的工作方式优先级、截止期和期望执行时间准则，设计了个体的适应度函数；通过引入时间状态向量和能量状态向量，进行调度过程中的脉冲交错分析，实现了具有不同脉冲重复周期和个数的任务之间的交错；最后根据个体适应度值对种群进行选择交叉变异从而获得最终调度序列。CN112749804ACN112749804A权利要求书1/3页1.假设在当前调度间隔[t0,t0+SI]有Ntotal个申请调度驻留任务。其中，t0为当前调度间隔的起始时刻，SI为一个调度间隔的时长，编号为i的某一个特定的波束驻留任务模型为Ti＝{Pi,rti,sti,tai,tdi,li,txi,twi,tri,prii,Mi,Pli}，其中Pi为工作方式优先级,rti为实际执行时刻,sti为期望执行时刻，tai为最早可执行时刻，tdi为任务最晚可执行时刻，li为时间窗，txi为发射期,twi为等待期，tri为接收期，prii为脉冲重复间隔,Mi为脉冲重复个数,Pli为雷达波束发射功率。那么基于脉冲交错的相控阵雷达波束驻留调度包括如下步骤：1、请求任务预筛选。对Ntotal个申请调度驻留任务进行筛选，保留全部的高优先级任务Nh，对低优先级任务进行筛选。根据(1)式生成Nl。更新预筛选后的申请调度任务数为N＝Nh+Nl。其中，符号代表向下取整，pril和Ml分别为相应低优先级任务的脉冲重复间隔和脉冲脉冲重复个数。2、参数初始化。初始化个体个数NIND，个体染色体长度NVAR为申请调度任务数N，种群最大进化次数MAXGEN，精英保留个数ne，交叉概率Pc，变异概率Pm。根据式(2)计算NSI，按照(3)‑(4)初始化时间状态向量S和能量状态向量E，0其中Δt为最小时隙长度，一般取为min(txi,tri)。符号代表向上取整。E为初始能量状态向量，计算公式由式(5)所示，其中Eend为上一调度间隔结束时刻的系统消耗能量值，τ为回退参数。3、个体编码。根据式(6)为预筛选后的请求队列T＝[T1,T2,…,TN]随机生成任务实际执行时间rt＝[rt1,rt2,...,rtN]，一共随机生成NIND个不同的rt作为每一个个体的编码，其中rti∈[max(t0,tai),min(tdi,t0+SI‑prii×Mi)](6)4、编码时间离散化。根据式(7)将任务Ti的实际执行时刻rti调整到当前调度间隔的对应时刻点上，更新为新的rti。5、适应度函数计算。以某一个体适应度函数值计算为例，初始化某一个体适应度函数值fit＝0，根据式2CN112749804A权利要求书2/3页(8)‑(11)计算请求队列中每一个任务Ti的调度增益Gi。按照任务增益值从高到低对任务进行排序，依次对任务进行调度分析。假设第i个任务Ti正在被分析。首先按照式(12)和式(13),(14)分别生成任务的时间状态向量ΔS和能量状态向量ΔE然后根据式(15)‑(16)判断该任务是否能在rti时刻被调度执行，如果可行，按照式(17)‑(19)对时间状态向量S，能量状态向量E和适应度函数值fit进行更新，如果不可行，则按同样的方法继续分析增益值队列中的下一个任务。当请求队列T中全部任务被分析完毕后获得该个体的适应度函数值fit。max(S+ΔS)≤1(15)max(E+ΔE)≤Eth(16)S＝S+ΔS(17)E＝E+ΔE(18)fit＝fit+Gi(19)其中，Eth为能量阈值。6、选择操作。按照适应度函数值从大到小将种群中全部个体进行排序，每个个体有一个对应的排序序号ranki。将其中适应度函数值最大的ne个个体挑选出来直接遗传至下一代。对于余下NIND‑ne个个体，将按照一定的概率随机抽取作为产生下一代的父本与母本。概率计算公式见式(20)，prob为当前个体成为父本或母本的概率。3CN112749804A权