МЕТОД УПРАВЛЕНИЯ МНОГОФУНКЦИОНАЛЬНОЙ РАДИОЛОКАЦИОННОЙ СТАНЦИЕЙ С УЧЕТОМ ВРЕМЕННЫХ, ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫХ И ЭНЕРГЕТИЧЕСКИХ РЕСУРСОВ

MULTIFUNCTION RADAR CONTROL WITH MONITORING OF TIME, COMPUTATIONAL AND ENERGY RESOURCES

Alexander Nepryaev

сhief specialist, Research Institute CENTERPROGRAMSYSTEM,

Russia, Tver

АННОТАЦИЯ

С целью реализации потенциальных возможностей, предоставляемых технологией многофункциональной радиолокационной станции с активной фазированной антенной решёткой, в статье предложен метод оптимизации процесса управления распределением и перераспределением временных, энергетических и вычислительных ресурсов.

ABSTRACT

The paper describes a method for managing a multifunctional radar with a focus on the level of availability of time, computational and energy resources.

Ключевые слова: управление ресурсами; радар; планировщик.

Keywords: radar; scheduler; resource management.

Актуальность

Сложность и изменчивость радиолокационной обстановки при наблюдении быстро перемещающихся радиолокационных объектов и необходимость адаптации к ней требуют разработки сложных многофункциональных радиолокационных станций (МРСЛ) с активной фазированной антенной решёткой (АФАР) [1], обладающих возможностью управлять положением, количеством и формой лучей диаграммы направленности антенны, фактически мгновенно. Данное свойство пространственно временной гибкости, создает условия выполнять множество возложенных на МРЛС задач, таких как поиск, обнаружение, сопровождение и наведение одновременно, при этом каждая задача требует индивидуального подхода к параметрам обзора пространства.

Требование к удовлетворению потребностей, каждого из одновременно выполняемых процессов радиолокационного обеспечения диктует необходимость исследования и разработки технологии управления ресурсами МРЛС, как с точки зрения приоритетности и планирования направлений обзора, так и выбора оптимальных параметров в контексте выполняемой задачи. Управление ресурсами особенно важно в ситуациях перегрузки пропускной способности, когда необходимо принимать решения, какие задачи выполнять в установленных временных ограничениях, а какие могут быть поставлены в очередь, либо сброшены. Типичный перечень задач ассоциируется с каждой выполняемой функцией МРЛС. Все функции и функциональные задачи координируются системой управления ресурсами, которая отвечает за достижение оптимального результата, определяемого в соответствии с некоторым показателем (например максимизировать эффективность обзора пространства), путем распределения (перераспределения) ограниченных временных, энергетических и вычислительных ресурсов.

Управление ресурсами МРЛС

В условиях динамично изменяющихся внешних условий, к архитектуре и моделям управления ресурсами предъявляются требования адаптивности и способности быстрого реагирования, путем оптимального конфигурирования элементов системы, распределения и перераспределения ограниченных ресурсов, необходимых для функционирования элементов и выполнения задач. Необходимость оптимального распределения ресурсов определяется их ограниченностью. Ограниченность ресурсов требует их использования (соответственно распределения) с учетом критерия оптимальности – качества распределения ресурсов.

Организация совместного использования ресурсов МРЛС несколькими задачами является весьма сложной. Сложность обусловлена случайным характером возникновения запросов на потребление ресурсов. В многофункциональной системе образуются очереди из заявок от одновременно выполняемых задач к разделяемым ограниченным ресурсам системы. С целью реализации потенциальных возможностей, предоставляемых технологией МРЛС с АФАР необходимо оптимизировать процесс управления распределением и перераспределением временных, энергетических и вычислительных ресурсов.

Виды ресурсов

• Временные ресурсы (ограничения): распределение временных ресурсов [2], можно рассматривать, как задачу планирования задач РЛС. Алгоритмы планирования выполняют функции приоритезации задач и формирования временной диаграммы работы. Важным направлением исследований является эффективное планирование задач, конкурирующих за временные ресурсы РЛС без существенных задержек, сокращение времени простоя радара и числа невыполненных заданий;
• Энергетические ресурсы (ограничения мощности): распределение энергетических ресурсов, рассматривается, как задача контроля излучаемой мощности (температуры) приемопередающих модулей (ППМ) МРЛС [3]. Распределение мощности с учетом долгосрочных и краткосрочные ограничений, увеличивает излучаемую мощность во время периода излучения и создает оптимальный темп работы, согласно установленному для него режима функционирования, предотвращая перегрев и повреждение;
• Вычислительные ресурсы: на этапе первичной обработки радиолокационной информации (ПРИ), происходит обнаружение отметок от целей [4]. Обработка ПРИ начинается с обнаружения полезного сигнала в шумах. Этот процесс складывается из нескольких этапов: обнаружение одиночного сигнала; обнаружение пачки сигналов; формирование полной пачки сигналов; определение дальности до цели и её азимута. Все эти этапы реализуются с использованием оптимальных алгоритмов, в том числе основанных распределении вычислительных ресурсов направленных на увеличение пропускной способности трактата первичной обработки.

Архитектура моделирования

Для исследования и сравнения алгоритмов планирования, основываясь на [5], разработана имитационная модель МРЛС с АФАР. Которая позволяет лучшее понять влияние планировщика на распределение радиолокационных ресурсов и на последующую радиолокационную производительность. Рассматривается АФАР с одной вращающейся гранью, выполняющая функции наблюдения и сопровождения. Архитектура используемая в радиолокационной модели, представлена на (рис. 1).

Рисунок 1. Общая схема архитектуры управления ресурсами

Данная компоновка позволяет использовать разные методы управления радиолокационными ресурсами, которые могут быть исследованы с учетом любого заданного рабочего сценария. Модель радара имеет модульный подход, предназначенный для сравнения различных методов при условии, что остальные параметры остаются неизменными. Кроме того, можно сравнивать различные подходы, предполагая одинаковые начальные условия и тактические характеристики, как для целей, так и для окружающей среды.

Планировщик

Принцип многофункционального радиолокационного планировщика заключается в эффективном планировании последовательностей измерений (излучение-прием), которые должны быть выполнены, при условии выполнения требований предъявляемых к производительности МРЛС и при соблюдении набора заданных ограничений, таких как сроки выполнения и доступные ресурсы.

Подходы к планированию, представленные в [6, 7], предполагают, что принятие решений о распределении ресурсов должно опираться на относительные приоритеты задач МРЛС и временные ресурсы, но без учета энергетических и вычислительных. В ситуациях, когда имеется мало ресурсов, планировщик выбирает задачи, которые будут выполняться, исходя из их приоритетов, а менее приоритетные задачи могут быть отложены.

Проведя анализ того, как различные планировщики ведут себя в изменяющихся средах и различных условиях нагрузки в отношении распределения радиолокационных ресурсов, за основу был взят алгоритм планирования Ормана. В виду того, как показано в [8], что он позволяет увеличить интервал обновления и наиболее оптимально распределить доступные ресурсы времени между задачами.

Планировщик Ормана

Рассматриваемый алгоритм планирования, предложен в [9] и основан на концепции связанных задач. Связанная задача это задание, состоящее из двух различных операций, разделенных во времени заданным интервалом. Таким образом, каждая связанная задача может быть представлена временем обработки первой задачи (передача радиолокационных импульсов), временем интервалом между задачами и временем обработки второй задачи (прием радиолокационных эхо-сигналов).

Планировщик может организовать очередь задач для выполнения любым способом при условии, что две задачи не пересекаются во временной линии радара. Время разделения (или простоя) и время приема могут быть оценены в соответствии с рассмотренной функцией радиолокатора и с помощью дополнительной информации, такой как дальность цели, границы области наблюдения и время передачи задач. После того, как продолжительность их определена, алгоритмы чередования могут использовать время простоя для планирования дополнительных задач. Таким образом, можно добиться лучшего использования радиолокационного времени.

Дополненная модель планировщика Ормана

На (рис. 2), показана модель планировщика Ормана, дополненная следующими компонентами:

• Имитационная энергетическая модель. Моделирование процесса выделения энергии от текущей задачи до последней по времени, с использованием имитационной энергетической модели;
• Имитационная модель вычислительного конвейера. Моделирование загрузки вычислительных ресурсов, обработки заданий от текущей задачи до последней по времени, с использованием имитационной модели вычислительного конвейера.

Рисунок 2. Дополненная модель планировщика Ормана

Суть предложенного метода

На (рис. 3) изображена хронограмма циклов работы МРЛС, состоящая из шкал: временная шкала от 0 до 45; Tx – интервалы излучений зондирующего сигнала; Rx – интервалы приема эхо-сигналов; T(с) ППМ – график температурного режима работы приемопередающего модуля, состоящего из восходящего фронта нагрева и нисходящего фронта охлаждения, причем имеется максимально допустимый порог по температуре (излучаемой мощности), который нельзя превышать; D buf – график величины заполнения буфера тракта обработки поступающей радиолокационной информации. Данные в буфере организованы по принципу FIFO, и имеют конечную длину (хотя в рассмотренной ситуации переполнения не происходит). Восходящий фронт на графике свидетельствует о том, что скорость записи быстрее чем скорость чтения, нисходящий фронт о том, что процесс записи либо остановился, либо медленнее чем чтение.

Рисунок 3. Хронограмма циклов работы РЛС

Метки событий:

• Tx: t1 – t2, t5 – t6 - излучение зондирующего сигнала;
• Rx: t2 – t3, t7 – t8 - прием эхо-сигналов;
• T(c) ППМ: t1 – t2, t5 – t6 - нагрев ППМ; t2 – t5, t6 – t9 - охлаждение ППМ;
• D buf: t2 – t3, t7 – t8 - заполнение буфера; t3 – t4, t8 – t9 - опустошение буфера.

Рассмотрим ситуацию, при которой для формирования расписания циклов работы МРЛС, используются только временные ограничения и не возможность одновременно излучать и принимать сигнал. Если в рассмотренной ситуации на все шкалах графика, временные и прочие ограничения выполняются. То при ситуации, когда момент времени t5 наступит сразу после t3, причем t3<t5<<t4, при выполняющихся временных ограничениях, возникли бы ситуации перегрева ППМ и переполнения буфера данных D buf, что привело бы к сбою и потере части полученной радиолокационной информации.

Заключение

На основании проведенного анализа, можно утверждать о состоятельности применения методов управления технологическим процессом жесткого реального времени с учетом временных, вычислительных и энергетических ресурсов в МРСЛ с АФАР.

Список литературы:

1. Непряев А.А., Шпигарь А.Н. Концепция когнитивного радара // Научный форум: Технические и физико-математические науки: сб. ст. по материалам XXXVI междунар. науч.-практ. конф. –No7(36). –М.: Изд. «МЦНО», 2020. C. 4–11.
2. Chi-Sheng Shih, S. Gopalakrishnan, P. Ganti, M. Caccamo and Lui Sha, "Scheduling real-time dwells using tasks with synthetic periods," RTSS 2003. 24th IEEE Real-Time Systems Symposium, 2003, Cancun, Mexico, 2003, pp. 210–219.
3. S. Ghosh, J. Hansen, R. Rajkumar, J. Lehoczky, Integrated resource management and scheduling with multi-resource constraints, IEEE International Real-Time Systems Symposium, Dec. 2004, pp. 12–22.
4. Панасюк Ю.Н., Пудовкин А.П. Обработка радиолокационной информации в радиотехнических системах. Тамбов Издательство ФГБОУ ВО «ТГТУ» 2016. С. 5–7.
5. W.K. Stafford. Real-time control of a Multifunction Electronically Scanned Adaptive Radar (MESAR). IEE Colloquium on Real Time Management of Adaptive Radar Systems 1990, pp. 1–7.
6. S. Sabatini, M. Tarantino. Multifunction Array Radar – System Design and Analysis. Artech House; Boston, Massachusetts, USA, 1994.
7. J.M. Butler. Multi-function radar tracking and control. PhD thesis, UCL, University of London, 1998, pp. 93–95.
8. Gini F., Rangaswamy M., Knowledge-based radar detection, tracking, and classification. John Viley & Sons., Inc. USA, (2008), pp. 232–234.
9. A.J. Orman, C.N. Potts, A.K. Shahani, A.R. Moore. Scheduling for a multifunction array radar system. European Journal of Operational Research 1996, pp. 13–25.