基于预测模板的雷达资源自适应调度管理算法

徐嘉文 凌翔

摘 要：相控阵雷达天线阵面具备波束捷变能力，能够快速对多个目标进行搜索、跟踪、验证等任务操作，而雷达系统的资源总量是有限的。如何实现雷达资源的最大化利用，保障搜索与跟踪的性能需求一直是雷达后段软件的重点难点。本文提出了一种基于预测模板的自适应雷达资源动态自适应规划、分配及调度算法，结合了基于模板的调度策略和动态自适应的调度策略的优点，尽可能提高雷达整机资源的最大化利用，能够根据当前工作环境和任务压力，动态地对雷达资源进行分配调度，实现最优化资源管理。

关键词：相控阵雷达;任务管理;资源调度;软件化

中图分类号：TN958 文献标识码：A 文章编号：1671-2064（2019）08-0027-02

雷达是一种高度可靠的远距离探测系统，已广泛应用在防空预警、航空航天、空间探测等多个领域，发挥着不可替代的重大作用，尤其是在我国的国防战略预警体系中扮演着不可或缺的角色，是战略预警的基础。相控阵雷达在系统层面上实现了“雷达天线阵列+后端控制处理”的新型架构，不同于传统的机械雷达，相控阵雷达阵面可以在后端软件系统的控制下实现波束快速捷变，数字化合成不同的波束形状，从而能够同时对多个目标进行多种任务操作[1]。雷达的整机的时间、能量和系统软硬件资源总量是有限的，当系统处于高强度任务压力下时，某些任务必然会因为有限的资源条件而无法得到执行，而这些任务中可能包括高优先级的重要作战事件，这些任务的丢失是不可接受的。如何在外部环境实时快速变化的情况以及有限的雷达资源限制条件下，实现对任务资源的最优化调度分配，确保任务不丢失或者执行失败，对雷达的工作性能提升有着十分巨大的现实意义。

新型软件化架构防空反导一体化相控阵雷达是新一代先进雷达的代表，具备高度软件可定义、模块功能可扩展的先进特性，大幅提高了雷达装备的灵活性和适应性。该型雷达作战环境较为复杂，设计作战任务多样化，要求能够快速适应不同战场环境的反导防空任务要求，在实际情况下需要设计复杂多变的任务模式，需要尽可能的提高资源利用率，对于其资源的自适应动态分配能力提出了较高的要求，本文对其资源管理需求进行了深入分析，提出了一种基于预测模板的资源自适应调度与管理算法，在几种经典调度算法的基础上进行了整合改进，能够完成系统高负荷情况下的雷达资源最优化调度分配。

1 雷达资源调度算法

常用的资源调度分配算法包括：模板化调度策略和自适应资源调度与管理策略。其中模板化调度策略包括：固定模板调度，多模板调度和部分模板调度;自适应资源调度与管理策略常用的方法包括：基于优先级的时间资源自适应调度，带时间窗的自适应调度，基于综合优先级的自适应调度。

模板化调度策略的核心思想是将雷达工作流程切割为一个个调度间隔，将这些间隔划分为一个个时间槽，每一个时间槽用来执行一个任务时间，将雷达整机的资源在时域上切割为不同用途的时间片单位，系统自动选取该类型的时间槽作为调度载体，在事件执行完毕后再处理下一个事件，不同的模板调度策略有不同的时间槽编排算法和分配比例，固定模板根据系统特点设计有固定的时间槽排列，雷达装备整机均按照一个固定的时间槽来进行实际工作;多模板针对不同的工作模式有不同的排列，能够针对不同的工作模式进行适应性调整;部分模板只排列好一部分事件，在间隔内留出了空闲段作为动态调度空间，尽可能的在模板调度算法中保留了灵活性。

自适应调度算法的基本设计思路为每一种类型的任务时间设置对应的优先级，根据优先级进行实时调度分配，在此基础上带时间窗的自适应调度具备根据事件是否落在窗内决定事件在哪个间隔内执行的特性，能够最大化利用每一个间隔内的资源。自适应调度算法实时分析当前各个任务的紧迫程度，得到各个任务的优先级分布，根据优先级进行综合调度，使得各种类型的任务负载都可以得到均衡和保障，同时紧急任务可能得到迅速执行。固定优先级的自适应调度为雷达每个类型的任务事件设置了固定的优先级数值，在实际调度时按照优先级从高到低进行调度;动态优先级的自适应调度在各个事件优先级数值的基础上，加入了优先级动态调整的机制;基于综合优先级的自适应调度对事件的优先级进行深入分析，计算事件的二次优先级，统计学特性优先级等，对雷达工作趋势进行预测。

固定模板调度策略和自适应资源调度与管理策略各有优缺点。固定模板调度策略在系统接近满负荷运行的情况下可以较好地保证各种类型任务的有效执行，任务的截止期错失率可以很小，甚至为零，但对于验证和失跟波束请求不能及时响应，当跟踪目标较少，系统出现空闲时间时，系统资源利用率降低的问题也不可避免，在系统低负载量的情况下仍然需要较多的资源来保证系统正常运行。自适应资源调度与管理策略的方法较为灵活，可以实时地平衡各种系统波束请求所要求的时间、能量和计算机资源，及时响应各种类型的波束请求，提高系统的资源利用率，最大化的确保各类任务的最优化调度，但是算法流程较为复杂，需要进行复杂的优先级体系设计，对雷达作战运行过程中可能出现的各类情况进行提前分析，程序本身的运算量大，与模板调度相比实时性低、可靠性不够，在高负荷情况下可能会跟不上雷达工作时序。

2 基于预测模板的雷达资源自适应调度管理算法

相控阵防空反导一体化雷达在执行作战任务时，最常用的两种工作模式包括搜索与跟踪（TAS）和边搜索边跟踪（TWS）两种工作模式[2]。TAS工作模式下要求系统能够实时对多个目标进行跟踪，发射专门的精确跟踪波位锁定目标并进行实时跟踪，同时也要确保最低的搜索任务量，保证不遗漏新目标，其任务种类多，运行机制较为复杂;TWS以搜索为主要工作模式，其工作特点为在每一帧都按照全空域搜索的方式进行工作，不发射专用的跟踪波束进行目标跟踪，其跟踪实时性较低，运行机制较为简单。任务具有高实时性、动态性、非周期性等特点，典型事件包括：搜索、跟踪、确认和验证等任务事件。

对多种雷达侦察系统的实际作战运行情况进行分析，发现在负荷较重的情况下，系统任务的竞争基本都来自于周期频繁的跟踪任务，在实时跟踪任务请求产生频率高的情况下，系统内部的资源竞争会大幅上升。为了既能够提高系统资源利用效率，避免任务竞争，在系统研发过程中，我们试验了多种调度算法策略，传统的模板调度和自适应调度均无法很好的適应软件化雷达系统需求。为此我们对资源管理调度算法进行深入研究，提出了采用基于预测模板的自适应资源调度与管理算法。这种算法的核心设计思想是将基于模板的方法和自适应的方法的优势结合起来，最大限度的减少任务执行之间的资源浪费，在事件产生模式较为固定和紧急任务较为频繁的情况下都能最大化系统的资源利用率。其算法流程详细如下。

首先根据系统当前的工作情况动态地将雷达工作流程划分为一个个可变模板（时间片Time），模板时间片的长度由系统当前的工作负载输入情况来动态决定，其决定依据是一个可扩展的集合Event={跟踪数据率，资源利用率，搜索类型…}，根据用户选取的因素来确定时间片的决定因素;在确定了各个模板的长度之后，对各个类型的事件优先级进行分析设计;最后在模板内部根据事件的优先级进行自适应调度，调度算法采用成熟的综合优先级分析算法。本论文在进行算法验证实验时，选用跟踪数据率作为时间片分割输入，算法运行时对目标进行跟踪时把系统工作时间划分为若干个时间片，如跟踪数据率为1赫兹时，时间片为1秒;数据率为2赫兹时，时间片为100毫秒。任务管理软件在收到航迹处理计算机发来的跟踪波束申请时并不按照波束期望时间的要求立即响应执行，而只是把跟踪波束申请的相关信息（如目标的方位、距离、仰角等）先存储起来，在系统工作时间进行到每个时间片的开始时再按照存储的信息发送跟踪波束，执行完跟踪波束后在当前时间片的剩余时间内再响应执行搜索、验证等波束。该算法的优点在于，根据当前系统的工作情况将资源切割成适应性较强的时间片集合，最大限度的避免了调度间隔内部的无序竞争和时间碎片，在时间片内部采用自适应调度算法对不同类型的任务事件进行调度编排，既确保紧急任务的实时执行，又能保证系统正常工作模式的各项任务需求。本调度策略在进行实际研发过程中，在可变模板分割算法和自适应调度算法两个关键环节设计了扩展接口，可以根据实际需求对算法进行替换、扩展和优化。图1为此算法下的时间片的设计。

在应用这种算法设计之后，系统跟踪波束的发送时间基本严格按照时间片的大小来进行，从而在跟踪数据率较高的情况下也可以获得较为均匀的点迹时间间隔。它保留了模板法的思路，模块自动地把调用频繁的周期性跟踪任务集中编排在一个固定时间段，尽可能避免任务间竞争，提高调度效率;同时又采取自适应调度策略，对剩余的时间资源进行自适应调度，系统的自适应能力得到大幅提高。该方法中，模板时间段的大小通过预测进行改变，增强了系统对外界动态环境的适应能力。基于预测模板的自适应调度算法的核心是根据系统周期性任务预测下一个探测周期中模板时间的长短，而把剩余时间分配给自适应调度需求。同时本方法的可扩展性也为后续的升级优化预留了提升空间。

3 结语

新一代相控阵雷达的设计指标提出了高适应性、多功能一体化、灵活可扩展的性能要求，如何在有限的雷达资源限制下，实现资源的最优化调度分配已经成为新一代雷达研制的重难点问题。本文对已有调度算法进行了深入分析对比，开展了广泛的仿真实验，提出了一种基于预测模板的资源自适应调度分配算法，结合了模板和自适应两大类经典调度算法的優势设计，在确保高优先级跟踪任务能够正确实时执行的前提下，最大化了每个时间片内的资源利用率，上述自适应资源调度与管理与管理算法已在多个产品和课题项目中得到了充分的技术应用实践。

参考文献

[1] 陈大伟.相控阵雷达自适应调度算法研究[D].成都：电子科技大学硕士学位论文.2011.

[2] 张贞凯，汪飞，周建江，等.多目标跟踪中的自适应资源调度[J].航空学报，2011，32（3）：522-530.