基于分区孔径相控阵的主动跟踪雷达资源管理
计算与语言
2024-02-28 v1
摘要
灵活的前端技术将在未来的多功能雷达系统中可用，以提高其对作战场域的适应性。一种可能的利用这种灵活性的概念是将雷达任务在阵列上进行空间划分，即所谓的分区孔径相控阵 (SAPA) 概念。由于雷达通常为其最差情形（例如小目标在大距离）进行设计，功率-孔径预算对于不属于该类别的目标可能过于宽裕。为了提高前端时间资源的效率，可以应用 SAPA 概念。本文探索了将 SAPA 概念用于多个目标的主动跟踪任务的雷达资源分配。为此，我们采用基于质量服务的资源分配模型 (Q-RAM) 框架，对 SAPA 概念的雷达资源管理问题进行形式化求解。通过仿真示例将演示，在使用 SAPA 概念时，雷达能够维持比仅能在每个任务中使用整个阵列时更多的主动跟踪任务。
引用
@article{arxiv.2402.17608,
title = {Linguistic Knowledge Can Enhance Encoder-Decoder Models (If You Let It)},
author = {Alessio Miaschi and Felice Dell'Orletta and Giulia Venturi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2402.17608},
year = {2024}
}
备注
Accepted to LREC-COLING 2024