The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science (한국전자파학회논문지)

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Stochastic Radar Beam Scheduling Using Simulated Annealing

Simulated Annealing을 이용한 추계적 레이더 빔 스케줄링 알고리즘

  • Received : 2011.12.16
  • Accepted : 2011.12.22
  • Published : 2012.02.29
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Abstract

AESA radar is able to instantaneously and adaptively position and control the beam, and such adaptive beam pointing of AESA radar enables to remarkably improve the multi-mission capability, compared with mechanically scanned array radar. AESA radar brings a new challenges, radar resource management(RRM), which is a technique efficiently allocating finite resources, such as energy and time to each task in an optimal and intelligent way. Especially radar beam scheduling is the most critical component for the success of RRM. In this paper, we proposed stochastic radar beam scheduling algorithm using simulated annealing(SA), and evaluated the performance on the multi-function radar scenario. As a result, we showed that our proposed algorithm is superior to previous dispatching rule based scheduling algorithm from the viewpoint of beam processing latency and the number of scheduled beams, with real time capability.

능동 위상 배열 레이더(AESA Radar: Active Electronically Scanned Array radar)는 전자적으로 빔을 조향함으로써 빔 조향 시간이 비약적으로 빨라져 기존의 기계식 빔 조향 레이더에 비해 레이더에서 수행할 수 있는 다중 임무 처리 능력이 크게 향상되었다. 이러한 이유로 레이더에 주어진 시간, 에너지, 처리 능력 등의 한정된 자원을 실시간으로 효율적으로 관리, 운용할 수 있는 레이더 자원 관리 기술의 중요성이 크게 대두되었다. 그 중 레이더 빔 스케줄링 기술은 레이더 자원 관리의 핵심적인 요소라 할 수 있다. 본 논문에서는 simulated annealing을 이용한 추계적 레이더 빔 스케줄링 알고리즘을 제안하고, 이를 기존의 dispatching rule에 기반한 빔 스케줄링 기법과 비교하였다. 빔 처리 지연도(latency)와 주어진 시간 내에서 처리할 수 있는 빔의 개수 측면에서 스케줄링 결과를 비교하여 성능의 우월성을 입증하였으며, 또한 실시간성을 보장하면서도 기존의 규칙 기반 알고리즘보다 성능이 우수함을 보였다.

Keywords

References

  1. Zhen Ding, "A survey of radar resource management algorithms", IEEE Canadian Conference on Electrical and Computer Engineering, CCECE, pp. 1559-1564, 2008.
  2. Zhen Ding, "A survey of radar resource management algorithms", IEEE Canadian Conference on Electrical and Computer Engineering, CCECE, pp. 1559-1564, 2008.
  3. J. M. Butler, Multi-function radar tracking and control, University College London. Ph.D. Thesis, 1998.
  4. A. J. Orman, C. N. Potts, A. K. Shahani, and A. R. Moore, "Scheduling for a multifunction array radar system", European Journal of Oparational Research, no. 90, pp. 13-25, 1996.
  5. S. L. C Miranda, C. J. Baker, K. Woodbridge, and H. D. Griffiths, "Phased array radar resource management: a comparison of scheduling algorithms", in Proc. IEEE Radar Conf., pp. 79-84. 2004.
  6. W. Komorniczak, J. Pietrasinski, "Selected problems of MFR resources management", the 3rd International Conference on Information Fusion, vol. 2, pp. 3-8, Jul. 2000.
  7. S. L. C. Miranda, K. Baker, K. Woddbridge, and H. D. Griffiths, "Fuzzy logic approach for prioritisation of radar tasks and sectors of surveillance in multifunction radar", IET Radar Sonar Navigation, vol. 1, no. 2, pp. 131-141, 2007. https://doi.org/10.1049/iet-rsn:20050106
  8. V. Krishnamurthy, R. J. Evans, "Hidden Markov model multiarm bandits: A methodology for beam scheduling in multitarget tracking", IEEE Transactions on Signal Processing, vol. 49, no. 12, pp. 2893- 2908, 2001. https://doi.org/10.1109/78.969499
  9. S. Ghosh, R. Rajkumar, J. Hansen, and J. Lehoczky, "Integrated QoS aware resource management and scheduling with multiresource constraints", Real Time System, vol. 33, pp. 7-46, 2006. https://doi.org/10.1007/s11241-006-6881-0
  10. S. Gopalakrishnan, C. S. Shih, P. Ganti, M. Caccamo, and L. Sha, "Radar dwell scheduling with temporal distance and energy constraints", International Radar Conference, 2004.
  11. K. Harada, T. Ushio, and Y. Nakamoto, "Adaptive resource allocation control for fair QoS management", IEEE Transactions on Computers, vol. 56, no. 3, pp. 344-357, 2007. https://doi.org/10.1109/TC.2007.39
  12. 한순미, 백승우, 조선영, 조겸래, 이대우, 김해동, "유전 알고리즘을 이용한 위성 임무 스케줄링 최적화", 한국항공우주학회지, 36(12), pp. 1130-1239, 2008.
  13. M. L. Pinedo, Scheduling Theory, Algorithms, and Systems, Third Edition, Springer, ISBN: 978-0-387-78934-7, 2008.
  14. Stefka Fidanova, "Simulated annealing for grid scheduling problem", IEEE John Vincent Atanasoff International Symposium on Modern Computing( JVA'06), pp. 41-45, 2006.
  15. V. Cerny, "A thermodynamical approach to the traveling salesman problem: An efficient simulated annealing algorithm", Journal of Optimization Theory and Applications, vol. 45, no. 1, pp. 41-51, 1985. https://doi.org/10.1007/BF00940812
  16. K. Dowsland, "Variants of simulated annealing for practical problem solving", V. Rayward-Smith editor, Applications of Modern Heuristic Methods, Henley-on-Thames: Alfred Walter Ltd., 1995.
  17. I. H. Osman, C. N. Potts, "Simulated annealing for permutation flow-shop scheduling", Omega 17, pp. 551-557, 1989. https://doi.org/10.1016/0305-0483(89)90059-5
  18. 강승택, "Ka-대역 군지연-등화 여파기용 SA 기법과 CG 기법의 하이브리드 설계 기법", 한국전자파학회논문지, 15(8), pp. 775-780, 2004년.