Модель адаптивного частотного планування в децентралізованих FMCW-радарних мережах з урахуванням конфліктності каналів

Abstract

У статті розглянуто задачу беззавадного частотного планування в багатокористувацьких FMCW-радарах з урахуванням взаємних перешкод між сигналами. Запропоновано аналітичні умови для уникнення перекриття чірп-сигналів у частотно-часовому просторі та сформульовано оптимізаційну задачу мінімізації зайнятого спектру з урахуванням обмежень на допустимі частоти та часові слоти передачі. Основну увагу приділено моделюванню частотного нахилу як ключового параметра, що визначає рівень взаємних інтерференцій. Вперше запропоновано підхід із використанням вагової функції пріоритетності частот, що дозволяє адаптувати розподіл спектру під поточні умови навантаження, типи сигналів або зовнішні обмеження. Розроблена модель цільової функції з багатокритеріальною оптимізацією, яка одночасно враховує бажаність частоти, ступінь конфлікту та точність розташування в спектрі. Обґрунтовано доцільність застосування спектрального моніторингу та локальних рішень для децентралізованих систем. Цей підхід відкриває шлях до побудови більш інтелектуальних і самоналаштовуваних FMCW-систем, здатних адаптуватися до змін у середовищі без потреби в централізованому координуванні. Отримані результати можуть бути використані для побудови адаптивних алгоритмів планування в автономних транспортних системах, інтелектуальних сенсорних мережах та когнітивних радіосистемах нового покоління.

The article addresses the problem of interference-free frequency planning in multiuser FMCW radars, taking into account mutual interference between signals. Analytical conditions are proposed to prevent the overlapping of chirp signals in the time-frequency domain, and an optimization problem is formulated to minimize the occupied spectrum under constraints on allowable frequencies and transmission time slots. Particular attention is given to modeling the chirp frequency slope as a key parameter that determines the level of mutual interference. For the first time, a priority-weighted frequency function approach is proposed, allowing adaptive spectrum allocation based on current traffic conditions, signal types, or external constraints. A multi-objective optimization model for the cost function is developed, simultaneously considering frequency preference, conflict level, and spectral accuracy. The study justifies the use of spectral monitoring and local decision-making for decentralized systems. This approach paves the way for the development of more intelligent and self-configuring FMCW systems capable of adapting to environmental changes without centralized coordination. The obtained results can be applied to develop adaptive planning algorithms in autonomous transport systems, intelligent sensor networks, and next-generation cognitive radio systems.