Machine learning based cognitive radar resource management
Notice bibliographique
Résumé
A modern radar may be designed to perform multiple functions, such as surveillance, tracking, and fire control. Each function requires the radar to execute a number of transmit-receive tasks. This raises the problem of assigning radar resources, such as the time, frequency and energy budget, to different tasks. Specifically, a radar resource management (RRM) module makes decisions on parameter selection, prioritization, and scheduling of such tasks. RRM becomes especially challenging in overload situations, where some tasks may need to be delayed or even dropped. Such task scheduling is an NP-hard problem. Furthermore, with multichannel, e.g., multi-frequency, radars becoming increasingly viable, multiple tasks can be executed simultaneously. While this greatly enhances the ability to execute tasks, it also complicates task scheduling, now on multiple timelines. In previous work, we had developed the branch-and-bound (B&B) method to solve the NP-hard problem, an approach with exponential computational complexity. In this work, we use the results of the B&B method to train a machine-learning based scheduler. Essentially, we propose to speed up the B&B method by estimating the value of the nodes of the search tree using a neural network. Our results show that the use of neural networks in conjunction with the B&B method results in a close-to-optimal solution while significantly reducing the computational complexity.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».