李 鹤，李 琦，高军萍，雷明然

（河北工业大学 信息工程学院，天津 300401）

基于进化计算的二元序列优化算法研究

李 鹤，李 琦，高军萍，雷明然

（河北工业大学 信息工程学院，天津 300401）

具有良好非周期自相关特性二元序列在通信同步、雷达等领域具有广泛的应用。通过对遗传算法、粒子群算法与量子粒子群算法三种进化算法进行对比分析，设计了具有良好非周期自相关特性的二元序列的搜索算法。研究结果表明，粒子群算法的搜索能力优于遗传算法，而量子粒子群算法具有参数少，易于控制的优点，取得了较好的优化结果。

二元序列；非周期自相关；遗传算法；粒子群算法；量子粒子群算法

具有良好非周期自相关性的二元序列广泛应用于雷达、通信系统和遥测遥控技术领域中。其中，迄今为止发现的具有最低幅峰值的二元序列是由Barker提出的Barker序列[1]。但是，Barker序列的长度有限，目前发现的最长Barker序列的长度仅为13，虽然不少专家学者进行了探索。其中，Storer与Turyn[2]证明不存在长度大于13的奇数长Barker序列而偶数长度的Barker序列只能以完全平方数的形式存在。文献[3]中将Barker序列扩展到 相，但是长度仍然有限，大大限制了其应用。因此，寻找其他具有次优非周期相关特性的二元序列是一个重要问题。

在序列的传统搜索方法中，常利用计算机穷举搜索方法，但是穷举法耗时长、搜索效率低。我们发现利用组合优化的方法可以搜索到更长的序列。其中，遗传算法（Genetic Algorithms, GA）在20年代60年代末被提出，在人工适应系统中设计了一种基于自然演化原理的搜索机制，并已经应用到序列的搜索中。……