【摘 要】
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模拟退火(Simulated Annealing,SA)算法是一种用于求解组合优化问题的自适应启发式优化算法,其主要特点是能够以一定概率接受恶化目标函数值的解,从而避免陷入局部最优.该算法具有较强的全局优化能力,因此一直广泛应用于各个领域.随着无线通信技术的快速发展,序列设计作为无线通信系统设计中的重要一环,其作用越来越重要.具有良好相关特性的多相序列是许多有源传感和通信系统的组成部分,在多址通信
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模拟退火(Simulated Annealing,SA)算法是一种用于求解组合优化问题的自适应启发式优化算法,其主要特点是能够以一定概率接受恶化目标函数值的解,从而避免陷入局部最优.该算法具有较强的全局优化能力,因此一直广泛应用于各个领域.随着无线通信技术的快速发展,序列设计作为无线通信系统设计中的重要一环,其作用越来越重要.具有良好相关特性的多相序列是许多有源传感和通信系统的组成部分,在多址通信、信道估计、同步等方面应用广泛;同时,随着频谱资源的日益拥挤和碎片化,传统序列已不适用于频谱受限系统,因而频谱受限系统需要更为“智能”的序列设计方法.本文从序列数值优化的角度出发,利用SA算法对多相序列和频谱受限序列进行研究.本文的主要研究内容和取得的成果如下:(1)根据序列非周期自相关函数(Aperiodic Auto-Correlation Function,AACF)的定义,推导出基于快速傅里叶变换的式子来表示单条序列的AACF的综合旁瓣水平(Integrated Sidelobe Leval,ISL).(2)根据SA算法具有全局优化能力的特点,建立起SA算法与序列最优相位搜索之间的联系,提出基于SA的多相序列搜索算法.从数值实验结果来看,采用SA算法搜索具有良好相关特性的多相序列是可行且有效的,尤其当序列长度较长时.(3)针对Hu和Liu于2014年提出的获得低AACF和低峰值平均功率比(Peak-to-Average Power Ratio,PAPR)的频谱受限序列的数值优化算法,提出基于SA的频谱受限序列搜索算法,对Hu和Liu所提算法的数值优化结果进行进一步优化.数值实验结果表明,通过本文所提算法得到的序列,不仅满足频谱约束条件,而且相较于Hu和Liu所提算法得到的序列,本文得到的序列具有更低的AACF和更低的PAPR.
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