基于大规模多目标优化的跳频序列设计方法

作     者：张毅恒 刘以安 宋海凌 Zhang Yiheng;Liu Yi an;Song Hailing

作者机构：江南大学人工智能与计算机学院江苏无锡214122 海军研究院北京100161 

基　　金：国家自然科学基金资助项目(62076110) 江苏省自然科学基金资助项目(BK20181341) 

出 版 物：《计算机应用研究》 (Application Research of Computers)

年 卷 期：2024年第41卷第3期

页      码：887-893页

摘      要：针对跳频序列设计中存在的规模小和难以兼顾多指标的问题,提出一种基于大规模多目标优化的跳频序列设计方法。首先,综合考虑跳频序列的多项性能指标,建立跳频序列多目标优化模型;然后,引入大规模多目标优化方法,并提出决策变量洗牌策略和反向差分进化,通过重新分配决策变量位置以形成具有多样性的非支配集,并通过使反向个体参与差分进化来为后续进化持续提供有效的方向;最后,通过提出算法对模型进行优化得到跳频序列集。实验结果表明,所提方法相较于其他多目标优化方法具有更强的寻优能力,得到跳频序列集的性能指标具有明显优势;所提方法在不同干扰环境中相较于其他方法具有更低的误码率,验证了提出方法的有效性和优越性。

主 题 词：抗干扰 跳频序列 大规模多目标优化 洗牌策略 反向学习 

学科分类：081203[081203] 08[工学] 0835[0835] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.19734/j.issn.1001-3695.2023.08.0336

馆 藏 号：203127005...