基于增强型龙格库塔优化算法的跳频序列设计

作者：张毅恒; 刘以安; 宋海凌

来源：计算机工程, 2023, 1-12.

DOI：10.19678/j.issn.1000-3428.0067092

• 抗干扰
• 跳频序列
• 龙格库塔优化算法
• 二次插值
• 自适应t分布

跳频技术具有优秀的抗干扰性能和多址组网性能，跳频序列作为其关键，在设计时面临着性能指标差、难以兼顾多指标的问题。因此，提出一种基于增强型龙格库塔优化算法的跳频序列设计方法。首先，利用跳频序列的汉明相关性、复杂度、均匀性和平均跳频间隔构建目标函数，建立适用于启发式优化算法的跳频序列设计模型。之后，针对龙格库塔优化算法（RUN）在复杂优化问题上收敛速度慢、寻优精度差的问题，提出增强型龙格库塔优化算法(ERUN)。ERUN利用混沌反向学习机制提高初始种群质量，基于二次插值法得到更好的个体更新方向，并根据自适应t分布扰动帮助种群跳出局部最优。在六个基准测试函数和目标函数上的测试结果表明，ERUN与RUN的3个最新变体相比，具有更快的收敛速度和更高的解精度。将得到的跳频序列应用于跳频系统中，实验结果表明，在固定干扰环境下该方法误码率为4%左右，在变化干扰环境下误码率没有明显上升，展现出了较强的抗干扰能力和复杂环境适应能力。

• 单位
  江南大学