[发明专利]一种基于改进的免疫遗传算法的多相正交码生成方法

权利要求书

1.一种基于改进的免疫遗传算法的多相正交码生成方法，该方法包括：

步骤1：对于一个码长为N，信号个数为L的多相码集S进行建模：

S(L,N,M)=φ1(1)...φ1(N).........φL(1)...φL(1),]]>其中M表示可选相位；

步骤2：建立个体总数为S的初始种群，对步骤1建立的模型经过一次编码得到一个个体，利用相同的方法得到若干其它个体，每个个体为L×N的M进制序列；

步骤3：计算种群中各个体的适应度；

步骤4：根据步骤3得到的各个体适应度，进行遗传算法的选择，交叉，变异操作，得到新种群；

步骤5：计算新种群中各个体的信息熵H，利用信息熵计算出相似度A，若相似度大于相似度临界值A₀则进入步骤6，否则返回步骤3；

步骤6：根据相似度将种群中的个体聚类，每一类个体总数所占种群个体总数的比重为该类中个体的浓度，采用个体的浓度和适应度综合计算该个体的聚合适应度；然后采用步骤1中的模型编码产生P个新个体，步骤4新种群的个体总数为NP个，从新产生的P个新个体和新种群的NP个体中根据聚合适应度选出NP个个体，组成新的种群；

步骤7：设置能存储Y个个体的记忆单元，从步骤6得到的新种群中根据聚合适应度选取Y个个体来更新记忆单元，更新后判断是否达到设定的进化代数，若达到则进入步骤8，若未达到，则返回步骤3；

步骤8：判断是否达到进化循环次数，若未达到进化循环次数，则新产生NP—Y个新个体，与记忆单元中的Y个个体一起组成新种群，再返回步骤3；若达到进化循环次数则输出最优的个体；

步骤9：步骤8输出的最优个体是码长为N，码数为L的M相正交序列，使用图论中的最小路径法，从码数L中选取出最优的n个码组成码长为N，码数为n的M相正交序列。

2.如权利要求1所述的一种基于改进的免疫遗传算法的多相正交码生成方法，其特征在于所述步骤2中个体总数为S为100。