MIMOレーダにおいて個体間距離を考慮したハイブリッドGAによる最適な多相直交符号の設計

摘要

本論文では，MIMO （Multiple Input Multiple Output）レーダシステムにおいて，遺伝的アルゴリズム（GA: Genetic Algorithm）および焼きなまし法（SA: Simulated Annealing）を組み合わせたハイブリットGAでの個体間距離を交叉個体の選択確率に含める多相直交符号探索アルゴリズムを提案する．多相直交符号では位相系列が近い符号同士は相関が高いが，従来探索方式であるGAでは符号同士の位相差を考慮していないため，相互相関が高い無駄な解を多く生成してしまい，効果的に探索できない．そこで提案方式ではGAの個体選択においてまずはじめの個体は評価関数のコストに基づいて適合度を算出し選択し，2つ目の個体に対してはすでに選択した個体からの個体間距離である符号同士の位相差に相当するハミング距離に基づいて適合度を算出し，この2つの適合度を足し合わせた新しい適合度に基づいて個体を選択することで，探索範囲の限定及び解の多様性の維持を行い，ハイブリッドGAにおいて効果的な探索を実現する．計算機シミュレーションを用いた特性評価により，従来の符号系列と比較し，良い相関特性を持った符号系列を探索することで提案方式の有効性を示す．