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Dual-step optimization for binary sequences with high merit factors
DOI:10.1016/j.dsp.2025.105316.png)
摘要
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寻找非周期低自相关二进制序列(LABS)的问题构成了重大的计算挑战,尤其是在序列长度增加时。此类序列在通信工程、物理学、化学和密码学中具有重要应用。本文介绍了一种针对长二进制序列且具有高优势因子的双步算法。第一步采用并行算法,利用斜对称性和限制类生成优势因子超过预设阈值的序列候选。第二步使用优先队列算法进一步优化这些候选,无限制地搜索整个搜索空间。通过结合基于GPU的并行计算和双步优化,本方法已成功识别出长度为450至527(除518外)的所有最佳已知二进制序列;在长度518处,以不同序列匹配了先前最佳已知优势因子值。该混合方法显著优于传统的穷举和随机搜索方法,为寻找具有良好优势因子的长序列提供了高效解决方案。
Keyword:
Binary sequences
Golay's merit factor
Autocorrelation
Algorithms
期刊
IF:
3.6
论文数:
9.9K
被引数:
1.7W
机构
引用论文
A Heuristic Algorithm for a Low Autocorrelation Binary Sequence Problem With Odd Length and High Merit Factor'
IEEE ACCESS
IF3.6
An Efficient Algorithm for Designing Long Aperiodic Binary Sequences With Low Auto-Correlation Sidelobes
IEEE ACCESS
IF3.6

