JP2007068174A - 適応遺伝アルゴリズムによる特定の性質を有するシーケンスの生成方法とシステム - Google Patents

Abstract

【課題】大きな範囲で特定の性質を有するシーケンスを検索し、高度な適応性と汎用性を有し、特定の性質と関連する評価指標を指定するだけでより多くの分野に応用できるシーケンスを得る。
【解決手段】通信システムに応用されるシーケンスの生成方法が、長さの予め設定された複数のシーケンスをランダムに生成するステップ（１）と、各シーケンスの特定のパラメータ値を計算するステップ（２）と、計算により得られた特定のパラメータ値が一定の条件を満たす複数のシーケンスを選択するステップ（３）と、以上の処理により得られたシーケンスに対して適応遺伝変異を行い、適応確率により変異後特定のパラメータ値が最適になったシーケンスを選択するステップ（４）と、予め決めた回数までステップ（２）から（４）を繰り返し、最後に得られた複数のシーケンスから、特定のパラメータ値が最適なシーケンスを選択して出力シーケンスとするステップ（５）とを含む。
【選択図】図１

Description

本発明は、シーケンスの生成方法とシステムに関し、特に、適応遺伝アルゴリズム（Adaptive Genetic Algorithms）を用いて、低い自己相関関数と低いサイドローブレベルを有するシーケンスを生成する方法とシステムに関する。

特定の長さの疑似ランダムシーケンスのようなシーケンスは、例えば、無線通信、衛星通信、及び光ファイバー通信などの科学と工程技術分野において、高い応用価値を有する。

例えば、新世代のブロードバンド無線通信システムにおいて、そのデジタルベース・バンド・信号の周波数が高いため、性能上特定の要求を満たせることのできるシーケンスを必要とし、例えば、良い非周期自己相関関数因数（Aperiodic Auto-correlation Function、ACF）と低いサイドローブレベル（Peak Sidelobe Level）を有するシーケンスが、セルサーチ、同期、及びチャネル推定などに用いられる。

現在、特定の性質を有するシーケンスを設計する方法は、主に二種類がある。1つの方法は、網羅的探索（Exhaustive Search）を通じてこのようなシーケンスを得る方法である。

しかし、この方法によって得られたシーケンスは、一般に、長さが長くない。長さがＬのシーケンスにおいて、その可能性は、２^Ｌであり、Ｌ＝６４の場合は、その可能性が２^６４＝１.８４４７ｅ＋０１９であるので、従来の計算能力をはるかに超えている。しかし、新世代のブロードバンド無線通信システムのシーケンスの長さは、一般に、６４を超えている。

もう１つの方法は、一般に、整数論（Theory of Numbers）を利用し、例えば、グレイ符号により、固定長さ（６３，１２７など）のシーケンスを得るが、任意の長さの自己相関関数が小さいシーケンスを得ることができない。したがって、異なる無線通信システムの設計の要求を満たすことができない。

例えば、従来技術を利用して（予見できる将来でも）、網羅的探索方法によってＷｉＭＡＸに用いられる１２８ビットの下り同期シーケンスを得ることは、不可能である。

したがって、上記課題を解決できるような、特定の性質を有するシーケンスを生成する方法とシステムが必要となる。

本発明の1つの目的は、適応遺伝アルゴリズムを用いて特定の性質を有するシーケンスを生成する方法とシステムを提供することであって、長さ及び数が制限されず、性能が理論値に迫るような特定の性質を有するシーケンスを得ることができ、通信品質の改善に用いる。

上記目的を達成するために、本発明は、通信システムに応用されるシーケンスを生成する方法を提出した。

上記方法は、長さの予め設定された複数のシーケンスをランダムに生成するステップ（１）と、各シーケンスの特定のパラメータ値を計算するステップ（２）と、計算により得られた特定のパラメータ値が一定の条件を満たす複数のシーケンスを選択するステップ（３）と、以上の処理により得られたシーケンスに対して適応遺伝変異を行い、適応は確率により、変異後の特定のパラメータ値が最適になったシーケンスを選択するステップ（４）と、予め設定した回数まで、ステップ（２）からステップ（４）までのステップを繰り返し、最後に得られた複数のシーケンスから特定のパラメータ値の最適なシーケンスを選択して出力シーケンスとするステップ（５）とを含む。

前記ステップ（３）とステップ（４）との間に、前記選択された複数のシーケンスに対して交叉処理を行うステップをさらに含む。

上記特定のパラメータは、自己相関関数と関連するパラメータである。

上記特定のパラメータは、適応度であり、計算の公式は、

である。ただし、θ_ｕ,ｕ（τ）は、各シーケンスの自己相関関数を示し、ｊは、シーケンスの番号を示す。Ｐは、シーケンスの総数を示す。Ｌは、各シーケンスの長さを示す。ＰＳＬ_ｉは、各シーケンスの最大サイドローブ値を示す。βは、ピークサイドローブと自己相関値との和のバランスをとる係数を示す。

上記適応遺伝変異は、変異の前に、シーケンスｊの適応度を計算するステップ（ａ）と、シーケンスｊを変異させてシーケンスｊ’を得、シーケンスｊのバックアップを保持し、シーケンスｊ’の適応度を計算し、ランダム数ｒ（０＜ｒ＜１）を生成するステップ（ｂ）と、シーケンスｊ’の適応度がシーケンスｊの適応度より小さいか否か、かつｒ＞Ｐ_ａ（予め設定された値）か否かを判別するステップ（ｃ）と、判別結果がＹＥＳの場合には、変異後の結果シーケンスｊ’を受け取り、判別結果がＮＯである場合には、変異後の結果シーケンスｊ’を拒否し、元のシーケンスｊを保持するステップ（ｄ）と、ステップ（ａ）からステップ（ｄ）までのステップを繰り返して、他のシーケンスを変異させる操作を続けるステップ（ｅ）とを含む。

上記ステップ（３）は、ランダム数r（０＜ｒ＜１）を生成し、整数ａaとｊの初期値を０に設定するステップ（Ｉ）と、

の値を計算し、計算により得られた値がrより小さい場合には、該シーケンスを選択して次の個体群(population)に進化させ、選択されたシーケンスが新しい個体群における番号をａとし、ａ＝ａ＋１を計算した後、ステップ（III）に入り、

を計算して得られた値がｒ以上の場合には、現在のｊの値を判別し、ｊ＜Ｐ-１のとき、ｊ＝ｊ＋１を計算し、ｊがＰ-１以上のとき、ｊ＝ｊ-Ｐ＋１を計算した後、ステップ（Ｉ）に戻り、次に操作されるシーケンスは、次のシーケンスであり、このように順番で循環しながら各シーケンスに対して操作を行うステップ（II）と、現在の番号ａの値がＰ-１以上であるか否かを判別し、判別結果がＹＥＳの場合には、ステップ（４）に入り、ＮＯの場合には、現在のｊの値を判別し、ｊ＜Ｐ-１のとき、ｊ＝ｊ＋１を計算し、ｊがＰ-１以上のとき、ｊ＝ｊ-Ｐ＋１を計算した後、ステップ（Ｉ）に戻るステップ（III）とを含んでも良い。

上記シーケンスは、無線通信システムの下り同期シーケンスである。

上記シーケンスは、無線通信システムの上り同期シーケンスである。

また、本発明は、特定の性質を有するシーケンスを生成するシステムであって、長さの予め設定された複数のシーケンスをランダムに生成する生成装置と、各シーケンスの特定のパラメータ値を計算し、前記計算により得られた特定のパラメータ値に基づいて一定の条件を満たす複数のシーケンスを選択する計算装置と、シーケンスに対して適応遺伝変異を行い、適応は確率によって、変異後特定のパラメータ値が最適になったシーケンスを選択する遺伝適応変異装置と、計算装置から遺伝適応変異装置までの循環処理回数を制御する循環制御装置と、最後に得られた複数のシーケンスから、特定のパラメータ値が最適なシーケンスを選択して出力シーケンスとする選択装置とを含むシーケンス生成システムを提出した。

前記計算装置と遺伝適応変異装置との間に、計算装置により選択された複数のシーケンスに対して交叉処理を行い、処理された後のシーケンスを遺伝適応変異装置に送信する遺伝交叉装置をさらに含む。

本発明によれば、特定の性質を有するシーケンスを設計することができ、高度の適応性と汎用性がある。特定の性質に対応する評価指標関数を指定することによって、多くの異なる分野に応用できるシーケンスを設計することができる。

次に、図面を参照しながら、本発明の望ましい実施形態について説明することによって、本発明の他の特徴、目的及び効果を、さらに明確で、かつ分かりやすくする。

上記全ての図面において、同じ記号は、同一または類似、または対応する特徴または機能を有するものを示す。

以下、ＴＤ-ＳＣＤＭＡに用いられる下り同期シーケンス二進法シーケンスを生成することを例として、本発明の具体的実施形態を説明する。もちろん、当業者には、本発明がこれに限らないことは明らかである。

本発明によって、その他の新世代の無線通信システムのシーケンス、例えば、ＣＤＭＡ２０００、ＷＣＤＭＡまたはＷｉＭＡＸの上り、または下りの同期シーケンスも生成できる。もちろん、本発明によって、その他の用途のシーケンスも生成できる。

移動局がシステムにアクセスする第一歩は、現在の最適セルとの同期である。該プロセスは、セルが下りパイロットタイムスロットにおいて送信する下り同期シーケンス（SYNC）を獲得することにより実現される。

ＴＤ-ＳＣＤＭＡシステムにおいて、ＳＹＮＣは、システムによって予め設定された６４ビットのシーケンスであり、計３２個の異なるＳＹＮＣ符号を有する。

システムにおいて隣接するセルは、異なるＳＹＮＣシーケンスを選択し、隣接しないセルのＳＹＮＣは、重複して使用することができる。

ＴＤ-ＳＣＤＭＡの無線フレームの構造に基づいて、ＳＹＮＣは、システムにおいて５ｍｓおきに送信される。

移動局が、システムにアクセスするとき、３２個のＳＹＮＣシーケンスを逐一検索し（すなわち、受信信号と３２個の可能なＳＹＮＣシーケンスに対してコードチップごとの相関を行う）、最大の相関ピーク値を有するシーケンスを、現在セルにアクセスするためのＳＹＮＣとする。

同時に、相関ピーク値の時間位置に基づいて、システム下りのタイミングを大体確定することができる。

図１は、本発明の実施形態による特定の性質を有するシーケンス、すなわち、良好な自己相関特性を有するＳＹＮＣシーケンスを生成する方法のフローチャートである。

まず、最大反復回数を設定する。反復回数の初期値を０と設定し、最大反復回数は、計算デバイスの記憶容量及びＣＰＵの速度などに基づいて詳しく設定でき、例えば、１万回、１０万回、またはさらに多い回数に設定することができる。反復回数が大きいほど、条件に基づいて最終的に計算して得るシーケンスの特性がよい。

次に、以下のフローに入る。

ステップＳ１０１において，ランダムにＰ個のシーケンスを生成する。

図２において、ランダムにシーケンスを生成する例を示しているが、１０個の二進法シーケンスを生成し、長さが４２であることを示す。

そのうち、各シーケンスは、０と１からなり（実用において、シーケンスの０は、-１であり、シーケンスの１は、１である。すなわち、実用において、シーケンスは、-１と１からなる）、各シーケンスには、番号が付いている。

もちろん、実際の応用において、Ｐの値は、１０よりはるかに大きい。シーケンスの長さも、４２より大きい可能性があり、例えば、６４、１２８、２５６、または、もっと長い任意の長さであってもいい。

Ｐの値は、場合に基づいて確定してもよく、例えば、計算デバイスの記憶容量及びＣＰＵの速度等によって確定しても良い。原則としては、Ｐの値が大きいほど、得られる結果が良くなる。

しかし、Ｐがある値を超えたとき、結果の改善が限られたものとなる。本発明のこの実施形態において、Ｐ＝５００である。

また、各シーケンスの長さＬも任意に設定することがである。本発明のこの実施形態において、ＳＹＮＣの場合、各シーケンスの長さは６４である。

次に、ステップＳ１０２において，各シーケンスの適応度を計算し、かつ、反復回数を一回増加する。
適応度は、１つの評価指標である。該評価指標は、ユーザーにより指定されてもよくて、各シーケンスが特定の性質に対する適応程度を示す。ユーザーは、ある特定の性質を有するシーケンスを得たい場合、そのシーケンスに対応する適応度を指定すれば良い。

本発明の実施形態において、各シーケンスが採用する適応度評価指標は、

である。そのうち、θ_ｕ,ｕ（τ）は、各シーケンスの自己相関関数を示す。Ｌは、各シーケンスの長さを示す。ＰＳＬ_ｉは、各シーケンスの最大サイドローブ値を示し、各シーケンスのピークサイドローブである。βは、ピークサイドローブと自己相関値との和のバランスをとる係数を示す。該βは、シーケンスの長さと関係し、本発明の実施形態において、ＳＹＮＣの場合、βは、√６４＝８である。

もちろん、βの値は、特定の要求により他の値であっても良い。シーケンスの自己相関及びピークサイドローブを計算する公式は当業者にとってよく知られていることであるので、ここでは、詳細な説明を省略する。

あるシーケンスの適応度に対する計算について、上記から公式が与えられたが、次に、シーケンスの長さが５ビットのシーケンスコードを例として、詳しい演算を行う。

シーケンスコードが、［１ １ １ １ １］であるとすると、その非周期自己相関関数の計算は、図１０に示すとおりである。

このように推定すると、得られた非周期自己相関関数は、［４ ３ ２ １］である。

最大サイドローブ値は、ＰＳＬ＝４であり，仮にβを１とすると、
適応度関数は、

となる。

明らかに、適応度（ｊ）が小さいほど、該シーケンスの自己相関特性が良くなる。したがって、本発明の実施形態において、適応度（ｊ）が小さいほど、該シーケンスの特性が良くなると理解する。

ステップＳ１０２の処理を行った後、ステップＳ１０３において遺伝を行って、次の世代に進化できる個体群個体シーケンスを選択する。

以上のように、適応度は、シーケンスの環境に対する適応程度を示し、すなわち、ユーザーの要求を満足できる程度を示す。従って、適応程度が大きいシーケンスは、環境に対して比較的適応しやすいものである。

本実施形態において、自己相関特性が良好なシーケンス、すなわち、適応度（ｊ）が小さいシーケンスを生成することを必要とする。自己相関関数が小さいほど、環境によく適応でき、すなわち、適応程度がより高い（自己相関特性の悪いシーケンスを選択する必要のある場合、適応度が大きいほど良く、実際の状況に基づいてどのように条件を満たすシーケンスを選択するかを確定できる）。

ダーウィンの進化論に基づいて、さらに次の世代に生存し、遺伝するべきである。本発明の実施形態に基づいて、まず、適応度に基づいて、すべてのシーケンスを排列し、最大適応度を有するシーケンスを一番上に排列し、最小適応度を有するシーケンスを一番下に排列する。選択する策略は、図３を参照し、以下のステップを含む。

（１） 選択しようとする個体群の中のすべてのシーケンスの適応度を累加する（選択しようとする個体群とは、前回で生成された個体群であり、最初に選択しようとする個体群とは、最初に生成されたＰ個のシーケンスからなる個体群である）。すなわち、

の値を計算するとともに、ｊの初期値を０とし、ａの初期値を０とする。ただし、ｊは、選択しようとする個体群の中におけるシーケンスの番号であり、ａは、ステップＳ１０３において循環する反復回数である。毎回Ｐ個のシーケンスを選択すると、ａの最大値はＰ-１である。同時に、毎回に１つのシーケンスを選択するとき、現在のａ値は、また選択されたシーケンスが新しい個体群の中での番号である。

（２） ランダム数ｒ（０＜ｒ＜１）を生成する。

（３）

の値を計算する。計算により得られた値がｒより小さい場合、該シーケンスを選択して次の個体群に進化させ、選択されたシーケンスが新しい個体群における番号をａとし、ａ＝ａ＋１を計算した後、ステップ（４）に入る。

を計算して得られた値がｒ以上の場合、現在のｊの値を判別する。ｊ＜Ｐ-１の場合、ｊ＝ｊ＋１を計算し、ｊがＰ-１以上の場合、ｊ＝ｊ-Ｐ＋１を計算した後、ステップ（２）に戻る。したがって、次の操作でのシーケンスは、次のシーケンスである。このように、順番で循環しながら各シーケンスに対して操作を行う。

（４） 現在の番号ａの値がＰ-１以上であるか否かを判別する。判別結果がＹＥＳの場合、遺伝交叉のステップＳ１０４を行い、ＮＯの場合、現在のｊの値を判別する。ｊ＜Ｐ-１の場合、ｊ＝ｊ＋１を計算し、ｊがＰ-１以上の場合、ｊ＝ｊ-Ｐ＋１を計算した後、ステップ（２）に戻る。

本発明において、自己相関関数が小さいほど（公式（１）においては、適応度が小さいほど）シーケンスが選択される確率が大きい。これは、進化論の「適応できるものが生存する」という基本思想の現れである。

また、本実施例において、選択されたシーケンスの総数は同様にＰである。もちろん、必ずしもはじめに生成されたシーケンス数と一致する必要はなく、Ｐより大きくても、Ｐより小さくても良い。選択された新しい個体群において、同一のシーケンスを複数含んでも良い。このように、自己相関関数が小さいほどシーケンスが選択される回数が大きい。

本発明の実施形態において、選択された個体群における各シーケンスの適応度を得た後、ステップＳ１０４を通じて遺伝交叉操作を行うことによって次の世代の個体群を得る。

該プロセスは、遺伝交叉装置９３において行われ、個体群における個体をランダムに選択して互いに遺伝交叉(pairwise genetic cross)を行う。

図４において、遺伝交叉の基本操作を説明している。２つのシーケンスを互いに交叉させ、交叉点において各個体を二つ折りにし、異なる個体を交叉点で連結して組み合わせる。交叉点４０１はランダムに選択しても良い。

そして、適応遺伝変異Ｓ１０５を行って、あるシーケンスに対して適応変異を行うか否かを選択する。該プロセスは、遺伝適応変異装置９４において行われる。

本発明の実施形態において、各シーケンスに対して、各反復回数において０から１の間のランダム数ｒを生成する。

そして、以下の公式に基づいて、シーケンスを判別し、即ち、該シーケンスを変異させるか否かを決定する。

この公式の中の記号の意味は、上記と同じである。上記公式（２）が成り立つ場合、このシーケンスの適応度（ｊ）が比較的に大きく、すなわち、自己相関関数が比較的に大きいことを意味する。自己相関関数が比較的に小さいシーケンスを必要とするので、上記シーケンスを変異させるべきであると確定する。

一方、上記公式（２）が成り立たない場合、このシーケンスの適応度（ｊ）が比較的に小さく、すなわち、自己相関関数が比較的に小さいことを意味する。したがって、特性が比較的に良く、上記シーケンスを変異させないと確定する。

これは、図５を通じてはっきり示すことができ、具体的な手順は、以下のとおりである。

（１） まず、番号ｊの初期値を０とする。

（２） １つのランダム数ｒ（０＜ｒ＜１）を生成する。

（３）

の値がｒより大きいか否かを判別する。

（４） ｒより大きい場合には、このシーケンスを変異させ、該シーケンスの番号を変えず、ｊ＝ｊ＋１を演算し、ステップ（５）に移る。ｒより小さい場合には、ｊ＝ｊ＋１を演算し、ステップ（２）に戻る。

（５） ｊがＰ-１より大きいか否かを判別する。

（６） ｊがＰ-１より大きい場合には、ステップ（７）に移り、ｊがＰ-１以下の場合には、ステップ（２）に戻る。

（７） 反復回数が、もう最大値に達しているか否かを判別する。

反復回数が最大値に達していない場合、ステップＳ１０２に戻り、最大値に達している場合、選択装置９５において選択を行い、該選択は、以下のプロセスを含む。

（１） 最大反復回数の選択、遺伝交叉、及び適応変異によって得られた個体群における全てのシーケンスの適応度を計算する。

（２） 全てのシーケンスの適応度を比較し、適応度の値が最小のシーケンスを選択して出力シーケンスとし（最小適応度を有するシーケンスが１つだけではない場合、複数のシーケンスからランダムに1つを選んで出力シーケンスとする）、そして、シーケンスを生成するフローが終わる。

変異後のシーケンスに対して選択を行う必要がある。それは変異によってより良いシーケンスを生成する可能性もあるが、より悪いシーケンスを生成する可能性もあるからである。

図６は、変異後のシーケンスに対して選択を行う方法を示す。よりよいシーケンスを生成した場合、変異後のシーケンスが最終的に選択される確率が大きい。より悪いシーケンスを生成した場合、最終的に選択される確率が小さい。

ここで、Ｐ_ａは、必要に応じて予め設定された固定値である。この値は、変異確率の変更に用いられる。本発明において、Ｐ_ａ＝０．１である。選択の方法は、以下のとおりである。

（１） 変異の前に、シーケンスの適応度（ｊ）を計算する。

（２） シーケンス（ｊ）を変異させてシーケンス（ｊ）’を得、シーケンス（ｊ）のバックアップを保持し、シーケンスの適応度（ｊ）’を計算し、ランダム数ｒ（０＜ｒ＜１）を生成する。

（３） 適応度（ｊ）’が適応度（ｊ）より小さいか否か、かつｒ＞Ｐ_ａ（予め設定された値）か否かを判別する。

（４） 判別結果がＹＥＳの場合には、変異後の結果シーケンス（ｊ）’を受け取り、判別結果がＮＯである場合には、変異後の結果シーケンス（ｊ）’を拒否し、元のシーケンス（ｊ）を保持する。

（５） 他のシーケンスを変異させる操作を続ける。

本発明の実施形態において、シーケンスの変異操作は、非常に簡単である。すなわち、該シーケンスのランダムの１ビットの符号を変更させて変異を実現する。

図７に示すように、例えば、-１を１に変更し、または、１を-１に変更し、変異点をランダムに選択する。

当業者には、最終シーケンス集合に添加できるシーケンスを選択するステップＳ１０３を、各シーケンスの適応度を計算した後、遺伝交叉Ｓ１０４を行う前に行っても良いし、遺伝適応変異ステップＳ１０５の後に行っても良く、すなわち、最大反復回数の反復を行った後、全てのＰ個のシーケンスから、条件を満たすシーケンスを選択し、最終シーケンス集合に添加することは明らかである。

また、当業者には、直接各シーケンスの適応度に基づいて、適応度が前に排列されている（適応度が小さい）シーケンスを最終シーケンス集合に添加することができ、最終シーケンス集合に添加する上記条件を満たす必要はないことは明らかである。

さらに、当業者には、具体的な状況に基づいて、異なる変異確率、変異方法、及びシーケンスを変異させる策略を選択することができることは明らかである。

従来、ＴＤ-ＳＣＤＭＡにおいて採用するＳＹＮＣシーケンスは、グレイ符号である。

図８ａと図８ｂには、本発明の実施形態によるＳＹＮＣとグレイ符号の非周期自己相関の曲線図を示す。ここで、縦座標は、非周期自己相関関数の正規化値を示し、横座標は、自己相関コードチップを示す。

図８ａから分かるように、グレイ符号の最大自己相関関数の正規化値は、０.０１５８（図面標記８０１で示される）であり、対応するゲインは、-１８.０６１０ｄＢである。

図８ｂから分かるように、本発明の実施形態によるＳＹＮＣの最大自己相関関数の正規化値は０.００８８（図面標記８０２で示される）であり、対応するゲインは、-２０.５６０６ｄＢである。

したがって、本発明によるＳＹＮＣのピークサイドローブとグレイ符号の最大サイドローブ値の間の差（すなわち、本発明の実施例によるＳＹＮＣとグレイ符号の間の相対ゲイン）は、（-１８.０６１０）−(-２０.５６０６)＝２.４９９６ｄＢである。

図９に示すように、当該システム９０は、少なくとも１つのランダムシーケンス、例えば、Ｐ個のシーケンスを生成する生成装置９１と、特定の性質に対応する指定された評価指標に基づいて、シーケンスの適応度を計算する計算装置９２と、シーケンスから、ユーザーの要求を満足する特定のシーケンスを選択する選択装置９５とを含む。

当該選択装置９５は、シーケンスの適応度に基づいて、シーケンスから特定のシーケンスを選択しても良いし、特定の性質（適応度評価指標）に基づいて、シーケンスから特定のシーケンスを選択しても良い。

当該システム９０は、計算装置９２で計算されたシーケンスの適応度に基づいてシーケンスに対して遺伝交叉、適応変異を行う遺伝交叉装置９３と、適応遺伝変異装置９４とをさらに含んでもいい。

当該システム９０は、計算装置、遺伝交叉装置から遺伝適応変異装置までの循環を制御し、循環後に得られたシーケンスを選択装置９５に送信する循環制御装置９６をさらに含む。

図９において、シーケンスは、計算装置９２と、遺伝交叉装置９３と、遺伝変異装置９４とを数回経過した後、選択装置９５により最終的な出力シーケンスを確定する。

以上は、本発明の望ましい実施形態に限らない。当業者には、本発明の発明原理を逸しない前提で各種の改良を行うことができ、これらの改良も本発明の保護範囲に属することは明らかである。

本発明の特定の性質を有するシーケンスを生成する方法の全体フローチャートを示す。 ランダムに生成したシーケンスの説明図である。 シーケンスに対して遺伝選択操作を行う説明図である。 シーケンスに対して遺伝交叉操作を行う説明図である。 シーケンスに対して適応変異操作を行う説明図である。 シーケンスに対して適応変異を行った後、変異後のシーケンスを受け取るか否かの操作を行う説明図である。 シーケンスに対して変異操作を行う説明図である。 従来技術におけるグレイ符号の非周期自己相関関数曲線図である。 本発明によるSYNCの非周期自己相関関数曲線図である。 本発明による特定の性質を有するシーケンスを生成するためのシステムのブロック図である。 非周期自己相関関数の計算方法を説明するための図である。

符号の説明

９０…システム
９１…生成装置
９２…計算装置
９３…遺伝交叉装置
９４…遺伝適応変異装置
９５…選択装置
９６…循環制御装置

Claims (16)

1. 通信システムに応用されるシーケンスを生成するシーケンス生成方法であって、
   長さの予め設定された複数のシーケンスをランダムに生成するステップ（１）と、
   前記各シーケンスの特定のパラメータ値を計算するステップ（２）と、
   前記計算により得られた特定のパラメータ値が一定の条件を満たす複数のシーケンスを選択するステップ（３）と、
   以上の処理により得られたシーケンスに対して適応遺伝変異を行い、適応は確率により、変異後特定のパラメータ値が最適になったシーケンスを選択するステップ（４）と、
   予め設定した回数まで、ステップ（２）からステップ（４）までのステップを繰り返し、最後に得られた複数のシーケンスから、特定のパラメータ値が最適なシーケンスを選択して出力シーケンスとするステップ（５）とを含むことを特徴とするシーケンス生成方法。
2. ステップ（３）とステップ（４）の間に、前記選択された複数のシーケンスに対して交叉処理を行うステップをさらに含むことを特徴とする請求項１に記載のシーケンス生成方法。
3. 前記特定のパラメータは、自己相関関数と関連するパラメータであることを特徴とする請求項１又は２に記載のシーケンス生成方法。
4. 前記特定のパラメータは適応度であり、計算の公式は、
   であり、ここで、θ_ｕ,ｕ（τ）は、各シーケンスの自己相関関数を示し、ｊは、シーケンスの番号を示し、Ｐは、シーケンスの総数を示し、Ｌは、各シーケンスの長さを示し、ＰＳＬ_ｉは、各シーケンスの最大サイドローブ値を示し、βは、ピークサイドローブと自己相関値との和のバランスをとる係数を示すことを特徴とする請求項１乃至３のいずれか一項に記載のシーケンス生成方法。
5. 前記適応遺伝変異は、
   変異の前に、シーケンスｊ（シーケンスの番号）の適応度を計算するステップ（ａ）と、
   シーケンスｊを変異させてシーケンスｊ’を得、シーケンスｊのバックアップを保持し、シーケンスｊ’の適応度を計算し、ランダム数r（０＜ｒ＜１）を生成するステップ（ｂ）と、
   シーケンスｊ’の適応度がシーケンスｊの適応度より小さいか否か、かつｒ＞Ｐ_ａ（予め設定された値）か否かを判別するステップ（ｃ）と、
   判別結果がＹＥＳの場合には、変異後の結果シーケンスｊ’を受け取り、判別結果がＮＯである場合には、変異後の結果シーケンスｊ’を拒否し、元のシーケンスｊを保持するステップ（ｄ）と、
   ステップ（ａ）からステップ（ｄ）までのステップを繰り返して、他のシーケンスを変異させる操作を続けるステップ（ｅ）とを含むことを特徴とする請求項１乃至３のいずれか一項に記載のシーケンス生成方法。
6. 前記適応遺伝変異は、
   変異の前に、シーケンスｊ（シーケンスの番号）の適応度を計算するステップ（ａ）と、
   シーケンスｊを変異させてシーケンスｊ’を得、シーケンスｊのバックアップを保持し、シーケンスｊ’の適応度を計算し、ランダム数ｒ（０＜ｒ＜１）を生成するステップ（ｂ）と、
   シーケンスｊ’の適応度がシーケンスｊの適応度より小さいか否か、かつｒ＞Ｐ_ａ（予め設定された値）か否かを判別するステップ（ｃ）と、
   判別結果がＹＥＳの場合には、変異後の結果シーケンスｊ’を受け取り、判別結果がＮＯである場合には、変異後の結果シーケンスｊ’を拒否し、元のシーケンスjを保持するステップ（ｄ）と、
   ステップ（ａ）からステップ（ｄ）までのステップを繰り返して、他のシーケンスを変異させる操作を続けるステップ（ｅ）とを含むことを特徴とする請求項４に記載のシーケンス生成方法。
7. 前記ステップ（３）は、
   ランダム数r（０＜ｒ＜１）を生成し，整数ａとｊの初期値を０とするステップ（Ｉ）と、
   の値を計算し、計算により得られた値がｒより小さい場合には、該シーケンスを選択して次の個体群に進化させ、選択されたシーケンスが新しい個体群における番号をａとし、ａ＝ａ＋１を計算した後、ステップ（III）に入り、
   を計算して得られた値がｒ以上の場合には、現在のｊの値を判別し、ｊ＜Ｐ-１のとき、ｊ＝ｊ＋１を計算し、ｊがＰ-１以上のとき、ｊ＝ｊ-Ｐ＋１を計算した後、ステップ（Ｉ）に戻り、次に操作されるシーケンスは、次のシーケンスであり、このように順番で循環しながら各シーケンスに対して操作を行うステップ（II）と、
   現在の番号ａの値がＰ-１以上であるか否かを判別し、判別結果がＹＥＳの場合には、ステップ（４）に入り、ＮＯの場合には、現在のｊの値を判別し、ｊ＜Ｐ-１のとき、ｊ＝ｊ＋１を計算し、ｊがＰ-１以上のとき、ｊ＝ｊ-Ｐ＋１を計算した後、ステップ（Ｉ）に戻るステップ（III）とを含むことを特徴とする請求項４または６に記載のシーケンス生成方法。
8. 前記交叉処理の交叉点はランダムに選択されることを特徴とする請求項２に記載のシーケンス生成方法。
9. 前記シーケンスは、無線通信システムの下り・上り同期シーケンスであることを特徴とする請求項１乃至７のいずれか一項に記載のシーケンス生成方法。
10. 通信システムに応用されるシーケンスを生成するシーケンス生成装置であって、
    長さの予め設定された複数のシーケンスをランダムに生成する生成装置と、
    各シーケンスの特定のパラメータ値を計算し、前記計算により得られた特定のパラメータ値に基づいて一定の条件を満たす複数のシーケンスを選択する計算装置と、
    シーケンスに対して適応遺伝変異を行い、適応は確率により、変異後特定のパラメータ値が最適になったシーケンスを選択する遺伝適応変異装置と、
    計算装置から遺伝適応変異装置までの循環処理回数を制御する循環制御装置と、
    最後に得られた複数のシーケンスから、特定のパラメータ値が最適なシーケンスを選択して出力シーケンスとする選択装置とを含むことを特徴とするシーケンス生成装置。
11. 計算装置と遺伝適応変異装置との間に、計算装置により選択された複数のシーケンスに対して交叉処理を行い、処理された後のシーケンスを遺伝適応変異装置に送信する遺伝交叉装置をさらに含むことを特徴とする請求項１０に記載のシーケンス生成装置。
12. 前記特定のパラメータは、自己相関関数と関連するパラメータであることを特徴とする請求項１０に記載のシーケンス生成装置。
13. 前記特定のパラメータは、自己相関関数と関連するパラメータであることを特徴とする請求項１１に記載のシーケンス生成装置。
14. 前記特定のパラメータは適応度であり、計算の公式は、
    であり、ここで、θ_ｕ,ｕ（τ）は、各シーケンスの自己相関関数を示し、ｊは、シーケンスの番号を示し、Ｐは、シーケンスの総数を示し、Ｌは、各シーケンスの長さを示し、ＰＳＬ_ｉは、各シーケンスの最大サイドローブ値を示し、βは、ピークサイドローブと自己相関値との和のバランスをとる係数を示すことを特徴とする請求項１０乃至１２のいずれか一項に記載のシーケンス生成装置。
15. 前記交叉処理の交叉点はランダムに選択されることを特徴とする請求項１１に記載のシーケンス生成装置。
16. 前記シーケンスは、無線通信システムの下り・上り同期シーケンスであることを特徴とする請求項１０乃至１５のいずれか一項に記載のシーケンス生成装置。