45、频率/时间跳变序列与交错多项式的研究进展

频率/时间跳变序列与交错多项式的研究进展

1. 频率/时间跳变序列生成器

1.1 序列乘积与线性复杂度

在构建具有大线性复杂度(LC)的序列 $S$ 时,我们关注在有限域 $GF(p)$ 上的序列构造。给定 $N$ 个在 $GF(p)$ 上的序列 $S(i) = {s(i) n | n = 0, 1, 2, …}$,$i = 1, 2, …, N$,定义它们的逐项乘积序列 $S = \prod {i = 1}^{N} S(i) = {s_n|n = 0, 1, 2, …}$ 为:
[s_n = \prod_{i = 1}^{N} s(i)_n]
这里的乘法是在 $GF(p)$ 中进行的。众所周知,上述定义的逐项乘积序列的 LC 至多是相乘序列的 LC 的乘积。

1.2 引理与推论

  • 引理 2 :设 $Y = {y_n}$ 和 $Z = {z_n}$ 是 $GF(p)$ 上的序列,它们的不可约最小多项式分别为 $C_Y(x)$ 和 $C_Z(x)$,次数分别为 $l$ 和 $m$。如果 $l$ 和 $m$ 互质,那么 $S = YZ$ 在 $GF(p)$ 上的不可约最小多项式的次数为 $l \times m$。
  • 推论 2 :设 $S = YZ$ 是如引理 2 中构造的 $GF(p)$ 上的序列。如果 $l \times m$ 和 $k$ 互质,那么 $T(k, S)$ 在 $GF(p^k)$ 上的最小多项式与 $S$ 相同。

1.3 示例

以 $

内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为系统鲁棒性。
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