Tổng hợp các mã polyphase với thuộc tính tốt tương quan là một vấn đề tối ưu hóa multivariable phi tuyến, thường rất khó để giải quyết. Kỹ thuật thuật toán di truyền (GA) được chứng minh là một công cụ mạnh mẽ và hiệu quả để tìm kiếm tối ưu hoặc gần các giải pháp tối ưu cho chức năng nonlinear multivariable phức tạp nhưng có tỷ lệ chậm hội tụ. Các khái niệm của thuật toán quét Hamming đã được sử dụng cho việc thu thập các xung nén chuỗi tại các độ dài lớn hơn với sự tương quan tốt tính chất [6,7]. Thuật toán này có tỷ lệ hội tụ nhanh chóng, nhưng có điều đáng chê viz., xu hướng bị mắc kẹt với cực tiểu cục bộ. THANH có khả năng ước lượng toàn cầu tối thiểu của thuật toán GA và hội tụ nhanh tỷ lệ của thuật toán quét Hamming [6,7,8]. Mã nhị phân là một trong những phổ biến nhất được sử dụng radar xung nén tín hiệu do tín hiệu dễ dàng tạo và xử lý [2,9,10]. Tín hiệu polyphase có tỷ lệ chính thùy đỉnh cao sidelobe lớn hơn qua các tín hiệu nhị phân của cùng một mã số dài. Inaddition, polyphase waveforms có một cấu trúc complicatedsignal nhiều hơn và do đó, có nhiều khó khăn để phát hiện và phân tích bằng cách hỗ trợ điện tử của đối phương một biện pháp (ESMs). Với sự trưởng thành của các tín hiệu kỹ thuật số chế biến, các thế hệ và xử lý tín hiệu polyphase đã trở nên dễ dàng và ít tốn kém. Vì vậy, polyphase mã đang ngày càng trở thành một thay thế thuận lợi để các mã nhị phân truyền thống cho các tín hiệu radar và có thể được sử dụng như
đang được dịch, vui lòng đợi..
