[发明专利]一种模因方法优化的多模盲均衡方法有效

专利信息
申请号: 201510456497.2 申请日: 2015-07-29
公开(公告)号: CN105007246B 公开(公告)日: 2018-03-06
发明(设计)人: 郭业才;张苗青;姚超然;禹胜林 申请(专利权)人: 南京信息工程大学
主分类号: H04L25/03 分类号: H04L25/03
代理公司: 南京经纬专利商标代理有限公司32200 代理人: 朱小兵
地址: 210044 江*** 国省代码: 江苏;32
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摘要: 发明公开了一种模因方法优化的多模盲均衡方法,将个体进化和个体间的社会行为等概念引入到盲均衡技术中,将多模盲均衡方法( MMA )代价函数的倒数定义为模因方法( MA )的适应度函数,利用 MA 的种群优化机制和局部深度搜索能力,在全局范围内搜索个体最优向量并作为 MMA 的初始优化权向量;然后,通过多模盲均衡方法进行迭代,得到最优 MMA 的权向量。与常模盲均衡方法CMA、多模盲均衡方法MMA及基于遗传方法的多模盲均衡方法(GA‑MMA )相比,本发明方法在均衡高阶多模信号时收敛速度最快、稳态误差最小、输出信号星座图最清晰。
搜索关键词: 一种 方法 优化 多模盲 均衡
【主权项】:
一种模因方法优化的多模盲均衡方法,其特征在于,包括以下步骤:1)将发射信号s(k)经过脉冲响应信道h(k)后加入信道噪声n(k),得到盲均衡器输入时域信号x(k):x(k)=s(k)h(k)+n(k),其中,k为整数且表示时间序列;2)将步骤1)得到的盲均衡器输入时域信号x(k)经过盲均衡器得到输出信号z(k):z(k)=w(k)x(k),其中,w(k)为盲均衡器的权向量,其更新公式为w(k+1)=w(k)‑μe(k)x*(k),w(k)的初始化权向量w(0)根据模因方法优化获取;e(k)为误差信号;μ为w(k)的迭代步长,是实数,0≤μ<1;x*(k)为x(k)的共轭;初始化权向量w(0)由模因方法优化获取,具体步骤为:2.1)确定参数确定种群总数N,二进制位数S,最大迭代次数G,交叉概率Pc,变异概率Pm,其中,N为偶数;当前迭代次数为T;2.2)种群初始化随机产生初始种群,包含N个个体,记作X=[X1,X2,…,XN];其中每个个体均满足Xmin≤Xi≤Xmax,Xmin和Xmax为设定的Xi取值的上下限,1≤i≤N;当前迭代次数初值T=0;2.3)确定适应度函数模因方法的适应度函数为多模盲均衡方法代价函数的倒数,即fitness(Xi)=1JMMA(Xi)]]>其中,fitness(Xi)为模因方法的适应度函数,JMMA(Xi)为多模盲均衡方法的代价函数;2.4)编码对初始种群中的每个个体中的每一位元素进行二进制编码,编码长度为S,并将每一位元素的二进制码按原有顺序连接起来组成一组长度为L×S的二进制码,L为每个个体中的元素个数,编码后的种群为编码种群Y=[Y1,Y2,…,YN],其中Yi表示对于Xi的编码;2.5)交叉操作将编码种群Y中所有个体两两配对,对所配对的个体进行交叉判断;将每次进行交叉判断的一组父体分别记作Ya和Yb,a、b∈[1,…N]且a≠b,同时随机产生一个(0,1)之间的随机数ε,用于判断随机选取的该组父体是否进行交叉操作,若ε小于该组父体的交叉概率Pc,则该组父体进行交叉操作产生两个新个体,分别为Ya′和Yb′并保存;否则,不进行交叉操作,舍弃不进行交叉操作的该组父体;直至所有配对个体处理完成;2.6)变异操作对编码种群Y中所有个体依次进行变异判断;将每次进行变异判断的个体记作Yc,同时随机产生一个(0,1)之间的随机数σ,用于判断该个体是否进行变异操作;若σ小于该个体变异概率Pm,则对该个体进行变异操作产生一个新个体Yc′并保存;否则不进行变异操作,舍弃不进行交叉操作的该个体;直至所有个体处理完成;2.7)合并种群将经过2.5)交叉操作和2.6)变异操作后产生的新个体与步骤2.4)中编码种群Y合并构成当前种群Z,Z=[Z1,Z2,…,ZN+χ],其中,N+χ为当前种群中个体的总数,χ为编码种群Y经过交叉、变异操作后产生的新个体数,χ为非负整数;2.8)解码并计算适应度值对当前种群Z中的N+χ个个体进行解码,并根据步骤2.3)中的公式计算当前种群Z中所有个体的适应度值;2.9)选择使用轮盘赌方法从当前种群Z中选取N个个体继续进化,而未被选中的的个体则被舍弃;被选中的N个个体,按照被选中的先后依次记为X′1,X'2,…,X'N;2.10)局部搜索对步骤2.9)选中的N个个体进行局部搜索,具体为:对第i个体X′i个体,以多模盲均衡方法的代价函数JMMA(X′i)为约束条件,在X′i的邻域内搜索新个体使JMMA(X′i)为极小值,将JMMA(X′i)为极小值时的新个体作为下一次迭代中的初始个体Xi,从而得到下一次迭代的初始种群X;2.11)判断终止条件从步骤2.4)到步骤2.10)完成一次迭代过程,T=T+1;判断当前迭代次数T是否达到最大迭代次数G,若未达到,则返回至步骤2.4.);否则结束迭代,输出最优个体,并将其作为盲均衡器的初始化权向量。
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  • 本发明涉及一种从畸变的信号中恢复理想信号的方法和系统,通过将畸变信号的特征提取出作为人工神经网络的输入端子,将理想信号的特性提取出作为人工神经网络的输出端子,通过训练构建人工神经网络,利用人工神经网络对一些环境信息十分复杂、知识背景不清楚和推理规则不明确的问题强大的处理能力,获得理想一维信号准确特性。对于测量条件变化的情况,本发明同时还设计了一种计算系统,利用仅仅更新参数的方法重复利用相同的计算单元,同时满足实际系统中实时性和节省计算资源的要求。
  • 一种基于随机解调的宽带压缩采样系统-201611224853.9
  • 赵贻玖;王厚军;王起;杨西;刘晶晶 - 电子科技大学
  • 2016-12-27 - 2019-09-24 - H04L25/03
  • 本发明提供了一种基于随机解调的宽带压缩采样系统,对被测信号x(t)在比较器中与触发门限进行比较,产生触发脉冲,并通过控制电路随机触发产生伪随机序列发生器,这样采用多次随机触发采样替代并行采样通道的方案,并在系统结构改进的基础上,在频域,根据采样序列值ym[n]、时间间隔Δtm以及压缩测量矩阵Φ与被测信号的关系,重构出被测信号的频谱向量,最后通过傅立叶反变换得到被测信号的采样序列,在不影响系统性能的基础上,降低了压缩采样系统的结构复杂度,便于电路实现,具有系统结构简单,对被测信号压缩采样与重构性能好的特点。
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