免疫優(yōu)化算法在正交小波盲均衡中的應(yīng)用研究.pdf

1、隨著水下數(shù)字通信系統(tǒng)的需求日益擴(kuò)大，多徑傳播效應(yīng)導(dǎo)致的碼間干擾(ISI)是水聲通信的主要障礙，實(shí)現(xiàn)高數(shù)據(jù)率、高可靠性的通信成為水聲通信的研究熱點(diǎn)。盲均衡技術(shù)是一種不需要發(fā)送訓(xùn)練序列且有效節(jié)省水聲通信帶寬的均衡技術(shù)。因此，本文利用克隆選擇算法多峰值函數(shù)尋優(yōu)的特點(diǎn)，將均衡器的權(quán)向量作為抗體，同時(shí)采用正交小波變換減小信號(hào)的自相關(guān)性，很好地克服了傳統(tǒng)的常數(shù)模盲均衡算法(CMA)收斂速度慢且存在局部收斂的問(wèn)題。本文對(duì)免疫克隆算法進(jìn)行了深入研究，所

2、做的主要研究有:
　　 1、提出了基于免疫克隆優(yōu)化的正交小波盲均衡算法
　　 傳統(tǒng)常數(shù)模盲均衡算法在設(shè)置一個(gè)代價(jià)函數(shù)的基礎(chǔ)上，通過(guò)一種梯度下降搜索法對(duì)均衡器權(quán)向量求梯度尋找極小值來(lái)確定權(quán)值的迭代方程，但這種方法易陷入局部收斂。將免疫克隆算法引入到盲均衡算法中，充分利用免疫克隆算法多峰值函數(shù)尋優(yōu)的特點(diǎn)來(lái)尋求均衡器的全局最優(yōu)解。同時(shí)對(duì)輸入信號(hào)進(jìn)行小波變換，可以使各分量之間的自相關(guān)性得到有效降低，加快算法的收斂速度。仿真結(jié)果表

3、明了所提算法有效改善均衡性能。
　　 2、提出了引入免疫優(yōu)化的小波支持向量機(jī)多模盲均衡算法
　　 由于支持向量機(jī)盲均衡算法對(duì)最優(yōu)權(quán)向量的搜索方法是通過(guò)線性規(guī)劃來(lái)求解，可以表現(xiàn)出較強(qiáng)的優(yōu)化性能。但是在支持向量機(jī)的構(gòu)造過(guò)程中，支持向量機(jī)的參數(shù)設(shè)置對(duì)最終分類精確度有較大的影響。為了使支持向量機(jī)具有更高的精度、更好的泛化能力，需要合理的參數(shù)選擇。利用免疫克隆算法的全局搜索能力對(duì)正交小波支持向量機(jī)盲均衡算法中的參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化選擇，結(jié)

4、合了兩者的優(yōu)點(diǎn)，水聲信道仿真實(shí)驗(yàn)證明了該算法的性能。常數(shù)模盲均衡算法在均衡高階正交振幅調(diào)制信號(hào)時(shí)存在收斂速度慢、穩(wěn)態(tài)誤差大的缺點(diǎn)，提出了正交小波變換的多模盲均衡算法，并采用免疫優(yōu)化的支持向量機(jī)算法來(lái)初始化均衡器，有效避免了算法的局部收斂。
　　 3、提出了基于改進(jìn)免疫克隆優(yōu)化的正交小波多模盲均衡算法
　　 在標(biāo)準(zhǔn)免疫克隆算法中抗體的規(guī)模、克隆選擇規(guī)模、高頻變異率取值都對(duì)算法結(jié)果具有很大的影響。因此，依據(jù)免疫系統(tǒng)進(jìn)化過(guò)程中

5、親和度自適應(yīng)調(diào)節(jié)的抗體規(guī)模、克隆選擇規(guī)模、高頻變異概率，將隨機(jī)搜索同非確定性進(jìn)化搜索相結(jié)合，加強(qiáng)算法的全局搜索和局部搜索能力。并應(yīng)用于盲均衡算法中，以克服標(biāo)準(zhǔn)免疫克隆算法所存在的缺陷。同時(shí)利用超指數(shù)迭代算法對(duì)均衡器輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行白化作用，仿真結(jié)果表明所提出的算法具有更好地均衡性能。針對(duì)標(biāo)準(zhǔn)免疫克隆算法對(duì)初始解有較強(qiáng)的依賴性，在迭代后期容易出現(xiàn)停滯現(xiàn)象并且陷入局部最優(yōu)的平衡態(tài)，導(dǎo)致搜索精度不高所產(chǎn)生的局部最優(yōu)解問(wèn)題。將多種群免疫克隆選擇算法