本文關(guān)鍵詞：短波信道中基于粒子群優(yōu)化的恒模算法研究

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【摘要】：由于短波信道具有較強(qiáng)的抗摧毀能力和傳輸遠(yuǎn)距離信號(hào)的能力,近年來(lái),在軍事、醫(yī)學(xué)、應(yīng)急通信等多個(gè)部門(mén)得到廣泛應(yīng)用。當(dāng)信號(hào)在短波信道中傳播時(shí),由于受到多徑傳播、多普勒效應(yīng)、衰落特性及復(fù)雜的噪聲的影響,必然會(huì)產(chǎn)生嚴(yán)重的碼間干擾(ISI),導(dǎo)致誤碼率增高,嚴(yán)重影響短波信道的通信質(zhì)量。因此,研究減少碼間干擾對(duì)通信質(zhì)量影響的算法對(duì)于減少誤碼率、提高信道傳輸信號(hào)的質(zhì)量具有重要的理論和現(xiàn)實(shí)意義。本文在分析相關(guān)基礎(chǔ)理論知識(shí)的基礎(chǔ)上,針對(duì)恒模算法(CMA)存在的不足,吸取已有減少誤碼率算法的優(yōu)點(diǎn),提出了兩種變步長(zhǎng)恒模算法(VCMA),結(jié)合模擬退火算法(SA)和粒子群算法(PSO)的特點(diǎn),將模擬退火粒子群優(yōu)化算法(SA-PSO)應(yīng)用于CMA及其變型的CMA中,并在短波信道中進(jìn)行仿真驗(yàn)證。本文的具體工作如下:(1)對(duì)短波信道特性、經(jīng)典短波信道Watterson模型進(jìn)行了研究和分析,并結(jié)合Watterson短波信道模型的特性,利用MATLAB中的Simulink建立了Watterson短波信道的等效模型。(2)通過(guò)對(duì)CMA進(jìn)行詳細(xì)的描述,研究步長(zhǎng)因子對(duì)CMA均衡性能的影響,為了克服CMA的缺點(diǎn),設(shè)計(jì)了兩種可以提高算法性能的VCMA(記為VCMA1和VCMA2),在理論上描述和分析了VCMA1和VCMA2兩種算法,并且在Watterson短波信道的等效模型中予以驗(yàn)證。(3)詳細(xì)介紹了PSO算法的相關(guān)知識(shí),主要包括:PSO算法的起源和概念、基本思想和原理,步驟及主要參數(shù);分析和研究了SA算法的基本思想、步驟和特點(diǎn)。結(jié)合PSO算法和SA算法各自的優(yōu)點(diǎn),將二者相融合,分析了SA-PSO算法。(4)將SA-PSO算法應(yīng)用于CMA、VCMA1和VCMA2中,提出SA-PSO-CMA算法、SA-PSO-VCMA1算法和SA-PSO-VCMA2算法。首先對(duì)SA-PSO-CMA算法、SA-PSO-VCMA1算法和SA-PSO-VCMA2算法在理論上進(jìn)行描述和分析,然后,在Watterson短波信道的等效模型中對(duì)SA-PSO-CMA、SA-PSO-VCMA1和SA-PSO-VCMA2算法進(jìn)行仿真驗(yàn)證,最后通過(guò)仿真結(jié)果對(duì)CMA、VCMA、SA-PSO-VCMA1和SA-PSO-VCMA1進(jìn)行詳細(xì)的分析對(duì)比。
【關(guān)鍵詞】：短波信道 模擬退火粒子群算法 恒模算法 變步長(zhǎng) Watterson模型
【學(xué)位授予單位】：曲阜師范大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TN925
【目錄】：

• 摘要3-4
• Abstract4-8
• 第1章 緒論8-13
• 1.1 研究背景和意義8-9
• 1.1.1 短波通信研究現(xiàn)狀8
• 1.1.2 研究盲均衡算法的必要性8-9
• 1.2 盲均衡算法的研究現(xiàn)狀9-11
• 1.3 研究?jī)?nèi)容和方法11
• 1.3.1 研究?jī)?nèi)容11
• 1.3.2 研究方法11
• 1.4 本文創(chuàng)新點(diǎn)11-13
• 第2章 相關(guān)基礎(chǔ)理論概述13-21
• 2.1 粒子群優(yōu)化算法13-15
• 2.1.1 粒子群算法起源與概念13
• 2.1.2 粒子群算法的基本原理與步驟13-14
• 2.1.3 粒子群算法的參數(shù)分析14-15
• 2.2 模擬退火算法15-16
• 2.2.1 模擬退火算法的基本思想15
• 2.2.2 模擬退火算法的特點(diǎn)15-16
• 2.2.3 模擬退火算法的基本原理和步驟16
• 2.3 短波信道16-18
• 2.3.1 短波信道的特性16-17
• 2.3.2 短波信道經(jīng)典模型17-18
• 2.4 Bussgang類盲均衡算法18-20
• 2.5 本章小結(jié)20-21
• 第3章 變步長(zhǎng)恒模盲均衡算法21-33
• 3.1 Watterson短波信道模型的建立21-22
• 3.2 恒模盲均衡算法22-24
• 3.2.1 恒模算法描述22-23
• 3.2.2 步長(zhǎng)因子對(duì)恒模盲均衡算法性能影響的仿真分析23-24
• 3.3 變步長(zhǎng)恒模盲均衡算法的基本思想24
• 3.4 VCMA1算法24-28
• 3.4.1 VCMA1算法描述24-25
• 3.4.2 仿真結(jié)果25-27
• 3.4.3 結(jié)果分析27-28
• 3.5 VCMA2算法28-32
• 3.5.1 VCMA2算法描述28-29
• 3.5.2 仿真結(jié)果29-31
• 3.5.3 結(jié)果分析31-32
• 3.6 本章小結(jié)32-33
• 第4章 模擬退火粒子群優(yōu)化的變步長(zhǎng)恒模算法33-45
• 4.1 SA-PSO-CMA算法33-37
• 4.1.1 算法描述33-35
• 4.1.2 仿真結(jié)果35-36
• 4.1.3 結(jié)果分析36-37
• 4.2 SA-PSO-VCMA1算法37-40
• 4.2.1 算法描述37-38
• 4.2.2 仿真結(jié)果38-40
• 4.2.3 結(jié)果分析40
• 4.3 SA-PSO-VCMA2算法40-44
• 4.3.1 算法描述40-42
• 4.3.2 仿真結(jié)果42-44
• 4.3.3 結(jié)果分析44
• 4.4 本章小結(jié)44-45
• 第5章 總結(jié)與展望45-47
• 5.1 總結(jié)45-46
• 5.2 展望46-47
• 參考文獻(xiàn)47-50
• 在讀期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文及研究成果50-51
• 致謝51

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：740101