本文選題：盲均衡算法　切入點(diǎn)：DNA遺傳算法　出處：《南京信息工程大學(xué)》2016年碩士論文

【摘要】：水聲信道的復(fù)雜多變可能會(huì)引起碼間干擾,從而嚴(yán)重影響通信質(zhì)量,因此,利用盲均衡算法來有效地提高通信質(zhì)量。本文主要針對(duì)傳統(tǒng)盲均衡算法收斂速度慢等缺陷,利用DNA約束模型、DNA遺傳算法和人工魚群算法等手段,對(duì)盲均衡算法的均衡性能進(jìn)行優(yōu)化,研究?jī)?nèi)容主要包括以下幾個(gè)方面：1、提出了人工魚群優(yōu)化DNA序列的多模算法。針對(duì)常模盲均衡算法收斂速度較慢等缺陷,提出了人工魚群優(yōu)化的常模算法,通過人工魚群算法尋找代價(jià)函數(shù)的極值來優(yōu)化均衡器的初始權(quán)向量,從而提高常模盲均衡算法的性能,但其相位發(fā)生旋轉(zhuǎn),且人工魚群算法易于陷入局部極值,為解決這些問題,提出了人工魚群優(yōu)化DNA序列的多模盲均衡算法,通過漢明約束條件來約束人工魚群算法,提高該算法全局搜索能力。2、提出了遺傳人工魚群優(yōu)化DNA序列的加權(quán)多模算法。由于人工魚群算法在收斂后期易于陷入局部搜索,因此,將DNA遺傳算法與人工魚群算法相結(jié)合,提出了DNA遺傳人工魚群算法,進(jìn)一步提高全局搜索能力,再將DNA遺傳人工魚群算法通過DNA多約束條件和代價(jià)函數(shù)應(yīng)用到盲均衡算法中,提出了遺傳人工魚群優(yōu)化DNA序列的加權(quán)多模算法。3、提出了新交叉變異遺傳混沌人工魚群優(yōu)化DNA序列的頻域加權(quán)算法。目前DNA遺傳算法的操作算子為簡(jiǎn)單的交叉算子、變異算子和倒位算子,為了進(jìn)一步提高DNA遺傳算法性能,利用新型交叉算子和變異算子,此外,混沌人工算法利用混沌映射和混沌擾動(dòng)可以減小陷入局部搜索的概率,因此,提出了一種新交叉變異遺傳混沌人工魚群優(yōu)化DNA序列的頻域多模算法。4、CCS軟件是DSP的集成開發(fā)環(huán)境,通過CCS軟件仿真,進(jìn)一步驗(yàn)證算法的可行性,因此,將DNA人工魚群優(yōu)化盲均衡算法用C語言編譯,并通過比較均方誤差和星座圖,驗(yàn)證算法的可行性,為DSP硬件實(shí)現(xiàn)及應(yīng)用打下基礎(chǔ)。
[Abstract]:The complexity of underwater acoustic channel may cause inter-symbol interference, which will seriously affect the communication quality. Therefore, blind equalization algorithm is used to effectively improve the communication quality. This paper aims at the shortcomings of traditional blind equalization algorithm, such as slow convergence speed, and so on. The equalization performance of blind equalization algorithm is optimized by means of DNA constrained model, genetic algorithm and artificial fish swarm algorithm. The main contents of this paper are as follows: 1. A multimode algorithm for artificial fish swarm optimization (DNA) sequence is proposed. In view of the slow convergence speed of the blind equalization algorithm, a constant mode algorithm for artificial fish swarm optimization is proposed. The initial weight vector of the equalizer is optimized by searching the extremum of the cost function by artificial fish swarm algorithm, which improves the performance of the blind equalization algorithm, but its phase is rotated, and the artificial fish swarm algorithm is prone to fall into the local extremum. In order to solve these problems, an artificial fish swarm optimization DNA sequence blind equalization algorithm is proposed. The hamming constraint condition is used to constrain the artificial fish swarm algorithm. To improve the global searching ability of this algorithm, a weighted multi-model algorithm for genetic artificial fish swarm optimization (DNA) sequence is proposed. Because artificial fish swarm algorithm is prone to be trapped in local search in the late convergence stage, DNA genetic algorithm is combined with artificial fish swarm algorithm. DNA genetic artificial fish swarm algorithm is proposed to further improve the global search ability. Then the DNA genetic artificial fish swarm algorithm is applied to the blind equalization algorithm through DNA multi-constraints and cost functions. In this paper, a weighted multimode algorithm for genetic artificial fish swarm optimization (DNA) sequence is proposed. 3. A new crossover mutation genetic chaos artificial fish swarm optimization DNA sequence weighted algorithm in frequency domain is proposed. The operation operator of DNA genetic algorithm is a simple crossover operator. In order to further improve the performance of DNA genetic algorithm, new crossover operators and mutation operators are used in mutation operator and inverted operator. In addition, chaotic artificial algorithm can reduce the probability of falling into local search by using chaotic map and chaos disturbance. In this paper, a new crossover mutation genetic chaos artificial fish swarm optimization (DNA) algorithm in frequency domain is proposed, which is the integrated development environment of DSP. The feasibility of the algorithm is further verified by the simulation of CCS software. The blind equalization algorithm of DNA artificial fish swarm optimization is compiled in C language, and the feasibility of the algorithm is verified by comparing the mean square error and constellation diagram, which lays the foundation for the implementation and application of DSP hardware.
【學(xué)位授予單位】：南京信息工程大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP18;TN911.5

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本文編號(hào)：1668699