[发明专利]果蝇优化小波自适应软约束常模盲均衡方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种水声通信盲均衡方法，尤其是一种果蝇优化小波自适应软约束常模盲均衡方法。

背景技术

水声通信中带宽受限的水声信道的多途效应(见文献[1]郭业才著.自适应盲均衡技术[M].合肥:合肥工业大学出版社.2007.)，使经过水声信道的信号发生变形，产生严重的码间干扰(Inter Symbol Interference,ISI)(见文献[2]SrinivasY.Optimal resamping of OFDM singnals for multi-scale multilag underwater acoustic channels [J].IEEE Journal of Oceanic Engineering,2011,36(1):126-138;文献[3]ZhuJ,GuoY.c,YangC.Decision feedback blind equalization algorithm based on joint combining freqyency diversity[C].Beijing:SignalProcessing(ICSP),2010:263-266.)，影响通信质量。而消除ISI，提高水声信道带宽利用率最有效的方法是采用盲均衡技术。在盲均衡技术中，传统常数模盲均衡方法，结构简单、便于实现，但收敛速度慢、收敛后稳态误差大(Constant Module Arithmetic,CMA)(见文献[4]A，Kaya I,SoysalB.Variable step-size constant modulus algorithm employing fuzzy logic controller[J].Wireless Personal Communications,2010,54(2):237-250;文献[5]JohnsonCRJr,SchniterP,EndersTJ.Blind equalization using the constant modulus criterion:areview[J].Proceeding of IEEE Special Issue on Blind System Identification and Estimation,1998,86(10):1927-1950.)。文献[6](ShafayatAbrar.An adaptive constant modulus blind equalization algorithm and its stochastic stability analysis[J].IEEE Signal Processing Letters,2010,17(1):55-58.)给出了一种通过最小化先验和后验联合误差函数来更新均衡器权向量的自适应软约束常模盲均衡方法，对均衡QAM信号和PSK信号取得了一定的效果。但该方法仍然是用随机梯度搜索方法获得权向量最优解，易陷入局部收敛，收敛后稳态误差仍不理想。

利用正交小波变换对均衡器输入信号进行正交变换并作功率作归一化处理，能有效地降低均衡器输入信号与噪声的自相关性、加快收敛速度(见文献[7]Nurgun Erdol,FilizBasbug.Wavelet transform based adaptive filters:analysis and new results[J].IEEE transactions on signal processing,1996,44(9):2163-2171.)。果蝇优化方法(Fruit Fly Optimization Algorithm，FOA)(见文献[8]潘文超著.果蝇优化算法[M].沧海书局,2011.)是一种群体智能的全局随机搜索算法，具有收敛速度快、简单易实现、全局搜索能力强等特点，通过迭代不断更新味道浓度和位置进化到全局最优解，现已成功应用于绩效评估、财务预警和神经网络中(见文献[9]Pan Wen-Tsao.A new fruit fly optimization algorithm:taking the financial distress model as an example[J].Knowledge-Based Systems,2012,26:69-74；文献[10]潘文超.应用果蝇优化算法优化广义回归神经网络进行企业经营绩效评估[J].太原理工大学学报(社会科学版),2011,29(4):1-5.)。

发明内容

本发明目的是为了提高水声通信系统中均衡器的性能，发明了一种果蝇优化小波自适应软约束常模盲均衡方法FOA-WT-SCS-CMA。