[发明专利]免疫人工鱼群优化频域自适应小波多模盲均衡方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种水声信道盲均衡算法，尤其是一种免疫人工鱼群优化频域自适应小波多模盲均衡方法。

背景技术

传统多模盲均衡方法(MMA),将正交振幅调制信号QAM信号的实部与虚部分开均衡，可有效地纠正QAM信号的相位旋转，降低码间干扰(ISI)；但对更高阶QAM信号，传统的MMA均衡效果仍不理想(见文献[1]JianY,GuysA.The Multi-modulusblindequaliza-tionanditsgeneralizedalgorithms[J].IEEEJournalonSelectedAreasinCommunications.2002,(20)5:997-1015;文献[2]ShafayatA,AsokeKN.Blindequalizationofsquare-QAMsignals:amultimodulusapproach[J].IEEETransactiononCommunications.2010,(58)6:1674-1685.)。文献[3](MengC,TuqanJ,andDingZ.Aquadratic programmingapproachtoblindequalizationandsignalseparation[J].IEEE TransactiononSignalProcess.2009,(57)6:232–2244.)将星座图为正方形的QAM信号的盲均衡问题转化为二次规划问题，取得了较好的效果。文献[4](ShafyatA,AsokeKN.Anadaptiveconstantmodulusblindequalization anditsstochasticstabilityanalysisIEEESignalProcessingLetters[J].2010,(17)1:55-58.)通过先验和后验误差函数最小化过程来更新均衡器的权向量，对幅度相位频移键控(AmplitudePhaseShiftKey,APSK)信号具有很好的均衡效果。文献[5](ShafyatA,AsokeKN.Adaptivesolutionforblind equalizationandcarrier-phaserecoveryofSquareQAM[J].IEEESignal ProcessingLetters.2010,(17)9:791-794.)通过自适应优化均衡器输出信号的能量，获得了一种自适应多模盲均衡方法和载波相位恢复方法，对均衡QAM信号取得了一定的效果。

均衡器的输入信号通过正交小波变换器WT经正交小波变换后，降低输入信号与噪声间的相关性，来加快收敛速度，用循环卷积代替线性卷积减少计算量。多模方法采用梯度下降法对均衡器权向量进行更新，易陷入局部收敛，难以获得全局最优解。免疫人工鱼群方法是一种随机全局搜索的优化算法，该方法具有可调参数少、易于实现和收敛速度快的优点，能在全局范围内更快的找到最优解，减小了局部收敛的可能性。

发明内容

本发明的目的是为了提高高阶正交振幅调制信号(QAM)的盲均衡性能，发明了一种免疫人工鱼群优化频域自适应小波多模盲均衡方法(CA-FWT-βMMA)。

本发明充分利用免疫人工鱼方法(CA)全局搜索能力强、收敛速度快和鲁棒性高的特点，对均衡器权向量进行优化；利用小波变换对输入信号良好的去相关性，减小了稳态误差，并用循环卷积代替线性卷积减少了计算量。与自适应多模盲均衡方法βMMA、频域自适应多模盲均衡方法F-βMMA、频域自适应小波多模盲均衡方法FWT-βMMA相比，本发明方法能获得更快的收敛速度和更低的稳态误差。

本发明为实现上述目的，采用如下技术方案：

本发明免疫人工鱼群优化频域自适应小波多模盲均衡方法，所述方法如下：

免疫人工鱼群是人工鱼群和免疫系统抗体群的混合群体，随机初始化一组免疫人工鱼群中人工鱼群的位置向量和免疫系统的抗体向量，并把位置向量和抗体向量作为免疫人工鱼群方法的决策变量，将正交小波变换器WT的输入信号作为免疫人工鱼群方法的输入信号，由频域自适应多模盲均衡方法的代价函数确定免疫人工鱼群的适应度函数，由适应度函数确定频域自适应小波多模盲均衡方法的初始化权向量；

所述适应度的函数的确定方法如下：频域自适应多模盲均衡方法F-βMMA代价函数的倒数作为第i条免疫人工鱼的适应度函数，即有

F(X_i)=1/J_F-βMMA(X_i),i=1,2,…,M