[发明专利]一种基于模拟退火狼群优化的小波加权多模盲均衡方法

说明书

本发明公布了一种基于模拟退火狼群优化的小波加权多模盲均衡方法，具体如下：将具有较强局部搜索能力的模拟退火优化方法嵌入具有较强全局寻优能力的狼群优化方法，得到一种模拟退火狼群优化方法SA‑MA，将新方法用于最小化加权多模盲均衡方法WMMA的非凸性代价函数，由WMMA的代价函数确定模SA‑MA的适应度函数，将均衡器的输入信号作为SA‑MA的输入，将最终获得的猴群最佳位置向量作为WMMA的初始权向量，此时代价函数取得最小值，盲均衡系统成为期望的理想系统，再利用小波变换降低信噪比，从而获得对高阶QAM信号良好的均衡效果。本发明在均衡高阶QAM信号时，比同类技术收敛速度更快，稳态误差更小，均衡效果更好，有很强的实用价值。

技术领域：

本发明属于信号处理技术领域，具体讲是一种基于模拟退火狼群优化的小波加权多模盲均衡方法。

背景技术：

目前，水声通信是人们普遍接受的水下通信方式，水声信道中的多径传播、高背景噪声等因素会使信号在传输过程中产生严重的码间干扰(Inter-symbol Interference,ISI)，通信质量无法得到保证。为解决这一问题，各种均衡技术应运而生。加权多模盲均衡方法(WMMA)利用判决符号的指数幂构成加权项，可以自适应调制模值，能有效降低模型误差，但在获取WMMA非凸性代价函数的全局最优解时，仍沿用了梯度下降的思想，无法克服易陷入局部极值的问题，难以进一步提高均衡效果。狼群优化方法(WPA)具有良好的全局寻优搜索能力，但局部搜索能力不够强，模拟退火方法(SA)具有较强的局部搜索能力，两者有机融合能获得目标函数全局最优解或近似全局最优解。

发明内容：

本发明的目的是要提高通信系统对QAM信号的盲均衡能力，提出了一种基于模拟退火狼群优化的小波加权多模盲均衡方法。

本发明充分利用具有卓越全局寻优能力的模拟退火狼群优化方法捕获加权多模盲均衡方法中代价函数的最小值，获得均衡器初始权向量，此时盲均衡系统接近期望的理想系统，再利用小波变换降低信号信噪比，结合WMMA对小波变换后的信号进行均衡输出，有很好的均衡效果。与同类技术相比，本发明收敛速度更快，稳态误差更小。

本发明为实现以上目的采用的技术解决方案是，提供一种具有以下结构的基于模拟退火狼群优化的小波加权多模盲均衡方法，包括基于小波变换的加权多模盲均衡方法，其中，还包括模拟退火狼群优化方法,具体步骤如下：

步骤①初始化阶段：先设置基于模拟退火狼群优化的小波加权多模盲均衡方法中的相关参数，接着随机产生初始狼群，生成信号y(k)，然后确定模拟退火狼群优化方法的适应度函数，将y(k)作为模拟退火狼群优化方法的输入信号，最后生成初始头狼；

步骤②模拟退火狼群优化方法的迭代寻优阶段：通过模拟退火狼群优化方法获得狼群的全局最优位置向量，并将其作为基于小波变换的加权多模盲均衡方法的初始权向量；

步骤③信号均衡输出阶段：对上述步骤①中的输入信号y(k)通过小波加权多模盲均衡方法均衡输出。

优选地，本发明所述的一种基于模拟退火狼群优化的小波加权多模盲均衡方法，其中，初始化阶段的具体步骤如下：

步骤a设置模拟退火狼群优化的小波加权多模盲均衡方法中相关参数；

步骤b生成信号y(k)：信号经信道传输后将发生一定变化。

y(k)＝c^T(k)a(k)+b(k) (1)

式(1)中，a(k)为平稳独立同分布且具有零均值的发射信号序列，c(k)为信道的脉冲响应向量，b(k)为加性高斯白噪声，y(k)为a(k)经信道传输后的信号序列。