[发明专利]一种基于自适应步长猴群优化的小波常模盲均衡方法有效
| 申请号： | 201710222810.5 | 申请日： | 2017-04-07 |
| 公开（公告）号： | CN107018103B | 公开（公告）日： | 2020-02-14 |
| 发明（设计）人： | 高敏;刘国华;郑亚强;赵敏 | 申请（专利权）人： | 淮南职业技术学院 |
| 主分类号： | H04L25/03 | 分类号： | H04L25/03 |
| 代理公司： | 11241 北京双收知识产权代理有限公司 | 代理人： | 楼湖斌 |
| 地址： | 232001 安*** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于自适应步长猴群优化的小波常模盲均衡方法,本发明将自适应步长引入猴群优化方法，得到了一种自适应步长猴群优化方法，这个新方法具有很好的全局寻优能力，利用这个新方法得到猴群在搜索空间的最优位置向量，将此向量作为基于小波变换的常模盲均衡方法中的初始权向量，能使盲均衡系统更接近期望的理想系统，从而收敛速度加快，均方误差降低。与现有技术相比，本发明参数少、复杂度低、收敛速度快、稳态误差小，有很好的实用价值。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 自适应 步长 优化 常模 均衡 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于自适应步长猴群优化的小波常模盲均衡方法，包括基于小波变换的常模盲均衡方法(WT-CMA)，其特征在于：还包括自适应步长猴群优化方法,具体步骤如下：/n步骤①初始化阶段：先设置基于自适应步长猴群优化的小波常模盲均衡方法中的相关参数，接着随机产生初始猴群，确定自适应步长猴群优化方法的适应度函数，然后生成信号y(k)，将其作为自适应步长猴群优化方法的输入信号，最后确定猴群全局最优位置向量的初始值；/n步骤②迭代寻优阶段：通过自适应步长猴群优化方法获得猴群的全局最优位置向量，并将其作为基于小波变换的常模盲均衡方法(WT-CMA)的初始权向量；/n步骤③信号均衡输出阶段：将上述步骤①中的信号y(k)通过基于小波变换的常模盲均衡方法均衡输出。/n
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