基于人工免疫网络的正交小波常模盲均衡方法.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局*CN102298727A*(12)发明专利申请(10)申请公布号CN102298727A(43)申请公布日2011.12.28(21)申请号201110160162.8(22)申请日2011.06.15(71)申请人南京信息工程大学地址210044江苏省南京市宁六路219号(72)发明人郭业才孙凤(74)专利代理机构南京经纬专利商标代理有限公司32200代理人许方(51)Int.Cl.G06N3/00(2006.01)权利要求书1页说明书5页附图4页(54)发明名称基于人工免疫网络的正交小波常模盲均衡方法(57)摘要本发明公布了一种基于人工免疫网络的正交小波常模盲均衡方法，包括如下步骤：初始化：设计初始抗体种群；计算适应度值；克隆和变异：对每个抗体进行克隆和变异；计算适应度值：对每一次克隆，选择适应度值最大的个体，组成新的抗体种群，并计算种群的平均适应度值；比较种群的平均适应度值：如果此次的平均适应度值与上次迭代的值不同，回到计算适应度值并进行下面的操作；否则继续下一步；抗体抑制：计算抗体与抗体间的亲和力，对亲和力低于抑制门限的抗体，比较其适应度，剔除适应度低的抗体，将保留的抗体作为网络的记忆细胞；引入多样性：若未满足迭代终止条件即截止代数，则随机产生抗体加入到原来的抗体中，直到迭代终止。CN102987ACCNN110229872702298736A权利要求书1/1页1.一种基于人工免疫网络的正交小波常模盲均衡方法，其特征在于包括如下步骤：1)初始化：设计初始抗体种群Chrom＝[f1，f2，Λ，fM]，其中M为抗体数量，种群中每一个抗体fm(1≤m≤M)对应一个均衡器权向量；2)计算适应度值：适应度函数定义为Fit(m)＝1/(1+J(fm))(6)式中，J(fm)为常数模算法的代价函数；3)克隆和变异：对每个抗体进行克隆和变异，每个抗体克隆后代的数目为Nc，克隆细胞按照下式进行变异：C＝c+g·N(0，1)(7)式中，c是父代细胞；C是c的变异克隆；N(0，1)是均值为0、标准方差为1的高斯随机过程；α是控制逆指数函数衰减的参数；fitn是c的归一化适应度值；g是高斯变异向量；exp(·)是指数函数；4)计算适应度值：对每一次克隆，选择适应度值最大的个体，组成新的抗体种群，并计算种群的平均适应度值；5)比较种群的平均适应度值：如果此次的平均适应度值与上次迭代的值不同，返回2)；否则继续下一步；6)抗体抑制：计算抗体与抗体间的亲和力，对亲和力低于抑制门限δ的抗体，比较其适应度，剔除适应度低的抗体，将保留的抗体作为网络的记忆细胞；7)引入多样性：若未满足迭代终止条件即截止代数，则随机产生抗体加入到原来的抗体中，转到2)继续，直到迭代终止。2CCNN110229872702298736A说明书1/5页基于人工免疫网络的正交小波常模盲均衡方法技术领域[0001]本发明涉及一种水声通信中基于人工免疫网络的正交小波常模盲均衡方法。背景技术[0002]在水声通信中，由于信道衰落、多径传播的影响，在接收端会产生严重的码间干扰，增加了系统的误码率。为了克服码间干扰，提高系统的性能，在接收端需采用均衡技术。目前主要采用基于训练序列的自适应均衡技术或不使用训练序列的盲均衡技术。在盲均衡方法中，常模算法(ConstantModulusAlgorithm，CMA)原理简单、计算量小、性能稳健，能够适应一般的数字通信系统，广泛应用于多种数字传输系统(见文献[1]Ye-caiGuo，Ying-geHan，ChaoYang.OrthogonalWavelettransformbasedsigndecisiondual-modeblindequalizationalgorithm[C].ICSP2008Proceedings，IEEE，2008：80-83)。但常模算法收敛速度慢、均方误差大，还可能收敛到局部极小值点(见文献[2]郭业才.通信信号分析与处理[M].合肥：合肥工业大学出版社，2009，158-169)。虽然正交小波盲均衡方法可加快收敛速度，但也可能陷入局部极小值，甚至发散。[0003]人工免疫算法是基于生物免疫系统的隐喻机制，结合工程应用而发展起来的一种新型人工智能计算方法。在发展的十多年里，为解决工程应用问题，已产生了大量的隐喻免疫机制的算法(见文献[3]Na-NaLi，Yong-fengDong，Jun-huaGu，Rui-yingZhou.AnewalgorithmbasedonimmunealgorithmandHopfieldneuralnetworkformultimodalfunctionoptimization[C].IEEEProceedingsoftheSixthInternatio