基于自适应免疫克隆的正交小波超指数迭代盲均衡方法.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局*CN102184455A*(12)发明专利申请(10)申请公布号CN102184455A(43)申请公布日2011.09.14(21)申请号201110094206.1(22)申请日2011.04.15(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)发明人郭业才丁锐(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.G06N3/12(2006.01)权利要求书2页说明书7页附图3页(54)发明名称基于自适应免疫克隆的正交小波超指数迭代盲均衡方法(57)摘要本发明公布了一种基于自适应免疫克隆的正交小波超指数迭代盲均衡方法，包括如下步骤：种群初始化；计算亲和度值；克隆选择；高频变异；计算亲和度值；选择；判断终止与否；选择最佳权向量个体。本发明利用自适应免疫克隆选择算法的多峰值寻优的特点，将均衡器的权向量作为抗体，采用正交小波变换降低信号的自相关性，并利用超指数迭代(SEI)方法对均衡器输入数据进行白化作用。实施实例结果表明，与正交小波超指数迭代盲均衡方法(WTSEI)、免疫克隆的正交小波超指数迭代盲均衡方法(CSA-WTSEI)相比，本发明方法具有更快的收敛速度和较小的稳态误差。CN102845ACCNN110218445502184459A权利要求书1/2页1.一种基于自适应免疫克隆的正交小波超指数迭代盲均衡方法，其特征在于包括如下步骤：第一步：种群初始化随机产生一定数目的抗体种群，其中的每个抗体分别对应一个均衡器的权向量。第二步：计算亲和度值将第一步所述的随机产生的抗体种群，结合常模均衡器(CMA)的代价函数JCMA(w)，定义亲和度的函数，即免疫算法寻优的目标函数：式中，w表示均衡器权向量。第三步：克隆选择根据亲和度值来调节每个抗体的克隆数，每个抗体的克隆数计算如下：其中，C表示需要进行克隆的抗体克隆数，CMAX表示所给定的最大克隆控制因子，f表示需要进行克隆的抗体亲和度值，fMIN表示抗体群中最差的抗体亲和度值，favg表示抗体群的平均亲和度值，表示向下取整。第四步：高频变异根据亲和度值及进化的代数来调节抗体的高频变异率，自适应高频变异率的计算如下：其中，Pm(m表示Hypermutation，即高频变异)表示需要进行变异抗体的高频变异率，Pm_MAX表示所给定的最大高频变异率，Pm_MIN表示所给定的最小高频变异率，tMAX表示最大代数，t表示当前代数，f表示需要进行克隆的抗体亲和度值，favg表示抗体群的平均亲和度值；第五步：计算亲和度值将第四步所述的高频变异后的各抗体亲和度值重新计算；第六步：选择根据亲和度值及进化代数调节每代的更新数，自适应选择更新计算如下：其中，d表示计算出的每代更新数，dMAX表示给定的最大更新数，dMIN表示给定的最小更新数，fMAX和fMIN分别表示为抗体群中的最优和最差的抗体亲和度值，tMAX表示最大代数，t表示当前代数，favg表示抗体群的平均亲和度值；2CCNN110218445502184459A权利要求书2/2页第七步：判断终止与否根据抗体的进化代数进行判断，当进化代数小于最大进化代数，则转至第二步，重复进行第二至第六步的操作步骤，直至进化代数大于最大进化代数，如达到终止条件，则程序结束，输出全局最优解；第八步：选择最佳权向量个体求取使目标函数最优时所对应的权向量值，并且将这个权向量作为所述基于自适应免疫克隆的正交小波超指数迭代盲均衡方法的初始化权向量，从而完成权向量初始化过程。3CCNN110218445502184459A说明书1/7页基于自适应免疫克隆的正交小波超指数迭代盲均衡方法技术领域[0001]本发明涉及一种水声通信系统中的基于自适应免疫克隆的正交小波超指数迭代盲均衡方法。背景技术[0002]在水声通信系统中，盲均衡算法由于不需要发送训练序列(见文献[1]郭业才，著.自适应盲均衡技术[M].合肥工业大学出版社，2007，P.1-153；)，可以有效地节省水声通信带宽，消除码间干扰，提高水声通信效率和质量。文献(见文献[2]OShalvi，EWeinstein.Super-ExponentialMethodsforBlindDeconvolution[J].IEEETrans.Inform.Theory，1993，vol.39，pp.504～519；)提出了一种超指数盲均衡方法及超指数迭代算法(Super-ExponentialIterative，SEI)，该算法通过增加白化矩阵Q计算，能够对均衡器的输入信号起白化作用，对水声信道的均衡具有一定的效果。文献[3]～[5](见：[3]CooklevTAnEfficientArchitectureforOrthogona