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双蝙蝠群智能优化的多模盲均衡算法
被引量：
1
1
作者
郭业才
吴华鹏
《智能系统学报》
CSCD
北大核心
2015年第5期755-761,共7页
针对常模盲均衡算法(CMA)均衡多模QAM信号收敛速度慢、剩余均方误差大的缺陷,提出了一种基于双蝙蝠群智能优化的多模盲均衡算法(DBSIO-MMA)。该算法将2个蝙蝠群独立全局寻优得到的一组最优位置向量分别作为多模盲均衡算法(MMA)初始化最...
针对常模盲均衡算法(CMA)均衡多模QAM信号收敛速度慢、剩余均方误差大的缺陷,提出了一种基于双蝙蝠群智能优化的多模盲均衡算法(DBSIO-MMA)。该算法将2个蝙蝠群独立全局寻优得到的一组最优位置向量分别作为多模盲均衡算法(MMA)初始化最优权向量的实部与虚部,以此提高收敛速度并减小剩余均方误差。仿真结果表明,蝙蝠算法(BA)全局搜索成功率高、收敛速度快的特点在DBSIO-MMA中得到很好地体现。与CMA、MMA、粒子群多模盲均衡算法(PSO-MMA)、单蝙蝠群多模盲均衡算法(BA-MMA)相比,DBSIO-MMA具有更快的收敛速度和更小的均方误差。
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关键词
常模盲均衡算法
多模
盲
均衡
算法
蝙蝠
算法
全局最优位置
最优权向量
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职称材料
题名
双蝙蝠群智能优化的多模盲均衡算法
被引量：
1
1
作者
郭业才
吴华鹏
机构
南京信息工程大学江苏省气象探测与信息处理重点实验室
江苏省大气环境与装备技术协同创新中心
出处
《智能系统学报》
CSCD
北大核心
2015年第5期755-761,共7页
基金
江苏省高校自然科学基金重大资助项目(13KJA510001)
高校科研成果产业化推进工程资助项目(JHB 2012-9)
+1 种基金
全国优秀博士论文作者专项资金资助项目(200753)
江苏省高校"信息与通信工程"优势学科建设工程资助项目(2014)
文摘
针对常模盲均衡算法(CMA)均衡多模QAM信号收敛速度慢、剩余均方误差大的缺陷,提出了一种基于双蝙蝠群智能优化的多模盲均衡算法(DBSIO-MMA)。该算法将2个蝙蝠群独立全局寻优得到的一组最优位置向量分别作为多模盲均衡算法(MMA)初始化最优权向量的实部与虚部,以此提高收敛速度并减小剩余均方误差。仿真结果表明,蝙蝠算法(BA)全局搜索成功率高、收敛速度快的特点在DBSIO-MMA中得到很好地体现。与CMA、MMA、粒子群多模盲均衡算法(PSO-MMA)、单蝙蝠群多模盲均衡算法(BA-MMA)相比,DBSIO-MMA具有更快的收敛速度和更小的均方误差。
关键词
常模盲均衡算法
多模
盲
均衡
算法
蝙蝠
算法
全局最优位置
最优权向量
Keywords
constant modulus algorithm （CMA）
multi-modulus blind equalization algorithm （MMA）
bat algorithm （BA）
global optimal position
optimal weight vector
分类号
TN911.5 [电子电信—通信与信息系统]
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
双蝙蝠群智能优化的多模盲均衡算法
郭业才
吴华鹏
《智能系统学报》
CSCD
北大核心
2015
1
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