摘要
在分析具有量子行为的粒子群优化(PSO)算法和正交小波变换理论的基础上,提出基于量子粒子群优化(QPSO)的正交小波分数间隔常模盲均衡算法。通过对分数间隔均衡器输入信号进行正交小波变换,降低信号的自相关性。利用QPSO算法全局搜索能力强、收敛速度快和鲁棒性高的特性,对均衡器权向量进行优化。仿真结果表明,该算法能降低稳态误差,加快收敛速度,提高水声信道中信号的无失真传输性能。
This paper proposes an orthogonal wavelet transform fractionally spaced constant modulus blind equalization algorithm based on the optimization of Quantum Particle Swarm Optimization（QPSO）. It analyzes of the futures of the quantum-behaved particle swarm optimization algorithm and orthogonal wavelet transform. The algorithm can reduce the autocorrelation of the input signals, and the equalizer weight vector can be optimized by QPSO algorithm with the characteristics of high searching ability, （apid convergence and high robustness. Simulation result shows that this algorithm can reduce steady mean square error, improve convergence rate and no distortion transmission performance of signal in underwater acoustic channels.
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2011年第24期195-197,共3页
Computer Engineering
基金
全国优秀博士学位论文作者专项基金资助项目(200753)
安徽省高等学校自然科学基金资助项目(KJ2010A096)
江苏省高等学校自然科学基金资助项目(08KJB510010)
江苏省六大人才高峰基金资助项目(2008026)
江苏省自然科学基金资助项目(BK2009410)
江苏省高校优势学科建设基金资助项目"传感网与现代气象装备"
关键词
量子粒子群优化算法
正交小波变换
分数间隔
盲均衡
水声信道
Quantum Particle Swarm Optimization（QPSO） algorithm
orthogonal wavelet transform
fractionally spaced
blind equalization
underwater acoustic channel
