一种水声信道通信信号的均衡方法技术
Equalization method for communication signal of underwater acoustic channel
Equalization method for underwater acoustic communication signal provided by the invention, using the orthogonal wavelet transform WT preprocessing to reduce the signal-to-noise ratio of the equalizer input signal, and has excellent global searching ability of the cuckoo search algorithm CS introduces multimode MMA blind equalization algorithm, the global optimum to obtain the initial weight vector by using the cost blind equalizer function CS algorithm optimization of MMA solutions, to improve the quality of communication signal in underwater acoustic channel equalization. The advantages of the invention of underwater acoustic channel equalization method of communication signals that can better capture the global optimal solution, to effectively improve the problem of MMA is easy to fall into local minimum, slow convergence speed and steady-state error, mean square error has faster convergence speed and smaller, higher quality balance.
【技术实现步骤摘要】
一种水声信道通信信号的均衡方法
本专利技术涉及数据处理的方法，具体涉及一种水声信道通信信号的均衡方法。
技术介绍
水声信道通信由于带宽受限和多径传播等因素，码间干扰严重，需要在信号接收端加入均衡技术以提高通信数据的可靠性，保证通信质量。盲均衡技术利用发送序列自身的统计特性来恢复发送信息，具有更高的频带利用率和更好的均衡及时性，该技术逐步取代了需要通过发送训练序列来捕获更新均衡器相关参数的传统的自适应均衡算法。为进一步提高信道频带利用率，在信号发送端常采用高阶正交幅度调制(QuadratureAmplitudeModulation，QAM)。目前应用最为广泛的是由Godard提出的常数模算法(ConstantModulusAlgorithm,CMA)，该算法鲁棒性好且稳定简单，但在均衡高阶QAM信号这种非常模信号时，存在相位模糊、收敛速度慢、收敛后稳态误差大等一系列的问题。多模盲均衡算法(Multi-ModulusAlgorithm,MMA)同时利用QAM信号的幅度和相位信息，加权多模盲均衡算法(WeightedMulti-ModulusAlgorithm,WMMA)通过判决符号的指数幂自适应调整代价函数的模值，QAM信号星座图中的相关信息能进一步得到利用，这两种算法都可有效纠正信号的相位模糊问题，但其中的权向量还是采用最速下降法进行迭代的，容易陷入局部最小，无法获得全局最优解，故仍然无法很好地解决收敛速度慢、收敛后稳态误差大等问题。布谷鸟搜索算法(CuckooSearch,CS)，作为一种新型的具有卓越全局搜索能力的群智能优化算法，采用利维飞行模式，并增加
【技术保护点】
一种水声信道通信信号的均衡方法，包括基于正交小波变换的多模盲均衡算法(WT‑MMA)和布谷鸟搜索算法(CS)，其特征在于，该方法包括如下步骤：步骤1利用基于正交小波变换的多模盲均衡算法(WT‑MMA)处理由发端经信道传来的随机发送信号，信号经过处理后作为均衡器的输入信号；步骤2利用布谷鸟搜索算法(CS)，在m维搜素空间中随机产生n个鸟巢，设定其位置向量为
【技术特征摘要】
1.一种水声信道通信信号的均衡方法，包括基于正交小波变换的多模盲均衡算法(WT-MMA)和布谷鸟搜索算法(CS)，其特征在于，该方法包括如下步骤：步骤1利用基于正交小波变换的多模盲均衡算法(WT-MMA)处理由发端经信道传来的随机发送信号，信号经过处理后作为均衡器的输入信号；步骤2利用布谷鸟搜索算法(CS)，在m维搜素空间中随机产生n个鸟巢，设定其位置向量为其中t为从0开始的整数，每个m维的鸟巢位置对应均衡器的一组长度为m的初始权向量系数，测试鸟巢位置的优劣，经比较确定当前的最优鸟巢保留到下一代；步骤3将位置向量pt中的鸟巢位置利用下式(12)式中，表示第t代中第i个鸟巢所处的位置；α为搜索步长控制量；为点对点乘法；L(λ)为随机Levy随机搜索路径，满足L:μ＝t-λ,(1<λ≤3)，进行逐一更新，更新后的鸟巢位置向量为测试新鸟巢位置的优劣，与上一代鸟巢位置向量进行比较，用其中较优的鸟巢位置取代较差的鸟巢位置，形成一组新的优质鸟巢位置向量，记为步骤4用随机数r∈[0,1]表示布谷鸟鸟蛋被宿主鸟发现的可能性，随机数r服从均匀分布，比较随机数r和两个位置向量pa、kt+1中被发现概率较小的鸟巢作为优质鸟巢保留，随机改变其中被发现概率较大的鸟巢，再与原鸟巢位置进行比较，用测试值较好的取代测试值较差的，形成一组新的优质鸟巢用以更新位置向量pt，逐一测试每个鸟巢位置的优劣，确定最优鸟巢位置的位置向量判断最优鸟巢位置的位置向量的测试值是否能满足寻优的精度要求，如果满足，最优鸟巢位置的位置向量即为所求，作为输出；如不满足，则返回步骤3，继续迭代寻优；步骤5均衡器将最优鸟巢位置的位置向量对应的参数作为其初始权向量的系数，对经过小波处理后的收端信号进行均衡，并判断该信号是否已被全部均衡，若完成，均衡结束，该信号作为最终输出信号；若未完成，以本步骤5继续均衡。2.根据权利要求1所述的水声信道通信信号的均衡方法，其特征在于，在所述步骤1中，基于正交小波变换的多模盲均衡算法(WT-MMA)处理由发端经信道传来的随机发送信号的方法包括：将接收端的信号分成实部和虚部分别进行均衡，设发射信号序列为a(k)＝aRe(k)+i·aIm(k)，长度为M的信道脉冲响应向量为h(k)，加性高斯白噪声为n(k)，未均衡前的接收信号序列为y(k)＝yRe(k)+i*yIm(k)，长度为L的均衡器权向量为c(k)＝cRe(k)+i·cIm(k)，均衡后的信号为z(k)＝zRe(k)+i·zIm(k)，其中，下标Re和Im分别表示各参数的实部和虚部，均衡器权向量c(k)用正交小波基函数表示为：式中，k＝0,1,L,L-1，J为小波分解的最大尺度，kl＝L/2l-1(l＝1,2,L,J)为尺度l下小波函数的最大平移，φJm(k)分别表示小波函数和尺度函数，dRe,lm、dIm,lm、vRe,Jm和vIm,Jm分别为均衡器权系数的实部和虚部；设Q为正交小波变换矩阵，经过小波变换后，均衡器输入信号序列R(k)为：R(k)＝RRe(k)+i·RIm(k)＝yRe(k)Q+i·yIm(k)Q(2)
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