本发明专利技术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。本发明专利技术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，本发明专利技术方法具有更快的收敛速度和较小的稳态误差。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种水声通信系统中的。
技术介绍
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]0 Shalvi, E ffeinstein. Super-Exponential Methods for Blind Deconvolution[J]. IEEE Trans. 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-Exponential Iterative, 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CooklevT An Efficient Architecture for Orthogonal Wavelet Transforms[J]. IEEE Signal Processing Letters, 2006,13 (2) :pp. 77-79 ；文献[4]韩迎鸽，郭业才等.引入动量项的正交小波变换盲均衡算法[J].系统仿真学报；2008,20(6) :pp. 1559-1562 ；文献[5]王峰.基于高阶统计量的水声信道盲均衡理论与算法D)].博士学位论文，西北工业大学.200 表明，通过对均衡器的输入信号进行小波变换，可以降低信号的自相关性，能有效加快收敛速度。但这些盲均衡方法都是采用随机梯度下降法搜索最优权向量，易陷入局部最小值。而免疫方法是模拟生物免疫系统对病菌的多样性识别能力而设计出来的多峰值搜索方法。其作为全局搜索方法中的一种，具有更大的搜索范围(即增加了抗体的多样性)，有效防止进化早熟和搜索陷入局部极值的问题(见文献[6]Ayara，TimmiS，de Lemos, de Castro, Duncan. . Negative Selection:How to Generate Detectors. Proceedings of 1st International Conference of Artificial Immune Systems (ICARIS), University of Kent at Canterbury, UK, 2002,9 ；文献[7]Kim, Bentley. Immune Memory in the Dynamic Clonal Selection Algorithm.International Conference on Artificial Immune System(ICARIS),University of Kent at Canterbury,UK,2002. 9. University ofKent at Canterbury, UK，2002.9)。对于标准克隆选择方法，采用固定的抗体克隆数和高频变异概率，如果参数选择不恰当，就容易造成早熟和局部收敛。针对这个问题，采用自适应克隆选择方法(见文献[8]魏圆圆，唐超礼，黄友锐.自适应克隆选择算法及其仿真研究[J].模式识别与人工智能.2009,2 :pp. 202-207 ；文献[9]黄友锐著.智能优化算法及其应用 [M],北京国防工业出版社，2008;文献[10]胡江强，郭晨，李铁山.启发式自适应免疫克隆算法[J].哈尔滨工程大学学报；2007，1 08) :pp. 1-5)对抗体克隆数和高频变异概率进行自适应选择的策略，能提高全局搜索能力，使得抗体跳出局部极值点，并且随着迭代的进行，抗体的总变异率逐渐减小，能增强局部搜索能力，从而更有利于均衡器最优权向量的搜索。
技术实现思路
本专利技术目的是针对超指数迭代盲均衡方法(SEI)收敛速度慢、稳态误差大和局部收敛的缺点，将免疫克隆选择方法和正交小波变换理论引入到超指数迭代盲均衡方法中，专利技术了一种(an orthogonal wavelet transform super-exponential iterative blind equalization algorithm based on the optimization of adaptive immune clone algorithm，ACSA-WTSEI)。实施实例结果表明，本专利技术方法具有较快的收敛速度和较小的稳态误差，从而更好地提高了水声通信的性能。本专利技术为实现上述目的，采用如下技术方案本专利技术，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本文档来自技高网...
【技术保护点】
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：（ｍａｔｈ）??（ｍｒｏｗ）?（ｍｉ）Ｊ（／ｍｉ）?（ｍｒｏｗ）?（ｍｏ）（（／ｍｏ）?（ｍｉ）ｗ（／ｍｉ）?（ｍｏ））（／ｍｏ）?（／ｍｒｏｗ）?（ｍｏ）＝（／ｍｏ）?（ｍｆｒａｃ）?（ｍｎ）１（／ｍｎ）?（ｍｒｏｗ）?（ｍｎ）１（／ｍｎ）?（ｍｏ）＋（／ｍｏ）?（ｍｓｕｂ）?（ｍｉ）Ｊ（／ｍｉ）?（ｍｉ）ＣＭＡ（／ｍｉ）?（／ｍｓｕｂ）?（ｍｒｏｗ）?（ｍｏ）（（／ｍｏ）?（ｍｉ）ｗ（／ｍｉ）?（ｍｏ））（／ｍｏ）?（／ｍｒｏｗ）?（／ｍｒｏｗ）?（／ｍｆｒａｃ）?（／ｍｒｏｗ）?（／ｍａｔｈ）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；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。...
【技术特征摘要】
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...
【专利技术属性】
技术研发人员：郭业才，丁锐，
申请(专利权)人：南京信息工程大学，
类型：发明
国别省市：84
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