DNA人工鱼群优化盲均衡算法及CCS软件实现
本文选题：盲均衡算法 切入点：DNA遗传算法 出处：《南京信息工程大学》2016年硕士论文
【摘要】：水声信道的复杂多变可能会引起码间干扰,从而严重影响通信质量,因此,利用盲均衡算法来有效地提高通信质量。本文主要针对传统盲均衡算法收敛速度慢等缺陷,利用DNA约束模型、DNA遗传算法和人工鱼群算法等手段,对盲均衡算法的均衡性能进行优化,研究内容主要包括以下几个方面：1、提出了人工鱼群优化DNA序列的多模算法。针对常模盲均衡算法收敛速度较慢等缺陷,提出了人工鱼群优化的常模算法,通过人工鱼群算法寻找代价函数的极值来优化均衡器的初始权向量,从而提高常模盲均衡算法的性能,但其相位发生旋转,且人工鱼群算法易于陷入局部极值,为解决这些问题,提出了人工鱼群优化DNA序列的多模盲均衡算法,通过汉明约束条件来约束人工鱼群算法,提高该算法全局搜索能力。2、提出了遗传人工鱼群优化DNA序列的加权多模算法。由于人工鱼群算法在收敛后期易于陷入局部搜索,因此,将DNA遗传算法与人工鱼群算法相结合,提出了DNA遗传人工鱼群算法,进一步提高全局搜索能力,再将DNA遗传人工鱼群算法通过DNA多约束条件和代价函数应用到盲均衡算法中,提出了遗传人工鱼群优化DNA序列的加权多模算法。3、提出了新交叉变异遗传混沌人工鱼群优化DNA序列的频域加权算法。目前DNA遗传算法的操作算子为简单的交叉算子、变异算子和倒位算子,为了进一步提高DNA遗传算法性能,利用新型交叉算子和变异算子,此外,混沌人工算法利用混沌映射和混沌扰动可以减小陷入局部搜索的概率,因此,提出了一种新交叉变异遗传混沌人工鱼群优化DNA序列的频域多模算法。4、CCS软件是DSP的集成开发环境,通过CCS软件仿真,进一步验证算法的可行性,因此,将DNA人工鱼群优化盲均衡算法用C语言编译,并通过比较均方误差和星座图,验证算法的可行性,为DSP硬件实现及应用打下基础。
[Abstract]:The complexity of underwater acoustic channel may cause inter-symbol interference, which will seriously affect the communication quality. Therefore, blind equalization algorithm is used to effectively improve the communication quality. This paper aims at the shortcomings of traditional blind equalization algorithm, such as slow convergence speed, and so on. The equalization performance of blind equalization algorithm is optimized by means of DNA constrained model, genetic algorithm and artificial fish swarm algorithm. The main contents of this paper are as follows: 1. A multimode algorithm for artificial fish swarm optimization (DNA) sequence is proposed. In view of the slow convergence speed of the blind equalization algorithm, a constant mode algorithm for artificial fish swarm optimization is proposed. The initial weight vector of the equalizer is optimized by searching the extremum of the cost function by artificial fish swarm algorithm, which improves the performance of the blind equalization algorithm, but its phase is rotated, and the artificial fish swarm algorithm is prone to fall into the local extremum. In order to solve these problems, an artificial fish swarm optimization DNA sequence blind equalization algorithm is proposed. The hamming constraint condition is used to constrain the artificial fish swarm algorithm. To improve the global searching ability of this algorithm, a weighted multi-model algorithm for genetic artificial fish swarm optimization (DNA) sequence is proposed. Because artificial fish swarm algorithm is prone to be trapped in local search in the late convergence stage, DNA genetic algorithm is combined with artificial fish swarm algorithm. DNA genetic artificial fish swarm algorithm is proposed to further improve the global search ability. Then the DNA genetic artificial fish swarm algorithm is applied to the blind equalization algorithm through DNA multi-constraints and cost functions. In this paper, a weighted multimode algorithm for genetic artificial fish swarm optimization (DNA) sequence is proposed. 3. A new crossover mutation genetic chaos artificial fish swarm optimization DNA sequence weighted algorithm in frequency domain is proposed. The operation operator of DNA genetic algorithm is a simple crossover operator. In order to further improve the performance of DNA genetic algorithm, new crossover operators and mutation operators are used in mutation operator and inverted operator. In addition, chaotic artificial algorithm can reduce the probability of falling into local search by using chaotic map and chaos disturbance. In this paper, a new crossover mutation genetic chaos artificial fish swarm optimization (DNA) algorithm in frequency domain is proposed, which is the integrated development environment of DSP. The feasibility of the algorithm is further verified by the simulation of CCS software. The blind equalization algorithm of DNA artificial fish swarm optimization is compiled in C language, and the feasibility of the algorithm is verified by comparing the mean square error and constellation diagram, which lays the foundation for the implementation and application of DSP hardware.
【学位授予单位】：南京信息工程大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP18;TN911.5
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，本文编号：1668699
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