基于RNA遺傳優(yōu)化的盲均衡算法.pdf

1、信道失真和多徑衰落在水下數(shù)字通信系統(tǒng)中普遍存在。它們是導(dǎo)致碼間干擾的主要因素，而碼間干擾的存在使得通信質(zhì)量嚴(yán)重下降，同時也大大降低了數(shù)據(jù)在水下傳輸?shù)乃俾屎涂煽啃浴Ｒ虼?，為了消除碼間干擾并提高帶寬利用率，對接收端的輸出信號進行均衡顯得尤為重要。而對于傳統(tǒng)的自適應(yīng)均衡技術(shù)而言，它的一個很大的缺點就是需要發(fā)送訓(xùn)練序列。這占用了大量的水下原本就比較緊張的帶寬。而盲均衡技術(shù)恰巧可以彌補這一缺陷，因為它可以對均衡信道的畸變進行很好地均衡，并且不需要

2、發(fā)送訓(xùn)練序列。從而可以有效節(jié)省水下的通信帶寬，提高通信效率。所以本文以RNA遺傳算法為工具，來優(yōu)化盲均衡算法的均衡性能。@并且對優(yōu)化算法進行探究。本研究主要內(nèi)容包括：
　?、盘岢隽嘶赗NA遺傳優(yōu)化的常模盲均衡算法。因為傳統(tǒng)的常模盲均衡算法是依據(jù)梯度下降法對均衡器權(quán)向量進行迭代尋優(yōu)的，易陷入局部極小值。為了克服該缺陷，在常模盲均衡算法的基礎(chǔ)上引入RNA遺傳算法，利用RNA遺傳算法的全局搜索性來尋找全局最優(yōu)解。該算法中采用基于RNA

3、核苷酸鏈的編碼方式來表示均衡器最優(yōu)權(quán)向量的可能解，并且對編碼后的RNA鏈采用新型的交叉和變異操作，尋找RNA種群中的最優(yōu)個體，再對最優(yōu)個體進行解碼，將解碼以后的輸出向量作為常模盲均衡算法的初始權(quán)向量。
　?、铺岢隽嘶赗NA遺傳優(yōu)化的多模盲均衡算法。傳統(tǒng)常模盲均衡算法僅僅利用均衡器輸出信號的幅度信息，而沒有利用其相位信息。所以不能消除由信道特性引起的相位旋轉(zhuǎn)，而且對于非常模信號，其收斂速度慢，均方誤差大。而多模盲均衡算法同時利用均

4、衡器輸出信號的幅度信息和相位信息，解決了相位旋轉(zhuǎn)問題。但是仍然存在收斂速度慢、穩(wěn)態(tài)誤差大的缺點。所以將具有優(yōu)良的全局尋優(yōu)能力的RNA遺傳算法與傳統(tǒng)多模肓均衡算法結(jié)合，得到基于RNA遺傳優(yōu)化的多模盲均衡算法。新的混合算法可以有效加快收斂速度，降低均方誤差。
　?、翘岢隽嘶赗NA遺傳優(yōu)化的加權(quán)多模盲均衡算法。傳統(tǒng)多模盲均衡算法雖然可以很好地消除由信道引起的相位旋轉(zhuǎn)，并且可以降低穩(wěn)態(tài)誤差。但是，在無噪聲的情況下，MMA算法的穩(wěn)態(tài)誤差仍

5、存在。而加權(quán)多模盲均衡算法可以解決這一問題。該算法實現(xiàn)了模值在均衡器系數(shù)迭代過程中的自適應(yīng)修正。在其中引入判決符號的指數(shù)冪來對代價函數(shù)中的模值進行調(diào)整，進一步利用星座圖的先驗信息。將RNA遺傳算法與加權(quán)多模盲均衡算法結(jié)合形成新的混合算法，該算法利用了RNA遺傳算法的全局搜索能力以及加權(quán)多模盲均衡算法可以自適應(yīng)調(diào)節(jié)模值的性能，對傳統(tǒng)盲均衡算法進行了進一步的優(yōu)化，大大改善了其性能。
　?、忍岢隽嘶赗NA遺傳優(yōu)化的頻域加權(quán)多模盲均衡算