基于混沌理论的正交小波变换盲均衡算法

来源 :安徽理工大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:junhao1987
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在水下通信系统中,由于声波传播的多途衰落和信道失真而引起严重的码间干扰是水声通信所面临的主要障碍之一,使水下数据传输的可靠性和数据传输速率都大大的降低。如果可以在跟踪信道变化的过程中避免使用发送训练序列,就可以有效克服这些缺点,盲均衡技术因此应运而生,在接收机中采用信道均衡技术是克服码间干扰的一种有效途径。随着现代高速水声通信的发展需求,盲均衡技术逐渐弥补了传统自适应均衡技术在应用上的缺陷,仅依据接收序列本身的先验信息来均衡信道特性,不必借助训练序列来维持正常工作,可有效提高信息传输速率和带宽利用率,改善通信质量。因此,研究盲均衡技术在水声通信中的应用具有重要研究意义和实用价值。利用正交小波的时频局部化特性处理均衡器输入信号,并作能量归一化处理,信号与噪声的相关性可以得到有效降低。MMA算法将均衡器的输出分为实部和虚部,在同相和正交方向上选取各自的模值,适用于非常数模信号。混沌是存在于非线性系统中的一种较为普遍的现象,其行为复杂且类似随机,并能在一定范围内按其自身“规律”不重复地遍历所有状态。利用混沌的这些特点,人们提出了一些混沌优化算法,利用混沌的遍历性特点作为避免搜索过程陷入局部最小。本文将混沌算法用于处理正交小波盲均衡算法中的权向量,混沌算法所具有的全局搜索特点可以在最短的时间内得到权向量的全局最优解,本文针对水声通信中的码间干扰抑制问题,综述了混沌理论的研究现状及应用领域,以CMA和MMA为主要研究对象,加入几种智能优化算法,主要用于初始化均衡器的抽头。在本文的研究中,主要对混沌理论与小波盲均衡算法的有效结合进行了理论研究和仿真实验,论文的工作有下述几个方面。1基于混沌系统的正交小波盲均衡算法引入混沌理论到盲均衡算法中,同时加入正交小波变换处理信号,在以混沌通信系统为调制方式的情况下,提出了另一种改进后的正交小波盲均衡算法(CS-WT-CMA)。该算法充分利用了混沌的许多优良特性,如类似随机性、空间遍历性以及无限宽带功率谱等特点,将混沌调制系统用于产生宽带混沌信号,使用混沌信号作为载波,以扩频的形式调制发射信号,从而降低了信道输入信号的自相关性,码间干扰以及多径衰落都能得到更好地抑制;利用正交小波的时频局部化特性处理均衡器输入信号,并作能量归一化处理,信号与噪声的相关性可以得到有效降低。理论验证与实际仿真结果均论证了该算法在去噪及加快收敛速度方面的优越性。2基于混沌优化的正交小波多模盲均衡算法为了克服多模盲均衡算法(MMA)收敛速度慢、稳态误差大的缺点,以混沌算法为工具优化了的正交小波多模盲均衡器的抽头,实现了新的算法CO-WT-MMA算法。该算法在MMA算法的基础上,使用正交小波进行信号的变换(WT-MMA),混沌变量的遍历性用于扰动权向量的当前点,搜索时,扰动的幅度会随着时变参数的更新逐渐减小,从而达到权向量的全局最优值。混沌算法的引入使得权向量可以被迅速搜索得到其全局最优解,将此作为WT-MMA的权向量初始值。仿真结果有力证明了这一算法的有效性,不仅具有更理想的收敛速度,还得到了更小的均方误差。3基于正交小波的符号判决双模式加权多模盲均衡算法针对多模算法在均衡高阶QAM信号时稳态误差小但收敛速度较慢的缺点,利用高阶QAM信号的分布特点,将加权多模算法(FW-MMA)与符号判决双模式多模算法(WT-SDDMMA)结合起来,引入了正交小波变换,提出了一种正交小波变换的符号判决双模式加权多模盲均衡算法(WT-FW-SDDMA)。该算法以WT-FWMMA为第一模式,以WT-FW-SDDMA为第二模式,如何在两种模式之间灵活切换取决于符号判决的结果。研究仿真表明,这一算法在收敛速度和稳态误差方面都得到了有效改善,同时具有很好的抗干扰性。4基于混沌粒子群优化的正交小波多模盲均衡算法多模算法的稳态性能不理想,传统的粒子群算法容易陷入“早熟”,为了克服以上缺点,使用混沌粒子群优化正交小波多模算法(CPSO-WT-MMA)。该算法在MMA的基础上,混沌变量所特有的遍历性特点使其可以精确地微扰动PSO算法中粒子的位置向量,在搜索进程中通过混沌扰动使陷入“早熟”的粒子群算法跳出局部极值点,从而使权向量达到全局最优值。研究仿真表明,这一算法在收敛速度和稳态误差方面都得到了有效改善,同时具有很好的抗干扰性。5基于免疫混沌优化的正交小波多模盲均衡算法混沌优化算法具有极强的局部搜索能力,免疫算法具有极强的全局搜索能力,结合二者的优点,提出了一种免疫混沌优化的正交小波多模盲均衡算法(ICO-WT-MMA)。该算法在MMA的基础上,通过归一化正交小波变换(WT-MMA)加快了收敛速度,将均衡器的权向量作为抗体,利用免疫算法对其进行优化得到全局次优值,再使用混沌变量遍历权向量的当前点对其进行扰动,在搜索进程中通过时变参数逐渐减小扰动幅度,从而使权向量达到全局最优值。研究仿真表明,这一算法可有效改善传统算法的不足。
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