【摘 要】
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针对小波多模盲均衡算法收敛速度慢、稳态误差大、容易陷入局部最优解的缺点,提出一种基于模拟退火的DNA遗传优化小波多模盲均衡算法。该算法将模拟退火算法与DNA遗传算法相
【机 构】
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中国电子科技集团公司第三十六研究所,东南大学信息科学与工程学院
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针对小波多模盲均衡算法收敛速度慢、稳态误差大、容易陷入局部最优解的缺点,提出一种基于模拟退火的DNA遗传优化小波多模盲均衡算法。该算法将模拟退火算法与DNA遗传算法相结合,利用模拟退火算法对个体的退火操作,提高了DNA遗传算法的局部搜索能力。同时,在DNA遗传算法中采用自适应变异概率,进一步改善了算法的性能。根据盲均衡算法的特点,将基于模拟退火的DNA遗传算法融入到小波多模盲均衡算法中,对均衡器权向量进行了优化。仿真结果表明,与多模盲均衡算法和小波多模盲均衡算法相比,该算法在收敛速度和均方误差方面都有显著
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