【摘 要】
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针对恒模盲均衡算法在解决无人机抗多径问题时，存在稳态误差较大、收敛速度过慢和易陷入局部早熟的弊端，提出一种基于混沌鸡群优化的无人机抗多径盲均衡算法。在恒模盲均衡算法的基础上，利用混沌理论初始化种群，在鸡群优化算法中引入小鸡的学习系数，并对鸡群的各子群采用混沌变异，以达到全局最优。对该算法进行了实验验证，结果表明，改进算法不仅稳态误差小，收敛速度快，还具备很强的全局收敛能力。
【基金项目】
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装发部领域基金一般资助项目（61403110308）；
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针对恒模盲均衡算法在解决无人机抗多径问题时，存在稳态误差较大、收敛速度过慢和易陷入局部早熟的弊端，提出一种基于混沌鸡群优化的无人机抗多径盲均衡算法。在恒模盲均衡算法的基础上，利用混沌理论初始化种群，在鸡群优化算法中引入小鸡的学习系数，并对鸡群的各子群采用混沌变异，以达到全局最优。对该算法进行了实验验证，结果表明，改进算法不仅稳态误差小，收敛速度快，还具备很强的全局收敛能力。
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