【摘 要】
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针对加权多模盲均衡算法（WMMA）在均衡高阶非常模信号时会出现收敛速度慢、收敛后稳态误差大等问题,提出了一种改进猴群算法优化加权多模盲均衡算法（IMA-WMMA）。新算法中把局部搜
【机 构】
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中国矿业大学物联网（感知矿山）研究中心,淮南职业技术学院信息与电气工程系,南京信息工程大学江苏省气象探测与信息处理重点实验室
【基金项目】
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安徽省高校优秀中青年骨干人才国内外访学研修重点项目(gxfxZD2016351);安徽省教育厅自然科学研究重点项目(KJ2015A391);淮南职业技术学院自然科学研究一般项目(HKJ14-4)
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针对加权多模盲均衡算法（WMMA）在均衡高阶非常模信号时会出现收敛速度慢、收敛后稳态误差大等问题,提出了一种改进猴群算法优化加权多模盲均衡算法（IMA-WMMA）。新算法中把局部搜索能力较强的单纯形法嵌入基本猴群算法,选用佳点集构造更具遍历性的初始猴群,并给出了自适应爬步长的公式,形成了具有快速全局寻优能力的改进猴群算法（IMA）,将IMA用于初始化盲均衡器的权向量,能有效提高收敛速度,降低稳态误差。水声通信仿真结果表明,与现有的加权多模盲均衡算法（WMMA）和基于遗传算法优化的加权多模盲均衡算法（GAW
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