專利名稱：一種快速收斂的免疫克隆正交小波變換盲均衡方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉 及水聲通信系統(tǒng)中的一種快速收斂的免疫克隆正交小波變換盲均衡方法。
背景技術(shù)：
在水聲通信系統(tǒng)中，信道的多徑效應(yīng)和有限帶寬的失真所引起的碼間干擾 (Inter-symbol Interference, ISI)嚴(yán)重影響通信質(zhì)量，需要采用有效的信道均衡技術(shù)來(lái)消除(見(jiàn)文獻(xiàn)[1]韓迎鴿，郭業(yè)才等.引入動(dòng)量項(xiàng)的正交小波變換盲均衡算法[J].系統(tǒng)仿真學(xué)報(bào).2008，20 (6) :pp. 1559-1562)。盲均衡方法由于不需要發(fā)送訓(xùn)練序列，極大地提高了帶寬的利用率，但其收斂速度較慢、穩(wěn)態(tài)誤差也較大(見(jiàn)文獻(xiàn)[2]郭業(yè)才，趙俊渭.水聲信道混合型常數(shù)模盲均衡新算法[J].系統(tǒng)工程與電子技術(shù)，2005，27(2) :pp. 215-217； 文獻(xiàn)[3]郭業(yè)才，著.自適應(yīng)盲均衡技術(shù)[M].合肥工業(yè)大學(xué)出版社，2007，P. 1-153)。文獻(xiàn)[4] [5] [6](見(jiàn)[4]Cooklev. T. An Efficient Architecture for Orthogonal Wavelet Transforms [J]. IEEE Signal Processing Letters, 2006,13(2) :77_79 ；文獻(xiàn)[5]韓迎鴿， 郭業(yè)才，吳造林，周巧喜.基于正交小波變換的多模盲均衡器設(shè)計(jì)與算法仿真研究[J].儀器儀表學(xué)報(bào)，2008，29 (7) =1441-1445 ；文獻(xiàn)[6]王軍峰，宋國(guó)鄉(xiāng).小波變換的自適應(yīng)均衡算法[J].西安電子科技大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版)，2000，27(1)，21-24)表明，對(duì)均衡器的輸入信號(hào)進(jìn)行小波變換，可以使各分量之間的自相關(guān)性得到有效降低，加快了方法的收斂速度，但小波盲均衡是采用隨機(jī)梯度下降法來(lái)搜索最優(yōu)權(quán)向量，易陷于局部極小值。而免疫算法是模擬生物免疫系統(tǒng)對(duì)病菌的多樣性識(shí)別能力而設(shè)計(jì)出來(lái)的多峰值搜索方法。從計(jì)算角度來(lái)看，生物免疫系統(tǒng)是一個(gè)高度進(jìn)化、分布、自適應(yīng)和自組織的系統(tǒng)，并且具有很強(qiáng)的學(xué)習(xí)、識(shí)別、記憶和特征提取能力。其作為全局搜索方法中的一種，具有更大的搜索范圍(即增加了抗體的多樣性)，有效防止進(jìn)化早熟和搜索陷入極值的問(wèn)題(見(jiàn)文獻(xiàn)[7] 黃友銳，著.智能優(yōu)化算法及其應(yīng)用[M].北京國(guó)防工業(yè)出版社，2008;文獻(xiàn)[8]Attux RRF, Loiola M B，Suyama R，et al. Blind Search for Optimal Wiener Solutions Using an Artificial Immume Network Model[C]//Proc. of the IEEE Int’ 1 Conf. on Genetic and Evolutionary Computation for Signal Processing and Image Analysis. [S. 1. ] :IEEE Press，2003 ；文獻(xiàn)[9] Ayara，Timmis，de Lemos，de Castro, Duncan. Negative Selection :How to Generate Detectors. Proceedings of IstInternational Conference of Artificial Immune Systems (ICARLS),University of Kent at Canterbury，UK，2002， 9 ；文獻(xiàn)[10]Kim，Bentley. Immune Memory in the Dynamic Clonal Selection Algorithm. International Conference on Artificial Immune System(ICARLS),University of Kent at Canterbury, UK,2002.9. University of Kent at Canterbury，UK，2002·9)。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明目的是針對(duì)傳統(tǒng)的常數(shù)模盲均衡方法(CMA)收斂速度慢且存在局部收斂的問(wèn)題，發(fā)明了一種快速收斂的免疫克隆正交小波盲均衡方法(CSA-WT-CMA)。本發(fā)明為實(shí)現(xiàn)上述目的，采用如下技術(shù)方案本發(fā)明一種快速收斂的免疫克隆正交小波變換盲均衡方法，包括如下步驟第一步種群初始化 隨機(jī)產(chǎn)生一定數(shù)目的抗體種群，其中的每個(gè)抗體分別對(duì)應(yīng)一個(gè)均衡器的權(quán)向量。第二步計(jì)算親和度值將第一步所述的隨機(jī)產(chǎn)生的抗體種群，并結(jié)合均衡器的代價(jià)函數(shù)，定義親和度的函數(shù)，即免疫算法尋優(yōu)的目標(biāo)函數(shù)
權(quán)利要求
1. 一種快速收斂的免疫克隆正交小波變換盲均衡方法，其特征在于包括如下步驟 第一步種群初始化隨機(jī)產(chǎn)生一定數(shù)目的抗體種群，其中的每個(gè)抗體分別對(duì)應(yīng)一個(gè)均衡器的權(quán)向量。 第二步計(jì)算親和度值將第一步所述的隨機(jī)產(chǎn)生的抗體種群，結(jié)合常模均衡器(CMA)的代價(jià)函數(shù)Jatt(W)，定義親和度的函數(shù)，即免疫算法尋優(yōu)的目標(biāo)函數(shù) 式中，W表示均衡器權(quán)向量。 第三步克隆選擇克隆選擇操作是克隆增值操作的逆操作。該操作是從抗體各自克隆增值后的子代中選擇優(yōu)秀的個(gè)體，從而形成新的抗體群，是一個(gè)無(wú)性選擇過(guò)程。一個(gè)抗體經(jīng)過(guò)克隆增值后形成一個(gè)亞抗體群，再經(jīng)過(guò)親和度成熟操作后通過(guò)克隆選擇操作實(shí)現(xiàn)局部的親和度升高。首先對(duì)第二步所述抗體群中的抗體按親和度從小到大的順序進(jìn)行排列，根據(jù)親和度(一個(gè)抗體對(duì)一個(gè)相同鏈長(zhǎng)的抗原產(chǎn)生識(shí)別的程度稱為親和度)的大小評(píng)價(jià)，選擇最佳抗體進(jìn)行克隆擴(kuò)增操作，得到擴(kuò)增后的抗體群C，克隆數(shù)與親和度成正比。 第四步精英交叉策略精英交叉的原理如下在免疫算法的實(shí)現(xiàn)中，首先給定一個(gè)精英交叉的概率Pk。(kc表示king-crossover，即精英交叉)，對(duì)于第三步所述的克隆抗體群中第t代每個(gè)個(gè)體a(t) 產(chǎn)生一個(gè)
之間的隨機(jī)數(shù)R，如果R小于精英交叉概率Pk。，則a(t)被選中與保存的當(dāng)前代精英個(gè)體b(t)進(jìn)行交叉，其方法是將a(t)和b(t)放入一個(gè)小的交配池中，根據(jù)選定的交叉策略(單點(diǎn)、兩點(diǎn)、多點(diǎn)和一致交叉等)，對(duì)a(t)和b(t)進(jìn)行交叉操作，得到一對(duì)子代個(gè)體a' (t)和b' (t)。然后，用a' (t)替代種群中的a(t)，b' (t)則丟失不用。 第五步高頻變異將第四步所述的交叉后的抗體群C中每個(gè)克隆抗體按照下式進(jìn)行高頻變異，得到變異群C*。 式中，X是變異體，N(0，1)是均值為O、標(biāo)準(zhǔn)方差為1正態(tài)隨機(jī)變量，a是變異概率系數(shù)， g是變異的控制系數(shù)，f是抗體與抗原的親和度值。 第六步計(jì)算親和度值將第五步所述的高頻變異后的各抗體重新計(jì)算其對(duì)應(yīng)的親和度值。 第七步選擇將第6步所述的變異群Cf中選擇η個(gè)親和度高的抗體替換初始抗體群中η個(gè)親和度低的抗體，η反比于抗體群的平均親和度值。 第八步判斷終止與否根據(jù)抗體的進(jìn)化代數(shù)進(jìn)行判斷，當(dāng)進(jìn)化代數(shù)小于最大進(jìn)化代數(shù)，則轉(zhuǎn)至第二步，重復(fù)進(jìn)行第二至第五步的操作步驟，直至進(jìn)化代數(shù)大于最大進(jìn)化代數(shù)，如達(dá)到終止條件，則程序結(jié)束，輸出全局最優(yōu)解。第九步選擇最佳權(quán)向量個(gè)體 求取使目標(biāo)函數(shù)最優(yōu)時(shí)所對(duì)應(yīng)的權(quán)向量值，并且將這個(gè)權(quán)向量作為所述一種快速收斂的免疫克隆正交小波變換盲均衡方法的初始化權(quán)向量。
全文摘要
本發(fā)明公布了一種快速收斂的免疫克隆正交小波變換盲均衡方法，其特征在于包括如下步驟種群初始化；計(jì)算親和度值；克隆選擇；精英交叉方法；高頻變異；計(jì)算親和度值；選擇；判斷終止與否；選擇最佳權(quán)向量個(gè)體。本發(fā)明將免疫克隆選擇算法引入至正交小波盲均衡方法(WT-CMA)中，利用克隆選擇方法多峰值函數(shù)尋優(yōu)的特點(diǎn)，將均衡器的權(quán)向量作為抗體，并采用正交小波變換降低信號(hào)的自相關(guān)性。與正交小波變換盲均衡方法(WT-CMA)相比，本發(fā)明方法具有更快的收斂速度和較小的穩(wěn)態(tài)誤差。
文檔編號(hào)H04L25/03GK102185808SQ20111009428
公開(kāi)日2011年9月14日 申請(qǐng)日期2011年4月15日 優(yōu)先權(quán)日2011年4月15日
發(fā)明者丁銳, 郭業(yè)才 申請(qǐng)人:南京信息工程大學(xué)