专利名称：混沌优化的正交小波多模盲均衡方法
技术领域：
本发明涉及一种基于混沌优化的正交小波多模盲均衡方法。
背景技术：
水下通信系统中，信道的有限带宽和多途效应对码间干扰(ISI)有严重影响， 导致信息传输的质量很差。为了消除ISI，可在接收端引入盲均衡技术，它不需要发射周期性训练序列，节省了带宽，有效地提高了频带利用率、通信的速度和质量。盲均衡方法中，常数模算法(CMA)适合于常模信号的均衡，但是高阶QAM信号的模值分布在多个半径不同的圆上，不是常数，对于不同模值的高阶QAM信号，CMA仍是将高阶QAM信号以同一模值进行均衡，导致了较大的误判(见文献[1]郭业才，张艳萍.一种适用于高阶QAM 信号的双模式多模盲均衡算法[J].系统仿真学报，2008. 3，20 (6) :1423-1426;文献[2] 许小东，戴旭初，徐佩霞.适合高阶QAM信号的加权多模盲均衡算法[J].电子与信息学报，2007. 6，四(6) :1352-1355)，因此并不适合处理高阶QAM信号。对于高阶QAM信号， 需要采用多模盲均衡方法(Multi-Modulus blind equalization Algorithm，MMA)进行均衡(见文献[2]许小东，戴旭初，徐佩霞.适合高阶QAM信号的加权多模盲均衡方法[J].电子与信息学报，2007.6，四(6) :1352-1355;文献[3]窦高奇，高俊·适用于高阶QAM系统的多模盲均衡新算法[J].电子与信息学报，2008.2，3(K2) :388-391;文献 [4]S. Daumont and D. L. Guennec. An AnalyticalMultimodulus Algorithm for Blind Demodulation in a Time-Varying MIMO ChannelContext[J]. International Journal of Digital Multimedia Broadcasting Volume，2010)。MMA 与 CMA 相比有较好的收敛性能，但收敛速度仍较慢，稳态误差也较大。利用小波变换对输入信号进行能量归一化， 虽然可以有效降低信号与噪声的相关性(见文献[5]V.P.Kumar S, KVK Kishore and K. H. Kumar. Face Recognition Usingffavelet Based Kernel Locally Discriminating Projection[J]. International Journal ofComputer Theory and Engineering. 2010. 8, 2 (4) :636_641 ；文献[6] Cooklev Τ. AnEfficient Architecture for Orthogonal Wavelet Transforms[J]. IEEE Signal ProcessingLetters (S1070-9980),2006,13 (2) :77-79)，但是小波盲均衡仍是按梯度方向寻求最优权向量，对权向量的初始化很敏感，容易收敛至局部极小值。一般的随机优化方法是以一定的概率接受使目标函数变劣的点来跳出局部最优值，而混沌优化方法利用了混沌变量的遍历性，按照其自身的运动规律达到全局最优值 (见文献[7]A. Hubler, G. Foster, K. Phelps. Managing chaos :Thinking out of the box, Complexity. 2007，12 :10-13 ；文献[8]Μ. A. Torkamani, S. Mahmoodzadeh, S. Pourroostaei, and C. Lucas. Chaos Theory and Application in Foreign ExchangRates vs. IRR(Iranian Rial). World Academy of Science，Engineering and Technology，2007，30 :328-332 ； 文献[9]Y. Zhang, F. Zuo, Ζ. Zhai, and C. Xiaobin. A new imageencryption algorithm based on multiple chaos system[J]. Proceedings of theInternational Symposium on Electronic Commerce and Security(ISE CS^ 08)，pp. 2008. 8 :347-350 ；文献[10]J.M. Seoane, S.Zambrano and Miguel Α. F. Sanjuan. Teaching Nonlinear Dyna—mics and Chaos for Beginners[J]. Edvcatio PhysicorvmQvo Non Ascendam,2008. 9,2(3), 205-211 ；文献[11]赵强.改进的混沌优化方法及其应用[J].自动化与仪器仪表，2006，3 90-92;文献[12]于大为，闻春燕等.混沌蚁群组合优化算法实现盲信号检测[J].计算机工程与应用，2009，45 (34) :136-138)。
发明内容
本发明目的是针对现有技术存在的缺陷，提供一种基于混沌优化的正交小波多模盲均衡方法。将正交小波变换引入到混沌优化算法中，发明了一种基于混沌优化的正交小波多模盲均衡方法(CO-WT-MMA)。与多模方法(MMA)及小波多模方法(WT-MMA)相比，该方法具有更快的收敛速度和更小的稳态均方误差。本发明为实现上述目的，采用如下技术方案本发明基于混沌优化的正交小波多模盲均衡方法，包括如下步骤a.)将发射信号a (k)经过脉冲响应信道h(k)得到信道输出向量x (k)，其中k为时间序列，下同；b.)采用信道噪声η (k)和步骤a)所述的信道输出向量χ (k)得到正交小波变换器 (WT)的输入信号 y(k) =n(k)+x(k)；其特征在于c.)将步骤b)所述的正交小波变换器(WT)输入信号y(k)的实部和虚部分别经过正交小波变换器和混沌初始化后，再经过相应的实部与虚部均衡器输出到复数加法器得到输出z(k)；当均衡器w(k)为有限冲击响应滤波器时，w(k)用一组正交小波基函数来表示
权利要求
1. 一种基于混沌优化的正交小波多模盲均衡方法，包括如下步骤a.)将发射信号a(k)经过脉冲响应信道h(k)得到信道输出向量x(k)，其中k为时间序列，下同；b.)采用信道噪声η(k)和步骤a)所述的信道输出向量x(k)得到正交小波变换器(WT) 的输入信号y(k) =n(k)+x(k)；其特征在于c.)将步骤b)所述的正交小波变换器(WT)输入信号y(k)的实部和虚部分别经过正交小波变换器和混沌初始化后，再经过相应的实部与虚部均衡器输出到复数加法器得到输出 z(k)；当均衡器w(k)为有限冲击响应滤波器时，w(k)用一组正交小波基函数来表示
2.根据权利要求1所述的基于混沌优化的正交小波多模盲均衡方法，其特征在于所述混沌优化算法优化均衡器权向量的步骤如下步骤1 给定η个W，l]区间的相异值构成向量c(0)，不能取0，0. 25,0.5,0. 75，l，n为权向量的维数，设定权向量最优解为^，对应的代价函数为J*及Jmax的初值，令计数器K = O, K' = 0，t = O ；步骤2 通过Logistic映射迭代得到η个轨迹不同的混沌变量，并分别通过式 wr (K) = sr+rrc (K)(12a)Wi(K)=SfriC(K)(12b)放大到优化变量的取值范围，式中，⑷、^Κ)分别为w(K)的实部和虚部, = d,，Si =φ, rr = er-dr, Γ = erdi，c⑷为混沌变量，遍历的区间为[d，e]，dr、(Ii为d的实部和虚部，er, ei为e的实部和虚部，d、e为复数；步骤3 用混沌变量进行迭代，计算相应的性能指标J (w (K))，并保留J (w (K))中的最大值Jmax和最小值J* ；如果 J (w ⑷)彡 J*，那么 J* = J (w ⑷)，< =Wr(K) ,w = W1(K)；如果 J (w ⑷)> Jmax, 那么J· = J (w (K))，K = K+1，如果K彡N1，则转步骤2 ；步骤4 经过上述N1步搜索得到J*，其中N1为混沌搜索的最大迭代次数，选择参数P，计算时变参数Ψ (t)的初始值Ψ (0) = Cf-Jmax)/lnP，其中1η(·)为以自然数为底的对数， 并按照下式进行二次载波
全文摘要
本发明公布了一种混沌优化的正交小波多模盲均衡方法(CO-WT-MMA)。包括如下步骤将发射信号a(k)经过脉冲响应信道h(k)得到信道输出向量x(k)；采用信道噪声n(k)和信道输出向量x(k)得到正交小波变换器(WT)的输入信号y(k)＝n(k)+x(k)；将y(k)的实部和虚部分别经过正交小波变换和混沌初始化后，再经过相应的实部与虚部均衡器输出到复数加法器得输出z(k)。该发明在多模盲均衡方法(MMA)的基础上，通过归一化正交小波变换后，得到的基于正交小波变换的多模盲均衡方法(WT-MMA)加快了收敛速度，同时利用混沌变量的遍历性对权向量当前点进行扰动，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。水声信道仿真结果表明，与MMA及WT-MMA相比，本发明CO-WT-MMA具有更快的收敛速度和更小的稳态均方误差。
文档编号H04L25/03GK102263714SQ20111020828
公开日2011年11月30日 申请日期2011年7月25日 优先权日2011年7月25日
发明者孙静, 徐文才, 郭业才 申请人:南京信息工程大学