一种通信系统中基于dna蛙跳方法优化的常模盲均衡处理方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及盲均衡技术领域，特别是一种通信系统中基于DNA蛙跳方法优化的常 模盲均衡处理方法。
【背景技术】
[0002] 在无线通信及高速数据通信系统中，由于实际信道的多径效应和带限特性，数据 通过信道时将不可避免地产生码间干扰（Inter-symbol Interference，ISI)，这是影响 通信质量的一个重要因素。为了消除码间干扰，需在接收段采用均衡技术。盲均衡技术 是一种不需要借助训练序列，仅利用接收序列本身的先验知识来均衡信道，使其输出序 列尽可能的逼近发送序列。常模盲均衡方法（Constant modulus blind equalization alogorithm，CMA)通过对接收信号取模运算将二维QAM信号映射到一维空间，然后在一维 空间确定代价函数，由梯度搜索方法获得最优解。这类方法实现简单，得到了广泛的应用， 但损失了信号的相位信息，且梯度方法易陷入局部收敛，难以获得全局最优。另外，常模盲 均衡方法还存在收敛速度慢、均方误差大的缺点。
【发明内容】
[0003] 本发明所要解决的技术问题是克服现有技术的不足而提供一种通信系统中基于 DNA蛙跳方法优化的常模盲均衡处理方法，利用混合蛙跳方法和DNA遗传方法相结合，对改 进蛙跳优化过程，输出最优青蛙个体，并将其应用到常模盲均衡方法中；本发明方法收敛速 度快、均方误差小。
[0004] 本发明为解决上述技术问题采用以下技术方案：
[0005] 根据本发明提出的一种通信系统中基于DNA蛙跳方法优化的常模盲均衡处理方 法，包括以下步骤：
[0006] 步骤1、初始化青蛙种群，确定青蛙总数Size、青蛙个体维数1，进化代数G ;
[0007] 步骤2、计算青蛙种群中青蛙个体适应度值，并将青蛙个体的十进制位置向量按照 适应度值从小到大进行排序，将排序后的青蛙种群的前一半作为优质种群，后一半作为劣 质种群，适应度值最小的位置向量所对应的青蛙个体作为最优个体，令Ncnew为执行交叉 操作生成的新的青蛙个体数，其初值设为零；
[0008] 步骤3、从优质种群中随机选择父体，并随机产生一个0到1的随机数rand，若 rand小于交叉概率p。，则执行交叉操作，执行交叉操作后生成2个新的青娃个体，则Ncnew 加2 ;当新生成的青娃个体数Ncnew大于0. 5Size时，则执行步骤4,否则继续执行交叉操 作；
[0009] 步骤4、将新产生的青蛙个体插入到青蛙种群中，并将青蛙种群中所有青蛙个体的 位置向量进行DNA编码得到青蛙个体的DNA序列位置向量，DNA编码是由碱基序列组成；再 产生一组数量与青蛙个体的DNA序列位置向量维数相同的0到1之间的随机数，这组随机 数中的元素与青蛙个体的DNA序列位置向量中的元素--对应，将产生的随机数分别与变 异概率Pm比较，若随机数小于P m，则对该随机数对应的DNA序列位置向量中的元素执行变 异操作，用变异操作新产生的青蛙个体代替原青蛙个体；
[0010] 步骤5、当所有青蛙个体变异操作完成后，执行Size-Ι次联赛选择，从而挑选出 Size-Ι个青蛙个体组成下一代青蛙种群；同时将步骤2中的最优个体保留到下一代种群 中，再对下一代种群进行DNA解码得到解码后的种群，当前进化代数加1 ;
[0011] 步骤6、若当前进化代数达到预设的进化代数G，则输出最优青蛙个体的位置向 量，执行步骤7 ;否则继续执行步骤2至步骤5 ;
[0012] 步骤7、将输出的最优青蛙个体的位置向量作为盲均衡的初始权向量，再进行盲均 衡运算。
[0013] 作为本发明所述的一种通信系统中基于DNA蛙跳方法优化的常模盲均衡处理方 法进一步优化方案，所述步骤2中的青蛙个体适应度值是采用常模盲均衡代价函数的倒数 作为适应度函数来获得。
[0014] 作为本发明所述的一种通信系统中基于DNA蛙跳方法优化的常模盲均衡处理方 法进一步优化方案，所述步骤3中的交叉操作，具体如下：
[0015] DNA序列位置向量进行交叉操作时，首先从优质种群中任意选取两个青蛙个体的 DNA序列位置向量作为父体，再从两个父体中分别随机选取一段碱基数目相等的序列进行 交换，得到2个新的DNA序列位置向量，从而得到2个新的青娃个体。
[0016] 作为本发明所述的一种通信系统中基于DNA蛙跳方法优化的常模盲均衡处理方 法进一步优化方案，所述步骤4中的变异操作，具体如下：
[0017] 从青蛙种群中任意选取一个青蛙个体的DNA序列位置向量，将该序列位置向量中 任一元素的碱基序列以概率P/变异为该元素的另一种碱基序列，得到一个新的DNA序列位 置向量，从而得到新的青蛙个体。
[0018] 作为本发明所述的一种通信系统中基于DNA蛙跳方法优化的常模盲均衡处理方 法进一步优化方案，所述步骤4中的DNA编码，具体如下：
[0019] 步骤4-1、由第i只青娃的位置向量Xi= ，…，χ η]计算得到十进制位置过 渡向量B1= [b & bl2，…，bj，其中，xlg表示第i只青蛙的位置向量X i中第g个位置值，b lg表示十进制位置过渡向量中第g个位置值，1 < g < 1且g为整数，1为十进制位置向量的 维数，
d为编码长度，D_jP D 别为第i只青蛙的位置向量X i 中第g个位置的最大值、最小值；
[0020] 步骤4-2、将十进制位置过渡向量中第g个位置值blg转换成一串四进制数s lg，则 第i只青蛙个体的DNA序列位置向量
由1串四进制数slg 组成，其中，slg表示第i只青蛙个体的DNA序列位置向量Si中第g个位置的整数串，长度 为d，'表示第i只青蛙个体的DNA序列位置向量Si中第g个子整数串中第η位的数字， 1彡η彡1且η为整数。
[0021] 作为本发明所述的一种通信系统中基于DNA蛙跳方法优化的常模盲均衡处理方 法进一步优化方案，所述步骤5中的DNA解码，具体如下：
[0022] 步骤5-1、将第i只青蛙个体的DNA序列位置向量
解码为十进制位置过渡向量
[0023] 步骤5-2、将blg转换成第i只青蛙个体的十进制位置向量X i中第g个位置值X lg; 转换公式为
[0025] 本发明采用以上技术方案与现有技术相比，具有以下技术效果：
[0026] (1)本发明将DNA遗传方法和混合蛙跳方法相结合并应用到通信系统中的常模 盲均衡数据处理方法中，通过这种改进，提高了常模盲均衡方法的收敛速度、降低了均方误 差；
[0027] (2)本发明中的仿真结果表明，与基于混合蛙跳优化的常模盲均衡方法相比，输出 星座图更加清晰紧凑。
【附图说明】
[0028] 图1是盲均衡原理图。
[0029] 图2是普通交叉操作图。
[0030] 图3是普通变异操作图。
[0031] 图 4 是 DNA-SFLA-CMA 流程图。
[0032] 图 5 是 SFLA-CMA 和 DNA-SFLA-CMA 收敛曲线图。
[0033] 图6是输出星座图；其中，（a)是SFLA-CMA星座图，（b)是DNA-SFLA-CMA星座图。
【具体实施方式】
[0034] 下面结合附图对本发明的技术方案做进一步的详细说明：
[0035] (1)常模盲均衡方法
[0036] 盲均衡技术是一种不借助训练序列，仅利用接收序列本身的先验信息来均衡信道 特性，使其输出序列尽量逼近发送序列的新兴自适应均衡技术。它能有效地补偿信道的非 理想特性，克服码间干扰，减小误码率，提高通信质量。常模盲均衡方法原理框图如图1所 不。
[0037] 图1中a(k)为系统的发送序列；h(k)为离散时间传输信道（包括发射滤波器、传 输媒介和接收滤波器等）的冲激响应，其长度为M ;n(k)为加性高斯噪声；y(k)为均衡器的 接收信号；c (k)均衡器的抽头系数；z (k)为盲均衡的输出序列；k为时间序。
[0038] y (k) = h (k) a (k) +n (k) (1)
[0039] z (k) = y (k) c (k) (2)
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