ig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；
[0064] (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；将当前进化代数加1。这里提到的DNA 解码过程如下：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
将blg转 换成第i只青蛙个体的十进制位置向量Xi中第g个位置值X lg;转换公式为
[0065] (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 ;
[0066] (7)将输出的最优个体位置向量作为盲均衡的初始权向量，再进行盲均衡运算。
[0067] (3)实施例
[0068] 为了验证本发明方法DNA-SFLA-CMA的有效性，以基于混合蛙跳优化的常 模盲均衡方法（Shuffled frog leaping algorithm, SFLA-CMA)作为对比对象，对 本发明方法在MATLAB环境下进行仿真研究。仿真中，信源采用16QAM信号，h = [0. 9656-0. 09060. 05780. 2368]，均衡器权长为11，信噪比为25dB，训练样本个数为N = 10000, CMA方法步长为5 X 10 5,青蛙总数500个，最大进化代数为200,交叉概率为0. 8,变 异概率为0. 1。本发明中以收敛后均衡器输出星座图及均方误差作为对方法性能进行评估 的依据。
[0069] 图5表明，与SFLA-CMA方法相比，本发明方法DNA-SFLA-CMA的收敛速度快、均方 误差较小。本发明方法DNA-SFLA-CMA的收敛速度比SFLA-CMA方法快约2000步；本发明方 法DNA-SFLA - CMA的稳态误差比SFLA-CMA方法小约20dB ;本发明方法DNA-SFLA-CMA的输 出星座比SFLA-CMA方法更清晰、紧凑。实验采用200次蒙特卡洛仿真。仿真结果如图6， 图6是输出星座图；其中，图6中的（a)是SFLA-CMA星座图，图6中的（b)是本发明方法 DNA-SFLA-CMA 星座图。
[0070] 可见，将DNA蛙跳方法应用于常模盲均衡方法中，可以显著提高盲均衡方法的收 敛速度和减少均方误差。
[0071] 本发明方案所公开的技术手段不仅限于上述实施方式所公开的技术手段，还包括 由以上技术特征任意组合所组成的技术方案。应当指出，对于本技术领域的普通技术人员 来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也视为 本发明的保护范围。
【主权项】
1. 一种通信系统中基于DM蛙跳方法优化的常模盲均衡处理方法，其特征在于，包括 W下步骤： 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; 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，令化new为执行交叉操作 生成的新的青蛙个体数，其初值设为零； 步骤3、从优质种群中随机选择父体，并随机产生一个O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个新的青蛙个体，则化new加2 ;当 新生成的青蛙个体数化new大于0. 5Size时，则执行步骤4,否则继续执行交叉操作； 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，运组随机数中 的元素与青蛙个体的DNA序列位置向量中的元素一一对应，将产生的随机数分别与变异概 率Pm比较，若随机数小于Pm，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； 步骤5、当所有青蛙个体变异操作完成后，执行Size-I次联赛选择，从而挑选出Size-I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 ; 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 ; 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。2. 根据权利要求1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，其特征在于，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。3. 根据权利要求1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，其特征在于，所述步骤3中的交叉操作，具体如下： 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个新的青蛙个体。4. 根据权利要求1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，其特征在于，所述步骤4中的变异操作，具体如下： 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W概率Pm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。5. 根据权利要求1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，其特征在于，所述步骤4中的DNA编码，具体如下： 步骤4-1、由第i只青蛙的位置向量Xi= [X。，Xi2,…，XJ计算得到十进制位置过渡向 量Bi=比…bi2,…，bJ，其中，Xig表示第i只青蛙的位置向量X冲第g个位置值，bIg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，Dmaxg和Dmmg分别为第i只青蛙的位置向量X冲第g 个位置的最大值、最小值； 步骤4-2、将十进制位置过渡向量中第g个位置值big转换成一串四进制数SW则第i只青蛙个体的DNA序列位置向量及,.=权，苗，…，4，...，4,如…，毎]由1串四进制数Sig组成， 其中，Sig表示第i只青蛙个体的DNA序列位置向量S冲第g个位置的整数串，长度为山這 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n位的数字，1《n《1 且n为整数。6.根据权利要求5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，其特征在于，所述步骤5中的DNA解码，具体如下： 步骤5-1、将第i只青蛙个体的DNA序列位置向量友,=拉，苗，…，亦…，4,苗，'??，別解码 为十进制位置过渡向量Bi=比…bi2,…，bj，； 步骤5-2、将big转换成第i只青蛙个体的十进制位置向量X1中第g个位置值Xig;转换 公式为
【专利摘要】本发明公开了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，该发明方法充分利用混合蛙跳方法寻优能力强和DNA遗传方法收敛精度较高的优点，将二者相结合得到了DNA蛙跳方法，由DNA蛙跳方法对常模盲均衡权向量进行优化，优化步骤：1）初始化青蛙种群；2）计算青蛙种群中青蛙个体的适应度值，将青蛙个体的位置向量按适应度值从小到大进行排序，并对青蛙个体的位置向量进行交叉操作和对青蛙个体进行DNA编码后的DNA序列位置向量进行变异操作，从而选出最优青蛙个体的位置向量；3)将最优青蛙个体的位置向量作为常模盲均衡方法的初始权向量。本发明方法具有收敛速度快、均方误差小的优点。
【IPC分类】H04L25/03
【公开号】CN105376185
【申请号】CN201510728780
【发明人】郭业才, 姚超然, 禹胜林
【申请人】南京信息工程大学
【公开日】2016年3月2日
【申请日】2015年10月30日