【摘 要】
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为解决小波加权多模盲均衡算法在实现水声信道均衡的过程中,由于采用随机梯度下降法最小化非凸性代价函数,而导致的收敛速度慢和稳态误差大等问题,本文提出了基于退火狼群算
【基金项目】
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安徽省教育厅自然科学研究重点项目(KJ2016A663)
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为解决小波加权多模盲均衡算法在实现水声信道均衡的过程中,由于采用随机梯度下降法最小化非凸性代价函数,而导致的收敛速度慢和稳态误差大等问题,本文提出了基于退火狼群算法优化的小波加权多模盲均衡算法。该算法将模拟退火算法嵌入狼群围攻行为结束后和狼群发生更新之前,增强基本狼群算法的全局寻优能力,利用其最小化小波加权多模盲均衡算法中的非凸性代价函数。仿真结果表明,本文算法与小波加权多模盲均衡算法以及基本狼群算法优化的小波加权多模盲均衡算法相比,具有收敛迅速、稳态误差小,星座图更清晰等优点。
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