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公开(公告)号：CN105162738B
公开(公告)日：2018-11-27
申请号：CN201510461004.4
申请日：2015-07-30
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: H04L25/03
Abstract: 本发明公开了一种卫星信道复数神经多项式网络盲均衡系统及方法，本发明采用复数神经多项式网络作为盲均衡模块，其中的单层神经网络用来补偿卫星信道线性特性、非线性无记忆处理器用来补偿卫星信道非线性特性。通过构建模糊控制规则，设计了六层模糊神经网络控制器，其中的第六层权向量由固定步长常模方法进行调整；由六层模糊神经网络控制器对单层神经网络和非线性无记忆处理器权向量的迭代步长进行高精度控制。本发明具有简单的系统结构、较快的收敛速度和较小的稳态误差，较好地解决了高复杂度问题，有效地克服了收敛速度与均方误差之间的矛盾。
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公开(公告)号：CN105007247A
公开(公告)日：2015-10-28
申请号：CN201510456578.2
申请日：2015-07-29
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: H04L25/03
Abstract: 本发明公开了新变异DNA遗传人工鱼群优化DNA序列的频域加权多模方法，针对多模盲均衡方法(MMA)均衡高阶多模QAM信号时误差函数与信号星座模型不匹配导致收敛速度慢、剩余均方误差大的缺陷，发明一种新变异DNA遗传人工鱼群优化DNA序列的频域加权多模方法(nmDNAG-AFS-DNA-FWMMA)。该方法利用新型变异DNA遗传人工鱼群优化方法收敛速度快和全局搜索能力强的优点，通过DNA约束模型和代价函数来寻找DNA最优序列，将该序列解码后作为频域加权多模方法(FWMMA)初始最优权向量，以提高收敛速度并减小剩余均方误差。实施例表明，本发明方法nmDNAG-AFS-DNA-FWMMA的收敛速度快、均方误差小。
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公开(公告)号：CN106846269A
公开(公告)日：2017-06-13
申请号：CN201710006977.8
申请日：2017-01-05
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了基于DNA萤火虫优化的盲均衡与图像盲恢复方法。本发明方法首先利用DNA遗传方法优化萤火虫种群得到DNA萤火虫优化方法，再将得到的DNA萤火虫优化方法与图像盲恢复方法相结合，利用DNA萤火虫优化方法的全局搜索能力来优化盲均衡器的初始权向量，以优化获得的初始权向量为盲均衡器权向量更新的起始点，按盲均衡器权向量更新方法进行更新，提高了图像盲复原效果，而且在图像盲复原过程中无需对图像进行降维和升维处理，减少了信息丢失，图像恢复效果更好，因此本发明方法在通信技术领域有很强的实用价值。
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公开(公告)号：CN105635006B
公开(公告)日：2018-11-23
申请号：CN201610018887.6
申请日：2016-01-12
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: H04L25/03
Abstract: 本发明公开了一种基于DNA萤火虫优化的小波盲均衡方法。本发明将DNA遗传优化方法引入到萤火虫优化方法中，得到了一种基于DNA遗传优化的萤火虫方法，这个新方法充分发挥了DNA遗传优化方法和萤火虫优化方法的优点，利用这个新方法来获得萤火虫种群的最优位置向量，该最优位置向量作为小波盲均衡方法的初始最优权向量，从而加快了收敛速度，减小了均方误差。与现有技术相比，本发明具有收敛速度最快、均方误差最小和全局最优的性能，在通信技术领域有很强的实用价值。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105635006A
公开(公告)日：2016-06-01
申请号：CN201610018887.6
申请日：2016-01-12
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: H04L25/03
Abstract: 本发明公开了一种基于DNA萤火虫优化的小波盲均衡方法。本发明将DNA遗传优化方法引入到萤火虫优化方法中，得到了一种基于DNA遗传优化的萤火虫方法，这个新方法充分发挥了DNA遗传优化方法和萤火虫优化方法的优点，利用这个新方法来获得萤火虫种群的最优位置向量，该最优位置向量作为小波盲均衡方法的初始最优权向量，从而加快了收敛速度，减小了均方误差。与现有技术相比，本发明具有收敛速度最快、均方误差最小和全局最优的性能，在通信技术领域有很强的实用价值。
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公开(公告)号：CN106302280B
公开(公告)日：2019-07-02
申请号：CN201610656658.7
申请日：2016-08-12
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于DNA蛙跳算法的MIMO系统多模盲均衡方法，步骤1、初始化；步骤2、计算青蛙个体的适应度值；步骤3、将青蛙个体的位置向量按照适应度值从小到大进行排序，并将Ncnew1和Ncnew2的初始值都设为零；步骤4、进行交叉操作；步骤5、进行变异操作；步骤6、执行联赛选择；步骤7、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；否则返回步骤3；步骤8、将最优青蛙个体的位置向量作为MIMO系统多模盲均衡算法中每个均衡器的初始权向量，进行盲均衡运算，得到均衡后的各路信号。加快收敛速度、减小码间干扰。
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公开(公告)号：CN105007247B
公开(公告)日：2017-12-05
申请号：CN201510456578.2
申请日：2015-07-29
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: H04L25/03
Abstract: 本发明公开了新变异DNA遗传人工鱼群优化DNA序列的频域加权多模方法，针对多模盲均衡方法(MMA)均衡高阶多模QAM信号时误差函数与信号星座模型不匹配导致收敛速度慢、剩余均方误差大的缺陷，发明一种新变异DNA遗传人工鱼群优化DNA序列的频域加权多模方法(nmDNAG‑AFS‑DNA‑FWMMA)。该方法利用新型变异DNA遗传人工鱼群优化方法收敛速度快和全局搜索能力强的优点，通过DNA约束模型和代价函数来寻找DNA最优序列，将该序列解码后作为频域加权多模方法(FWMMA)初始最优权向量，以提高收敛速度并减小剩余均方误差。实施例表明，本发明方法nmDNAG‑AFS‑DNA‑FWMMA的收敛速度快、均方误差小。
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公开(公告)号：CN106302280A
公开(公告)日：2017-01-04
申请号：CN201610656658.7
申请日：2016-08-12
Applicant: 南京信息工程大学
CPC classification number: H04L25/0307 , G06N3/126
Abstract: 本发明公开了一种基于DNA蛙跳算法的MIMO系统多模盲均衡方法，步骤1、初始化；步骤2、计算青蛙个体的适应度值；步骤3、将青蛙个体的位置向量按照适应度值从小到大进行排序，并将Ncnew1和Ncnew2的初始值都设为零；步骤4、进行交叉操作；步骤5、进行变异操作；步骤6、执行联赛选择；步骤7、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；否则返回步骤3；步骤8、将最优青蛙个体的位置向量作为MIMO系统多模盲均衡算法中每个均衡器的初始权向量，进行盲均衡运算，得到均衡后的各路信号。加快收敛速度、减小码间干扰。
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公开(公告)号：CN105162738A
公开(公告)日：2015-12-16
申请号：CN201510461004.4
申请日：2015-07-30
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: H04L25/03
CPC classification number: H04L25/03089 , H04L25/03165
Abstract: 本发明公开了一种卫星信道复数神经多项式网络盲均衡系统及方法，本发明采用复数神经多项式网络作为盲均衡模块，其中的单层神经网络用来补偿卫星信道线性特性、非线性无记忆处理器用来补偿卫星信道非线性特性。通过构建模糊控制规则，设计了六层模糊神经网络控制器，其中的第六层权向量由固定步长常模方法进行调整；由六层模糊神经网络控制器对单层神经网络和非线性无记忆处理器权向量的迭代步长进行高精度控制。本发明具有简单的系统结构、较快的收敛速度和较小的稳态误差，较好地解决了高复杂度问题，有效地克服了收敛速度与均方误差之间的矛盾。
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