公开(公告)号：CN105007246A

公开(公告)日：2015-10-28

申请号：CN201510456497.2

申请日：2015-07-29

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 郭业才 ,  张苗青 ,  姚超然 ,  禹胜林

IPC: H04L25/03

Abstract: 本发明公开了一种模因方法优化的多模盲均衡方法，将个体进化和个体间的社会行为等概念引入到盲均衡技术中，将多模盲均衡方法( MMA )代价函数的倒数定义为模因方法( MA )的适应度函数，利用 MA 的种群优化机制和局部深度搜索能力，在全局范围内搜索个体最优向量并作为 MMA 的初始优化权向量；然后，通过多模盲均衡方法进行迭代，得到最优 MMA 的权向量。与常模盲均衡方法CMA、多模盲均衡方法MMA及基于遗传方法的多模盲均衡方法(GA-MMA )相比，本发明方法在均衡高阶多模信号时收敛速度最快、稳态误差最小、输出信号星座图最清晰。

公开(公告)号：CN105007246B

公开(公告)日：2018-03-06

申请号：CN201510456497.2

申请日：2015-07-29

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 郭业才 ,  张苗青 ,  姚超然 ,  禹胜林

IPC: H04L25/03

Abstract: 本发明公开了一种模因方法优化的多模盲均衡方法，将个体进化和个体间的社会行为等概念引入到盲均衡技术中，将多模盲均衡方法( MMA )代价函数的倒数定义为模因方法( MA )的适应度函数，利用 MA 的种群优化机制和局部深度搜索能力，在全局范围内搜索个体最优向量并作为 MMA 的初始优化权向量；然后，通过多模盲均衡方法进行迭代，得到最优 MMA 的权向量。与常模盲均衡方法CMA、多模盲均衡方法MMA及基于遗传方法的多模盲均衡方法(GA‑MMA )相比，本发明方法在均衡高阶多模信号时收敛速度最快、稳态误差最小、输出信号星座图最清晰。