判决反馈RBF信道均衡器的微粒群算法进化设计  

Design of the RBFN Equalizers with Decision Feedback Based on Particle Swarm Optimization

作　　者：王俊年[1] 刘建勋[2] 刘洁[2] 郭怡婷[1] 

机构地区：[1]湖南科技大学信息与电气工程学院,湖南湘潭411201 [2]湖南科技大学知识网格重点实验室,湖南湘潭411201

出　　处：《计算机工程与科学》2008年第6期79-82,共4页Computer Engineering & Science

基　　金：国家自然科学基金资助项目(60673119);湖南省教育厅优秀青年科研资助项目(07B019);湖南省教育厅科研资助项目(06C337)

摘　　要：本文在分析判决反馈RBF网络信道均衡器(DFRBFNE)的结构特点基础上,定义一个布尔向量L作为网络的结构参数,与原来DFRBFNE的隐节点参数集一起构成了新的DFRBFNE隐节点参数集{c,σ,L},并给出了一个新的DFRBFNE网络输入输出关系表达式;采用一种混合协同微粒群算法同时对DFRBFNE网络拓扑结构和隐层节点参数进行优化设计,并将输出线性参数集分离后采用最小二乘法进行优化设计,简化了优化空间,加速了算法的收敛速度。According to the characteristics of the RBFN equalizers with decision feedback, a boolean variable L is defined as the network structural parameter and is combined with the original reasoning parameter set to form a new parameter set {c, a, L}, and a new expression related input and output of ANFIS is obtained. Then a hybrid cooperative particle swarm optimization algorithm is proposed to optimize the parameter set {c, a, L}, and the output linear parameter set {w} is separated to optimize using LMS. In the proposed method, the dimension of the operating space is reduced and the algorithm convergence speed is increased by the hybrid PSO.

关 键 词：信道均衡器 RBF网络结构 微粒群算法 混合协同 

分 类 号：TP183[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]