基于DNA遗传蝙蝠算法的分数间隔多模盲均衡算法  

DNA Genetic Bat Algorithm Based Fractionally Spaced Multi-modulus Algorithm

作　　者：郭业才[1,2] 吴华鹏[1] 王惠[1] 张苗青[1] 

机构地区：[1]南京信息工程大学电子与信息工程学院,江苏南京210044 [2]江苏省大气环境与装备技术协同创新中心,江苏南京210044

出　　处：《兵工学报》2015年第8期1502-1507,共6页Acta Armamentarii

基　　金：全国优秀博士论文作者专项资金项目(200753);江苏省高校自然科学基金重大项目(13KJA510001);江苏科研成果产业化推进项目(JHB 2012-9);江苏省高校"信息与通信工程"优势学科建设工程项目;江苏省六大人才高峰项目(2008026)

摘　　要：针对现有多模盲均算法(MMA)收敛速度较慢、均方误差大的缺陷,提出一种基于DNA遗传蝙蝠算法的分数间隔多模盲均衡算法(DNA-GBA-FS-MMA)。该算法利用分数间隔均衡器对信号进行过采样,以获取更多信道信息;将DNA遗传算法引入到蝙蝠算法中,得到一种DNA遗传蝙蝠算法(DNA-GBA),利用这个新算法来寻找蝙蝠群的全局最优位置向量,并作为多模盲均衡算法初始化最优权向量的实部与虚部。仿真结果表明,与现有的MMA相比,DNA-GBA-FS-MMA的稳态误差最小、收敛速度最快、星座点最清晰紧凑。For the low convergence speed and large mean square error （MSE） of the existing multi-modu- lus algorithms（MMAs） , a DNA genetic bat algorithm based fractionally spaced multi-modulus algorithm （DNA-GBA-FS-MMA） is proposed. In this proposed algorithm, the fractionally spaced equalizer is used to get more detail channel information via oversampling signals. DNA genetic algorithm is introduced into bat algorithm to obtain a new intelligent optimization algorithm, called as DNA genetic bat algorithm （DNA-GBA） , and DNA-GBA is used to find the global optimal position vector of the bat swarm serving as the real and imaginary parts of the initial weight vector of multi-modulus algorithm. Simulation results show that DNA-GBA-FS-MMA has the smallest MSE, the fastest convergence speed, and the clearest and most compact constellation points in comparison with the existing multi-modulus algorithms（MMAs）.

关 键 词：信息处理技术 分数间隔均衡器 多模盲均衡算法 DNA遗传蝙蝠算法 全局最优位置向量 

分 类 号：TN911.2[电子电信—通信与信息系统]