%0 Journal Article
%T 基于混合蛙跳算法的多模盲均衡算法
%A 郭业才
%A 张苗青
%J 兵工学报
%P 1280-1287
%D 2015
%R 10.3969/j.issn.1000-1093.2015.07.017
%X ？针对常模盲均衡算法(CMA)收敛速度慢、收敛后稳态误差大且存在盲相位的现象，提出了一种基于混合蛙跳算法的多模盲均衡算法(SFLA-MMA)。它结合了智能优化算法的基本思想，将个体自身的进化及个体间的社会行为等概念引入到盲均衡技术中。该算法将多模盲均衡算法(MMA)代价函数的倒数定义为混合蛙跳算法(SFLA)的适应度函数，将青蛙群体中青蛙个体的位置向量作为MMA的初始权向量；利用SFLA的全局信息共享机制和局部深度搜索能力，在全局范围内搜索青蛙群体的最优位置向量并作为MMA的初始优化权向量。之后，通过MMA进行迭代，得到MMA的最优权向量。利用高阶多模正交振幅调制（QAM）与正交相移键控（APSK）信号对该算法进行了仿真验证。仿真结果表明，与CMA、MMA和基于粒子群算法的多模盲均衡算法(PSO-MMA)相比，SFLA-MMA在均衡高阶多模信号时收敛速度极快、稳态误差最小、输出信号星座图最清晰。
%K 信息处理技术
%K 多模算法
%K 混合蛙跳算法
%K 智能优化算法
%K 最优权向量
%U http://118.145.16.231/jweb_bgxb/CN/abstract/abstract4824.shtml