基于改进遗传算法的盲解卷积

？针对时域盲解卷积存在求解变量多、收敛速度慢、容易陷入局部最优等问题进行了研究，提出一种防止遗传算法局部收敛的“监测策略”，可以实时监控算法向全局最优解靠近的情况；同时对交叉概率、变异概率等关键技术进行相应设计，该算法能够自动跳出局部最优，快速地收敛于全局最优解。在概率密度估计的基础上，得到时域盲解卷积的基于最小互信息的分离准则。以此最小互信息准则确定遗传算法的寻优标准，快速地实现了时域盲解卷积。使用matlab软件仿真验证了该时域盲解卷积算法的有效性。