[發明專利]一種基于DNA遺傳優化的正交小波盲均衡方法

有效

• 申請號: 201410126218.1
• 申請日: 2014-03-31
• 公開（公告）號: CN103888392B
• 公開（公告）日: 2017-02-15
• 發明（設計）人: 郭業才;張冰龍;王惠;黃友銳
• 申請（專利權）人: 南京信息工程大學
• 主分類號: H04L25/03
• 分類號: H04L25/03;G06N3/12
• 代理公司: 南京眾聯專利代理有限公司32206
• 代理人: 顧進,葉涓涓

1.一種基于DNA遺傳優化的正交小波盲均衡方法，其特征在于，包括如下步驟：

步驟1，發射信號a(n)經過脈沖響應信道h(n)后加入信道噪聲v(n)，得到正交小波變換器輸入信號y(n)：y(n)＝a(n)h(n)+v(n)；其中，n為正整數且表示時間序列，下同；

步驟2，將步驟1所述的正交小波變換器輸入信號y(n)送入正交小波變換器進行正交小波變換，得正交小波變換器輸出信號r(n)：r(n)＝Vy(n)；其中，V為正交小波變換矩陣；

步驟3，將步驟2所述的正交小波變換器輸出信號r(n)作為盲均衡器輸入信號，得到盲均衡器輸出信號z(n)：z(n)＝w^H(n)r(n)；其中，w(n)為盲均衡器的權向量，上標H表示共軛轉置；

步驟4，將步驟2所述的正交小波變換器輸出信號r(n)作為DNA遺傳算法的輸入信號，由DNA遺傳算法優化盲均衡方法的初始權向量w(0)；

其中，所述由DNA遺傳算法優化盲均衡方法的初始權向量w(0)過程包括如下步驟：

步驟4-1，設置初始種群并進行DNA編碼

設DNA遺傳算法的初始種群Chrom＝[w₁,w₂,…,w_M]，其中w_m對應于正交小波常模盲均衡方法WTCMA的第m個權向量，1≤m≤M，M為種群規模中個體數量；采用四種堿基對盲均衡器權向量w_m進行編碼；

步驟4-2，確定適應度函數

將與正交小波盲均衡方法WTCMA權向量w_m對應的代價函數定義為

J(wm)=Σi=1N(R-|zm(i)|2)2N]]>

式中，N為接收信號序列的長度，取正整數；z_m(i)為與盲均衡器第m個權向量對應的輸出信號；定義為DNA遺傳算法的適應度函數為J(w_m)的倒數，即

F(wm)=bJ(wm)]]>

式中，b表示比例系數；代價函數J(w_m)的全局最小值，也就是適應度函數最大值對應的個體就是要求的最優個體；

步驟4-3，對種群分組

將正交小波變換器輸出信號作為DNA遺傳算法的輸入信號，將種群中每個個體解碼后的值代入到適應度函數中，計算種群中每個個體的適應度函數值；按個體適應度值大小對所有個體進行排序，將前一半M/2個體作為優質種群，將后一半M/2個體作為劣質種群；將優質種群中適應度值最大的個體作為當前種群中的最優個體，并作為精英個體保留；

步驟4-4，優質種群的交叉操作

在優質種群中隨機選取用于操作的父體執行交叉操作，對被選中的父體分別執行置換交叉操作和轉位交叉操作，執行置換交叉操作和轉位交叉操作的概率分別為p₁和p₂；若被選中的父體均未執行置換交叉和轉位交叉操作，則按重構交叉概率p₃執行重構交叉操作；重復以上交叉操作直到產生M/2個新個體，然后將這M/2個新個體放入到優質種群和劣質種群中，得到具有3M/2個個體的混合種群；

步驟4-5，混合種群的變異操作與聯賽選擇操作

對由優質種群進行交叉操作后得到的具有3M/2個個體的混合種群執行變異操作，變異操作采用自適應動態變異，用變異后的個體取代原個體，變異操作完成后，重復執行M-1次聯賽選擇操作，挑選出M-1個個體，與精英個體一起組成種群規模為M的新種群，種群進化代數加1；

步驟4-6，判斷是否達到進化終止條件

設置最大進化代數為g_max且為正整數，如果進化次數達到最大進化代數，則將種群中適應度值最大的個體作為最優個體輸出，并將其解碼，解碼后的值作為均衡器的初始優化權向量；否則，返回步驟4-3；

步驟5，由步驟4獲得初始優化權向量w(0)后，對盲均衡器的權向量w(n)進行更新，更新公式為：

w(n+1)=w(n)+μR^-1(n)r(n)e*(n)z*(n).]]>