[發(fā)明專利]一種基于DNA螢火蟲優(yōu)化的小波盲均衡方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201610018887.6
• 申請日: 2016-01-12
• 公開（公告）號(hào): CN105635006B
• 公開（公告）日: 2018-11-23
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 郭業(yè)才;陸璐;姚超然
• 申請（專利權(quán)）人: 南京信息工程大學(xué)
• 主分類號(hào): H04L25/03
• 分類號(hào): H04L25/03
• 代理公司: 南京縱橫知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 32224
• 代理人: 董建林

1.一種基于DNA螢火蟲優(yōu)化的小波盲均衡方法，其特征在于：包括以下步驟，

步驟1，將發(fā)射信號(hào)a(k)經(jīng)過傳輸信道h(k)后得到信號(hào)s(k)，再加入信道噪聲n(k)，得到均衡器的接收信號(hào)x(k)，再把均衡器的接收信號(hào)經(jīng)小波變換WT后作為DNA螢火蟲優(yōu)化方法的輸入信號(hào)y(k)；

其中，s(k)＝h(k)a(k)，x(k)＝h(k)a(k)+n(k)，y(k)＝Qx(k)，k為非負(fù)整數(shù)且表示時(shí)間序列，Q為小波變換矩陣；

步驟2，通過DNA螢火蟲優(yōu)化方法得到螢火蟲種群的最優(yōu)位置向量，并將其作為均衡器的初始最優(yōu)權(quán)向量c(0)，c(0)是k＝0時(shí)c(k)的值；

所述c(k)的更新公式為

其中，e(k)為誤差信號(hào)，是由誤差函數(shù)生成，μ為迭代步長，上標(biāo)“*”表示復(fù)共軛；

為小波變換的平均功率估計(jì)，diag[]表示對(duì)角矩陣，和分別表示對(duì)尺度變換系數(shù)m_j,k(k)和小波變換系數(shù)y_j,k(k)的平均功率估計(jì)，k_J＝L/2^J-1，J為小波分解的最大尺度，L為均衡器的權(quán)長，c(k+1),c(k)分別為k+1、k時(shí)刻的最優(yōu)權(quán)向量；

步驟3，將步驟1所述的輸入信號(hào)y(k)經(jīng)過均衡器得到輸出信號(hào)z(k)；

其中，z(k)＝y(tǒng)(k)c(k)；

通過DNA螢火蟲優(yōu)化方法得到螢火蟲種群的最優(yōu)位置向量的步驟如下，

步驟2-1，設(shè)置DNA螢火蟲優(yōu)化方法的初始種群及參數(shù)；

在一個(gè)n維搜索空間中，創(chuàng)建一個(gè)規(guī)模為D的初始螢火蟲群的初始位置向量W＝[W₁,W₂,…,W_D]；其中，W_i表示第i個(gè)螢火蟲的位置向量，0＜i≤D；

每只螢火蟲都具有相同的初始熒光素值、初始動(dòng)態(tài)決策范圍以及一個(gè)隨機(jī)分配的n維位置向量W_i＝(w_i1,w_i2,…,w_in)，每個(gè)初始位置向量對(duì)應(yīng)著一組均衡器權(quán)向量系數(shù)；

定義最大進(jìn)化代數(shù)sg1，定義最大迭代次數(shù)sg2；

步驟2-2，確定適應(yīng)度函數(shù)；

將常模盲均衡方法CMA的代價(jià)函數(shù)的倒數(shù)定義為DNA螢火蟲優(yōu)化方法的適應(yīng)度函數(shù)，

其中，J(W_i)為CMA方法的代價(jià)函數(shù)，R_CM為CMA的統(tǒng)計(jì)模值；

步驟2-3，計(jì)算螢火蟲群中每個(gè)螢火蟲位置向量的適應(yīng)度函數(shù)值并將適應(yīng)度函數(shù)值從大到小排列；

其中，前一半對(duì)應(yīng)的是優(yōu)質(zhì)螢火蟲種群，后一半則為劣質(zhì)螢火蟲種群；選取適應(yīng)度函數(shù)值最大的位置向量為當(dāng)前最優(yōu)位置向量，對(duì)應(yīng)的螢火蟲個(gè)體為最優(yōu)螢火蟲個(gè)體；

步驟2-4，編碼；

將螢火蟲個(gè)體的位置向量轉(zhuǎn)換為十進(jìn)制位置向量，從而得到了DNA序列位置向量；

步驟2-5，執(zhí)行交叉操作和變異操作，獲得新一代螢火蟲群；

產(chǎn)生一個(gè)隨機(jī)數(shù)rand1∈(0,1)，與置換交叉概率p₁比較，若rand1＜p₁，則執(zhí)行置換交叉操作；再次產(chǎn)生一個(gè)隨機(jī)數(shù)rand2∈(0,1)，與轉(zhuǎn)位交叉概率p₂比較，若rand2＜p₂，則執(zhí)行轉(zhuǎn)位交叉操作；再產(chǎn)生一組與螢火蟲個(gè)體DNA序列位置向量維數(shù)相同的(0，1)上的隨機(jī)數(shù)，這組隨機(jī)數(shù)中的元素與DNA序列位置向量中的元素一一對(duì)應(yīng)，將所有隨機(jī)數(shù)分別與變異概率p_m比較，若隨機(jī)數(shù)小于p_m，則執(zhí)行變異操作；

步驟2-6，判斷是否達(dá)到最大進(jìn)化代數(shù)sg1，如果否，則轉(zhuǎn)至步驟2-7，否則，轉(zhuǎn)至步驟2-8；

步驟2-7，將新一代螢火蟲群中所有螢火蟲個(gè)體的DNA序列位置向量解碼，得到所有螢火蟲個(gè)體的位置向量，轉(zhuǎn)至步驟2-3；

步驟2-8，獲得最優(yōu)螢火蟲群；

步驟2-9，計(jì)算最優(yōu)螢火蟲群中所有螢火蟲位置向量的適應(yīng)度函數(shù)值，選取適應(yīng)度函數(shù)值最大的位置向量為當(dāng)前最優(yōu)位置向量；

步驟2-10，更新螢火蟲熒光素值，確定鄰域，更新螢火蟲位置和動(dòng)態(tài)決策范圍，進(jìn)行適應(yīng)度函數(shù)值計(jì)算，選取適應(yīng)度函數(shù)值最大的位置向量為當(dāng)前最優(yōu)位置向量；

步驟2-11，比較步驟2-10和步驟2-9中最優(yōu)位置向量的適應(yīng)度函數(shù)值，取適應(yīng)度函數(shù)值大的位置向量為全局最優(yōu)位置向量；

步驟2-12，判斷是否達(dá)到最大迭代次數(shù)sg2，如果是，則轉(zhuǎn)至步驟2-13，如果否，則轉(zhuǎn)至步驟2-10；

步驟2-13，獲得全局最優(yōu)位置向量，及對(duì)應(yīng)的最優(yōu)螢火蟲個(gè)體。