[發明專利]一種基于廣度增強型煙花算法的水聲信道均衡方法

有效

• 申請號: 202010483899.2
• 申請日: 2020-06-01
• 公開（公告）號: CN111654455B
• 公開（公告）日: 2021-04-27
• 發明（設計）人: 王景景;姜寧;童剛;徐凌偉;楊星海;施威;李海濤;郭瑛
• 申請（專利權）人: 青島科技大學
• 主分類號: H04L25/02
• 分類號: H04L25/02;H04L25/03;H04B13/02
• 代理公司: 青島海昊知識產權事務所有限公司 37201
• 代理人: 劉艷青

本發明公開了一種基于廣度增強型煙花算法的水聲信道均衡方法，首先提出一種廣度增強型煙花算法，新算法采用佳點集理論初始化種群，提高了種群個體的隨機性和均勻性；提出了基于廣度優先策略與優度優先策略的下一代種群選擇方法，既利用了其他適應度好的煙花的位置信息，又保證了種群多樣性，加快了收斂速度；通過對選擇后的煙花進行高斯擾動，進一步增加種群多樣性，增加算法跳出局部極值能力，避免陷入局部最優；其次將均衡后信號和理想無噪聲信號之間的均方誤差作為廣度增強型煙花算法的適應度函數，進而優化CMA的初始抽頭系數，最后得到最優初始抽頭系數下的盲均衡信號。利用本發明，最終能得到穩健性強、均衡性佳的水聲信道傳輸信號。

技術領域

本發明屬于水聲信道均衡領域，具體地說，涉及一種基于廣度增強型煙花算法的水聲信道均衡方法。

背景技術

復雜海洋環境下碼間干擾十分嚴重，給水聲通信帶來極大困難。采用信道均衡技術可克服水聲信道的多徑干擾。信道均衡技術通過補償發送信號在信道傳輸過程中的幅度、頻率、相位等方面的損失，盡可能恢復原始信號。傳統均衡技術需不斷發送訓練序列跟蹤信道變化，雖可提高數據傳輸的可靠性，但大量重復訓練降低了通信效率。盲均衡技術則不需在傳輸數據之間發送訓練序列，僅需獲取發送序列的一些統計特性，根據接收端收到的觀測數據便可恢復發送信號。盲均衡最經典的常模算法(Constant Modulus Algorithm，CMA)計算簡單、穩健性好，但收斂速度慢、穩態誤差大。

為彌補傳統盲均衡算法的不足，基于元啟發式的智能優化算法被引入盲均衡算法的優化中，包括灰狼優化算法，人工魚群算法，人工蜂群算法等。這些優化算法在收斂速度與搜索精度上仍有很大的上升空間。并且以上種種改進只能在一定程度上優化均衡器的性能，沒有從根本上解決收斂速度慢、穩態誤差大的問題。

發明內容

本發明提出了一種基于廣度增強型煙花算法的水聲信道均衡方法，以彌補現有技術的不足。

本發明首先提出一種廣度增強型煙花算法(BEFWA)，新算法采用佳點集理論初始化種群，提高了種群個體的隨機性和均勻性；提出了基于廣度優先策略與優度優先策略的下一代種群選擇方法，既利用了其他適應度好的煙花的位置信息，又保證了種群多樣性，加快了收斂速度；通過對選擇后的煙花進行高斯擾動，進一步增加種群多樣性，增加算法跳出局部極值能力，避免陷入局部最優。其次將均衡后信號和理想無噪聲信號之間的均方誤差作為廣度增強型煙花算法的適應度函數，進而優化CMA的初始抽頭系數，最后得到最優初始抽頭系數下的盲均衡信號。

為實現上述發明目的，本發明采用下述具體技術方案予以實現：

一種基于廣度增強型煙花算法的水聲信道均衡方法，包括以下步驟：

S1：水聲信號數據收集和處理；

S2：使用佳點集方法產生初始煙花種群，種群中每個個體為均衡器的初始抽頭系數向量；

S3：建立適應度函數，具體是將均衡后信號和理想無噪聲信號之間的均方誤差作為廣度增強型煙花算法的適應度函數；

S4：利用S2得到的初始抽頭系數向量和S3建立的適應度函數計算每個個體的適應度值；

S5：基于S4得到的適應度值更新煙花的位置信息；

S6：運用廣度優先選擇策略或優度優先選擇策略在S5中得到的煙花位置信息中選擇下一代煙花；

S7：對S6選擇的下一代煙花進行高斯擾動；

S8：重復步驟S3～S7直至獲取最小均方誤差的情況下的最優初始抽頭系數；

S9：基于最優初始抽頭系數，利用盲均衡器(CMA)對S1得到的水聲信號數據進行處理，最終輸出盲均衡信號。