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针对前馈神经网络(FNN)盲均衡算法收敛速度慢、均方误差大的缺点,在分析FNN盲均衡算法和正交小波变换(OWT)理论的基础上,提出了基于正交小波变换的FNN盲均衡算法。该算法利用正交小波变换良好的去相关性,对FNN均衡器输入信号进行预处理后,降低了输入信号的自相关性,从而加快了收敛速度和减小了均方误差。水声信道盲均衡的仿真结果表明,该算法在收敛速度与均方误差方面的性能比FNN盲均衡算法优越。 相似文献
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为克服传统盲均衡算法收敛速度慢、均方误差大、易陷入局部极小值等缺点,在正交小波变换盲均衡算法(WT-CMA)的基础上,提出一种基于改进混合遗传的正交小波盲均衡算法(MHGA-WT-CMA)。该算法采用基于改进的编码方式、种群初始化、选择算子及交叉算子的遗传算法,以均衡器权系数为初始种群,将正交小波盲均衡算法嵌入遗传算法的父代与子代之间,对父代种群进行局部搜索,将得到的精英个体直接复制到子代中。再将其余个体进行二进制编码、轮盘赌选择、POX交叉以及非均匀变异等遗传算法操作,经过解码成实数进入子代中,进行下一次混合遗传优化,满足停止准则后输出最优权向量。这样可以结合二者的长处,使得算法既能较快收敛,又能在全局范围内得到最优权向量。计算机仿真实验表明,该算法具有收敛速度快、均方误差小、能搜索到全局最优解等特点。 相似文献
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针对现有盲均衡技术收敛速度慢、稳态误差大、容易收敛到局部极小值的缺点,文中提出了基于小生境遗传优化的正交小波变换盲均衡算法.该算法利用小生境遗传算法搜寻全局,并利用正交小波盲均衡提高收敛速度.计算机仿真结果验证了算法的有效性. 相似文献
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一种基于正交多小波的自适应均衡算法 总被引:1,自引:0,他引:1
该文提出了用正交多小波来表示均衡器,由于多小波可同时具有正交性、紧支性和线性相位等特点,因此经多小波变换后所得到的信号相关阵的稀疏化估计与单小波变换相比非零元素较少,边界效应减小,基于此,文中给出了正交多小波变换域的一种Newton-LMS类自适应均衡算法,其计算复杂性可通过有预处理的共轭梯度法进一步降低为O(N log N),仿真结果表明了该算法收敛速度较快,且易于实时实现。 相似文献
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针对多节点合作接收系统中的盲均衡问题,提出了一种基于一致优化的分布式粒子滤波盲均衡改进算法。该算法采用多个接收机组成无融合中心的分布式网络,使用分布式粒子滤波合作估计共同的发送符号序列,克服了单接收节点受信道影响大、误码率高的问题。为了保证粒子滤波中每个节点产生共同的粒子集和粒子权重,采用基于交替方向乘子法的一致优化算法获得联合似然函数,并与最大一致协议相结合,从而使每个节点获得相同的最佳重要性函数和粒子权重。理论分析与仿真结果表明,该算法只需经过有限次的一致迭代就可以达到集中式合作盲均衡的性能。全分布式的多节点合作获得了空间分集增益,降低了系统误码率。 相似文献
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合理高效地优化调度救灾物资对提升地震应急救援效果具有重要意义。地震应急需要同时兼顾时效性、公平性和经济性等相互冲突的多个调度目标。该文对地震应急物资调度问题建立了带约束的3目标优化模型,并设计了基于进化状态评估的自适应多目标粒子群优化算法(AMOPSO/ESE)来求解Pareto最优解集。然后根据“先粗后精”的决策行为模式提出了由兴趣最优解集和邻域最优解集构成的Pareto前沿来辅助决策过程。仿真表明该算法能有效地获得优化调度方案,与其他算法相比,所得Pareto解集在收敛性和多样性上具有性能优势。
相似文献13.
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基于粒子群优化算法思想的组合自适应滤波算法 总被引:1,自引:1,他引:0
根据粒子群优化(PSO)算法的社会心理学指导思想并结合自适应FIR滤波器的特点,设计了合适的惯性项、认知项与社会项表达式,并将之应用于组合自适应滤波器的子自适应滤波器更新中,提出了基于PSO算法思想的组合自适应滤波算法,分析了新算法的计算复杂度。理论分析与不同条件下的自适应系统辨识仿真结果表明,新算法可以在不明显提高计算量的条件下较好地平衡自适应滤波器的稳态失调与跟踪能力,其收敛性能优于其它几种较新的LMS算法。 相似文献
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一种改进的粒子群和K均值混合聚类算法 总被引:13,自引:1,他引:12
该文针对K均值聚类算法存在的缺点,提出一种改进的粒子群优化(PSO)和K均值混合聚类算法。该算法在运行过程中通过引入小概率随机变异操作增强种群的多样性,提高了混合聚类算法全局搜索能力,并根据群体适应度方差来确定K均值算法操作时机,增强算法局部精确搜索能力的同时缩短了收敛时间。将此算法与K均值聚类算法、基于PSO聚类算法和基于传统的粒子群K均值聚类算法进行比较,数据实验证明,该算法有较好的全局收敛性,不仅能有效地克服其他算法易陷入局部极小值的缺点,而且全局收敛能力和收敛速度都有显著提高。 相似文献
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改进粒子群算法的多峰值优化研究 总被引:1,自引:1,他引:0
粒子群优化算法对于多维函数的最优解搜索存在前期易陷入局部最优,后期收敛速度缓慢的问题.将改进的k-中心点聚类分析与PSO相结合提出了一种混合粒子群算法KM-PSO,用于多峰值问题的优化.在算法中,利用k-中心点聚类分析方法将粒子群划分成若干个子群,结合PSO的隐含并行搜索的优势增强了寻优性能.不仅增加了粒子间的信息交换,抑制了早熟收敛,还提高了全局寻优速度和计算精度.仿真实验结果表明,KM-PS0性能优于基本粒子群优化算法. 相似文献