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公开(公告)号：CN105007246A
公开(公告)日：2015-10-28
申请号：CN201510456497.2
申请日：2015-07-29
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: H04L25/03
Abstract: 本发明公开了一种模因方法优化的多模盲均衡方法，将个体进化和个体间的社会行为等概念引入到盲均衡技术中，将多模盲均衡方法( MMA )代价函数的倒数定义为模因方法( MA )的适应度函数，利用 MA 的种群优化机制和局部深度搜索能力，在全局范围内搜索个体最优向量并作为 MMA 的初始优化权向量；然后，通过多模盲均衡方法进行迭代，得到最优 MMA 的权向量。与常模盲均衡方法CMA、多模盲均衡方法MMA及基于遗传方法的多模盲均衡方法(GA-MMA )相比，本发明方法在均衡高阶多模信号时收敛速度最快、稳态误差最小、输出信号星座图最清晰。
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公开(公告)号：CN105635006A
公开(公告)日：2016-06-01
申请号：CN201610018887.6
申请日：2016-01-12
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: H04L25/03
Abstract: 本发明公开了一种基于DNA萤火虫优化的小波盲均衡方法。本发明将DNA遗传优化方法引入到萤火虫优化方法中，得到了一种基于DNA遗传优化的萤火虫方法，这个新方法充分发挥了DNA遗传优化方法和萤火虫优化方法的优点，利用这个新方法来获得萤火虫种群的最优位置向量，该最优位置向量作为小波盲均衡方法的初始最优权向量，从而加快了收敛速度，减小了均方误差。与现有技术相比，本发明具有收敛速度最快、均方误差最小和全局最优的性能，在通信技术领域有很强的实用价值。
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公开(公告)号：CN106302280B
公开(公告)日：2019-07-02
申请号：CN201610656658.7
申请日：2016-08-12
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于DNA蛙跳算法的MIMO系统多模盲均衡方法，步骤1、初始化；步骤2、计算青蛙个体的适应度值；步骤3、将青蛙个体的位置向量按照适应度值从小到大进行排序，并将Ncnew1和Ncnew2的初始值都设为零；步骤4、进行交叉操作；步骤5、进行变异操作；步骤6、执行联赛选择；步骤7、若当前进化代数达到预设的进化代数G，则输出最优青蛙个体的位置向量；否则返回步骤3；步骤8、将最优青蛙个体的位置向量作为MIMO系统多模盲均衡算法中每个均衡器的初始权向量，进行盲均衡运算，得到均衡后的各路信号。加快收敛速度、减小码间干扰。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106302280A
公开(公告)日：2017-01-04
申请号：CN201610656658.7
申请日：2016-08-12
Applicant: 南京信息工程大学
CPC classification number: H04L25/0307 , G06N3/126
Abstract: 本发明公开了一种基于DNA蛙跳算法的MIMO系统多模盲均衡方法，步骤1、初始化；步骤2、计算青蛙个体的适应度值；步骤3、将青蛙个体的位置向量按照适应度值从小到大进行排序，并将Ncnew1和Ncnew2的初始值都设为零；步骤4、进行交叉操作；步骤5、进行变异操作；步骤6、执行联赛选择；步骤7、若当前进化代数达到预设的进化代数G，则输出最优青蛙个体的位置向量；否则返回步骤3；步骤8、将最优青蛙个体的位置向量作为MIMO系统多模盲均衡算法中每个均衡器的初始权向量，进行盲均衡运算，得到均衡后的各路信号。加快收敛速度、减小码间干扰。
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公开(公告)号：CN105376185B
公开(公告)日：2018-04-03
申请号：CN201510728780.6
申请日：2015-10-30
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: H04L25/03
Abstract: 本发明公开了一种通信系统中基于DNA蛙跳方法优化的常模盲均衡处理方法，该发明方法充分利用混合蛙跳方法寻优能力强和DNA遗传方法收敛精度较高的优点，将二者相结合得到了DNA蛙跳方法，由DNA蛙跳方法对常模盲均衡权向量进行优化，优化步骤：1）初始化青蛙种群；2）计算青蛙种群中青蛙个体的适应度值，将青蛙个体的位置向量按适应度值从小到大进行排序，并对青蛙个体的位置向量进行交叉操作和对青蛙个体进行DNA编码后的DNA序列位置向量进行变异操作，从而选出最优青蛙个体的位置向量；3)将最优青蛙个体的位置向量作为常模盲均衡方法的初始权向量。本发明方法具有收敛速度快、均方误差小的优点。
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公开(公告)号：CN105007246B
公开(公告)日：2018-03-06
申请号：CN201510456497.2
申请日：2015-07-29
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: H04L25/03
Abstract: 本发明公开了一种模因方法优化的多模盲均衡方法，将个体进化和个体间的社会行为等概念引入到盲均衡技术中，将多模盲均衡方法( MMA )代价函数的倒数定义为模因方法( MA )的适应度函数，利用 MA 的种群优化机制和局部深度搜索能力，在全局范围内搜索个体最优向量并作为 MMA 的初始优化权向量；然后，通过多模盲均衡方法进行迭代，得到最优 MMA 的权向量。与常模盲均衡方法CMA、多模盲均衡方法MMA及基于遗传方法的多模盲均衡方法(GA‑MMA )相比，本发明方法在均衡高阶多模信号时收敛速度最快、稳态误差最小、输出信号星座图最清晰。
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公开(公告)号：CN105635006B
公开(公告)日：2018-11-23
申请号：CN201610018887.6
申请日：2016-01-12
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: H04L25/03
Abstract: 本发明公开了一种基于DNA萤火虫优化的小波盲均衡方法。本发明将DNA遗传优化方法引入到萤火虫优化方法中，得到了一种基于DNA遗传优化的萤火虫方法，这个新方法充分发挥了DNA遗传优化方法和萤火虫优化方法的优点，利用这个新方法来获得萤火虫种群的最优位置向量，该最优位置向量作为小波盲均衡方法的初始最优权向量，从而加快了收敛速度，减小了均方误差。与现有技术相比，本发明具有收敛速度最快、均方误差最小和全局最优的性能，在通信技术领域有很强的实用价值。
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公开(公告)号：CN105376185A
公开(公告)日：2016-03-02
申请号：CN201510728780.6
申请日：2015-10-30
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: H04L25/03
Abstract: 本发明公开了一种通信系统中基于DNA蛙跳方法优化的常模盲均衡处理方法，该发明方法充分利用混合蛙跳方法寻优能力强和DNA遗传方法收敛精度较高的优点，将二者相结合得到了DNA蛙跳方法，由DNA蛙跳方法对常模盲均衡权向量进行优化，优化步骤：1）初始化青蛙种群；2）计算青蛙种群中青蛙个体的适应度值，将青蛙个体的位置向量按适应度值从小到大进行排序，并对青蛙个体的位置向量进行交叉操作和对青蛙个体进行DNA编码后的DNA序列位置向量进行变异操作，从而选出最优青蛙个体的位置向量；3)将最优青蛙个体的位置向量作为常模盲均衡方法的初始权向量。本发明方法具有收敛速度快、均方误差小的优点。
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