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1、基于蚁群算法的盲均衡算法的研究摘要在现代数字通信系统中，山于信道非理想特性而引起的码间干扰（ISI）是影响通信质量的一个主要因素。为了克服码间干扰就必须在接收端加均衡器，以补偿信道特性，正确恢复发送序列。传统的口适应均衡器需要发送训练序列，这样会影响通信效率。盲均衡是一种不借助训练序列、仅利用接收序列本身的统计特性对信道进行均衡的新兴自适应均衡技术,是日前数字通信技术屮的关键技术Z—，也是信号与信息处理、通信信号处理等学科的-个前沿热点研究课题，在通信、雷达、声纳、控制工程、地震勘探、生物医学工程等领域有着非常重耍的理论意义和实用价值。本文所做的主要T作：（1）研究了肓均衡的基
2、本理论，综述了基于神经网络盲均衡算法的原理及发展历程，分析了其特点，并提出了一些改进措施。（2）围绕蚁群优化的理论及应用，就如何改进基本蚁群优化算法进行了研究，分析验证了一种改进方法自适应蚁群算法（AdaptiveAntColonyAlgorithm,简称AACA）。该算法根据平均节点分支数动态地调整转移概率以避免算法出现停滞现象，极大地提高了算法搜索较好解的能力。对TSP问题的仿真实验结果表明，AACA算法即使在运行的后期，仍能以较大的概率搜索较好解。（3）针对现有前馈神经网络盲均衡算法易陷入局部最优的缺陷，将蚁太廉理工大学硕士研究牛学位论文群算法与BP神经网络算法相融合共同
3、完成对前馈神经网络的训练。该算法首先采用蚁群算法对网络权值进行整体寻优，找到其较好的初值；然后再采用BP算法对找到的较优权值进行进一步的寻优，以克服陷入局部最优，并提高网络的训练精度，减小神经网络盲均衡算法的稳态剩余误羌。经计算机仿真表明，新算法的收敛精度提高，误码率降低，但收敛速度冇所增加。关键词：盲均衡算法，神经网络，蚁群算法，BP算法STUDYONBLINDEQUALIZATIONALGORITHMBASEDONANTCOLONYALGORITHMABSTRACTInmoderndigitalcommunicationsystems,inter-symbolinterfe
4、rencecausedbynon-idealchannelcharacteristicsisamajoreffectfactorofcommunicationquality.Inordertoovercomeinter-symbolinterference,itmustaddequalizeratthereceivingendtocompensateforchannelcharacteristics,correctlyrestorethesendingsequence.Becauseoftraditionaladaptiveequalizerrequiredtosendtrai
5、ningsequences,itwillaffectthecommunicationefficiency.Blindequalizationdoesnotusetrainingsequence,butsimplyusereceivingsequenceownsstatisticalpropertiestobalanceonchannels,andthereforeitiscalledanewadaptiveequalizationtechnology.Itiscurrentlyoneofthekeytechnologiesindigitalcommunications,anda
6、nimportantforefrontsubjectandhotresearchtopicofcommunications,signalandinformationprocessing,anddetectiontheoryandsoon.Blindequalizationhasveryimportanttheoreticalandpracticalvalueincommunications,radar,sonar,controlengineering,seismicexploration,biomedicalengineeringandotherfields.Inthispap
7、er,thefollowingismainjobsdone(1)Thispapersystematicallystudiesthebasictheoryofblindequalizationanddescribesprincipleanddevelopmentofblindequalizationtechniquebasedonneuralnetwork,andanalysestheadvantagesanddisadvantagesoforiginalblindequalizational
