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双蝙蝠群智能优化的多模盲均衡算法
双蝙蝠群智能优化的多模盲均衡算法
作者:
吴华鹏
郭业才
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
常模盲均衡算法
多模盲均衡算法
蝙蝠算法
全局最优位置
最优权向量
摘要:
针对常模盲均衡算法( CMA)均衡多模QAM信号收敛速度慢、剩余均方误差大的缺陷,提出了一种基于双蝙蝠群智能优化的多模盲均衡算法( DBSIO-MMA). 该算法将2个蝙蝠群独立全局寻优得到的一组最优位置向量分别作为多模盲均衡算法( MMA)初始化最优权向量的实部与虚部,以此提高收敛速度并减小剩余均方误差. 仿真结果表明,蝙蝠算法( BA)全局搜索成功率高、收敛速度快的特点在DBSIO-MMA中得到很好地体现. 与CMA、MMA、粒子群多模盲均衡算法( PSO-MMA)、单蝙蝠群多模盲均衡算法( BA-MMA)相比,DBSIO-MMA具有更快的收敛速度和更小的均方误差.
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篇名
双蝙蝠群智能优化的多模盲均衡算法
来源期刊
智能系统学报
学科
工学
关键词
常模盲均衡算法
多模盲均衡算法
蝙蝠算法
全局最优位置
最优权向量
年,卷(期)
2015,(5)
所属期刊栏目
研究方向
页码范围
755-761
页数
7页
分类号
TN911|TP182
字数
5596字
语种
中文
DOI
10.11992/tis.201407031
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
H指数
G指数
1
郭业才
南京信息工程大学江苏省气象探测与信息处理重点实验室
147
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吴华鹏
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研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
智能系统学报
主办单位:
中国人工智能学会
哈尔滨工程大学
出版周期:
双月刊
ISSN:
1673-4785
CN:
23-1538/TP
开本:
大16开
出版地:
哈尔滨市南岗区南通大街145-1号楼
邮发代号:
创刊时间:
2006
语种:
chi
出版文献量(篇)
2770
总下载数(次)
11
总被引数(次)
12401
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