基于动态粒子群小波动态加权多模盲均衡算法

doi:10.3969/j.issn.1000-1093.2013.12.009

兵工学报 ›› 2013, Vol. 34 ›› Issue (12): 1547-1554.doi: 10.3969/j.issn.1000-1093.2013.12.009

基于动态粒子群小波动态加权多模盲均衡算法

胡苓苓^1，2，郭业才^2，3

(1.武汉生物工程学院，湖北武汉 430315； 2.安徽理工大学电气与信息工程学院, 安徽淮南 232001；3.南京信息工程大学电子与信息工程学院江苏南京 210044)

收稿日期:2012-09-21 修回日期:2012-09-21 上线日期:2014-03-04
通讯作者: 胡苓苓 E-mail:huling0221@163.com
作者简介:胡苓苓（1986—），女，硕士

Orthogonal Wavelet Transform Dynamic Weighted Multi-modulus Blind Equalization Algorithm Based on Dynamic Particle Swarm

HU Ling-ling^1,2， GUO Ye-cai^2,3

(1.Wuhan Bioengineering Institute, Wuhan 430315，Hubei，China； 2.School of Electrical and Information Engineering，Anhui University of Science and Technology，Huainan 232001，Anhui，China； 3.College of Electronic and InformationEngineering，Nanjing University of Information Science and Technology， Nanjing 210044，Jiangsu，China)

Received:2012-09-21 Revised:2012-09-21 Online:2014-03-04
Contact: HU Ling-ling E-mail:huling0221@163.com

摘要/Abstract

摘要： 为了提高对高阶正交振幅调制 (QAM) 信号的均衡效果，提出了基于动态粒子群优化(DPSO)的小波动态加权多模盲均衡算法(DPSO-WTDWMMA). 该算法将DPSO算法和正交小波变换结合起来应用于动态加权多模盲均衡算法(DWMMA)中。利用DPSO对均衡器权向量进行优化，利用正交小波变换降低输入信号的自相关性，利用动态加权多模算法来选择合适的误差模型匹配发射的QAM信号，降低了稳态误差。理论分析及水声信道仿真结果表明：DPSO-WTDWMMA算法可获得较快的收敛速度和较低的稳态误差。

关键词: 信息处理技术, 动态粒子群优化算法, 正交小波变换, 加权多模盲均衡算法, 水声通信

Abstract: In order to improve the equalization performance of high-order quadrature amplitude modulation（QAM）signals, an orthogonal wavelet transform dynamic weighted multi-modulus blind equalization algorithm based on the dynamic particle swarm optimization (DPSO-WTDWMMA) is proposed. In the proposed algorithm, dynamic particle swarm optimization algorithm and orthogonal wavelet transform are applied to dynamic weighted multi-modulus blind equalization algorithm (DWMMA). Accordingly, the equalizer weight vector can be optimized by DPSO algorithm, the autocorrelation of the input signals can be reduced using orthogonal wavelet transform, and DWMMA is used to choose appropriate error models to match QAM signals. The theoretical analyses and computational simulations of underwater acoustic channels indicate that the proposed algorithm can be used to obtain the highest convergence rate and the smallest steady mean square error in the equalization of high-order QAM signals.

Key words: information processing, dynamic particle swarm optimization algorithm, orthogonal wavelet transform, weighted multi-modulus blind equalization, underwater acoustic communication

中图分类号:

TN911.2

胡苓苓，郭业才. 基于动态粒子群小波动态加权多模盲均衡算法[J]. 兵工学报, 2013, 34(12): 1547-1554.

HU Ling-ling， GUO Ye-cai. Orthogonal Wavelet Transform Dynamic Weighted Multi-modulus Blind Equalization Algorithm Based on Dynamic Particle Swarm[J]. Acta Armamentarii, 2013, 34(12): 1547-1554.

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Orthogonal Wavelet Transform Dynamic Weighted Multi-modulus Blind Equalization Algorithm Based on Dynamic Particle Swarm

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