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第1章 盲均衡概述1

1.1 均衡系统模型1

1.1.1 均衡系统等效基带模型1

1.1.2 自适应均衡器与盲自适应均衡器3

1.2 Bussgang类盲均衡算法5

1.2.1 实基带信道的Bussgang算法5

1.2.2 复基带信道的Bussgang算法8

1.2.3 三种经典的算法9

1.2.4 常数模算法及其性能12

1.2.5 分数间隔盲均衡算法15

1.2.6 超指数盲均衡算法22

1.3 基于正交小波变换的自适应均衡理论28

1.3.1 均衡器的正交小波表示28

1.3.2 基于正交小波变换的LMS均衡算法31

参考文献34

第2章 基于遗传算法优化的盲均衡算法36

2.1 遗传算法37

2.1.1 遗传算法的基本用语37

2.1.2 遗传算法的基础理论38

2.1.3 遗传算法的基本操作40

2.1.4 遗传算法的参数选择46

2.1.5 遗传算法的特点47

2.2 基于遗传算法优化的常模盲均衡算法48

2.3 基于遗传算法优化的正交小波常模盲均衡算法54

2.3.1 基于正交小波变换的常模盲均衡算法54

2.3.2 基于遗传算法优化的正交小波常模盲均衡算法56

2.4 基于自适应遗传算法优化的正交小波常模盲均衡算法59

2.4.1 自适应遗传算法59

2.4.2 正交小波超指数迭代常模盲均衡算法61

2.4.3 基于自适应遗传算法优化的正交小波超指数迭代常模盲均衡算法62

2.5 基于模拟退火遗传算法优化的正交小波常模盲均衡算法65

2.5.1 模拟退火遗传算法65

2.5.2 基于模拟退火遗传算法优化的正交小波常模盲均衡算法67

2.5.3 算法仿真69

2.6 基于改进混合遗传算法优化的正交小波常模盲均衡算法71

2.6.1 混合遗传算法及其改进72

2.6.2 基于改进混合遗传优化的正交小波常模盲均衡算法76

参考文献79

第3章 基于混沌优化的盲均衡算法82

3.1 混沌理论82

3.1.1 非线性动力学系统中的混沌82

3.1.2 混沌运动的随机性特征84

3.1.3 混沌序列的基本特点86

3.1.4 混沌优化算法90

3.2 基于混沌优化的正交小波常模盲均衡算法91

3.2.1 算法原理91

3.2.2 算法仿真96

3.3 基于混沌支持向量机优化的正交小波加权多模盲均衡算法97

3.3.1 加权多模盲均衡算法98

3.3.2 支持向量机技术100

3.3.3 正交小波加权多模盲均衡算法104

3.3.4 基于混沌支持向量机优化的正交小波加权多模盲均衡算法106

3.3.5 算法仿真111

参考文献112

第4章 基于免疫克隆算法优化的盲均衡算法114

4.1 免疫克隆算法114

4.1.1 免疫克隆算法的基本思想114

4.1.2 免疫算法的基本概念115

4.1.3 生物免疫系统的特性117

4.1.4 免疫克隆算法的实现步骤119

4.1.5 免疫克隆算法的特点分析130

4.2 基于免疫克隆算法优化的常模盲均衡算法131

4.2.1 算法原理131

4.2.2 算法仿真135

4.3 基于免疫克隆算法优化的正交小波支持向机盲均衡算法136

4.3.1 基于免疫克隆算法优化的正交小波常模盲均衡算法137

4.3.2 基于免疫克隆选择算法优化的正交小波支持向量机常模盲均衡算法141

4.4 基于自适应免疫克隆选择算法优化的正交小波超指数迭代常模盲均衡算法150

4.4.1 自适应免疫克隆选择算法150

4.4.2 自适应免疫克隆选择算法优化正交小波超指数迭代常模盲均衡算法152

4.4.3 算法仿真153

4.5 基于免疫克隆选择算法优化的正交小波支持向量机多模盲均衡算法156

4.6 基于多种群免疫克隆选择算法优化的正交小波多模盲均衡算法166

4.6.1 多种群免疫克隆选择算法166

4.6.2 基于多种群免疫克隆选择优化的正交小波多模盲均衡算法169

4.6.3 算法仿真171

参考文献173

第5章 基于粒子群算法优化的盲均衡算法177

5.1 粒子群优化算法177

5.1.1 粒子群优化算法原理178

5.1.2 粒子群优化算法参数设置180

5.1.3 改进的粒子群优化算法182

5.2 基于粒子群算法优化的正交小波常模盲均衡算法183

5.2.1 基于粒子群算法优化的常模盲均衡算法183

5.2.2 基于粒子群算法优化的正交小波常模盲均衡算法187

5.3 基于免疫克隆粒子群算法优化的正交小波常模盲均衡算法191

5.3.1 ICPS-WTCMA思想191

5.3.2 ICPS-WTCMA描述192

5.3.3 ICPS-WTCMA实施步骤193

5.3.4 算法仿真194

5.4 基于量子粒子群算法优化的正交小波常模盲均衡算法196

5.4.1 基于量子粒子群算法优化的正交小波分数间隔常模盲均衡算法197

5.4.2 基于量子粒子群算法优化的正交小波多模盲均衡算法202

5.4.3 基于量子粒子群算法优化的正交小波加权多模盲均衡算法207

5.5 基于动态粒子群算法优化的正交小波加权多模盲均衡算法211

5.5.1 基于动态粒子群算法优化的正交小波多模盲均衡算法212

5.5.2 基于动态粒子群算法优化的正交小波动态加权多模盲均衡算法216

参考文献222

第6章 基于人工鱼群算法优化的盲均衡算法225

6.1 人工鱼群算法225

6.1.1 人工鱼群行为描述226

6.1.2 人工鱼群算法步骤230

6.2 基于模拟退火与人工鱼群变异混合优化的正交小波盲均衡算法232

6.2.1 算法原理232

6.2.2 算法仿真237

6.3 基于混沌人工鱼群算法优化的广义多模盲均衡算法241

6.3.1 传统多模盲均衡算法241

6.3.2 广义多模盲均衡算法245

6.3.3 基于混沌人工鱼群算法优化的广义多模盲均衡算法248

6.3.4 算法仿真250

6.4 基于免疫人工鱼群算法优化的正交小波频域多模盲均衡算法255

6.4.1 频域盲均衡算法255

6.4.2 自适应频域正交小波自适应多模盲均衡算法257

6.4.3 基于免疫人工鱼群优化的自适应频域正交小波多模盲均衡算法260

6.4.4 算法仿真262

6.5 基于自适应最小熵的盲均衡算法265

6.5.1 自适应最小熵盲均衡算法266

6.5.2 超指数自适应最小熵盲均衡算法267

6.5.3 基于量子人工鱼群算法优化的超指数自适应最小熵盲均衡算法268

6.5.4 基于APSK调制信号的自适应最小熵盲均衡算法272

6.5.5 算法仿真274

参考文献281

第7章 基于DNA遗传算法优化的盲均衡算法283

7.1 DNA遗传算法283

7.1.1 DNA遗传算法的主要操作算子284

7.1.2 DNA遗传算法操作291

7.2 基于DNA遗传算法优化的正交小波常模盲均衡算法293

7.2.1 算法原理293

7.2.2 算法仿真295

7.3 基于禁忌搜索自适应双链DNA遗传算法优化的正交小波常模盲均衡算法297

7.3.1 禁忌搜索算法298

7.3.2 基于禁忌搜索自适应双链DNA遗传算法优化的正交小波常模盲均衡算法300

7.3.3 基于禁忌搜索自适应双链DNA遗传算法优化的正交小波多模盲均衡算法306

7.4 基于多种群进化禁忌搜索DNA遗传算法优化的正交小波分数间隔盲均衡算法312

7.4.1 多种群禁忌搜索DNA遗传算法313

7.4.2 多种群禁忌搜索DNA遗传算法优化分数间隔正交小波多模盲均衡算法319

7.4.3 算法仿真323

参考文献325

第8章 基于DNA智能群算法优化的盲均衡算法328

8.1 基于DNA人工鱼群算法优化的多模盲均衡算法329

8.1.1 基于人工鱼群算法优化DNA序列的多模盲均衡算法329

8.1.2 基于DNA遗传人工鱼群优化DNA序列的加权多模盲均衡算法334

8.1.3 基于DNA混沌人工鱼群算法优化DNA序列的频域加权多模盲均衡算法341

8.1.4 仿真实验348

8.2 基于DNA遗传蛙跳算法优化的盲均衡算法350

8.2.1 混合蛙跳算法350

8.2.2 DNA遗传蛙跳算法353

8.2.3 基于DNA遗传蛙跳算法优化的常模盲均衡算法355

8.3 基于DNA遗传蝙蝠算法优化的分数间隔多模盲均衡算法360

8.3.1 蝙蝠算法360

8.3.2 DNA遗传蝙蝠算法362

8.3.3 基于DNA遗传蝙蝠算法优化的分数间隔多模盲均衡算法364

参考文献368