一種水聲信道通信信號的均衡方法
【專利摘要】本發(fā)明提供的水聲信道通信信號的均衡方法，利用正交小波變換WT對均衡器輸入信號進行預處理以降低信號的信噪比，并將具有卓越的全局搜索能力的布谷鳥搜索CS算法引入多模盲均衡算法MMA，利用CS算法優(yōu)化MMA的代價函數(shù)以獲取盲均衡器初始權向量的全局最優(yōu)解，達到全面提高水聲信道通信信號的均衡質量。本發(fā)明水聲信道通信信號的均衡方法的優(yōu)點在于：可以較好地捕獲全局最優(yōu)解，有效改善了MMA容易陷入局部最小值、收斂速度慢、穩(wěn)態(tài)誤差大等問題，具有更快的收斂速度和更小的均方誤差，均衡質量更高。
【專利說明】一種水聲信道通信信號的均衡方法
【技術領域】
[0001]本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理的方法，具體涉及一種水聲信道通信信號的均衡方法。
【背景技術】
[0002]水聲信道通信由于帶寬受限和多徑傳播等因素，碼間干擾嚴重，需要在信號接收端加入均衡技術以提高通信數(shù)據(jù)的可靠性，保證通信質量。盲均衡技術利用發(fā)送序列自身的統(tǒng)計特性來恢復發(fā)送信息，具有更高的頻帶利用率和更好的均衡及時性，該技術逐步取代了需要通過發(fā)送訓練序列來捕獲更新均衡器相關參數(shù)的傳統(tǒng)的自適應均衡算法。為進一步提高信道頻帶利用率，在信號發(fā)送端常采用高階正交幅度調制(Quadrature AmplitudeModulation, QAM)。
[0003]目前應用最為廣泛的是由Godard提出的常數(shù)模算法(Constant ModulusAlgorithm, CMA),該算法魯棒性好且穩(wěn)定簡單，但在均衡高階QAM信號這種非常模信號時，存在相位模糊、收斂速度慢、收斂后穩(wěn)態(tài)誤差大等一系列的問題。多模盲均衡算法(Mult1-Modulus Algorithm, MMA)同時利用QAM信號的幅度和相位信息，加權多模盲均衡算法(Weighted Mult1-Modulus Algorithm, WMMA)通過判決符號的指數(shù)冪自適應調整代價函數(shù)的模值，QAM信號星座圖中的相關信息能進一步得到利用，這兩種算法都可有效糾正信號的相位模糊問題，但其中的權向量還是采用最速下降法進行迭代的，容易陷入局部最小，無法獲得全局最優(yōu)解，故仍然無法很好地解決收斂速度慢、收斂后穩(wěn)態(tài)誤差大等問題。
[0004]布谷鳥搜索算法(Cuckoo Search, CS),作為一種新型的具有卓越全局搜索能力的群智能優(yōu)化算法，采用利維飛行模式，并增加了群體間的信息交流，可較好地捕獲全局最優(yōu)解，有效加快收斂速度，在一些工程優(yōu)化等實際問題中已得到了較好的應用效果。

【發(fā)明內容】

[0005]本發(fā)明是為克服現(xiàn)有技術的缺陷，提供一種水聲信道通信信號的均衡方法，可以利用正交小波變換降低信號的信噪比，并將具有卓越的全局搜索能力的布谷鳥搜索算法引入多模盲均衡算法，較好地捕獲全局最優(yōu)解，有效地改善傳統(tǒng)多模盲均衡算法容易陷入局部最小值、收斂速度慢、穩(wěn)態(tài)誤差大等問題，具有更快的收斂速度和更小的均方誤差，均衡質量更高。
[0006]為達到上述目的，本發(fā)明提供的一種水聲信道通信信號的均衡方法，包括基于正交小波變換的多模盲均衡算法和布谷鳥搜索算法，該方法包括如下步驟:
[0007]步驟I利用基于正交小波變換的多模盲均衡算法處理由發(fā)端經(jīng)信道傳來的隨機發(fā)送信號，信號經(jīng)過處理后作為均衡器的輸入信號；
[0008]步驟2利用布谷鳥搜索算法，在m維搜素空間中隨機產(chǎn)生η個鳥巢，設定其位置向量為|凡=[4,4山其中t為從O開始的整數(shù)，每個m維的鳥巢位置對應均衡器的一組長度為m的初始權向量系數(shù)，測試鳥巢位置的優(yōu)劣，經(jīng)比較確定當前的最優(yōu)鳥巢X丨，保留到下一代；
[0009]步驟3將位置向量pt中的鳥巢位置利用下式(12)
【權利要求】
1.一種水聲信道通信信號的均衡方法，包括基于正交小波變換的多模盲均衡算法(WT-MMA)和布谷鳥搜索算法(CS)，其特征在于，該方法包括如下步驟: 步驟I利用基于正交小波變換的多模盲均衡算法(WT-MMA)處理由發(fā)端經(jīng)信道傳來的隨機發(fā)送信號，信號經(jīng)過處理后作為均衡器的輸入信號； 步驟2利用布谷鳥搜索算法(CS)，在m維搜素空間中隨機產(chǎn)生η個鳥巢，設定其位置向量為
2.根據(jù)權利要求1所述的水聲信道通信信號的均衡方法，其特征在于，在所述步驟I中，基于正交小波變換的多模盲均衡算法(WT-MMA)處理由發(fā)端經(jīng)信道傳來的隨機發(fā)送信號的方法包括:將接收端的信號分成實部和虛部分別進行均衡，設發(fā)射信號序列為a(k)=aKe(k)+i.aIm(k)，長度為M的信道脈沖響應向量為h(k)，加性高斯白噪聲為n(k)，未均衡前的接收信號序列為y(k)=yKe;(k)+i*yIni(k)，長度為L的均衡器權向量為c (k) =cEe (k) +i.cIm (k),均衡后的信號為 z (k) =zEe (k) +i.zIm(k),其中，下標 Re 和 1m 分別表示各參數(shù)的實部和虛部，均衡器權向量c (k)用正交小波基函數(shù)表示為:
3.根據(jù)權利要求1或2所述的水聲信道通信信號的均衡方法，其特征在于，在所述步驟2中，所述測試鳥巢優(yōu)劣的方法包括:將鳥巢位置作為均衡器的初始權向量系數(shù)帶入多模盲均衡算法(MMA)的代價函數(shù)，將函數(shù)結果進行比較，獲取多模盲均衡算法(MMA)最優(yōu)解即代價函數(shù)的最小值，其布谷鳥搜索算法優(yōu)化的目標函數(shù)即為多模盲均衡算法(MMA)的代價函數(shù)F:
【文檔編號】H04L25/03GK103841067SQ201410106256
【公開日】2014年6月4日 申請日期:2014年3月19日 優(yōu)先權日:2014年3月19日
【發(fā)明者】鄭亞強, 高敏 申請人:淮南聯(lián)合大學