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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103346987B
公开(公告)日：2016-04-13
申请号：CN201310236411.6
申请日：2013-06-14
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公布了一种免疫人工鱼群优化频域自适应小波多模盲均衡方法，所述方法如下：免疫人工鱼群是人工鱼群和免疫系统抗体群的混合群体，随机初始化一组免疫人工鱼群中人工鱼群的位置向量和免疫系统的抗体向量，并把位置向量和抗体向量作为免疫人工鱼群方法的决策变量，将正交小波变换器的输入信号作为免疫人工鱼群方法的输入信号，由频域自适应多模盲均衡方法的代价函数确定免疫人工鱼群的适应度函数，由免疫人工鱼群优化方法确定频域自适应小波多模盲均衡方法的初始化权向量;本发明在处理高阶QAM信号时，收敛速度快、稳态误差小、复杂度低度、实用性强。
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公开(公告)号：CN103346987A
公开(公告)日：2013-10-09
申请号：CN201310236411.6
申请日：2013-06-14
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公布了一种免疫人工鱼群优化频域自适应小波多模盲均衡方法，所述方法如下：免疫人工鱼群是人工鱼群和免疫系统抗体群的混合群体，随机初始化一组免疫人工鱼群中人工鱼群的位置向量和免疫系统的抗体向量，并把位置向量和抗体向量作为免疫人工鱼群方法的决策变量，将正交小波变换器的输入信号作为免疫人工鱼群方法的输入信号，由频域自适应多模盲均衡方法的代价函数确定免疫人工鱼群的适应度函数，由免疫人工鱼群优化方法确定频域自适应小波多模盲均衡方法的初始化权向量；本发明在处理高阶QAM信号时，收敛速度快、稳态误差小、复杂度低度、实用性强。
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公开(公告)号：CN103338170A
公开(公告)日：2013-10-02
申请号：CN201310238157.3
申请日：2013-06-14
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公布了一种混沌人工鱼群优化广义多模盲均衡方法，所述方法如下：随机初始化一组混沌人工鱼的位置向量，并作为混沌人工鱼群优化方法的决策变量，将均衡器的输入信号作为混沌人工鱼群优化方法的输入信号，由广义多模盲均衡方法的代价函数确定混沌人工鱼的食物浓度，由混沌人工鱼群优化方法求得混沌人工鱼群的最优位置向量，并将此位置向量作为广义多模盲均衡方法的初始化权向量。本发明在处理高阶正交幅度调制信号时具有收敛速度快、稳态误差小的特点，具有一定的实用价值。
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公开(公告)号：CN103338169A
公开(公告)日：2013-10-02
申请号：CN201310237962.4
申请日：2013-06-14
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公布了一种一维谐振子量子人工鱼群优化自适应最小熵盲均衡方法，所述方法如下：一维谐振子量子人工鱼群是指将人工鱼群中所有人工鱼置于一维谐振子量子势阱中的人工鱼群，随机初始化一维谐振子量子人工鱼群的位置向量作为一维谐振子量子人工鱼群方法的决策变量，将均衡器的输入信号作为一维谐振子量子人工鱼群方法的输入信号，由自适应最小熵盲均衡方法的代价函数确定一维谐振子量子人工鱼所在位置的食物浓度，利用一维谐振子量子人工鱼群方法寻找一维谐振子量子人工鱼群的最优位置向量，将此位置向量作为自适应最小熵盲均衡方法的初始化权向量。本发明在均衡高阶QAM信号时，收敛速度快、稳态误差小。
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公开(公告)号：CN103338170B
公开(公告)日：2016-04-13
申请号：CN201310238157.3
申请日：2013-06-14
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公布了一种混沌人工鱼群优化广义多模盲均衡方法，所述方法如下：随机初始化一组混沌人工鱼的位置向量，并作为混沌人工鱼群优化方法的决策变量，将均衡器的输入信号作为混沌人工鱼群优化方法的输入信号，由广义多模盲均衡方法的代价函数确定混沌人工鱼的食物浓度，由混沌人工鱼群优化方法求得混沌人工鱼群的最优位置向量，并将此位置向量作为广义多模盲均衡方法的初始化权向量。本发明在处理高阶正交幅度调制信号时具有收敛速度快、稳态误差小的特点，具有一定的实用价值。
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