模拟退火DNA遗传优化小波多模盲均衡算法

"基于模拟退火的DNA遗传优化小波多模盲均衡算法是一种结合了模拟退火算法和DNA遗传算法的创新性方法，旨在解决小波多模盲均衡算法在无线通信中的收敛速度慢、稳态误差大以及易陷入局部最优的问题。通过模拟退火算法的退火操作提升DNA遗传算法的局部搜索能力，并利用自适应变异概率增强算法性能。该算法将这两种优化策略应用于小波多模盲均衡，优化均衡器权向量，从而提高收敛速度和降低均方误差。实验证明，新算法在对比传统多模盲均衡和小波多模盲均衡算法时表现出显著的性能提升。" 本文首先介绍了无线通信中盲均衡技术的重要性，特别是在对抗多径传播引起的码间干扰时的作用。其中，常模盲均衡算法对于高阶调制信号的均衡效果不佳，导致较大的误差。因此，研究者转向探索更高效的方法，例如小波多模盲均衡算法。 小波多模盲均衡算法（WTMMA）利用小波变换的优势，可以处理非线性和非高斯噪声，但在实际应用中仍存在不足。为了改进这些问题，文章引入了DNA遗传算法。DNA遗传算法借鉴生物进化过程，具有鲁棒性强、搜索性能优越的特点。结合模拟退火算法，这种新算法（SADNAGA-WTMMA）能够兼顾全局和局部搜索，有效优化均衡器权向量，以达到更好的均衡效果。 SADNAGA-WTMMA算法的具体实施过程中，首先通过模拟退火算法进行退火操作，提升DNA遗传算法的局部搜索能力，同时自适应变异概率的运用进一步优化了算法性能。然后，将这种优化策略应用于小波多模盲均衡的代价函数，以找到最优解。仿真结果证明，该算法在收敛速度和均方误差两方面均优于传统的多模盲均衡算法、正交小波多模盲均衡算法以及基于DNA遗传优化的小波多模盲均衡算法。 在通信系统中，快速收敛和低稳态误差是衡量均衡算法性能的关键指标。SADNAGA-WTMMA算法的提出，为无线通信中的信号恢复提供了新的思路，有望在未来的通信系统中实现更高效的信号处理。