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基于改进布谷鸟算法的分数低阶盲均衡算法
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作者 王旭光 陈红 褚鼎立 《探测与控制学报》 CSCD 北大核心 2018年第5期111-115,共5页
针对无线通信系统中传统常模盲均衡算法(CMA)在脉冲噪声环境下适应性较差,难以有效收敛的问题,提出了改进布谷鸟算法优化的分数低阶统计量常模盲均衡算法(SCS-FLOSCMA)。该算法将椋鸟鸟群的集体性行为引入到基础布谷鸟算法(CS)中,有效... 针对无线通信系统中传统常模盲均衡算法(CMA)在脉冲噪声环境下适应性较差,难以有效收敛的问题,提出了改进布谷鸟算法优化的分数低阶统计量常模盲均衡算法(SCS-FLOSCMA)。该算法将椋鸟鸟群的集体性行为引入到基础布谷鸟算法(CS)中,有效提高了搜索精度,减少了CS算法后期过早收敛的风险;然后把改进后的CS算法引入到分数低阶常模盲均衡算法(FLOSCMA)中,将搜索过后得到的全局最优巢作为均衡器的初始权向量。仿真表明,与CMA和FLOSCMA算法相比,该方法在均方误差曲线更稳定,收敛速度也更快。 展开更多
关键词 分数低阶盲均衡 脉冲噪声 布谷鸟算法 椋鸟群行为
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