群體智慧型與計算智慧型最佳化的盲均衡算法

群體智慧型與計算智慧型最佳化的盲均衡算法

作者：郭業才
　　定價：128元
印次：1-1
ISBN：9787302504047
出版日期：2018.08.01
印刷日期：2018.06.28

本書針對盲均衡理論與算法研究中初始權向量最佳化的難題，以智慧型群算法和智慧型計算理論為工具，開展了盲均衡算法性能最佳化的研究。主要內容有： 基於遺傳算法(含自適應遺傳算法、模擬退火遺傳算法和改進混合遺傳算法)最佳化的正交小波類盲均衡算法； 基於混沌算法或混沌支持向量機算法最佳化的正交小波加權多模盲均衡算法； 基於免疫克隆算法最佳化的正交小波盲均衡算法及正交小波支持向量機盲均衡算法； 基於粒子群算法(免疫克隆粒子群算法、量子粒子群算法及動態粒子群算法)最佳化的正交小波類盲均衡算法； 基於人工魚群算法(模擬退火與人工魚群變異混合算法、混沌人工魚群算法、免疫人工魚群算法、量子人工魚群算法)最佳化的多模盲均衡算法； 基於DNA遺傳算法(禁忌搜尋自適應雙鏈DNA遺傳算法、多種群禁忌搜尋DNA遺傳算法)最佳化的多模盲均衡算法；

目錄

第1章盲均衡概述

1.1均衡系統模型

1.1.1均衡系統等效基帶模型

1.1.2自適應均衡器與盲自適應均衡器

1.2Bussgang類盲均衡算法

1.2.1實基帶信道的Bussgang算法

1.2.2復基帶信道的Bussgang算法

1.2.3三種經典的算法

1.2.4常數模算法及其性能

1.2.5分數間隔盲均衡算法

1.2.6超指數盲均衡算法

1.3基於正交小波變換的自適應均衡理論

1.3.1均衡器的正交小波表示

1.3.2基於正交小波變換的LMS均衡算法

參考文獻

第2章基於遺傳算法最佳化的盲均衡算法

2.1遺傳算法

2.1.1遺傳算法的基本用語

2.1.2遺傳算法的基礎理論

2.1.3遺傳算法的基本操作

2.1.4遺傳算法的參數選擇

2.1.5遺傳算法的特點

2.2基於遺傳算法最佳化的常模盲均衡算法

2.3基於遺傳算法最佳化的正交小波常模盲均衡算法

2.3.1基於正交小波變換的常模盲均衡算法

2.3.2基於遺傳算法最佳化的正交小波常模盲均衡算法

2.4基於自適應遺傳算法最佳化的正交小波常模盲均衡算法

2.4.1自適應遺傳算法

2.4.2正交小波超指數疊代常模盲均衡算法

2.4.3基於自適應遺傳算法最佳化的正交小波超指數

疊代常模盲均衡算法

2.5基於模擬退火遺傳算法最佳化的正交小波常模盲

均衡算法

2.5.1模擬退火遺傳算法

2.5.2基於模擬退火遺傳算法最佳化的正交小波常模盲

均衡算法

2.5.3算法仿真

2.6基於改進混合遺傳算法最佳化的正交小波常模盲均衡算法

2.6.1混合遺傳算法及其改進

2.6.2基於改進混合遺傳最佳化的正交小波常模盲

均衡算法

參考文獻

第3章基於混沌最佳化的盲均衡算法

3.1混沌理論

3.1.1非線性動力學系統中的混沌

3.1.2混沌運動的隨機性特徵

3.1.3混沌序列的基本特點

3.1.4混沌最佳化算法

3.2基於混沌最佳化的正交小波常模盲均衡算法

3.2.1算法原理

3.2.2算法仿真

3.3基於混沌支持向量機最佳化的正交小波加權多模盲

均衡算法

3.3.1加權多模盲均衡算法

3.3.2支持向量機技術

3.3.3正交小波加權多模盲均衡算法

3.3.4基於混沌支持向量機最佳化的正交小波加權

多模盲均衡算法

3.3.5算法仿真

參考文獻

第4章基於免疫克隆算法最佳化的盲均衡算法

4.1免疫克隆算法

4.1.1免疫克隆算法的基本思想

4.1.2免疫算法的基本概念

4.1.3生物免疫系統的特性

4.1.4免疫克隆算法的實現步驟

4.1.5免疫克隆算法的特點分析

4.2基於免疫克隆算法最佳化的常模盲均衡算法

4.2.1算法原理

4.2.2算法仿真

4.3基於免疫克隆算法最佳化的正交小波支持向機盲

均衡算法

4.3.1基於免疫克隆算法最佳化的正交小波常模盲

均衡算法

4.3.2基於免疫克隆選擇算法最佳化的正交小波支持

向量機常模盲均衡算法

4.4基於自適應免疫克隆選擇算法最佳化的正交小波超指數

疊代常模盲均衡算法

4.4.1自適應免疫克隆選擇算法

4.4.2自適應免疫克隆選擇算法最佳化正交小波超

指數疊代常模盲均衡算法

4.4.3算法仿真

4.5基於免疫克隆選擇算法最佳化的正交小波支持向量機

多模盲均衡算法

4.6基於多種群免疫克隆選擇算法最佳化的正交小波多模盲

均衡算法

4.6.1多種群免疫克隆選擇算法

4.6.2基於多種群免疫克隆選擇最佳化的正交小波

多模盲均衡算法

4.6.3算法仿真

參考文獻

第5章基於粒子群算法最佳化的盲均衡算法

5.1粒子群最佳化算法

5.1.1粒子群最佳化算法原理

5.1.2粒子群最佳化算法參數設定

5.1.3改進的粒子群最佳化算法

5.2基於粒子群算法最佳化的正交小波常模盲均衡算法

5.2.1基於粒子群算法最佳化的常模盲均衡算法

5.2.2基於粒子群算法最佳化的正交小波常模盲

均衡算法

5.3基於免疫克隆粒子群算法最佳化的正交小波常模盲

均衡算法

5.3.1ICPSWTCMA思想

5.3.2ICPSWTCMA描述

5.3.3ICPSWTCMA實施步驟

5.3.4算法仿真

5.4基於量子粒子群算法最佳化的正交小波常模盲均衡算法

5.4.1基於量子粒子群算法最佳化的正交小波分數

間隔常模盲均衡算法

5.4.2基於量子粒子群算法最佳化的正交小波多模盲

均衡算法

5.4.3基於量子粒子群算法最佳化的正交小波加權

多模盲均衡算法

5.5基於動態粒子群算法最佳化的正交小波加權多模盲

均衡算法

5.5.1基於動態粒子群算法最佳化的正交小波多模盲

均衡算法

5.5.2基於動態粒子群算法最佳化的正交小波動態加權

多模盲均衡算法

參考文獻

第6章基於人工魚群算法最佳化的盲均衡算法

6.1人工魚群算法

6.1.1人工魚群行為描述

6.1.2人工魚群算法步驟

6.2基於模擬退火與人工魚群變異混合最佳化的正交小波盲

均衡算法

6.2.1算法原理

6.2.2算法仿真

6.3基於混沌人工魚群算法最佳化的廣義多模盲均衡算法

6.3.1傳統多模盲均衡算法

6.3.2廣義多模盲均衡算法

6.3.3基於混沌人工魚群算法最佳化的廣義多模盲

均衡算法

6.3.4算法仿真

6.4基於免疫人工魚群算法最佳化的正交小波頻域多模盲

均衡算法

6.4.1頻域盲均衡算法

6.4.2自適應頻域正交小波自適應多模盲均衡算法

6.4.3基於免疫人工魚群最佳化的自適應頻域正交小波

多模盲均衡算法

6.4.4算法仿真

6.5基於自適應最小熵的盲均衡算法

6.5.1自適應最小熵盲均衡算法

6.5.2超指數自適應最小熵盲均衡算法

6.5.3基於量子人工魚群算法最佳化的超指數自適應

最小熵盲均衡算法

6.5.4基於APSK調製信號的自適應最小熵盲

均衡算法

6.5.5算法仿真

參考文獻

第7章基於DNA遺傳算法最佳化的盲均衡算法

7.1DNA遺傳算法

7.1.1DNA遺傳算法的主要操作運算元

7.1.2DNA遺傳算法操作

7.2基於DNA遺傳算法最佳化的正交小波常模盲均衡算法

7.2.1算法原理

7.2.2算法仿真

7.3基於禁忌搜尋自適應雙鏈DNA遺傳算法最佳化的正交

小波常模盲均衡算法

7.3.1禁忌搜尋算法

7.3.2基於禁忌搜尋自適應雙鏈DNA遺傳算法最佳化的

正交小波常模盲均衡算法

7.3.3基於禁忌搜尋自適應雙鏈DNA遺傳算法最佳化的

正交小波多模盲均衡算法

7.4基於多種群進化禁忌搜尋DNA遺傳算法最佳化的正交

小波分數間隔盲均衡算法

7.4.1多種群禁忌搜尋DNA遺傳算法

7.4.2多種群禁忌搜尋DNA遺傳算法最佳化分數間隔

正交小波多模盲均衡算法

7.4.3算法仿真

參考文獻

第8章基於DNA智慧型群算法最佳化的盲均衡算法

8.1基於DNA人工魚群算法最佳化的多模盲均衡算法

8.1.1基於人工魚群算法最佳化DNA序列的多模盲

均衡算法

8.1.2基於DNA遺傳人工魚群最佳化DNA序列的

加權多模盲均衡算法

8.1.3基於DNA混沌人工魚群算法最佳化DNA序列的

頻域加權多模盲均衡算法

8.1.4仿真實驗

8.2基於DNA遺傳蛙跳算法最佳化的盲均衡算法

8.2.1混合蛙跳算法

8.2.2DNA遺傳蛙跳算法

8.2.3基於DNA遺傳蛙跳算法最佳化的常模盲

均衡算法

8.3基於DNA遺傳蝙蝠算法最佳化的分數間隔多模盲

均衡算法

8.3.1蝙蝠算法

8.3.2DNA遺傳蝙蝠算法

8.3.3基於DNA遺傳蝙蝠算法最佳化的分數間隔

多模盲均衡算法

參考文獻