基于鲶鱼效应粒子群优化的变参误差盲均衡算法

摘要：

　　为克服常模算法(CMA)收敛速度慢、稳态误差大的缺点，提出了基于鲶鱼效应粒子群算法优化的变参误差常模盲均衡算法(CEPSO-VSCMA)。该算法在变参误差常模盲均衡算法(VSCMA)的基础上，融入鲶鱼效应粒子群算法，利用粒子群的随机搜索，寻找全局最优解，同时结合鲶鱼效应，利用具有活力和竞争力的鲶鱼个体促使粒子群活跃起来，加快收敛。仿真结果表明：与CMA、VSCMA 和基于粒子群算法优化的变参误差常数模盲均衡算法(PSO-VSCMA)相比，该算法提高了收敛速度、减小了均方误差。

关键词： 粒子群算法 常模盲均衡 鲶鱼效应 变参误差

作者: 郭业才 吴际平

作者单位: 南京信息工程大学电子与信息工程学院,江苏南京 210044;南京信息工程大学江苏省大气环境与装备技术协同创新中心,江苏南京 210044 南京信息工程大学电子与信息工程学院,江苏南京 210044

会议类型: 国内会议

会议名称: 2018年中国仿真大会

会议地点: 珠海

会议语种:中文

页码: 3558-3563,3570

在线出版日期: 2018-10-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）