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| 編輯推薦： |
信道均衡技术可有效消除码间干扰和噪声、减小误码率、提高通信质量，可分为时域均衡和频域均衡、自适应均衡简称均衡，需要训练序列和盲自适应均衡简称盲均衡，不需要训练序列。其中，时域盲均衡技术是基于1975 年日本学者Y. Sato等人提出的信息自恢复、信道盲辨识和信道盲均衡等新思想的基础上快速发展起来的，出现了很多有效和新颖的算法，并且主要用收敛速度、均方误差或码间干扰、信干噪比、计算复杂度等指标考察算法性能。盲均衡技术的本质就是设计与信道特性相反的逆波器即盲均衡器，其核心是设计更新盲均衡器权向量的算法，而盲均衡算法设计涉及盲均衡性能准则又称代价函数、误差函数、步长、权向量初始化方法和数学工具等，这些因素直接影响着算法的性能。
《群体智能与计算智能优化的盲均衡算法》作者及其团队自2002年以来，以水声信道、卫星信道、移动信道为对象，开展了盲均衡算法研究，取得了一些有益成果，并相继出版。2007年由合肥工业大学出版社出版国内*部盲均衡研究专著《自适应盲均衡技术》，该专著内容主要以高阶累积量理论为工具，研究了变步长盲均衡算法、分数间隔盲均衡算法和双模式盲均衡算法等。2009年由气象出版社出版了
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| 內容簡介： |
本书针对盲均衡理论与算法研究中初始权向量优化的难题，以智能群算法和智能计算理论为工具，开展了盲均衡算法性能优化的研究。主要内容有： 基于遗传算法含自适应遗传算法、模拟退火遗传算法和改进混合遗传算法优化的正交小波类盲均衡算法； 基于混沌算法或混沌支持向量机算法优化的正交小波加权多模盲均衡算法； 基于免疫克隆算法优化的正交小波盲均衡算法及正交小波支持向量机盲均衡算法； 基于粒子群算法免疫克隆粒子群算法、量子粒子群算法及动态粒子群算法优化的正交小波类盲均衡算法； 基于人工鱼群算法模拟退火与人工鱼群变异混合算法、混沌人工鱼群算法、免疫人工鱼群算法、量子人工鱼群算法优化的多模盲均衡算法； 基于DNA遗传算法禁忌搜索自适应双链DNA遗传算法、多种群禁忌搜索DNA遗传算法优化的多模盲均衡算法； 基于DNA智能群算法DNA人工鱼群算法、DNA遗传蛙跳算法、DNA遗传蝙蝠算法优化的多模盲均衡算法。
全书结构分明，各章自成闭环系统、层层递进； 内容既相对独立又相互联系，集系统性与新颖性于一体，是盲均衡算法智能优化研究成果的集中体现。本书适合于信息与通信工程、水声工程、控制科学与工程、智能科学与技术等学科专业的研究生和科研人员阅读。
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| 目錄：
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目录第1章盲均衡概述
1.1均衡系统模型
1.1.1均衡系统等效基带模型
1.1.2自适应均衡器与盲自适应均衡器
1.2Bussgang类盲均衡算法
1.2.1实基带信道的Bussgang算法
1.2.2复基带信道的Bussgang算法
1.2.3三种经典的算法
1.2.4常数模算法及其性能
1.2.5分数间隔盲均衡算法
1.2.6超指数盲均衡算法
1.3基于正交小波变换的自适应均衡理论
1.3.1均衡器的正交小波表示
1.3.2基于正交小波变换的LMS均衡算法
参考文献
第2章基于遗传算法优化的盲均衡算法
2.1遗传算法
2.1.1遗传算法的基本用语
2.1.2遗传算法的基础理论
2.1.3遗传算法的基本操作
2.1.4遗传算法的参数选择
2.1.5遗传算法的特点
2.2基于遗传算法优化的常模盲均衡算法
2.3基于遗传算法优化的正交小波常模盲均衡算法
2.3.1基于正交小波变换的常模盲均衡算法
2.3.2基于遗传算法优化的正交小波常模盲均衡算法
2.4基于自适应遗传算法优化的正交小波常模盲均衡算法
2.4.1自适应遗传算法
2.4.2正交小波超指数迭代常模盲均衡算法
2.4.3基于自适应遗传算法优化的正交小波超指数迭代常模盲均衡算法
2.5基于模拟退火遗传算法优化的正交小波常模盲均衡算法
2.5.1模拟退火遗传算法
2.5.2基于模拟退火遗传算法优化的正交小波常模盲均衡算法
2.5.3算法仿真
2.6基于改进混合遗传算法优化的正交小波常模盲均衡算法
2.6.1混合遗传算法及其改进
2.6.2基于改进混合遗传优化的正交小波常模盲均衡算法
参考文献
第3章基于混沌优化的盲均衡算法
3.1混沌理论
3.1.1非线性动力学系统中的混沌
3.1.2混沌运动的随机性特征
3.1.3混沌序列的基本特点
3.1.4混沌优化算法
3.2基于混沌优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基于混沌支持向量机优化的正交小波加权多模盲均衡算法
3.3.1加权多模盲均衡算法
3.3.2支持向量机技术
3.3.3正交小波加权多模盲均衡算法
3.3.4基于混沌支持向量机优化的正交小波加权多模盲均衡算法
3.3.5算法仿真
参考文献
第4章基于免疫克隆算法优化的盲均衡算法
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生物免疫系统的特性
4.1.4免疫克隆算法的实现步骤
4.1.5免疫克隆算法的特点分析
4.2基于免疫克隆算法优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基于免疫克隆算法优化的正交小波支持向机盲均衡算法
4.3.1基于免疫克隆算法优化的正交小波常模盲均衡算法
4.3.2基于免疫克隆选择算法优化的正交小波支持向量机常模盲均衡算法
4.4基于自适应免疫克隆选择算法优化的正交小波超指数迭代常模盲均衡算法
4.4.1自适应免疫克隆选择算法
4.4.2自适应免疫克隆选择算法优化正交小波超指数迭代常模盲均衡算法
4.4.3算法仿真
4.5基于免疫克隆选择算法优化的正交小波支持向量机多模盲均衡算法
4.6基于多种群免疫克隆选择算法优化的正交小波多模盲均衡算法
4.6.1多种群免疫克隆选择算法
4.6.2基于多种群免疫克隆选择优化的正交小波多模盲均衡算法
4.6.3算法仿真
参考文献
第5章基于粒子群算法优化的盲均衡算法
5.1粒子群优化算法
5.1.1粒子群优化算法原理
5.1.2粒子群优化算法参数设置
5.1.3改进的粒子群优化算法
5.2基于粒子群算法优化的正交小波常模盲均衡算法
5.2.1基于粒子群算法优化的常模盲均衡算法
5.2.2基于粒子群算法优化的正交小波常模盲均衡算法
5.3基于免疫克隆粒子群算法优化的正交小波常模盲均衡算法
5.3.1ICPSWTCMA思想
5.3.2ICPSWTCMA描述
5.3.3ICPSWTCMA实施步骤
5.3.4算法仿真
5.4基于量子粒子群算法优化的正交小波常模盲均衡算法
5.4.1基于量子粒子群算法优化的正交小波分数间隔常模盲均衡算法
5.4.2基于量子粒子群算法优化的正交小波多模盲均衡算法
5.4.3基于量子粒子群算法优化的正交小波加权多模盲均衡算法
5.5基于动态粒子群算法优化的正交小波加权多模盲均衡算法
5.5.1基于动态粒子群算法优化的正交小波多模盲均衡算法
5.5.2基于动态粒子群算法优化的正交小波动态加权多模盲均衡算法
参考文献
第6章基于人工鱼群算法优化的盲均衡算法
6.1人工鱼群算法
6.1.1人工鱼群行为描述
6.1.2人工鱼群算法步骤
6.2基于模拟退火与人工鱼群变异混合优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基于混沌人工鱼群算法优化的广义多模盲均衡算法
6.3.1传统多模盲均衡算法
6.3.2广义多模盲均衡算法
6.3.3基于混沌人工鱼群算法优化的广义多模盲均衡算法
6.3.4算法仿真
6.4基于免疫人工鱼群算法优化的正交小波频域多模盲均衡算法
6.4.1频域盲均衡算法
6.4.2自适应频域正交小波自适应多模盲均衡算法
6.4.3基于免疫人工鱼群优化的自适应频域正交小波多模盲均衡算法
6.4.4算法仿真
6.5基于自适应最小熵的盲均衡算法
6.5.1自适应最小熵盲均衡算法
6.5.2超指数自适应最小熵盲均衡算法
6.5.3基于量子人工鱼群算法优化的超指数自适应最小熵盲均衡算法
6.5.4基于APSK调制信号的自适应最小熵盲均衡算法
6.5.5算法仿真
参考文献
第7章基于DNA遗传算法优化的盲均衡算法
7.1DNA遗传算法
7.1.1DNA遗传算法的主要操作算子
7.1.2DNA遗传算法操作
7.2基于DNA遗传算法优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基于禁忌搜索自适应双链DNA遗传算法优化的正交小波常模盲均衡算法
7.3.1禁忌搜索算法
7.3.2基于禁忌搜索自适应双链DNA遗传算法优化的正交小波常模盲均衡算法
7.3.3基于禁忌搜索自适应双链DNA遗传算法优化的正交小波多模盲均衡算法
7.4基于多种群进化禁忌搜索DNA遗传算法优化的正交小波分数间隔盲均衡算法
7.4.1多种群禁忌搜索DNA遗传算法
7.4.2多种群禁忌搜索DNA遗传算法优化分数间隔正交小波多模盲均衡算法
7.4.3算法仿真
参考文献
第8章基于DNA智能群算法优化的盲均衡算法
8.1基于DNA人工鱼群算法优化的多模盲均衡算法
8.1.1基于人工鱼群算法优化DNA序列的多模盲均衡算法
8.1.2基于DNA遗传人工鱼群优化DNA序列的加权多模盲均衡算法
8.1.3基于DNA混沌人工鱼群算法优化DNA序列的频域加权多模盲均衡算法
8.1.4仿真实验
8.2基于DNA遗传蛙跳算法优化的盲均衡算法
8.2.1混合蛙跳算法
8.2.2DNA遗传蛙跳算法
8.2.3基于DNA遗传蛙跳算法优化的常模盲均衡算法
8.3基于DNA遗传蝙蝠算法优化的分数间隔多模盲均衡算法
8.3.1蝙蝠算法
8.3.2DNA遗传蝙蝠算法
8.3.3基于DNA遗传蝙蝠算法优化的分数间隔多模盲均衡算法
参考文献
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| 內容試閱：
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前言信道均衡技术可有效消除码间干扰和噪声、减小误码率、提高通信质量，可分为时域均衡和频域均衡、自适应均衡简称均衡，需要训练序列和盲自适应均衡简称盲均衡，不需要训练序列。其中，时域盲均衡技术是基于1975 年日本学者Y.Sato等人提出的信息自恢复、信道盲辨识和信道盲均衡等新思想的基础上快速发展起来的，出现了很多有效和新颖的算法，主要用收敛速度、均方误差或码间干扰、信干噪比、计算复杂度等指标考察算法性能。盲均衡技术的本质就是设计与信道特性相反的逆波器即盲均衡器，其核心是设计更新盲均衡器权向量的算法，而盲均衡算法设计涉及盲均衡性能准则又称代价函数、误差函数、步长、权向量初始化方法和数学工具等，这些因素直接影响算法的性能。本书作者及其团队自2002年以来，基于水声信道、卫星信道、移动信道等通信环境，开展了盲均衡算法研究，取得了一些有益成果，并相继出版。2007年由合肥工业大学出版社出版了国内第一部盲均衡研究专著《自适应盲均衡技术》，其内容主要以高阶累积量理论为工具，研究了变步长盲均衡算法、分数间隔盲均衡算法和双模式盲均衡算法等。2009年由气象出版社出版了国内第二部盲均衡研究专著《通信信道盲均衡算法与仿真》，其内容主要是关于误差函数对盲均衡算法性能影响的研究成果。2011年由科学出版社出版了专著《模糊小波神经网络盲均衡理论、算法与实现》，该书内容反映了以模糊数学、神经网络、高等数理统计和小波理论为工具的盲均衡算法研究成果。本书内容是在前3部专著的基础上，重点汇集了以智能群算法和智能计算方法为工具开展正交小波盲均衡算法性能优化研究所取得的新进展。主要内容为：1 基于遗传算法优化的盲均衡算法；2 基于混沌算法优化的盲均衡算法；3 基于免疫克隆算法优化的盲均衡算法；4 基于粒子群算法优化的盲均衡算法；5 基于人工鱼群算法优化的盲均衡算法；6 基于DNA遗传算法优化的盲均衡算法；7 基于DNA智能群算法优化的盲均衡算法。本书成果在研究过程中，得到了全国优秀博士学位论文作者专项资金200753、国家自然科学基金61673222、江苏省自然科学基金BK2009410、江苏省高校自然科学基金08KJ B510010、江苏省高校自然科学研究重大项目13KJA510001、安徽省自然科学基金0504 20304、安徽省高校自然科学研究项目2003KJ092、KJ2010A096、江苏高校优势学科建设工程二期信息与通信工程、江苏高校品牌专业建设工程一期PPZY2015B134等项目资助。其中的一些成果已经陆续在国内外重要学术会议和期刊上发表，同时也吸收了一些其他作者的成果，反映了盲均衡算法优化研究的最新动态和前沿趋势。与本书作者共同研究的人员有： 韩迎鸽、饶伟、杨超、廖娟、丁锐、季童莹、胡苓苓、黄伟、孙静、丁雪洁、王卫、徐文才、李宝鸽、孙凤、柏鹤、张冰龙、王惠、姚超然、陆璐等。全书在编写过程中，参阅并引用了一些国内外作者的相关论著。本书的出版还得到了清华大学出版社的大力支持，在此一并表示诚挚的谢意！由于作者水平有限，书中难免存在不当之处，敬请读者批评指正！作者2018年5月
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