【摘 要】
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海洋强国竞争是当前海洋科技发展的国际大背景,也是我国的基本国策。海洋信息传输是获取海洋信息、实施海洋观测、科学考察的关键技术。声波是目前唯一可以实现水下中远距离传播的物理载体,因此获取水下数据的主要途径需要依靠水声通信技术。而海洋中的水声信道则属于极其复杂的随机信道,频带窄且传输效率低下。水声信道的时变性及多径度的时延效应导致信道产生了时间、频率等选择性的衰落,从而使得通信信号经过该信道传输后会发
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海洋强国竞争是当前海洋科技发展的国际大背景,也是我国的基本国策。海洋信息传输是获取海洋信息、实施海洋观测、科学考察的关键技术。声波是目前唯一可以实现水下中远距离传播的物理载体,因此获取水下数据的主要途径需要依靠水声通信技术。而海洋中的水声信道则属于极其复杂的随机信道,频带窄且传输效率低下。水声信道的时变性及多径度的时延效应导致信道产生了时间、频率等选择性的衰落,从而使得通信信号经过该信道传输后会发生严重的串扰。传统的自适应均衡技术能够有效抑制多径效应导致的通信不佳的状况,但由于需要周期性发送训练序列,占用了本不富裕的信道资源,降低了通信效率。盲均衡技术因不需要通过重复发送训练序列以获取信道特性,大大提高了通信过程中对带宽的使用效率。然而传统盲均衡技术存在稳态误差大、收敛速度慢、容易陷入局部最小等缺点。因此,本文提出一种基于锦标赛选择的混沌人工蜂群算法（Tou rnament-selection of Chaotic Artificial Bee Colony Algorithm,TCABC）用以优化水声通信盲均衡技术。本文主要完成了以下工作内容:（1）提出一种锦标赛选择的混沌人工蜂群算法。通过混沌矩阵对种群进行初始化,提高了种群的丰富性,防止算法陷入局部最优;进一步对产生的新一代种群进行高斯扰动,提升种群的多样性,防止算法陷入局部最小化;最后利用锦标赛选择算法计算跟随蜂选取引领蜂的概率,提高了算法的全局信息利用率,避免了早熟现象。（2）利用锦标赛选择的混沌人工蜂群算法对常模盲均衡技术（Constant Mo dulus Algorithm,CMA）进行改进。将均衡前后信号的均方误差值作为TCABC算法的代价函数,CMA的初始权值作为算法的所求蜜源,将最后输出的全局最小值作为均衡器的新初始抽头系数,从而优化CMA盲均衡算法。（3）仿真验证TCABC算法以及基于锦标赛选择的混沌人工蜂群算法的盲均衡技术（Tournament-selection of Chaotic Artificial Bee Colony Algorithm-CM A,TCABC-CMA）的有效性。本文首先基于六种基本测试函数,将锦标赛选择的混沌人工蜂群算法与传统蜂群算法、粒子群算法、布谷鸟算法、萤火虫算法以及差分进化算法进行优化仿真测试对比,证明所提算法的有效性。然后将TCAB C-CMA算法与改进前的人工蜂群盲均衡算法（Artificial Bee Colony AlgorithmCMA,ABC-CMA）进行信号均衡仿真对比,进一步验证本文所提TCABC-CMA算法在信道均衡方面的应用价值。研究表明TCABC算法在寻优速率上明显优于其他五种算法,且适用性大大提高。将锦标赛选择的混沌人工蜂群算法应用于水下信道盲均衡算法后,在收敛速度基本不变的情况下,均方误差明显降低,有效改善了星座图收敛精度,大大提升了盲均衡技术的有效性。
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