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为了缓解常数模盲均衡算法收敛速度缓慢、稳态误差大的问题，考虑到初始化权值对CMA算法的重要影响，本文利用遗传算法对CMA算法进行了有效改进，引入了小样本重用的思想，给出了一种新的适用于水声信道的常模类盲均衡算法。计算机仿真研究证明，该算法不仅大大加快了收敛速度，而且有效地降低了稳态误差。
一种新的适用于水声信道的常模类盲均衡算法
【摘 要】
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为了缓解常数模盲均衡算法收敛速度缓慢、稳态误差大的问题，考虑到初始化权值对CMA算法的重要影响，本文利用遗传算法对CMA算法进行了有效改进，引入了小样本重用的思想，给出了一种
【机 构】
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西北工业大学航海学院
【出 处】
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应用声学
【发表日期】
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2008年6期
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