【摘 要】
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针对现有多模盲均算法（MMA）收敛速度较慢、均方误差大的缺陷,提出一种基于DNA遗传蝙蝠算法的分数间隔多模盲均衡算法（DNA-GBA-FS-MMA）。该算法利用分数间隔均衡器对信号进行过采
【机 构】
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南京信息工程大学电子与信息工程学院,江苏省大气环境与装备技术协同创新中心
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针对现有多模盲均算法（MMA）收敛速度较慢、均方误差大的缺陷,提出一种基于DNA遗传蝙蝠算法的分数间隔多模盲均衡算法（DNA-GBA-FS-MMA）。该算法利用分数间隔均衡器对信号进行过采样,以获取更多信道信息;将DNA遗传算法引入到蝙蝠算法中,得到一种DNA遗传蝙蝠算法（DNA-GBA）,利用这个新算法来寻找蝙蝠群的全局最优位置向量,并作为多模盲均衡算法初始化最优权向量的实部与虚部。仿真结果表明,与现有的MMA相比,DNA-GBA-FS-MMA的稳态误差最小、收敛速度最快、星座点最清晰紧凑。
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