群體智能與計算智能優化的盲均衡算法 ( 簡體 字) |
| 作者：郭業才 | 類別：1. -> 程式設計 -> 人工智慧 |
| 譯者： |
| 出版社：清華大學出版社 |  3dWoo書號： 49498
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NT售價： 640 元 |
| 出版日：8/1/2018 |
| 頁數：372 |
| 光碟數：0 |
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| 印刷：黑白印刷 | 語系： ( 簡體 版 ) |
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| ISBN：9787302504047 |
| 作者序 | 譯者序 | 前言 | 內容簡介 | 目錄 | 序 |
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| 作者序： |
| 譯者序： |
前言：信道均衡技術可有效消除碼間干擾和噪聲、減小誤碼率、提高通信質量，可分為時域均衡和頻域均衡、自適應均衡(簡稱均衡，需要訓練序列)和盲自適應均衡(簡稱盲均衡，不需要訓練序列)。其中，時域盲均衡技術是基于1975 年日本學者Y.Sato等人提出的信息自恢復、信道盲辨識和信道盲均衡等新思想的基礎上快速發展起來的，出現了很多有效和新穎的算法，主要用收斂速度、均方誤差或碼間干擾、信干噪比、計算復雜度等指標考察算法性能。盲均衡技術的本質就是設計與信道特性相反的逆波器(即盲均衡器)，其核心是設計更新盲均衡器權向量的算法，而盲均衡算法設計涉及盲均衡性能準則(又稱代價函數)、誤差函數、步長、權向量初始化方法和數學工具等，這些因素直接影響算法的性能。
本書作者及其團隊自2002年以來，基于水聲信道、衛星信道、移動信道等通信環境，開展了盲均衡算法研究，取得了一些有益成果，并相繼出版。2007年由合肥工業大學出版社出版了國內第一部盲均衡研究專著《自適應盲均衡技術》，其內容主要以高階累積量理論為工具，研究了變步長盲均衡算法、分數間隔盲均衡算法和雙模式盲均衡算法等。2009年由氣象出版社出版了國內第二部盲均衡研究專著《通信信道盲均衡算法與仿真》，其內容主要是關于誤差函數對盲均衡算法性能影響的研究成果。2011年由科學出版社出版了專著《模糊小波神經網絡盲均衡理論、算法與實現》，該書內容反映了以模糊數學、神經網絡、高等數理統計和小波理論為工具的盲均衡算法研究成果。
本書內容是在前3部專著的基礎上，重點匯集了以智能群算法和智能計算方法為工具開展正交小波盲均衡算法性能優化研究所取得的新進展。主要內容為：
(1) 基于遺傳算法優化的盲均衡算法；
(2) 基于混沌算法優化的盲均衡算法；
(3) 基于免疫克隆算法優化的盲均衡算法；
(4) 基于粒子群算法優化的盲均衡算法；
(5) 基于人工魚群算法優化的盲均衡算法；
(6) 基于DNA遺傳算法優化的盲均衡算法；
(7) 基于DNA智能群算法優化的盲均衡算法。
本書成果在研究過程中，得到了全國優秀博士學位論文作者專項資金(200753)、國家自然科學基金(61673222)、江蘇省自然科學基金(BK2009410)、江蘇省高校自然科學基金(08KJ B510010)、江蘇省高校自然科學研究重大項目(13KJA510001)、安徽省自然科學基金(0504 20304)、安徽省高校自然科學研究項目(2003KJ092、KJ2010A096)、江蘇高校優勢學科建設工程二期“信息與通信工程”、江蘇高校品牌專業建設工程一期(PPZY2015B134)等項目資助。其中的一些成果已經陸續在國內外重要學術會議和期刊上發表，同時也吸收了一些其他作者的成果，反映了盲均衡算法優化研究的最新動態和前沿趨勢。
與本書作者共同研究的人員有： 韓迎鴿、饒偉、楊超、廖娟、丁銳、季童瑩、胡苓苓、黃偉、孫靜、丁雪潔、王衛、徐文才、李寶鴿、孫鳳、柏鶴、張冰龍、王惠、姚超然、陸璐等。全書在編寫過程中，參閱并引用了一些國內外作者的相關論著。本書的出版還得到了清華大學出版社的大力支持，在此一并表示誠摯的謝意！
由于作者水平有限，書中難免存在不當之處，敬請讀者批評指正！
作者2018年5月 |
內容簡介：本書針對盲均衡理論與算法研究中初始權向量優化的難題，以智能群算法和智能計算理論為工具，開展了盲均衡算法性能優化的研究。主要內容有： 基于遺傳算法(含自適應遺傳算法、模擬退火遺傳算法和改進混合遺傳算法)優化的正交小波類盲均衡算法； 基于混沌算法或混沌支持向量機算法優化的正交小波加權多模盲均衡算法； 基于免疫克隆算法優化的正交小波盲均衡算法及正交小波支持向量機盲均衡算法； 基于粒子群算法(免疫克隆粒子群算法、量子粒子群算法及動態粒子群算法)優化的正交小波類盲均衡算法； 基于人工魚群算法(模擬退火與人工魚群變異混合算法、混沌人工魚群算法、免疫人工魚群算法、量子人工魚群算法)優化的多模盲均衡算法； 基于DNA遺傳算法(禁忌搜索自適應雙鏈DNA遺傳算法、多種群禁忌搜索DNA遺傳算法)優化的多模盲均衡算法； 基于DNA智能群算法(DNA人工魚群算法、DNA遺傳蛙跳算法、DNA遺傳蝙蝠算法)優化的多模盲均衡算法。
全書結構分明，各章自成閉環系統、層層遞進； 內容既相對獨立又相互聯系，集系統性與新穎性于一體，是盲均衡算法智能優化研究成果的集中體現。本書適合于信息與通信工程、水聲工程、控制科學與工程、智能科學與技術等學科專業的研究生和科研人員閱讀。 |
目錄：第1章盲均衡概述
1.1均衡系統模型
1.1.1均衡系統等效基帶模型
1.1.2自適應均衡器與盲自適應均衡器
1.2Bussgang類盲均衡算法
1.2.1實基帶信道的Bussgang算法
1.2.2復基帶信道的Bussgang算法
1.2.3三種經典的算法
1.2.4常數模算法及其性能
1.2.5分數間隔盲均衡算法
1.2.6超指數盲均衡算法
1.3基于正交小波變換的自適應均衡理論
1.3.1均衡器的正交小波表示
1.3.2基于正交小波變換的LMS均衡算法
參考文獻
第2章基于遺傳算法優化的盲均衡算法
2.1遺傳算法
2.1.1遺傳算法的基本用語
2.1.2遺傳算法的基礎理論
2.1.3遺傳算法的基本操作
2.1.4遺傳算法的參數選擇
2.1.5遺傳算法的特點
2.2基于遺傳算法優化的常模盲均衡算法
2.3基于遺傳算法優化的正交小波常模盲均衡算法
2.3.1基于正交小波變換的常模盲均衡算法
2.3.2基于遺傳算法優化的正交小波常模盲均衡算法
2.4基于自適應遺傳算法優化的正交小波常模盲均衡算法
2.4.1自適應遺傳算法
2.4.2正交小波超指數迭代常模盲均衡算法
2.4.3基于自適應遺傳算法優化的正交小波超指數
迭代常模盲均衡算法
2.5基于模擬退火遺傳算法優化的正交小波常模盲
均衡算法
2.5.1模擬退火遺傳算法
2.5.2基于模擬退火遺傳算法優化的正交小波常模盲
均衡算法
2.5.3算法仿真
2.6基于改進混合遺傳算法優化的正交小波常模盲均衡算法
2.6.1混合遺傳算法及其改進
2.6.2基于改進混合遺傳優化的正交小波常模盲
均衡算法
參考文獻
第3章基于混沌優化的盲均衡算法
3.1混沌理論
3.1.1非線性動力學系統中的混沌
3.1.2混沌運動的隨機性特征
3.1.3混沌序列的基本特點
3.1.4混沌優化算法
3.2基于混沌優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基于混沌支持向量機優化的正交小波加權多模盲
均衡算法
3.3.1加權多模盲均衡算法
3.3.2支持向量機技術
3.3.3正交小波加權多模盲均衡算法
3.3.4基于混沌支持向量機優化的正交小波加權
多模盲均衡算法
3.3.5算法仿真
參考文獻
第4章基于免疫克隆算法優化的盲均衡算法
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生物免疫系統的特性
4.1.4免疫克隆算法的實現步驟
4.1.5免疫克隆算法的特點分析
4.2基于免疫克隆算法優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基于免疫克隆算法優化的正交小波支持向機盲
均衡算法
4.3.1基于免疫克隆算法優化的正交小波常模盲
均衡算法
4.3.2基于免疫克隆選擇算法優化的正交小波支持
向量機常模盲均衡算法
4.4基于自適應免疫克隆選擇算法優化的正交小波超指數
迭代常模盲均衡算法
4.4.1自適應免疫克隆選擇算法
4.4.2自適應免疫克隆選擇算法優化正交小波超
指數迭代常模盲均衡算法
4.4.3算法仿真
4.5基于免疫克隆選擇算法優化的正交小波支持向量機
多模盲均衡算法
4.6基于多種群免疫克隆選擇算法優化的正交小波多模盲
均衡算法
4.6.1多種群免疫克隆選擇算法
4.6.2基于多種群免疫克隆選擇優化的正交小波
多模盲均衡算法
4.6.3算法仿真
參考文獻
第5章基于粒子群算法優化的盲均衡算法
5.1粒子群優化算法
5.1.1粒子群優化算法原理
5.1.2粒子群優化算法參數設置
5.1.3改進的粒子群優化算法
5.2基于粒子群算法優化的正交小波常模盲均衡算法
5.2.1基于粒子群算法優化的常模盲均衡算法
5.2.2基于粒子群算法優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優化的正交小波常模盲
均衡算法
5.3.1ICPS拟WTCMA思想
5.3.2ICPS拟WTCMA描述
5.3.3ICPS拟WTCMA實施步驟
5.3.4算法仿真
5.4基于量子粒子群算法優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優化的正交小波分數
間隔常模盲均衡算法
5.4.2基于量子粒子群算法優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優化的正交小波加權
多模盲均衡算法
5.5基于動態粒子群算法優化的正交小波加權多模盲
均衡算法
5.5.1基于動態粒子群算法優化的正交小波多模盲
均衡算法
5.5.2基于動態粒子群算法優化的正交小波動態加權
多模盲均衡算法
參考文獻
第6章基于人工魚群算法優化的盲均衡算法
6.1人工魚群算法
6.1.1人工魚群行為描述
6.1.2人工魚群算法步驟
6.2基于模擬退火與人工魚群變異混合優化的正交小波盲
均衡算法
6.2.1算法原理
6.2.2算法仿真
6.3基于混沌人工魚群算法優化的廣義多模盲均衡算法
6.3.1傳統多模盲均衡算法
6.3.2廣義多模盲均衡算法
6.3.3基于混沌人工魚群算法優化的廣義多模盲
均衡算法
6.3.4算法仿真
6.4基于免疫人工魚群算法優化的正交小波頻域多模盲
均衡算法
6.4.1頻域盲均衡算法
6.4.2自適應頻域正交小波自適應多模盲均衡算法
6.4.3基于免疫人工魚群優化的自適應頻域正交小波
多模盲均衡算法
6.4.4算法仿真
6.5基于自適應最小熵的盲均衡算法
6.5.1自適應最小熵盲均衡算法
6.5.2超指數自適應最小熵盲均衡算法
6.5.3基于量子人工魚群算法優化的超指數自適應
最小熵盲均衡算法
6.5.4基于APSK調制信號的自適應最小熵盲
均衡算法
6.5.5算法仿真
參考文獻
第7章基于DNA遺傳算法優化的盲均衡算法
7.1DNA遺傳算法
7.1.1DNA遺傳算法的主要操作算子
7.1.2DNA遺傳算法操作
7.2基于DNA遺傳算法優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基于禁忌搜索自適應雙鏈DNA遺傳算法優化的正交
小波常模盲均衡算法
7.3.1禁忌搜索算法
7.3.2基于禁忌搜索自適應雙鏈DNA遺傳算法優化的
正交小波常模盲均衡算法
7.3.3基于禁忌搜索自適應雙鏈DNA遺傳算法優化的
正交小波多模盲均衡算法
7.4基于多種群進化禁忌搜索DNA遺傳算法優化的正交
小波分數間隔盲均衡算法
7.4.1多種群禁忌搜索DNA遺傳算法
7.4.2多種群禁忌搜索DNA遺傳算法優化分數間隔
正交小波多模盲均衡算法
7.4.3算法仿真
參考文獻
第8章基于DNA智能群算法優化的盲均衡算法
8.1基于DNA人工魚群算法優化的多模盲均衡算法
8.1.1基于人工魚群算法優化DNA序列的多模盲
均衡算法
8.1.2基于DNA遺傳人工魚群優化DNA序列的
加權多模盲均衡算法
8.1.3基于DNA混沌人工魚群算法優化DNA序列的
頻域加權多模盲均衡算法
8.1.4仿真實驗
8.2基于DNA遺傳蛙跳算法優化的盲均衡算法
8.2.1混合蛙跳算法
8.2.2DNA遺傳蛙跳算法
8.2.3基于DNA遺傳蛙跳算法優化的常模盲
均衡算法
8.3基于DNA遺傳蝙蝠算法優化的分數間隔多模盲
均衡算法
8.3.1蝙蝠算法
8.3.2DNA遺傳蝙蝠算法
8.3.3基于DNA遺傳蝙蝠算法優化的分數間隔
多模盲均衡算法
參考文獻 |
| 序： |
