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基于免疫遗传优化盲检测算法研究

作　者: 席东风
导　师: 于舒娟
学　校: 南京邮电大学
专　业: 电子与通信工程
关键词: 盲检测免疫遗传算法混沌盲均衡盲信号处理
分类号: TP18
类　型: 硕士论文
年　份: 2013年
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内容摘要

免疫遗传算法(Immune Genetic Algorithm, IGA)是基于生物免疫机制提出的一种改进的遗传算法，它具有模拟和反映生物机体免疫系统的全局搜索能力、多样性保持机制、鲁棒性强特点。目前，已成功应用于自动控制、生物工程、社会和经济等多个领域。盲检测技术无需发送训练序列，仅根据接收序列对发送序列做出估计。盲检测在众多科学领域，特别是在无线通信系统、生物信号处理等领域有着广泛的应用。本文给出了基于免疫遗传优化的直接盲信号检测算法，并对算法性能加以分析研究。然后，对该算法进行了进一步的改进，验证了改进算法的优越性。本论文共分六章：第一章概述了全文研究的背景和现状，并对全文所做的工作进行概述。第二章介绍免疫遗传算法的基本原理及近年来国内外学者对免疫遗传算法做出的研究成果。第三章介绍了盲均衡技术和盲信号处理技术的基本原理。第四章给出基于免疫遗传优化盲检测算法模型及流程图，并对算法性能进行仿真分析。第五章提出基于混沌免疫遗传盲检测算法，并对算法性能进行仿真分析。第六章是对全文的总结和下一步研究方向的展望。

全文目录

摘要  4-5
Abstract  5-8
专用术语注释表  8-9
第一章绪论  9-15
  1.1 引言  9
  1.2 最优化问题  9-10
  1.3 研究背景与研究意义  10-12
    1.3.1 研究背景  10-11
    1.3.2 研究意义  11-12
  1.4 国内外研究现状  12-13
    1.4.1 免疫遗传算法研究现状  12
    1.4.2 盲检测技术发展及现状研究  12-13
  1.5 论文主要工作和结构安排  13-15
    1.5.1 主要工作  13-14
    1.5.2 结构安排  14-15
第二章免疫遗传算法原理与应用  15-25
  2.1 免疫遗传算法概述  15-21
    2.1.1 引言  15
    2.1.2 免疫遗传算法的生物基础  15-16
    2.1.3 免疫遗传算法基本概念  16-17
    2.1.4 免疫遗传算法构成要素  17-21
    2.1.5 免疫遗传算法特点  21
  2.2 免疫遗传算法分析  21-23
    2.2.1 参数分析  21-22
    2.2.2 复杂度分析  22-23
    2.2.3 收敛性分析  23
  2.3 免疫遗传算法应用领域  23-24
  2.4 本章小结  24-25
第三章盲信号处理和盲均衡技术  25-34
  3.1 盲信号分离(BSS)问题  25-26
  3.2 盲解卷和多道盲解卷  26
  3.3 盲多用户检测  26-27
  3.4 独立分量分析(ICA)  27-28
    3.4.1 ICA 的基本原理  27-28
    3.4.2 ICA 解的稳定性  28
  3.5 盲信号处理的方法分类  28-29
  3.6 盲均衡技术  29-33
    3.6.1 传统的自适应均衡原理  29-30
    3.6.2 盲均衡技术的产生背景  30-31
    3.6.3 盲均衡基本原理  31
    3.6.4 盲均衡算法的分类  31-33
  3.7 盲信号处理的应用  33
  3.8 本章小结  33-34
第四章免疫遗传算法在盲检测中的应用  34-48
  4.1 基于 SIMO 系统盲检测数学模型  34-36
  4.2 基于免疫遗传算法的 SIMO 系统盲检测数学模型  36-39
    4.2.1 构造评价函数  36-37
    4.2.2 基于免疫遗传算法的 SIMO 系统盲检测的实现方法  37-39
  4.3 仿真实验及分析  39-47
  4.4 本章小结  47-48
第五章基于混沌免疫遗传算法在盲检测中的应用  48-56
  5.1 混沌简介  48-49
    5.1.1 混沌定义  48
    5.1.2 混沌特点  48-49
  5.2 混沌映射  49-50
  5.3 基于混沌免疫遗传算法构成  50-51
  5.4 仿真实验  51-55
  5.5 本章小结  55-56
第六章总结与展望  56-58
  6.1 全文总结  56
  6.2 今后展望  56-58
参考文献  58-61
致谢  61

基于免疫遗传优化盲检测算法研究

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