【摘 要】
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针对常模盲均衡算法（CMA）收敛速度慢、收敛后稳态误差大且存在盲相位的现象,提出了一种基于混合蛙跳算法的多模盲均衡算法（SFLA-MMA）。它结合了智能优化算法的基本思想,将个体自
【机 构】
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南京信息工程大学江苏省气象探测与信息处理重点实验室,江苏省大气环境与装备技术协同创新中心
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针对常模盲均衡算法（CMA）收敛速度慢、收敛后稳态误差大且存在盲相位的现象,提出了一种基于混合蛙跳算法的多模盲均衡算法（SFLA-MMA）。它结合了智能优化算法的基本思想,将个体自身的进化及个体间的社会行为等概念引入到盲均衡技术中。该算法将多模盲均衡算法（MMA）代价函数的倒数定义为混合蛙跳算法（SFLA）的适应度函数,将青蛙群体中青蛙个体的位置向量作为MMA的初始权向量;利用SFLA的全局信息共享机制和局部深度搜索能力,在全局范围内搜索青蛙群体的最优位置向量并作为MMA的初始优化权向量。之后,通过MMA
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