【摘 要】
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在高速无线通信系统中，由于传输媒质引起的多径失真会导致发射信号的时间弥散，从而产生码间干扰，为了能够恢复出发送信号，通常在接收端需利用均衡技术是抑制码间干扰，而盲均衡则是
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在高速无线通信系统中，由于传输媒质引起的多径失真会导致发射信号的时间弥散，从而产生码间干扰，为了能够恢复出发送信号，通常在接收端需利用均衡技术是抑制码间干扰，而盲均衡则是一种不借助训练序列，仅利用接收序列和发送序列的先验知识来恢复发送信号的方法。
本文基于智能优化算法的MIMO系统盲均衡，应用三种智能优化算法(遗传算法、克隆选择算法和基于免疫网络的免疫算法)来解决盲均衡问题，盲均衡与智能优化算法的结合点是将盲均衡中只针对发送信号的代价函数作为智能优化算法的适应度函数从而可以直接恢复出发送信号，而不需要对信道的均衡与辨识。文章在介绍三种智能优化算法的原理以及对传统智能算法优缺点分析的基础上提出用于解决MIMO系统盲均衡问题的改进遗传算法、克隆选择算法及免疫网络算法。应用发送信号属于有限字符集的特点，为遗传算法设计自适应的交叉算子，同时设计多个子群体，通过交叉操作，使子群体间直接通信，从而加快了算法收敛速度，最后在离散空间串行盲恢复多个用户信号。在改进的克隆选择算法中，设计根据个体适应度值自适应调节变异度的变异算子；由于不同的用户信号对应于盲均衡代价函数的不同峰值，将多目标优化的思想以及免疫系统中免疫记忆的机制应用于克隆选择算法来并行恢复出多用户信号。最后，本文研究应用免疫网络算法来解决MIMO盲均衡问题，利用多个用户信号及它们的延迟信号对应于盲均衡代价函数的不同峰值以及基于免疫网络的免疫算法提取目标函数绝大部份峰值的有效性，通过免疫网络算法搜索包括多个用户信号及其延迟信号的多个最优解来估计信道阶数的最大值，从而在信道阶数未知的情况下，可以并行恢复多个用户信号。仿真结果表明，这三种智能优化算法都能较好的解决盲均衡问题，且只需较短的接收信号序列就可以得到性能较好的结果，且改进的克隆选择算法和免疫网络算法性能优于遗传算法。
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