一种基于混沌映射和高斯扰动的恒模盲均衡方法

本发明提供了一种基于混沌映射和高斯扰动的恒模盲均衡方法，包括以下步骤：步骤1，对信道仿真器接收端的接收信号进行估计，得到恒定值；初始化相关参数；步骤2，进入粒子群算法PSO主循环；步骤3，根据混沌Sine映射和惯性权重上下限，得到当前迭代次数的惯性权重和学习因子；步骤4，计算粒子的适应度值；步骤5，更新粒子速度和位置；步骤6，重复步骤2~步骤5，直到满足终止条件；步骤7，满足终止条件后获得全局最优适应度值和全局最佳位置，并根据此时的全局最佳位置构造的均衡器计算出输出信号。本发明方法引入对数函数构造非线性异步学习因子区别于原算法中的恒定学习因子，从而平衡算法的全局开发能力和局部搜索能力。