基于鲶鱼效应粒子群优化的变参误差盲均衡算法

为克服常模算法(CMA)收敛速度慢、稳态误差大的缺点,提出了基于鲶鱼效应粒子群算法优化的变参误差常模盲均衡算法(CEPSO-VSCMA)。该算法在变参误差常模盲均衡算法(VSCMA)的基础上,融入鲶鱼效应粒子群算法,利用粒子群的随机搜索,寻找全局最优解,同时结合鲶鱼效应,利用具有活力和竞争力的鲶鱼个体促使粒子群活跃起来,加快收敛。仿真结果表明:与CMA、VSCMA和基于粒子群算法优化的变参误差常数模盲均衡算法(PSO-VSCMA)相比,该算法提高了收敛速度、减小了均方误差。