1、隨著水下數(shù)字通信系統(tǒng)的需求日益擴大，多徑傳播效應(yīng)導(dǎo)致的碼間干擾(ISI)是水聲通信的主要障礙，實現(xiàn)高數(shù)據(jù)率、高可靠性的通信成為水聲通信的研究熱點。盲均衡技術(shù)是一種不需要發(fā)送訓(xùn)練序列且有效節(jié)省水聲通信帶寬的均衡技術(shù)。因此，本文利用克隆選擇算法多峰值函數(shù)尋優(yōu)的特點，將均衡器的權(quán)向量作為抗體，同時采用正交小波變換減小信號的自相關(guān)性，很好地克服了傳統(tǒng)的常數(shù)模盲均衡算法(CMA)收斂速度慢且存在局部收斂的問題。本文對免疫克隆算法進行了深入研究，所

2、做的主要研究有:
　　 1、提出了基于免疫克隆優(yōu)化的正交小波盲均衡算法
　　 傳統(tǒng)常數(shù)模盲均衡算法在設(shè)置一個代價函數(shù)的基礎(chǔ)上，通過一種梯度下降搜索法對均衡器權(quán)向量求梯度尋找極小值來確定權(quán)值的迭代方程，但這種方法易陷入局部收斂。將免疫克隆算法引入到盲均衡算法中，充分利用免疫克隆算法多峰值函數(shù)尋優(yōu)的特點來尋求均衡器的全局最優(yōu)解。同時對輸入信號進行小波變換，可以使各分量之間的自相關(guān)性得到有效降低，加快算法的收斂速度。仿真結(jié)果表

3、明了所提算法有效改善均衡性能。
　　 2、提出了引入免疫優(yōu)化的小波支持向量機多模盲均衡算法
　　 由于支持向量機盲均衡算法對最優(yōu)權(quán)向量的搜索方法是通過線性規(guī)劃來求解，可以表現(xiàn)出較強的優(yōu)化性能。但是在支持向量機的構(gòu)造過程中，支持向量機的參數(shù)設(shè)置對最終分類精確度有較大的影響。為了使支持向量機具有更高的精度、更好的泛化能力，需要合理的參數(shù)選擇。利用免疫克隆算法的全局搜索能力對正交小波支持向量機盲均衡算法中的參數(shù)進行優(yōu)化選擇，結(jié)

4、合了兩者的優(yōu)點，水聲信道仿真實驗證明了該算法的性能。常數(shù)模盲均衡算法在均衡高階正交振幅調(diào)制信號時存在收斂速度慢、穩(wěn)態(tài)誤差大的缺點，提出了正交小波變換的多模盲均衡算法，并采用免疫優(yōu)化的支持向量機算法來初始化均衡器，有效避免了算法的局部收斂。
　　 3、提出了基于改進免疫克隆優(yōu)化的正交小波多模盲均衡算法
　　 在標準免疫克隆算法中抗體的規(guī)模、克隆選擇規(guī)模、高頻變異率取值都對算法結(jié)果具有很大的影響。因此，依據(jù)免疫系統(tǒng)進化過程中

5、親和度自適應(yīng)調(diào)節(jié)的抗體規(guī)模、克隆選擇規(guī)模、高頻變異概率，將隨機搜索同非確定性進化搜索相結(jié)合，加強算法的全局搜索和局部搜索能力。并應(yīng)用于盲均衡算法中，以克服標準免疫克隆算法所存在的缺陷。同時利用超指數(shù)迭代算法對均衡器輸入數(shù)據(jù)進行白化作用，仿真結(jié)果表明所提出的算法具有更好地均衡性能。針對標準免疫克隆算法對初始解有較強的依賴性，在迭代后期容易出現(xiàn)停滯現(xiàn)象并且陷入局部最優(yōu)的平衡態(tài)，導(dǎo)致搜索精度不高所產(chǎn)生的局部最優(yōu)解問題。將多種群免疫克隆選擇算法