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Enhancement in Channel Equalization Using Particle Swarm Optimization Techniques

机译：使用粒子群优化技术增强信道均衡

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This work proposes an improved inertia weight update method and position update method in Particle Swarm Optimization (PSO) to enhance the convergence and mean square error of channel equalizer. The search abilities of PSO are managed by the key parameter Inertia Weight (IW). A higher value leads to global search whereas a smaller value shifts the search to local which makes convergence faster. Different approaches are reported in literature to improve PSO by modifying inertia weight. This work investigates the performance of the existing PSO variants related to time varying inertia weight methods and proposes new strategies to improve the convergence and mean square error of channel equalizer. Also the position update method in PSO is modified to achieve better convergence in channel equalization. The simulation presents the enhanced performance of the proposed techniques in transversal and decision feedback models. The simulation results also analyze the superiority in linear and nonlinear channel conditions.
机译：本文提出了一种改进的粒子群优化（PSO）中的惯性权重更新方法和位置更新方法，以增强信道均衡器的收敛性和均方误差。 PSO的搜索能力由关键参数惯性权重（IW）管理。较高的值将导致全局搜索，而较小的值将使搜索移至局部，从而使收敛更快。文献报道了通过修改惯性权重来改善PSO的不同方法。这项工作调查了与时变惯性权重方法有关的现有PSO变体的性能，并提出了新的策略来改善信道均衡器的收敛性和均方误差。此外，还修改了PSO中的位置更新方法，以实现信道均衡的更好收敛。仿真显示了在横向和决策反馈模型中所提出技术的增强性能。仿真结果还分析了线性和非线性通道条件下的优越性。

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