求翻译：摘要：针对传统的常数模盲均衡算法(CMA)收敛速度慢、稳态误差大和局部收敛的缺点，在分析正交小波常数模盲均衡算法(WT．CMA)基础上，该文提出了基于蚂蚁算法和遗传优化的正交小波常模盲均衡算法(PSO．WT．CMA)，寻找最优的均衡器权值，并用正交小波变换降低信号的自相关性，通过蚂蚁算法将信息素的累积和更新收敛于最优路径上，具有分布式并行全局搜索能力，为弥补其初期信息素匮乏，求解速度慢，将遗传算法与蚂蚁算法融合，采用遗传算法全局随机搜索的特性，对均衡器权向量进行优化，以降低CMA陷入局部收敛的可能性，生成信息素分布，利用蚂蚁算法求精确解，优势互补。水声仿真结果表明：与常数模算法(CMA)、基于粒子群优化的常数模盲均衡算法(PSO．C是什么意思？

待解决 悬赏分：1 - 离问题结束还有