基于SRM检测算法的量子多用户检测研究

量子多用户检测为经典多用户检测最优解这一NP难解问题提供了一种有效的解决方法。本文利用量子多址通信模型,设计量子SRM检测算子,进行基于SRM检测的量子多用户检测算法的仿真及性能分析,提出了该算法的简化方法,并对各种可能影响算法性能的因素加以讨论。仿真结果表明,基于SRM算法的量子多用户检测方法具有很好的检测性能,简化后的算法计算复杂度大幅下降,算法的实用性得以增强。     

一种改进搜索无序数据库最小值的量子算法

Grover量子搜索算法利用了量子态的并行计算特性,具有高效的搜索效率,因此得到深入研究和广泛应用.分析Grover量子搜索算法的原理及性能,深入研究将其应用于搜索无序数据库最小值的算法,针对该算法搜索次数较高的缺点,提出一种双门限搜索无序数据库最小值算法.经过仿真发现,改进算法的搜索次数比原算法少,将该算法运用在多用户检测中,该算法具有接近于最优多用户检测算法的误码率性能,而在复杂度上却远远低于最优多用户检测算法.     

基于免疫克隆量子算法的多用户检测器

为了解决CDMA系统最佳多用户检测的高计算复杂度问题,基于免疫克隆选择理论和新的遗传量子算法,该文提出了免疫克隆量子算法。该算法把根据神经网络制作的疫苗接种到克隆量子算法的每一代中,通过接种疫苗到CQA中,可以加快CQA的收敛速度减少计算复杂度。另外,CQA所提供的好的初值可以改善疫苗的性能,接种的疫苗还改善了CQA的性能,文中给出了在免疫克隆量子算法中使用随机神经网络制作疫苗的统一理论框架结构。仿真结果证明了该方法不仅能够快速收敛到全局最优解,并且无论抗多址干扰能力和抗远近效应能力都优于传统检测器和一些应用以前智能计算算法的多用户检测器。     

基于改进的量子遗传算法的多用户检测

为了加快量子遗传算法(QGA)的收敛速度,减小基于QGA的多用户检测的计算复杂度,提出了一种基于改进的量子遗传优化算法(MQGA)的多用户检测算法.通过引入小生境协同进化策略初始化量子种群,并采用自适应更新旋转角策略,改善了QGA的收敛性能和寻优能力.仿真结果表明,提出的多用户检测算法在收敛速度、误码率、抗远近能力及系统容量方面都优于遗传算法多用户检测器、量子遗传算法多用户检测器和传统多用户检测器.     

基于离散粒子群算法的CDMA多用户检测方法

研究了离散粒子群算法，并将其应用于CDMA多用户检测问题，提出一种基于离散粒子群优化算法的CDMA多用户检测的方法。该方法应用一种新的选择和分区搜索的策略，改进搜索的质量和效率。分析以及实验仿真表明该方法具有计算复杂度低且可以得到较好误码率性能的特点，为寻求新的多用户检测方法提供了思路。     

大气光通信中迭代检测算法研究

基于对数正态(L-N)湍流信道模型,研究了LDPC编码大气光通信多输入多输出(FSO-MIMO)系统迭代检测算法。分析了内迭代与外迭代次数对系统性能及计算复杂度的影响,并针对PDA检测算法复杂度高的问题,提出了一种基于反馈阈值的M-PDA迭代检测算法。改进的算法利用译码输出的比特先验信息对发送比特进行分类,从而降低检测复杂度,并通过选取合适的阈值,可以获得更好的检测性能。仿真结果表明,实验时需要综合考虑计算复杂度和性能,选取合适的内外迭代次数,仿真条件下,误码率为10-5、反馈阈值为0.7时,可以获得0.15dB的性能增益。     

一种基于蚁群算法的CDMA多用户检测方法

提出一种基于蚁群优化算法(ant colony optimization algorithm)的CDMA多用户检测(MUD)的方法。该方法在基本蚁群算法的基础上，应用一种新的相遇和搜索分区的策略，来解决最佳多用户检测的组合优化问题，可提高搜索的质量和效率，通过分析以及仿真表明，该方法具有多项式的计算复杂度，并可以得到较好的误码率性能，为寻求新的多用户检测方法提供了思路。     

异步编码CDMA系统中基于因子图的迭代多用户接收器

针对异步编码CDMA系统，本文提出了一种基于因子图的迭代多用户接收器，它是将用户信息比特对接收端噪声白化滤波器输出的条件后验概率分布用因子图表示，并采用和-积算法，经过有限次迭代获得用户信息比特的估计值．为降低计算复杂度，本文还提出一种简化算法．仿真结果表明，本文提出的迭代多用户接收器在经过几次迭代后的比特误码性能接近单用户系统；同时，简化算法的性能接近完全算法，但算法复杂度有明显改善．     

基于神经网络和粒子群算法的MC-CDMA多用户检测

MC-CDMA系统是干扰受限系统,存在多址干扰。本文提出一种基于神经网络和粒子群算法的MC-CDMA多用户检测方法。在粒子位置更新中,随机选择部分粒子作为Hopfield神经网络的神经元组成的个体,进行神经网络的更新;其他粒子仍采用原粒子群算法的位置更新策略,从而能加快粒子群算法的收敛速度以及降低计算复杂度。仿真表明在算法参数相同时,该多用户检测方法在误码率、收敛速度、系统容量、抗远近能力等方面都优于基于粒子群算法的多用户检测和基于神经网络的多用户检测,更加逼近于最佳多用户检测的性能。     

基于粒子群优化算法和多级检测的多用户检测器

提出了一种新颖的基于粒子群优化和多级检测的混合算法的多用户检测器。介绍了最佳多用户检测模型以及粒子群优化算法的基本思想。进行了理论依据和仿真性能分析。仿真结果表明：该检测器在误码率性能上明显优于传统检测器和解相关检测器,在抗“远一近效应”上也优于传统检测器与多级检测器,计算复杂度较低。     

基于拟生态优化算法的CDMA多用户检测方法

拟生态优化算法是一类模拟自然生态系统运行机制,求解复杂优化问题的智能计算方法,其中的蚁群算法和粒子群算法是较新出现的两种具有不同特点的方法。该文研究基本蚁群算法和离散粒子群算法,并结合CDMA多用户检测问题,改变算法的搜索机制,提出两种CDMA多用户检测的方法。从理论分析以及实验仿真的角度对比两种方法,表明两种方法的计算复杂度低且可以得到较好误码率性能,同时又各有特点。     

一种基于可变禁忌长度的多用户检测方法

CDMA系统的性能很大程度上受多用户干扰影响。多用户检测是抑制多用户干扰的有效方法。文中介绍一种基于可变禁忌长度的多用户检测方法。该方法以传统匹配滤波器的判决输出为初始解,采用禁忌长度可变的禁忌搜索(TS)算法,使禁忌长度与搜索空间的崎岖程度相适应,以避免搜索限入局部最优。仿真实验证明,该方法具有较好的误比特性能和抗远近效应能力,并具有多项式复杂度。     

一种线性受限共轭梯度常模盲多用户检测算法

本文将线性受限条件和共轭梯度法应用于常模算法,提出了一种线性受限共轭梯度常模盲多用户检测算法,称之为LC-CGCMA,并将它与传统的线性受限常模算法(LC-CMA)及最小二乘常模算法(LSCMA)进行了仿真比较.仿真结果表明,提出的LC-CGCMA算法比LC-CMA算法的信干比性能和误码性能有较大改善;与LSCMA算法相比,算法复杂度有明显降低.     

A joint swarm intelligence algorithm for multi-user detection in MIMO-OFDM system

In the multi-input multi-output orthogonal frequency division multiplexing (MIMO-OFDM) system, traditional multi-user detection (MUD) algorithms that usually used to suppress multiple access interference are difficult to balance system detection performance and the complexity of the algorithm. To solve this problem, this paper proposes a joint swarm intelligence algorithm called Ant Colony and Particle Swarm Optimisation (AC-PSO) by integrating particle swarm optimisation (PSO) and ant colony optimisation (ACO) algorithms. According to simulation results, it has been shown that, with low computational complexity, the MUD for the MIMO-OFDM system based on AC-PSO algorithm gains comparable MUD performance with maximum likelihood algorithm. Thus, the proposed AC-PSO algorithm provides a satisfactory trade-off between computational complexity and detection performance.     

基于模型驱动辅助MPA的SCMA多用户检测算法

稀疏码分多址接入(Sparse Code Multiple Access,SCMA)作为有应用前景的空口技术,在高吞吐量以及大规模连接中极具优势。针对SCMA通信系统中接收端消息传递算法(Message Passing Algorithm,MPA)计算复杂度较高的问题,提出了基于模型驱动辅助MPA法(Model driven Assisted MPA,MD MPA)的SCMA多用户检测算法。MD MPA在MPA算法迭代过程中节点更新后的信息矩阵和输出的概率矩阵之后添加权重参数,并通过神经网络训练更新参数。经训练所得权重参数可加快算法收敛速度,降低误码率,获得更佳的译码效果。仿真结果表明,MD MPA相较于MPA算法,误码率降低了20%,复杂度降低了33%。     

双向中继系统用户联合预编码与检测算法研究

双向中继协同通信系统的两用户节点通过中继节点相互交换信息,显示了其在频谱效率上的优势。在系统装备多天线的情况下,为进一步改善误比特率性能,论文提出一种基于格规约算法的用户联合预编码与检测算法。该算法通过一次复数域格规约处理来提高信道增益矩阵的正交性,预编码和检测算法联合应用处理后的矩阵,中继节点仅需要对接收信号进行求模运算和放大转发,算法的复杂度主要集中在两用户节点上。仿真结果显示:相比于传统的预编码和检测算法,用户联合预编码与检测算法在计算复杂度仅增加了对信道增益矩阵一次格规约计算的前提下,可显著降低系统的误比特率,提高分集增益,具有工程实用价值。     

一种改进并行两箱预失真方法

针对现有椭圆球面波调制信号预失真方法算法复杂度高、预失真器工作效率较低的问题,结合椭圆球面波调制信号的幅值特点和功率放大器对信号非线性失真特性,引入分段处理的思想,提出了一种改进并行两箱预失真方法.通过设置阈值门限,对调制信号进行分段处理,仅对信号中大幅值分量进行处理,算法复杂度低,更易于工程实现.理论分析和仿真结果表明,当阈值门限为0.5时,与并行两箱预失真方法相比,所提预失真方法算法复杂度降低为原算法10%以下;当误比特率为10-5时,相对于未经放大器失真的调制信号,所需信噪比仅增加约0.02 dB.