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基于自适应人工鱼群算法的多用户检测器 总被引:22,自引:0,他引:22
将智能优化算法应用到多用户检测器(MUD)问题中,是近年来改善MUD性能的一个研究方向。人工鱼群算法(AFSA)是一种新的智能优化算法,该算法具有一些遗传算法和粒子群算法不具备的特点。但是用其解决离散优化问题时,该算法保持探索与开发平衡的能力较差,且在算法运行后期搜索的盲目性较大,从而影响了该算法搜索的质量和效率。为了克服这些缺点,本文对该算法进行了改进,得到两种自适应人工鱼群算法(AAFSA_FP和AAFSA_SP),并首次用其构建了新的多用户检测器。仿真结果表明,该方法与基于遗传算法的多用户检测器和基于粒子群算法的多用户检测器相比,在误码率、抗远近效应的能力和收敛速度等方面都有明显的改善。 相似文献
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基于拟生态优化算法的CDMA多用户检测方法 总被引:3,自引:0,他引:3
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。 相似文献
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一种基于可变禁忌长度的多用户检测方法 总被引:1,自引:0,他引:1
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。 相似文献
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在MC-CDMA系统中检测技术是影响系统性能的关键技术之一。这里首先对最优多用户检测方法做出了简要的分析,然后引入蚁群算法多用户检测,使用最优多用户检测的判决准则作为蚁群算法中的目标函数,并对蚁群算法多用户检测和其他多用户检测性能做了仿真比较。结果表明蚁群算法多用户检测和其他次优多用户检测相比,具有较好的性能;和最优多用户检测相比具有很低的复杂度。在多用户检测的实际应用中表现出了很大的优势。 相似文献
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在解决QoS(quality of service)单播路由问题上,针对蚁群算法缺点,提出了一种融合量子粒子群算法(QP-SO)思想的多行为蚁群算法.该算法采用QPSO作为前期搜索,根据各粒子历史最优值来初始化路径信息素浓度,后期利用多行为蚁群算法来优化路径.仿真结果表明:该算法寻优能力强,可靠性高,是解决QoS路由问题的有效方法. 相似文献
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蚁群算法是一种新型的模拟进化算法,重点始于组合优化问题的求解.作者运用该算法优化PID控制参数,但在基本蚁群算法中,存在收敛速度较慢,易出现停滞,以及全局搜索能力较低的缺陷.论文提出了一种具有遗传因子的自适应蚁群算法最优PID控制参数的方法,设计出参数优化图.该方法克服了基本蚁群算法的不足,能够满意地实现PID控制参数优化.仿真结果与Z-N法、遗传算法、基本蚁群算法相比较,优化效果明显得到改善.实验表明,该方法对于控制其他对象和过程也具有应用价值. 相似文献
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基于进化算法的多用户检测器 总被引:3,自引:0,他引:3
粒子群算法PSO遗传算法(Particle Swarm Optimization)是由Kennedy和Eberhart于1995年提出的一种新的进化算法,PSO能够以一种更简便、快速的方式来完成和遗传算法(GA)一样的功能。本文在PSO算法思想的基础上提出了两种新的多用户检测算法: BEP(Binary Evolution Programming)算法, BPSO(Binary PSO,BPSO)算法。分别基于这两种算法构造了新的多用户检测器。仿真结果表明,这两种新的多用户检测器的抗误码性能比传统多用户检测器和基于遗传算法的多用户检测器都好,并且新的检测器的收敛速度明显比遗传算法检测器快。 相似文献
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CDMA系统粒子群多用户检测算法 总被引:1,自引:0,他引:1
Kennedy和Eberhart提出的粒子群优化算法(PSO),作为一种新的并行优化算法,在解决多维和非线性的复杂问题中,性能优良且算法简单易于实现。本文对二进制粒子群优化算法进行改进,并将其应用于DS-CDMA通信系统的多用户检测中,提出了基于矢量的二进制粒子群多用户检测器(V-BPSO-MUD),同时提出了两种高效实用的多用户检测器:基于矢量的串行二进制多用户检测器(VS-BPSO-MUD)及基于矩阵的二进制多用户检测器(M-BPSO-MUD)。仿真结果表明,PSO多用户检测器充分利用了粒子群优化算法的优良特性,性能明显优于传统的CDMA检测器,接近无多址干扰情况。 相似文献
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为了提高多用户检测技术的性能,改善粒子群算法的局部搜索能力,将克隆选择算法(CS)和传统离散粒子群算法(DPSO)相结合,文中提出一种改进的自适应克隆选择粒子群优化算法(ACSPSO),并用于多用户检测。仿真证明,这种基于ACSPSO的检测器在误码率和收敛速度上都比DPSO和CS得到明显改善。 相似文献