应用神经网络粒子群算法的多用户检测

为了减少最优多有户检测器的计算复杂度,提出了一种融合粒子群优化算法和神经网络的神经网络粒子群优化算法,并设计了一种解决CDMA通信系统的多用户检测问题的新方法。该方法是把神经网络嵌入到粒子群优化算法的每一代中以改进算法性能。通过混合神经网络到PSO中,还可以加快PSO的收敛速度,减少计算复杂度。仿真结果证明了所设计的检测器无论抗多址干扰能力和抗远近效应能力都优于应用Hopfield神经网络、遗传算法和粒子群算法的多用户检测器。     

基于克隆粒子群优化算法的多用户检测器

针对经典离散粒子群优化算法收敛性差的缺点,设计了基于新的运动方程的离散粒子群优化算法。为了解决CDMA系统多用户检测这个NP完全问题,基于免疫克隆选择理论和新的粒子群优化算法,提出了克隆粒子群优化算法,其中,由神经元构成的粒子可以进行随机搜索和经验学习。仿真结果表明,在异步和同步CDMA系统上,该检测器的误码率性能都优于传统方法和其他一些多用户检测器,达到最优检测。     

基于差分文化算法的FIR数字滤波器设计

有限脉冲响应（FIR）数字滤波器的设计实质可看作是多参数优化问题。为高效实现FIR数字滤波器,将滤波器的设计转化为滤波器参数优化问题,然后提出差分文化粒子群（DC）算法在参数空间进行并行搜索以获得滤波器设计的最优参数值。提出的差分文化算法结合文化原理差分演进原理,是一种可用于实数优化的多维搜索算法。计算机仿真实验表明在设计FIR数字滤波器设计时,差分文化算法的收敛速度和性能都优于粒子群,量子粒子群以及自适应量子粒子群优化等算法,证明了该方法的有效性和优越性。     

基于文化鱼群算法的到达时间差定位技术

针对到达时间差(TDOA)定位估计中的非线性最优化问题,在鱼群算法中引入文化机制设计基于实数编码的文化鱼群算法,将Chan算法的解作为文化鱼群的一个个体初始位置,并利用文化鱼群算法搜索TDOA定位的最优坐标。仿真结果表明,该技术性能稳定,在鱼群规模较小的情况下能快速鲁棒地找到逼近全局最优点的解,并且具有较快的搜索速度和较高的搜索精度。     

重构分数低阶协方差的子空间拟合测向算法

基于重构的分数低阶矩阵,提出了重构分数低阶协方差的多重信号分类测向算法和信号子空间拟合测向算法.为了快速求解所提出的测向算法,设计了一种可进行多维搜索的自适应差分粒子群优化算法.利用粒子群算法和差分进化算法的优点,可以获得测向问题的全局最优解.Monte-Carlo仿真证明了所提测向算法可有效分辨相干源,并且其检测性能优于已有的一些经典算法.     

基于免疫进化规划的多用户检测技术研究

把人工免疫系统和神经网络系统的信息处理机制引入到进化规划算法（EP），提出了免疫进化规划算法．所提IEP通过使用随机Hopfield神经网络制备疫苗构成新的免疫算子，把新的免疫算子结合到进化规划中，不仅加快了进化规划的收敛速度，并提高了进化规划的全局收敛能力．然后在CDMA系统利用此算法设计了新的多用户检测器．仿真结果证明了该方法能够快速收敛到全局最优解，并且无论抗多址干扰和抗远近效应能力都优于传统方法和一些应用优化算法的多用户检测器．     

Membrane-inspired quantum bee colony optimization and its applications for decision engine

In order to effectively solve combinatorial optimization problems, a membrane-inspired quantum bee colony optimization （MQBCO） is proposed for scientific computing and engineering applications. The proposed MQBCO algorithm applies the membrane computing theory to quantum bee colony optimization （QBCO）, which is an effective discrete optimization algorithm. The global convergence performance of MQBCO is proved by Markov theory, and the validity of MQBCO is verified by testing the classical benchmark functions. Then the proposed MQBCO algorithm is used to solve decision engine problems of cognitive radio system. By hybridizing the QBCO and membrane computing theory, the quantum state and observation state of the quantum bees can be well evolved within the membrane structure. Simulation results for cognitive radio system show that the proposed decision engine method is superior to the traditional intelligent decision engine algorithms in terms of convergence, precision and stability. Simulation experiments under different communication scenarios illustrate that the balance between three objective functions and the adapted parameter configuration is consistent with the weights of three normalized objective functions.     

基于粒子群优化算法的相干信源波达方向估计

利用粒子群优化算法和在解决优化问题的优势和广义极大似然测向的优点,提出了一种估计相干信源波达方向的新方法.对于所提出的测向算法,人射的信源可以是独立信源,也可以是多相干信源的混合,对阵列的几何结构也没有任何约束,而且它分辨的信源数还可以大于阵元数.为了有效地对所提出的测向代价函数进行拟合,把高斯异策略引进粒子群算法中,提出了一种可快速多维搜索的随机变异粒子群算法.仿真结果表明:与基于遗传算法的相干信源波达方向估计方法相比,基于粒子群优化算法的波达方向估计在收敛速度和估计精度上都有优势,有很好的可行性和有效性.     

MC-CDMA系统的神经鱼群算法检测器

为使人工鱼群算法在最短的时间内取得多用户检测问题的最优解,在MC-CDMA系统基础上设计一种神经网络人工鱼群算法。人工鱼的3种神经网络行为使神经网络人工鱼群算法在解决多用户检测该类组合优化问题时,减少搜索的随机性和任意性,加快原鱼群算法的收敛速度。仿真结果证明,该算法能够快速收敛,且其抗多址干扰能力和抗远近效应能力优于已有应用智能算法的多用户检测器。