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利用遗传量子算法和Hopfield神经网络,提出了一种融合两种算法优点的神经网络量子算法,并将其应用到CDMA通信系统的多用户检测问题中。所提算法把神经网络嵌入到遗传量子算法的每一代中,可进一步提高量子种群的适应度函数值。通过混合神经网络到GQA中,还可加快GQA的收敛速度进而减少算法的计算复杂度。另外,GQA所提供的良好初值改善了HNN的性能,嵌入的HNN也提高了GQA的性能。仿真结果证明了该方法的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智能算法的多用户检测器。 相似文献
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基于免疫量子算法的多用户检测技术研究 总被引:3,自引:0,他引:3
基于免疫算法和新的遗传量子算法,在码分多址通信系统中提出了一种解决多用户检测问题的进化计算方法--免疫量子算法(IQA).在IQA中,随机Hopfield神经网络被用于制作疫苗去提高IQA的收敛速度.另外,IQA为随机Hopfield神经网络提供良好的初始解会提高制作疫苗的性能,进一步改善每一代中量子种群中的适应度.通过在DS-CDMA系统进行Monte Carlo仿真,IQA算法的有效性和可行性被证实.仿真结果表明所提的IQA检测器的误码率性能优于其他的次优检测器,接近于最优检测器的理论下限. 相似文献
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被动雷达导引头信号仿真平台研究 总被引:1,自引:0,他引:1
为了给被动雷达导引头的研究提供良好的实验平台,采用相干视频信号仿真方法,对被动雷达导引头进行建模与动态仿真研究,并构建信号仿真平台.在实验中,本文给出了被动雷达导引头仿真系统在典型战情下的仿真结果,证实了被动雷达导引头仿真模型的正确性与仿真平台的可靠性. 相似文献
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