基于免疫算法的智能多用户检测技术在CDMA中的应用

多用户检测技术是第3代移动通信系统CDMA中的一项关键技术.在多用户检测器中求解最佳矢量的问题可以转化为在免疫算法中求解具有最高适应度抗体的问题.文中用免疫算法来解决CDMA中的多用户检测问题.通过性能分析和计算机仿真,并与最佳多用户检测器和传统检测器相比较,发现基于免疫算法的多用户检测技术能较好地实现多用户检测的功能,这是一种切实可行的方案.     

基于遗传算法和神经网络的多用户检测器

利用两种方法的优点,并将它们应用于CDMA多用户检测中,提出一种基于并行遗传算法和递归神经网络的多用户检测器。该检测器中,遗传算法首先给神经网络提供较好的初始值,然后神经网络实时快速地获得最优解。计算机模拟结果表明:本文所提出的检测器在误码率和抗“远近”效应方面均具有良好的性能。     

异步CDMA并行混沌遗传算法的多用户检测

基于传统遗传算法的多用户检测器易陷入局部最优解且收敛较慢,影响实时性。利用混沌优化算法的优势来弥补遗传算法的这一缺陷,使2种算法优势互补,同时采用具有“迁移策略”的并行搜索机制,提出了一种新的次优多用户检测方法——并行混沌遗传混合算法(PCGA),并在异步CDMA系统中对其性能进行了研究。仿真结果表明,提出的这种算法能有效克服传统遗传算法易陷入局部极小的问题,收敛速度更快,在抗干扰与克服“远一近”效应方面均优于传统遗传算法,有较明显的性能优势。     

基于伪并行遗传算法的MC-CDMA多用户检测技术研究

介绍MC-CDMA的多用户检测技术。在分析频率选择衰落信道中单小区MC-CDMA系统上行多址干扰的基础上,引入基于＂联姻＂策略的伪并行遗传算法用于多用户检测技术。通过仿真表明,与解相关和MMSE检测器以及传统遗传算法应用于MUD中相比,其在误比特率性能上更加优秀,而运行时间却明显小于最佳多用户检测。     

基于并行混沌遗传混合算法的多用户检测

基于传统遗传算法的多用户检测器易陷入局部最优解且收敛较慢,影响实时性。本文利用混沌优化算法的优势来弥补遗传算法的这一缺陷,使两种算法优势互补,同时采用具有“迁移策略”的并行搜索机制,提出了一种新的次优多用户检测方法———并行混沌遗传混合算法(PCGA),并在同步CDMA系统中对其性能进行了研究。仿真结果表明,我们提出的这种算法能有效克服传统遗传算法易陷入局部极小的问题,计算量小,收敛速度快,在抗干扰与克服“远-近”效应方面均有明显的优势。     

CDMA移动通信系统中的分组并行多用户信号检测器

该文提出了一种新的分组并行多用户信号检测器结构,推导了这种多用户信号检测器的检测算法,算法的计算复杂度与用户数呈线性关系,而性能优于解相关检测器,检测器的总延时小于判决反馈多用户信号检测器。数值及仿真结果表明,当接收到的干扰信号功率高于有用信号:3dB以上时,分组并行多用户信号检测器的误码性能趋于某一值,因而该检测器可以有效地克服CDMA移动通信中的远近效应。     

基于神经网络的智能用户检测技术在CDMA中的应用

多用户检测技术是第3代移动通信系统IMT－2000中的一项关键技术。求解最优多用户检测器的目标函的最小值问题可以转化为求解Hopfield神经网络的能量函数的最小值问题。对两种基于神经网络的智能多户检测器进行性能分析和计算机仿真,通过与最佳多用户检测器和传统检测器的比较,证实了这两种神经网络检测器都能较好地实现多用户检测的功能,因此,神经网络多用户检测技术是一种切实可行的方案。     

CDMA系统粒子群多用户检测算法

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。     

进化规划在DS-CDMA系统多用户检测技术中的应用

多用户检测已成为CDMA中的一项关键技术，本文给出了一种基于进化策略和进化规划的新的多用户检测方案。对比一般的遗传算法，它有较低的算法复杂度和较快的收敛速度。仿真结果表明，此方案的算法运算量与用户数呈多项式关系，明显优于传统检测器。     

免疫克隆算法在SCDMA多用户检测器中的应用

多用户检测技术在一定程度上解决了CDMA系统的远近效应,但无论是线性还是非线性多用户检测器,都存在一定的不足和缺陷。将免疫克隆算法应用到多用户检测技术中,并且在同步CDMA系统中进行了仿真。仿真结果表明采用免疫克隆算法的多用户检测器的性能与其他几种算法相比有明显改善。     

DS-CDMA系统的一种进化规划多用户检测算法

针对码分多址接入（CDMA）系统中最优多用户检测的指数计算复杂度问题,结合CDMA通信的实际特点,利用进化规划免去了交叉操作因而计算复杂度小的特点,提出了一种基于进化规划的多用户检测问题的优化处理方法。实验结果表明本方法可获得接近最佳检测的性能,但计算复杂度降低。     

Quasi-orthogonal chaotic CDMA multi-user detection using optimal chaos synchronization

In this paper, a novel optimal chaos synchronization (CS)-based method is proposed to realize multi-user detection of quasi-orthogonal chaotic code-division multiple access (CDMA) system. Theoretical analysis and computer simulations show that the multi-user quasi-orthogonal chaotic signal used in the CDMA system can be detected successfully by using the optimal CS. . Computer simulations show that the proposed method achieves a lower bit-error-rate performance than the conventional decorrelating detector and the minimum mean-square-error detector, and its performance is closer to that of the single-user Rake detector.     

在CDMA系统中实现多用户检测的障碍函数下降方向法

该文提出了在码分多址(CDMA)系统上实现多用户检测的一种基于障碍函数下降方向的方法(BMD)。与传统方法以及神经网络优化算法相比较,作者提出的方法是利用障碍函数而得到的一个新的下降方向而不是梯度下降方向。计算机模拟表明:这种方法总能找到全局最优解,并具有抑制多址干扰和噪声干扰,对远-近问题不敏感等特点。这为实现码分多址系统上的最佳多用户检测提供了一条新的途径。     

基于量子遗传算法的CDMA多用户检测技术

多用户检测技术的最优解在常规条件下是个NP难解问题,利用量子态并行计算特性和量子纠缠特性能有效获得多用户检测的最优解,现提出了一种基于量子计算理论和遗传算法理论相结合的量子遗传算法的多用户检测技术.仿真结果表明,此方法在误码率方面具有良好的性能并且其抗多址干扰能力和抗远近效应能力明显优于经典遗传算法多用户检测器和传统检测器.     

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。     

基于U-D分解滤波的高性能盲自适应多用户检测算法

提出利用U-D分解渐消记忆滤波算法估计CDMA系统多用户接收器的最优判决向量，构造出一种收敛速度快、跟踪性能好、数值稳定性好的高性能盲自适应多用户检测算法。仿真实验表明，本文提出的方法具有很强的抗多址干扰能力和较高的数值鲁棒性。     

异步多径条件下空时CDMA多用户检测

本文利用最小均方误差准则,推导了异步多径条件下空时CDMA多用户检测算法,分析了多用户检测与单用户检测关系,提出空时CDMA多用户检测接收机结构。基于SAGE迭代算法进行空时多用户检测,并利用CDMA信号的有限字符特性和上行信道的导频信息对SAGE算法提出改进。仿真结果说明了本文提出的空时CDMA多用户检测算法性能。     

Multiuser Detection Based on Adaptive LMS and Modified Genetic Algorithm in DS-CDMA Communication Systems

In this paper, we present an efficient evolutionary algorithm for the multi-user detection (MUD) problem in direct sequence-code division multiple access (DS-CDMA) communication systems. The optimum detector for MUD is the maximum likelihood (ML) detector, but its complexity is very high and involves an exhaustive search to reach the best fitness of transmitted and received data. Thus, there has been considerable interest in suboptimal multiuser detectors with less complexity and reasonable performance. The proposed algorithm is a combination of adaptive LMS Algorithm and modified genetic algorithm (GA). Indeed the LMS algorithm provides a good initial response for GA, and GA will be applied for this response to reach the best answer. The proposed GA reduces the dimension of the search space and provides a suitable framework for future extension to other optimization algorithms. Our algorithm is compared to ML detector, Matched Filter (MF) detector, conventional detector with GA; and Adaptive LMS detector which have been used for MUD in DS-CDMA. Simulation results show that the performance of this algorithm is close to the optimal detector with very low complexity, and it works better in comparison to other algorithms.     

Neural Network Implementation of the Optimum CDMA Multi-user Detector

lintroductionCDMA,owingtoitshighcapacitypotentialandotherdesirablefeatures,suchasanti-mutipath,fadingandantljammingcapabilities,isaimatprovidingamuchhighercapacitythanthepreviousgenerationsofmobilecommunicationsystems.ThistechniquepermitSalltheuserin...