基于免疫粒子群算法的多用户检测技术研究

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基于免疫克隆量子算法的多用户检测器

ＣｏａＱａｔｍＡｇｒｈ（Ｑ）ｓｒｐｓｌｉｍｌｉｔｍｍｌｕｅｅｃｏｄｌｌｕｕｌｉｍＩＡｉｐｏｏｅｔｓｖｈｇｃｐｅｔｏｏｉｕｔｓｒｔｔｎｉｃｅｎｎｏｔＣｄｏｏｅｈｏｘｙｆｐｍｕｉｄｅｉｎｏ
ｉｏｔｅｌａＱａｔｍｌｒｈ（Ｑ）ｏｉｐｏｅｆｒｅｅｔｅｓｆｈｏｕａｉｔａｈｇｎｒｉ．ｎｏｌｕｎｕＡｇｉｍＣＡｔｍｒｖｔｒｈｎｓｏｔｅｐｌｏａｅｅａｏｔｈＣｎｏｔｕｈｔｆｉｐｔｎｅｃｔｎ
Ａｂｔａｔｓｒｃ：Ｂａｅｎｔｅｉｓｄｏｈｍｍｕｅｃｏａｅｅｔｏｈｏｙａｄｔｅｎｖｌｇｎｔｃｑａｔｍｌｏｉｈ，ａｍｍｕｅｎｌｎｌｓｌｃｉｎｔｅｒｎｈｏｅｅｅｉｕｎｕａｇｒｔｍｎＩｎ
基于免疫克隆量子算法的多用户检测器
高洪元刁呜赵忠凯
ｆ尔滨工程大学信息与通信工程学院哈尔滨１００）哈５０１
摘要：了解决ＣＤＭＡ系统最佳多用户检测的高计算复杂度问题，为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，以加快Ｃ可ＱＡ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
ｄｖｓｏｌｉｌｃｅｓｓｓｅ．ｉｇｔｉａｇｒｈ，ｈａｃｎａｅｎＨｏｆｌｅｒｅｗｏｋｉｉｏｕａｅｉｉｉｎｍｕｔｐｅａｃｓｙｔｍｓＵｓｎｈｓｌｏｉｍｔｅｖｃｉｅｂｔｓｄｏｐｅｄｎｕａｎｔｒｓｎｃｌｔｄｉｌ

基于克隆粒子群优化算法的多用户检测器

达到最优检测。
关健诃：多用户检测；粒子群优化算法；克隆选择算法；Ｈｐｅ神经网络ｏｆｌｉｄ
Ｍｕｌｕｅｔｃｏｓｄ０ｏａａｔｌｗａｍｔｓｒＤｅｅｔｒＢａｅｎＣｌｎｌｒｉｅＳｒｉＰｃ
ＯｐｔｍｉａｉｎｇｒｔｍｉｚｔｏＡｌｏｉｈ
ｓｌｃｉｎｏｅａｏｎｅｐｒｉｌｅｔｏ，ＳＯａａｒｕｅｓｏｈｓｉｅｃｎｘｅｅｃａｎｎ．ｉｌｔｎｒｓｌｓｆｒｓｎｈｏｏｓａｄｅｅｔｐｒｔｒｄｔａｔｃｅｎｕｒｎＣＰｏａｈＣｃｒｙｏｔｈｔｃａｔｓａｈａｄｅｐｒｎｅｌｒｉｇＳｍｕａｉｅｕｔｏｙｃｒｎｕｎｔｃｒｉｅｏｎａｙｈｏｏｓｃｓｓａｅｐｏｉｅｏｓｗｔＣＰＳｂｓｄｄｔｃｏｓｓｐｒｏｅｃｎｅｔｏａｅｅｔｒａｄｓｍｅｐｅｉｕｅｅｔｒｎｂｔｅｒｒｓｎｃｎｕａｅｒｖｄｄｔｈｏｔｒｒｈａＯ— ａｅｅｅｔｒｉｕｅｒｔｔｏｖｎｉｎｌｔｃｏｏｒｖｏｓｄｔｃｏｓｉｉｒｏｉｏｈｄｎ
中圈号：Ｎ１分类Ｔ９４
基于克隆粒子群优化算法的多用户检测器
高蓼元，刁鸣，贾宗圣，张恒
（哈尔滨工程大学信息与通信工程学院，哈尔滨ｌ００）５０１
攮要：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ＣＭＡ系统多用户Ｄ

基于免疫网络的粒子群算法及其性能分析

算法分析
基于免疫网络的粒子群算法及其性能分析
童成意
（长沙师范学院电子信息工程系湖南长沙４１０１００）
摘要：针对粒子群算法存在进化后期收敛速度变慢且易陷入早熟收敛的缺点，提出了一种免疫网络粒子群算＂￣（ＩｎｕｎｕｎｅＮｅｔｗｏｒｋＰａｒｔｉｃｌｅＳｗａｒｍＯｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ，ＩＮＰＳＯ）。新算法提高了动态寻优能力和问题的求解精度，有效克服了粒子群算法易出现早熟收敛与进化后期收敛速度慢等缺点。关键词：粒子群算法免疫网络控制器优化中图分类号：ＴＰ１８文献标识码：Ａ文章编号：１００７ — ９４１６（２０１３）０９ — ０１１Ｏ一０４
… 。
算法的交叉与变异机制引入粒子群算法，提出了一种混合粒子群优历史最优位置（ｐＢｅｓｔｏ为群体中的全局最优位置（ｇＢｅｓｔ）。粒子化算法（ＨＧＡＰｓＯ。文献［３ｌ提出了一种自适应粒子群算法（ＡＰＳＯ），的速度更新公式如下：比较ＰＳＯ该算法改善了收敛速度、增加了收敛精度和可靠性。文献｝啊 ÷ 厂 — — ÷ 、厂 — ｝、提出了一种自适应综合学习粒子群算法（Ａ —ＣＬＰＳＯ），该算法减少了（ｆ＋１）＝ ∞ （ｆ）＋Ｃｌ１ｌ（ｆ）一Ｘｉ（ｆ）Ｉ＋Ｃ２，ｒ２，ｌ（ｆ）一（ｆ）ｌ（２一１）陷入局部最优的可能。然而，这些改进都只在一定程度上改善了ＰＳＯ＼／／的性能，早熟收敛仍是粒子群算法的一大难题，尤其是对于复杂高其中，惯性权重∞ ＝一（一）・ｔ／ｒ。随着进化代数的增维及多模态优化问题更是如此。长，０９从０．９线性减少至０．４ｏ粒子的位置更新公式如下：通过分析粒子群算法的特性，寻找其早熟收敛的原因，本文提出了一种新的免疫网络粒子群算法（ＩｍｍｕｎｅＮｅｔｗｏｒｋＰａｒｔｉｃｌｅ（２ —２）Ｘｉ（ｔ＋１）＝（ｆ）＋（ｆ＋１）ＳｗａｒｍＯｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ，ＩＮＰＳＯ）。经过经典测试函数的测试表明，２．２改进的克隆选择算法ＩＮＰＳＯ算法明显提高了粒子群体的多样性和算法的求解精度，有效克隆选择算法是由Ｌ．Ｎ．ＤｅＣａｓｔｒｏ提出，算法中变异算子主避免了粒子群算法易出现早熟收敛和进化后期收敛速度慢的缺点。要是高斯变异与柯西变异，变异空间比较固定，不利于免疫克隆选２算法改进基础择算法的动态寻优。而小波变异的变异空间可变，且具有微调能力，有利于提高算法的动态优化性能。基于小波变异的克隆操作步骤如２．１标准粒子群算法

基于粒子群算法的多目标优化问题求解研究

基于粒子群算法的多目标优化问题求解研究多目标优化问题是指在一个优化问题中，存在多个目标函数需要同时优化的情况。

目前，多目标优化问题在工程设计、经济决策、交通规划等领域中得到了广泛应用。

然而，由于多目标优化问题困难且复杂，传统的优化算法往往不能很好地解决这种问题。

因此，研究者们提出了基于粒子群算法的多目标优化问题求解方法，以期能够更好地解决这类问题。

粒子群算法（Particle Swarm Optimization，PSO）是一种模拟鸟群觅食行为的随机优化算法，其基本思想是通过个体之间的合作和信息共享，寻找最优解的全局搜索能力。

粒子群算法具有较强的全局搜索能力、简单的计算过程和参数设置，因此被广泛应用于各个领域。

在多目标优化问题中应用粒子群算法时，需要进行适应度评价和解集更新。

适应度评价是指根据个体粒子的目标函数值，量化个体在解空间的优劣。

解集更新是指根据适应度评价的结果，对当前解集进行更新，以寻找更好的解。

在多目标优化问题求解中，经常使用的方法是帕累托前沿法。

帕累托前沿法的核心思想是通过将目标函数优化问题转化为帕累托最优解问题，通过寻找不可被其他解支配的解来确定最优解集。

通过粒子群算法求解多目标优化问题时，可以通过引入帕累托前沿法，对解集进行更新和筛选，以得到更精确的解。

在进行多目标优化问题求解时，需要注意以下几点。

首先，需要选择合适的目标函数，使其能够准确地反映问题的特征和需求。

其次，对于粒子群算法而言，需要设置合适的参数，包括惯性权重、加速常数以及学习因子等，以使算法能够在全局和局部搜索之间取得平衡。

此外，选择合适的解更新策略和适应度评价方法也对算法的性能有着重要影响。

在实际应用中，基于粒子群算法的多目标优化问题求解方法已经取得了一定的成果。

例如，在工程设计中，通过利用粒子群算法求解多目标优化问题，能够获得更优的设计方案。

此外，在城市交通规划中，通过基于粒子群算法的多目标优化方法，能够同时考虑交通流的分配、路网优化和环境保护等多个目标，实现城市交通的可持续发展。

基于免疫量子算法的多用户检测技术研究

ｆｅｍｈｕｅｅｃｏｆｏｅｄｖｉｕｔｌａｃｓＣＭＡ）ｓｓｍｎｔｅｂｓｆｈｍｎｌｒｈｏｔｕｉｓｒｄｔｔｎｏｄｉｓｎｍｌｐｅｃｅｓ（Ｄｒｈｅｉｃｉｏｉｙｔｓａｉｏｔｅｉｕｅａｏｉｍｅｏｈｓｍｇｔ
Ｍｕｔｕｅｅｅｔｏｅｈｏｏｙｂａｅｎａｍｍｕｅｑｎｕｌｉｓｒｄｔｃｉｎｔｃｎｌｇｓｄｏｎｉｎｕａｔｍａｇｒｔｍｌｏｉｈ
ＤＩＯＭｉｇＧＡＯＨｏｇｙａ，ＩｏｇｓｅｇＣＮＧＣｅｇＡｎ，ｎ —ｕｎＪＡＺｎ —ｈｎ，ＨＥｈｎ
ｓｓｍ．ＴｅｓｕａｉｅｕｔｓｏａｔｅｐｏｏｅＱｂｓｄｄｔｃｒｉｓｐｒｒｏｏｅｕｏｔａｄｔｔｓｙｔｓｈｉｌｔｎｒｓｌｗｔｔｈｒｓｄＩＡ—ａｅｅｔｕｅｏｔｒｂｐｉｌｅｅｏｅｍｏｓｈｈｐｅｏｓｉｔｈｓｍｃｒ
基于免疫量子算法的多用户检测技术研究
刁呜，高洪元，贾宗圣，成诚
（尔滨工程大学信息与通信工程学院，哈黑龙江哈尔滨１００）５０１摘要：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
维普资讯
第２８卷第ｌ０期
２００７年ｌ０月
哈
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滨
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报
Ｖｏ．８ № ．１１２０Ｏｃｔ２７．００

改进的粒子群算法在多用户检测中的应用

ＣＭＡ移动通信系统是一种干扰受限系统，Ｄ多址干扰
是系统中的主要干扰．如何有效地抑制多址干扰对提高系统性能和容量具有很重要的现实意义．解决多址干扰问题的有效途径是多用户检测（ｈ．ｓｒＤｔｔｎＭｕｉｅｅｃｏ，ＭＵ ” ．ｕｅｉＤ）Ｊ随着多用户检测技术的不断发展，多用户检测器将会于３Ｇ后期在系统的基站和终端得到应用．届时，多用户检测技术将在提高系统容量、降低设备发射功率、减小射频辐射、增加通信距离等方面产生明显的影响．以，所及早将多用户检
（．．ｅａｔｅｔｆｏｐｔｃｎｅａｄＴｃｎｌｙ１ａＤｐｒｎｍｕｅＳｉｃｎｅｈｏｇ；ｍｏＣｒｅｏ
ｂ．ＣｌｇｆＥｅｔｏｉｆｒａｉｎＥｎｉｅｒｎ，ｕｈｎｉｅｉ，Ｘｕｈｎ６００，Ｃｉａ；ｏｌｅｏｌｃｒ — ｏｅｎｍｔｇｎｅｇＸｃａｇＵｎｖｒｔｏｉｓｙｃａｇ４１０ｈｎ
ｇｏｘｍｐｅ．ＡｈｂｄａｇｒｍｓｂａｎｄｂｅｃｍｂｎｔｎｏＳｉＯｎｅａｙｉｆｔｅｉｅｆｃｉｎｏｄｅａｌｓｙｒｏｔｉｔｉｅｙｔｏｉａｉｆＯｗｔＡＣｕｄｒｌｓｓｏｍｐｒｔｓｉｌｉｈｏｈｏＰｈｎａｈｅｏｏｅｆｔｍ．Ｔｅｎｗａｇｒｈｅｔｎｓｔｅｓａｅｏｅｒｈｎｎｅｕｅｅｐｏａｌｙｏｉｋｎｎｏｌｃｎｍｕｈｈｅｏｔｍｘｅｄｐｃｆｓａｃｉｇａｄｒｄｃｓｔｒｂｂｉｔｆｓｉｇｉｔｏａｍｉｌｉｈｈｉｎｌｉｍ．Ｋｅｒｓｗａｎｉｔｌｇｎｅ；ｐｒｃｅｓｒｏｔｚｔｎｎｏｏｙｏｔｚｔｎ；ｍｕｉｓｒｄｔｃｉｎｙｗｏｄ：ｓｌａｎｅｌｅｃ－＿ｉａｔｌｗａｍｐｉａｉ；ａｔｃｌｎｐｉａｉｉｍｉｏｍｉｏｈｕｅｅｅｔｏ

基于免疫进化粒子群优化的动态聚类算法

基于免疫进化粒子群优化的动态聚类算法基于免疫进化粒子群优化的动态聚类算法是一个新型的非参数聚类算法，用于在含有噪声和复杂度的数据集中实现聚类。

它利用了免疫进化粒子群算法（IEPSO），改进了聚类结果，以便更好地提取关键特征。

有效执行动态聚类训练过程，使用聚类中心来调整数据集，从而确保适当的划分。

在基于免疫进化粒子群优化的动态聚类算法中，IEPSO算法对聚类中心的位置进行优化，以便将每个数据项划分到最佳的聚类中心。

最近邻原则及欧几里得距离（Euclidean Distance）构成了该算法的基础。

此外，在IEPSO算法中，每个粒子的聚类中心代表了不同的聚类，每个粒子都是由所有样本（噪声和有用样本）组成的。

IEPSO算法在优化聚类中心位置时，首先使用最近邻原则进行聚类，以确定各个粒子所属的聚类中心，然后根据每个聚类中的实际噪声数量，以及距离每个样本的距离，调整聚类中心的位置，以便尝试使其贴近实际数据分布。

同时，IEPSO算法还添加了惯性因子，以及接受者因子和粒子间因子，用于提高聚类精度。

当IEPSO算法在动态聚类中执行完一次迭代之后，在更新聚类中心位置的同时，还会检测增加了噪声的数据，并将它们分配到新的聚类中心，以便识别新的噪声。

在更新数据集时，该算法还会使用粒子间各向同性的交叉变异原则，以加强其聚类性能。

基于免疫进化粒子群优化的动态聚类算法是一种有效的非参数聚类算法，使用IEPSO算法来优化聚类中心的位置，并使用进化的惯性系数和接受者因子来提升分类性能。

它可以有效地处理噪声和复杂度较高的数据集，提取关键特征，并可以动态地调整数据集，以检测到新添加的噪声数据。

基于免疫算法的多用户检测

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６
信号处理
第１８卷
Ｐ
ｖ） ∑∑＾【（一＋（：ｆ订ｆ）佣（ — ）
ｌ＝Ｌ± ＝Ｉ
（）１
都会有自身的一些基本的显而易见的特征信息和知识．充分
利用这些特征信息和知识对于求解问题有重要的辅助作用
２数学模型
考虑异步ＤＳＣ／ＤＭＡ通信系统假定小区用户数为Ｋ，信号传输过程中没有衰落接收机接收到的信号为：
收稿日期：２０年７月２０１４日；修回日期２０１９月２０年８日国家８３６ ”计划和国家自然科学基金资助项目（０７０３６０３５）
传
众所周知，遗传算法用以解决组台优化问题是十分有效的。遗传算法是一种高效的并行搜索算法，它仿照生物进化和遗传的规律利用复制、交换、变异等操作，使优胜者繁殖，劣败者被淘汰，以生成＋检测 ”的方式进行迭代，
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第１卷第ｌ８期２０年２月０２
信号处理
Ｓ（ＡＬＰＩＲ０ＣＳＧＥＳ
、．８Ｎｏ１ｂ１．１．
Ｆｂ２０ｅ．Ｏ２
基于免疫算法的多用户检测
马海渡刘芳焦李成
ＡｂｔａｔＩｈｓｐｐｒｏｅｌｕｅｅｅｔｎｍｅｈｄｂｓｄｏｈｉｌ１１ａｇｒｈｉｐｏｏｅ．ｈｓｋｎｆｓｒｃ：ｎｔｉａｅ，ａｎｖｌｍｕｆｓｔｄｔｃｉｔｏａｅｎｔｅｉ］１［ｌｏｉｍｓｒｐｓｄＴｉｉｄｏｉｏｌ］］ｅ１ｔ

基于粒子群算法的多小区用户分组调度研究

ＳｈｅｕｉｇＳｒｔｇｓｄｏｒｉｌｗａｍｐｉｉａｉｎｆｒｃｄｌｔａｅｙＢａｅｎＰａｔｃｅＳｒＯｔｍｚｔｏｏｎ
Ｍｕｌ－ｅｌＭＩＯｙｔｍｓｔｃｌｉＭＳｓｅ
还有待完善。ＩＴＡｖｎｅＭ－ｄａｃｄ中，ｏＰ已逐渐成为ＣＭ下一代网络中的重要概念和技术ｊ。通过协同，可
使多个基站联合起来像一个分布式的天线阵列一样
工作，这样可大大降低共道干扰Ｉ。目前有很多６ｊ
关于此类网络的理论研究Ｊ尤其是将下行链路，看成是矢量信道Ｊ在发送端采用脏纸编码（）ｔ，ＩｒｉｙＰｐｒｏｉｇＤＣ可达到理论上的容量域，由ａｅｄｎ，Ｐ）Ｃ但于复杂度高，适宜实际应用，本文采用低复杂不故度、用于实际系统的迫零预编码 ¨ 适。
＼．ａｉｎｌｂｌＣｍｎｃｔｎｅｅｒｈＬｂｒｔｒ，ｏｔｅｓＵｉｒｔ，ａｊｇ１０６Ｃｉａ２ＮｔａＭｏｉｏｍｕｉｉｓＲｓａｃａｏａｏＳｕｈａｔｎｖｓｙＮｎｉ０９，ｈｎｏｅａｏｙｅｉｎ２
，
ＡｂｔａｔＩｓｒｃ：ｎｍｕｌｉｃｌｔ— ｅｌｍｕｔ— ｅＭＯｙｔｍｓ，ｏｒｉａｅｃｄｌｎｓｒｔｇｉｈａｌｖａｅ — ｌｉｕｓｒＭＩｓｓｅｃｏｄｎｔｄｓｈｅｕｉｇｔａｅｙｗｈｃｌｅｉｔｓＣｏ

免疫克隆算法在SCDMA多用户检测器中的应用

Ｋｅｒｓ：ＣＤＭＡ；ｍｕｔ— ｓｒｄｔｃｏ；ｉｌｕｌｎｇｒｔｍｙｗｏｄｌｕｅｅｅｔｒｎｉｎｅｃｏｅａｏｈｉｎｌｉ
随着第三代移动通信技术的逐渐成熟，Ｇ的标３准化和发展进入实质阶段，服现有３克Ｇ技术的缺陷成了很多研究机构的重要工作。作为３Ｇ的核心技术，ＤＡ通过频谱复用和高频谱效率的多址技ＣＭ
基金项目：德国罗德与施瓦茨公司资助作者简介：方祯伟（９６一）男，１８，硕士研究生，主要研究方向为移动通信『的信与信息处理。｛】
一
１ — ５
算法执行过程中，了保持解的多样性而扩大空间为搜索范围，采取对父代进行克隆复制的策略，空其解间变大是以计算时间增长为代价的。克隆选择算法ＣＡ的计算机程序，以用Ｃ语Ｓ可
２１年第１００期
中图分类号：Ｎ１Ｔ９１文献标识码：Ａ文章编号：０９５２２１）１０５３１０ —２５（０Ｏ０ —０１ —０
免疫克隆算法在ＳＤＣＭＡ多用户检测器中的应用
方祯伟，葛万成
（同济大学中德学院，上海２ｏ９）ｏｏ２
ｉｎｕｅｃｏｅａｇｒｈｉａｐｉｄｉｌ — ｓｒｄｔｃｉｎｔｃｎｌｇｎｉｌｔｄｉｅｓｎｈｎｕＤｌｎｎｌｎｌｏｉｍｐｌｍｕｔｕｅｅｅｔｅｈｏｏｙａｄｓｆｔｓｅｎｉｏｍｕａｅｔｙｃｒｏｓＣＭＡｎｈｏｓｓｍ．Ｓｍｕａｏｅｕｔｓｏａｅｍｕｔｕｅｅｅｔｒｂｅｎｔｅｉｌｕｅｃｏｅａｇｒｈａｈｅｅｙｔｅｉｌｔｎｒｓｌｈｗｔｔｔｌ — ｓｒｄｔｃｏａｄｏｎｌｎｌｏｉｍｃｉｖｉｓｈｈｉｓｈｌｌｎｌｔｓｂｔｒｐｒｒｎｅｃｍｐｒｄｗｔｔｅｌｒｈ．ｅｔｅｏｍａｃｏａｅｉｏｒａｇｉｍｓｅｆｈｈｏｔ

粒子群算法和时间序列分析在入侵检测系统中的应用的研究报告

粒子群算法和时间序列分析在入侵检测系统中的应用的研究报告近年来，随着计算机技术的不断发展，黑客入侵事件频频发生，所以对于入侵检测系统的研究越来越重要。

本文旨在探究粒子群算法和时间序列分析在入侵检测系统中的应用研究。

一、粒子群算法介绍粒子群算法是一种基于人工智能的优化算法，由Kennedy和Eberhart于1995年提出。

这种算法通过模拟鸟群、鱼群等动物的群体活动行为，寻找问题解空间中的全局最优解。

粒子群算法的基本流程如下：首先随机生成一定数量的“粒子”，每个粒子代表着一组解的参数，然后每个粒子会根据自身的历史最优解和全局历史最优解进行更新，以达到寻找最优解的目的。

二、时间序列分析介绍时间序列分析是一种研究随时间变化的观测值的统计方法，它通过对观测数据进行建模，提取与预测其中暗含的规律和趋势。

时间序列分析可用于许多领域的应用，如经济预测、气象预报等。

三、入侵检测系统中的应用随着网络技术的发展，入侵检测系统成为了网络安全中不可缺少的一环。

入侵检测系统主要分为基于特征的方法和基于行为的方法。

基于特征的方法依赖于已有的攻击规则集，可以对特定的攻击行为进行有效检测，但对未知攻击的检测能力较差。

而基于行为的方法则强调对系统内各种行为进行监测和分析，识别异常行为，具有较好的自适应性和扩展性。

将粒子群算法和时间序列分析引入到入侵检测系统中，可以有较好的效果。

可以利用粒子群算法进行参数优化和特征筛选，进一步提高检测率和降低误报率。

而时间序列分析可以捕捉网络流量数据的规律性和趋势性，及时识别出存在的威胁。

四、结论综上所述，粒子群算法和时间序列分析在入侵检测系统中的应用，可以有效提高检测率和降低误报率。

这些方法在入侵检测系统中的应用仍有很大潜力，将会在未来网络安全领域中发挥越来越重要的作用。

数据：2021年1月至6月的全球新冠疫情数据（数据来源于世界卫生组织官网）1. 全球新增病例和死亡数截至2021年6月30日，全球累计确诊病例约1.8亿例，死亡数约为390万人。

基于改进粒子群优化算法的CDMA多用户检测

基于改进粒子群优化算法的CDMA多用户检测孙惠芹;刘南平【摘要】采用改进的粒子群优化算法,引入因子w,利用sigmoid函数离散粒子群设计CDMA多用户检测系统.针对不同信噪比和用户数,对其误码率和抗远近效应性能进行仿真分析,证实在CDMA系统中安装基于离散型粒子群优化算法的多用户检测系统具有可行性,且算法效率高,加快了运行的收敛速度.【期刊名称】《天津师范大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2013(033)004【总页数】4页(P24-27)【关键词】多用户检测;改进的粒子群优化算法;误码率;抗远近效应;信噪比【作者】孙惠芹;刘南平【作者单位】天津职业大学电子信息工程学院,天津300410;天津电子信息职业技术学院电子技术系,天津300350【正文语种】中文【中图分类】TN919宽带CDMA是3G移动通信的重要技术，1979年，Schneider首次提出多用户检测（multi-user detection，MUD）作为通信中抗干扰的关键技术[1]，随后Verdu教授[2]对其进行了全面研究.传统的多用户检测技术由于数据持续传递会导致频谱率的浪费，且通道差异会削弱探测器性能，阻碍了探测器性能的提高.随着人工神经网络、遗传算法和粒子群优化算法等优化算法的发展，将其应用于通信系统的多用户检测中，可显著提升其运行性能[3].采用改进的粒子群优化算法，引入因子w，利用sigmoid函数离散粒子群设计CDMA多用户检测系统[4-5]，将其应用于移动通信的多用户检测系统，仿真分析表明，该系统的应用可显著提高算法效率，加快运行的收敛速度.1 CDMA多用户检测器通过检测器的多址干扰技术，MUD可以分析出所有用户中单用户的信号，有效地利用上行链路资源，并能扩大系统的容量，MUD的种类如图1所示.Verdu教授提出的最佳多用户检测（简称OMD）理论中[2]，根据接收到的符号区间[jTb，（j-1）Th]中的信号r（t）的波形，当所有的信号系列具有相同概率传输时，OMD方程可写成式（1）中：b˙是 OMD 的输出向量；b=[b1，b2，… ，bK]是不同用户的数据传输系列；K为用户总数；R=[rij]K×K是每个用户的PN码相关对称矩阵，且rij≠0.W是多址干扰消除了PN码不完全正交时的能量对角矩阵，其对角线元素代表第i个用户接收的能量；y是信号通过匹配滤波器相干处理获得的用户数据.（1）误码率（bit error rate，BER）：单用户情况下，通过匹配筛选接收的信号产生高斯随机变量均值和方差σ2，则单用户的误码率[6]式（2）中：Q（x）=是时间.（2）抗远近效应：Lucas提出用抗远近效应校正MUD的性能[7]，得到当其他用户的能量变化时，用户i的第j个比特的抗远近能力式（3）中：E（i，j）表示第 i个用户的第 j个比特的接收能量，inf表示下确界.2 离散粒子群优化算法粒子群优化算法模仿鸟群飞行觅食的优化问题，作为组合优化问题，Kennedy和Eberhart提出基于概率模型的二进制离散粒子群优化算法（discrete particle swarm optimization，DPSO），以确定“是”或“不是”[8-10].假设m个粒子组成的群x i=[x1，x2，…，xm]在D维的觅食空间，粒子i的信息可以由 D 维向量 x i=[xi1，xi2，…，xiD]T，i∈（1，2，…，m）表示，其中x i是由{1，0}构成的向量，其速率为v i=[vi1，vi2，…，viD]T.首先，随机初始化m个粒子；然后，跟踪个体优化的p id=[pi1，pi2，…，piD]，i∈（1，2，…，m）和全局优化的p g d=[p g1，p g2，…，p g D]T.粒子的速率和位置通过下式更新.式（4）～式（6）中：k是迭代数；r1和 r2是[0，1]区间的随机变量；c1和c2分别是调整全局最优和个体最优的最大速率步伐，也称加速系数；随机数[0，1].实践中，为了避免sigmoid函数饱和，且颗粒可以快速收敛至局部最优，设置c1=c2=2的区间为[-4，+4].3 基于DPSO的改进型MUD模式利用式（6）可以分析基本PSO的MUD，将目标用户的信息比作食物，任意用户的信息比作一只鸟.任何鸟和食物间的距离通过OMD方程量化，搜寻出的最小值作为最优的解决方案，从而最终得到目标用户的信息[11-12]，参数设置如下.系统有k个用户，形成一个k维空间，假设有N个粒子，第i个粒子的位置为bi= [bi1，bi2，…，biK]T，其速率v i=[vi1，vi2，…，viK]T，i∈（1，2，…N），在OMD中，粒子i当前位置的最大概率为式（7）中：f（bi）=2b T Ay-b T ARAb，A表示用户接收信号的幅度；R表示用户PN码相关对称矩阵.当前粒子i的最佳解决方案是p i best=[pi1，pi2，…，piK]T，用标记其相应的位置；粒子群的最佳解决方案为 p gbest=[p g1，p g2，…，p g K]T，用 b p gbest标记它的位置.因此，问题由寻找MUD的最佳向量转化为在离散粒子群中搜寻全局的最佳位置[13-14].图2是基于DPSO的MUD模型.主要步骤如下[15]：（1）初始化粒子，随机产生位置向量元素bi为-1或+1.（2）利用式（7）定义适当函数，并获得个体最优位置pi best和粒子群的全局最优方案p gbest.（3）对所有粒子实施如下的操作.①利用式（4）～式（6）更新所有粒子的位置和速率；②计算每个粒子的适用性，如果粒子i的适用性优于之前的，则更新位置；③如果所有粒子的bp gbest优于之前的位置，则更新为b p gbest.（4）如果满足终止条件，转到步骤（5）；否则转到步骤（3）.（5）输出，并将结果诠释到解决方案中.4 仿真分析设置系统的用户数K=10，粒子数N=12，V max=[-4，+4]，w max=0.9，w min=0.4，c1=c2=2，终止时间t=32.采用Walsh-Hadamard代码，在通道加入AWGN噪声，定义不同的信噪比（SNR）时，MUD的平均误码率为式（8）中：P（i）是用户 i的检测误差率.4.1 BER相对于SNR的性能比较对于固定用户数K=10，让信噪比由-20 dB变化至10 dB，图3和图4显示了基本PSO探测器和DPSO探测器的性能曲线.由图3和图4可知，SNR∈[-20，5]时，DPSO MUD的误码率性能比PSO MUD 更好一些.DPSO的性能曲线光滑、稳定，没有急剧驼峰；此外，DPSO的操作方便.当SNR＞5 dB时，DPSO系统误码率的改善明显优于PSO.SNR越大，DPSO 系统误码率越低，该现象在大多数的MUD个体中是普遍存在的，包括基本PSOMUD和DPSOMUD.当SNR较小时，AWGN是一种连续的、随机的噪声信号，粒子的位置和速率信号在寻找最佳的解决方案时，自身内部以及群间沟通指令是模糊的，会产生激烈的干扰，因此，基本PSOMUD和DPSO MUD有类似的性能表现.当SNR增大，DPSO施加的sigmoid函数将连续信号转换成反映了原始信息的二进制位，由于噪声的能量比信号弱很多，sigmoid函数的错误转换低于PSOMUD，其粒子区间徘徊在[-1，+1].4.2 BER相对于用户数的性能比较如果SNR=10 dB是固定的，用户数量从4增加到16个，图5和图6显示了PSO MUD与DPSO MUD误码率性能.用户数量增加时，DPSOMUD性能超越了PSOMUD，在图6中远近效应也得到显著提高.5 结论与基本的PSO相比较，多用户检测的离散粒子群算法DPSO的收敛性和BER性能得到明显改善，证实了CDMA系统中DPSOMUD是切实可行的，克服了码间串扰以及远近效应，该方案具有可行性与高效性，拓宽了无线通信领域的应用范围.【相关文献】[1]KENNEDY J，EBERHART R C.A discrete binary version of the particle swarm algorithm[J].ICSMC，1997，5：4104—4108.[2]VERDUS.Multiuser Detection[M].Cambridge：Cambridge University Press，1998.[3]VARANASI MK，AAZHANG B.Near-optimum detection in synchronous code-division multiple-accesssystems[J].Commun，1991，39（5）：725—736.[4]陈莉，朱卫东.微粒群优化神经网络及其在环境评价中的运用[J].生态学报，2008，28（3）：138—143.[5]刘建华，杨荣华，孙水华.离散二进制粒子群算法分析[J].南京大学学报：自然科学版，2011，47（5）：87—94.[6]ELRAGALh M.Improvingneural networksprediction accuracy using particle swarm optimization combiner[J].International Journal of Neural Systems，2009，19（5）：387—393.[7]慕彩红，焦李成，王伶.上行链路抗远近效应的半盲MUD[J].信号处理，2004，20（4）：36—38.[8]殷志峰，田亚菲.基于人工鱼群算法的IIR数字滤波器设计[J].信息技术，2006（7）：78—82.[9]黄贤英，张丽芬.基于粒子群优化的模糊聚类算法[J].重庆工学院：自然科学版，2008，22（11）：120—123.[10]李晓磊，邵之江，钱积新.一种基于动物自治体的寻优模式[J].系统工程理论与实践，2002，22（11）：32—38.[11]汪华，邵宇丰，杨济安.第三代移动通信中的多用户检测技术[J].重庆工业高等专科学校学报，2004，19（1）：40—42.[12]曹雪虹，张宗橙.信息论与编码[M].北京：清华大学出版社，2004.[13]吴边，许宗泽.改进的部分并行干扰抵消多用户检测[J].南京航空航天大学学报：自然科学版，2004，36（3）：392—397.[14]LIUh W，LIJ.A particle swarm optimization-based multiuser detection for receive-diversity-aided STBC systems[J].Signal Processing Letters，2008，15：29—32.[15]蒋安平.循环冗余效验码（CRC）的硬件并行实现[J].微电子学与计算机，2007，24（2）：107—112.。

基于改进型粒子群优化算法的盲多用户检测的研究的开题报告

基于改进型粒子群优化算法的盲多用户检测的研究的开题报告一、选题背景及意义随着移动通信的不断发展，多用户检测技术变得越来越重要。

在一个无线信道中，可能会存在多个用户同时进行通信，这些用户的信号会相互干扰，造成接收端无法准确解调信号的情况。

因此，需要通过多用户检测技术来区分这些用户的信号，从而实现准确解调。

在这个过程中，对于每个用户的功率，时延以及发射的码型、波形等特征的估计非常关键。

目前，多用户检测技术主要有基于最大似然检测、基于迭代干扰消除和基于半定规划等方法。

这些方法虽然效果较好，但也存在一些问题。

例如，最大似然检测需要反复求解最优化问题，在计算速度上存在一定的瓶颈；半定规划需要求解的相关矩阵规模很大，计算量也很大。

因此，如何提高多用户检测的效率和精度是当前亟需解决的问题。

二、研究目标本次研究的目标是基于改进型粒子群优化算法对盲多用户检测进行研究，并设计实现一个高效、准确的多用户检测算法。

具体包括以下方面：1. 通过改进型粒子群优化算法对多用户检测中的参数进行优化，从而提高检测的效率和准确性。

2. 设计并实现一个高效、准确的盲多用户检测算法，提高多用户检测的效率和精度。

3. 对比本算法与目前主要的多用户检测方法，评估其性能和优缺点。

三、研究内容和方法本次研究的具体内容和方法如下：1. 分析盲多用户检测的基本原理和常用方法，包括最大似然估计、波束成形和迭代干扰消除等。

2. 探究粒子群算法的基本原理和应用。

对上述方法进行改进，使用改进型粒子群优化算法对多用户检测中的参数进行优化，以提高检测的效率和准确性。

3. 设计并实现改进型粒子群优化算法的盲多用户检测算法，包括建立模型、参数优化和用户识别等。

4. 针对上述算法，基于Matlab软件进行仿真实验，并与目前主要的多用户检测方法进行对比，评估其性能和优缺点。

四、预期成果及意义本次研究的预期成果包括：1. 提出一种基于改进型粒子群优化算法的盲多用户检测算法，该算法能够提高多用户检测的效率和准确性。

一种新的基于免疫算法的多用户检测

一种新的基于免疫算法的多用户检测
王心水;吕振肃
【期刊名称】《甘肃科学学报》
【年(卷),期】2004(016)003
【摘要】提出了一种新的免疫算法,将匹配滤波器的输出判决信号作为一条染色体放入初始种群,使得初始种群中包含最优解的概率大大增加;选择疫苗时,将接种了疫苗的个体的适应值小于父代适应值的个体,按一定的概率接受该个体,克服了GA欺骗问题.仿真结果表明该算法在收敛速度和误码率方面都优于基于遗传算法的多用户检测.
【总页数】3页(P58-60)
【作者】王心水;吕振肃
【作者单位】兰州大学,信息科学与工程学院,甘肃,兰州,73000;兰州大学,信息科学与工程学院,甘肃,兰州,73000
【正文语种】中文
【中图分类】TN914.5
【相关文献】
1.一种新的基于最小二乘准则的超宽带多用户检测算法 [J], 唐宁九;苏理云;李征;琚生根
2.一种新的适用于多径信道的基于LMK准则的盲自适应多用户检测算法及其收敛性分析 [J], 蒋笑冰;薛强;冯玉珉
3.多径衰落信道中一种新的基于CMA的盲多用户检测算法 [J], 蒋笑冰;薛强;冯玉
珉
4.一种基于自适应免疫遗传算法的多用户检测 [J], 廉亚囡;李茂松
5.一种新的基于LMS的自适应半盲多用户检测算法 [J], 孟艳;汪晋宽;朱俊;宋昕因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

基于离散粒子群算法的CDMA多用户检测方法

基于离散粒子群算法的CDMA多用户检测方法
许耀华;胡艳军;张媛媛
【期刊名称】《通信学报》
【年(卷),期】2005(26)7
【摘要】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.【总页数】6页(P109-113,122)
【作者】许耀华;胡艳军;张媛媛
【作者单位】安徽大学,电子科学与技术学院,安徽,合肥,230039;安徽大学,电子科学与技术学院,安徽,合肥,230039;安徽大学,电子科学与技术学院,安徽,合肥,230039【正文语种】中文
【中图分类】TN911.23
【相关文献】
1.CDMA系统中基于噪声ICA的多用户检测方法 [J], 査万纪
2.基于独立分量分析的DS-CDMA多用户检测方法 [J], 王彤;李晓辉
3.基于解相关和MMSE多用户检测方法的多速率CDMA系统性能分析 [J], 秦铭晨
4.基于离散粒子群算法的MC-CDMA多用户检测 [J], 龙银芳;赵知劲;赵治栋
5.基于TD-SCDMA的串行混合的多用户检测方法 [J], 沈爱国
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ｉａｈｂｄｚｔｎｏｈＰＯｔａａｅｔｒｐｒｍｍｎｅａｄａｍｍｕｅｏｅａｏｈｔｒｄｃｓｔｅｃｍｐｔｔｏａｃｒ— ｓｙｒｉａｉｆｔｅＳｈｔｈｓｂｔｅｆｉｏｅｏｃｎｎｉｎｐｒｔｒｔａｅｕｅｈｏｕａｉｎｌｏｎ
ＧＡＯｎ－ｕｎ，ＡＯｉｇＷＡＮＧｎＨｏｇｙａＤＩＭｎ，Ｂｉｇ
（ｃｏｌｆｎｏｍｔｎａｄｏＳｈｏｏｆｒａｉｎｍｍｕｉａｏｎｉｅｒｇａｂｎｎｉｅｒｇｎｖｒｔ，ａｂｎ１００，ｈｎ）ＩｏＣｎｃｔｎｇｅｉ，ｒｉＥｇｎｅｉｉｓｙｒｉ５０ＣｉａｉＥｎｎＨｎＵｅｉＨ１
维普资讯王冰
（尔滨工程大学信息与通信工程学院，尔滨１００）哈哈５０１
Ｅｍａｌｇｏｏｇｕｎｒｅ．ｕｅ－ｉ：ａｈｎｙａ＠ｈｂｕｅ．ｎｄ
摘要：将免疫系统的免疫机制引入到粒子群优化算法的设计中，模拟免疫系统、群集智能和神经网络的信，处理机制，Ｅ－
提出了免疫粒子群优化算法。这种免疫粒子群算法结合了粒子群的近似全局优化能力和由Ｈｐｅｄ神经网络构成的免。ｆｌｉ疫系统的快速信息处理机制，快了算法的收敛速度，加并提高了粒子群算法的全局收敛能力然后利用此算法对ＣＭＤＡ
ＡｂｔａｔＩｔｉａｅ，ｄａｏｍｍｕｅｉｆｒｔｎｐｏｅｓｎｃａｉｍｆｉｓｒｃ：ｎｈｓｐｐｒｉｅｎｉｎｎｏｍａｉｒｃｓｉｇｍｅｈｎｓｏｍｍｕｅｓｓｅｉｎｒｄｃｄｔａｔｏｎｙｔｍｓｉｔｕｅｏａｐｔｉｏ — ｃｅｓｒｌｗａｍｏｔｚｔｎｌｏｉｍ．ｙｉｌｔｇｈｉｆｒｔｎｐｏｅｓｇｍｅｈｎｓｐｉａｉａｇｒｈＢｓｍｕａｉｔｅｎｏｍａｉｒｃｓｉｃａｉｍｉｏｔｎｏｎｍｏｉｌｇｃｌｍｍｕｅｙｔｍａｄｆｂｏｏｉａｉｎｓｓｅｎ
ｐｅｉｙｐｏｉｉｇｆｓｅｏｖｒｅｃｔｐｅｄｎｕａｅｗｏｋＥｐｒｍｅｔｈｔｈｖｅｎｃｒｉｄｏｔｏｈｌｌｘｔｂｒｖｄｎａｔｒｃｎｅｇｎｅｗｉＨｏｆｌｅｒｌｎｔｒ．ｘｅｙｈｉｉｎｓｔａａｅｂｅａｒｅｕｎｔｅａ—
ｐｒｃｗｒｎｅｉｎｅｗｒｓｎｎｈｍｎａｔｌＳａｍＯｔｚｔｎａｇｒｈ（Ｓ．ｅｐｏｏｅｌｏｉｍａｔｌｓａｉｌｇｃ。ｅｐｅｅｔａｎｕｅＰｒｃｅｗｒｐｉａｉｌｏｉｍＩＯ）ｈｒｐｓｄａｒｈｉｅｍｔｌｅｉｍｉｏｔＰＴｇｔ
ｇｒｈｃｎｍｐｏｅｔｅｅｆｒｎｅｏｈｕｅｅｅｔｎｉＣｏｉｍａｉｒｖｈｐｒｍａｃｆｍｕｉｓｒｄｔｃｉｎＤＭｓｓｅ．ｉｌｔｎｅｕｔｈｗｈｔＩＳｅｅ — ｔｏｏＡｙｔｍｓＳｍｕａｉｒｓｌｓｏｔａＰＯｄｔｃｏｓｔｒｎｔｏｌａｌａｈｅｅｔｅｇｏａｐｉｚｔｎｎｆｓｏｖｒｅｃａｅ，ｔａｓｓｂｉｕｌｕｅｉｒｔｈｏｖｎｏｏｎｙｃｌｃｉｖｈｌｂｌｏｔｍｉａｉｉａｔｎｅｇｎｅｒｔｌｌｏｉｏｃｎｉｏｖｏｓｙｓｐｒｏｏｔｅｅｎｅ
系统的多用户检测性能改进问题进行实验研究，明了奉文的方法有较快的收敛速度．且无论是抗多址干扰能力还是证并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关键词：子群优化算法；疫系统；ｏｆｌ经网络；粒免Ｈｐｅｉｄ神多用户检测文章编号：０２８３（０６３— １８０文献标识码：中图分类号：＇０．；Ｎ１：Ｐ８１０ — ３ｌ２０）５０４ — ４ＡＰ１Ｔ９４Ｔ１ｌ３６