量子克隆遗传算法的多用户检测技术研究

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基于遗传算法优化神经网络的多用户检测

基于遗传算法优化神经网络的多用户检测王鸿斌;张立毅【期刊名称】《计算机工程》【年(卷),期】2011(037)007【摘要】利用遗传算法全局搜索能力强和反向传播(BP)算法局部搜索速度快的特点,采取两段式训练方法,既避免陷入局部最小,又加快收敛速度.提出基于遗传算法优化神经网络权值的多用户检测算法.采用实数编码方式,将传统神经网络的能量函数作为适应度函数,选择算子选用轮盘赌算子,交叉算子选用单点交叉算子,变异算子选用正态变异算子.仿真结果表明,该算法的误码率、信干比和信道跟踪能力等方面的性能与传统前馈神经网络多用户检测算法相比均有一定的改善.%Using genetic algorithm global search capability and Back Propagation(BP) algorithm for local search and fast speed, two-stage training methods are taken. The two both not only avoid falling into local minimum, but also speed up the convergence speed. Multi-user detection algorithm based on optimization neural network weight with GA is proposed. In the algorithm, use real encoding, choose the traditional neural network energy function as fitness function, selection operator selection of roulette operator, crossover operator selection of one-point crossover operator, mutation operator chosen normal mutation operator. Simulation experiments show that the algorithm's bit error rate, signal to interference ratio, channel tracking capability and performance have significant improvement compared with traditional feed forward neural networks.【总页数】3页(P207-209)【作者】王鸿斌;张立毅【作者单位】忻州师范学院计算机科学与技术系,山西,忻州,034000;天津商业大学信息工程学院,天津,300134;天津大学电子信息工程学院,天津,300072【正文语种】中文【中图分类】TP301.6【相关文献】1.基于遗传算法和神经网络的多用户检测器 [J], 唐普英;陈永倩;黄顺吉2.基于RBF神经网络混合遗传算法的多用户检测 [J], 王鸿斌;王砚;张立毅;王华奎3.基于遗传算法优化神经网络的管道泄漏检测方法研究 [J], 贾莹;高丙坤4.基于遗传算法优化的神经网络在长输管道泄漏检测系统中的应用 [J], 丁冬;杨成禹5.基于遗传算法优化BP神经网络的管道泄漏检测方法研究 [J], 燕宗伟;李平;郎宪明;刘浩宇因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

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

基于遗传算法的多用户检测技术分析

摘
要：ＤＣＭＡ移动通信系统中的最优多用户检测问题是一个ＮＰ完备组合优化问题，遗传算法是求解这类问题的有效方法。通
过分析ＣＭＡ系统多用户检测模型，几种基于不同遗传算法的多用户检测方法的检测性能进行了实验仿真。仿真结果表明：Ｄ对
ＰＫｒ—一
ｎｅｉｇａｄＡｐｌｃｔｏｓ２１。６３）８ — ５ｅｒｎｎｐｉａｉｎ，００４（５：３８．
Ａｂｓｒｔ０ｐｔｍｕｍｕｌ．ｅｄｅｅｔｏｊａｔａｃ：ｉｍｔｕｓｒｉｔｃｉｎＳｎＮＰ— ｏｐｌｔｃｍｂｉｔｒａｏｉｉａｉｎｃｍｅｅｏｎａｏｉ１ｐｔｍｚｔｏｐｒｌｍｉＣＤＭＡｗｉｅｅｓｏｍｕ．ｏｂｅｎｒｌｓｃｍｎｉｃｔｏｓｔｍ，ｎａｉｎｙｓｅａｄｇｎｔｃｌｒｔｓｒｅｃｅｍｅｈｏｄｆｓｌｉｇｕｈｏｅｓＢｙｎａｙｚｎｇｈｅｏｄｌｈｅｕｌｉＵＳｅｅｉａｇｏｉｈｍａｅｆｉｎｔｉｔｓｏｒｏｖｎｓｃｐｒｂｌｍ．ａｌｉｔｍｅｏｆｔｍｔ・ — ｅｄｔｃｉｎ．ｅｒｌｕｌｉｕｓｒｅｅｔｏｍｅｈｏｂａｅｒｅｅｔｏｓｖｅａｍｔ— ｅｄｔｃｉｎｔｄｓｓｄｏｎｄｉｆｒｎｔｆｅｅｇｅｅｉａｇｉｈｓｒｓｍｕｌｔｄＳｍｕａｉｎｒｓｔｓｗｎｔｃｌｏｒｔｍａｅｉａｅ．ｉｌｔｏｅｕｌｓｈｏｔｔｈｅｄｓｒｂｅｇｎｅｉａｇｉｈｂａｅｏｈａｔｉｔｉｕｔｄｅｔｃｌｏｒｔｍｓｄｎｍｕｌ．ｏｐａｉｐａａｌｌｖｕｔｏｉｍｕｃｉｔｏｍｕｌｉｕｓｒｔｐｕｌｔｏｎｉｒｌｅｅｏｌｉｎＳｈｆｆｒｔ— ｅｄｅｅｔｏｔｃｉｎ．ａｎｄｈｓｏｅＢＥＲａｓｒｎｒｒｉｔｎｔｎｅｒｆｒｆｅｔ．ａ１ｗｒｎｄｔｏｇｅｅｓｓｉｇｈｅａ．ａｅｆｃｓ

基于量子遗传算法的CDMA多用户检测技术

ａｖｎａｅｆｔｒｐｒｉｓｏｕｎｕｍｅｈｎｉｓｓｃｓｑａｔｍａａｌｌｓａｄｅｔｎｌｍｅｔｃｎｓｌｅｄａｔｇｓｏｈｅｐｏｅｔｆｑａｔｍｃａｃｕｈａｕｕｐｒｌｅｉｍｅｎｎｎａｇｅｎａｖｏｔｉｒｂｅｈｓｐｏｌｍｅｉｉｎｙ．ＡｍｕｔｕｅｄｔｃｉｎａｅＯｌｕａｔｍｇｎｔａｇｒｔｍｉｐｐｓｄ，ｗｈｃｆｃｅｔｌｌｉｓｒｅｅｔｂｄｉ — ｏｓｑｎｕｅｅｉｌｏｉｈｃｓｒｏｅｏｉｈｉｔｇａｅｅｅｃｌｇｒｔｍｔａｔｍｏｕｉｇｔｅｒＴｈｏｕｅｓｍｕａｉｎｒｓｌｓｓｏｔａｅｎｅｒｔｓｇｎｔａｏｈｗｉｑｎｕｃｍｐｔｎｏｙ．ｅｃｍｐｔｒｉｌｔｅｕｔｈｗｔｔｉｉｈｕｈｏｈｈｍｅｏａｒｏｒｒｐｒｉｓｔａｅｄｔｃｏａｅｎｃａｓｃｅｅｉｌｏｔｍｓａｄｈｗｅｆｌｈｔｄｈｍｏｅｐｗｅｆｐｏｅｔｅｎｔｅｅｔｒｂｓｄｏｌｉａｇｎｔｃａｇｒｈａｐｓｕｌｈｈｓｌｉｎｓｏｒｕｐｏｅｔｓｉｉｅＴｒｒｔｒｐｒｉｎｂｔＩｏａｅ．ｅＫｅｒｓ：ｇｎｔｌｏｉｍ；ｑａｔｅｅｃａｇｒｔｍ；ｍｕｔ— ｓｒｄｔｔｎｙｗｏｄｅｅｉａｇｒｔｃｈｕｎｕｇｎｔｌｏｉｍｉｈｌｉｕｅｅｅｉｃｏ

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
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Ｖｏ．８ № ．１１２０Ｏｃｔ２７．００

基于混沌遗传算法的多用户检测技术的研究的开题报告

基于混沌遗传算法的多用户检测技术的研究的开题报告一、选题背景在通信系统中，多用户检测技术是一项关键技术，它可以实现多用户在同一频段同时进行数据传输，提高频谱利用效率。

然而，多用户之间相互干扰的问题也随之而来，导致接收端收到的信号难以恢复。

因此，如何通过检测算法来准确地分离多个用户发出的信号是一个研究的重点。

当前的多用户检测技术主要包括线性检测和非线性检测两种方法。

线性检测虽然具有计算简单、容易实现等优点，但在高信噪比的情况下，其检测性能较差。

非线性检测方法由于其具有较好的检测性能而备受关注，但其计算量较大，容易受到局部最优的影响。

二、选题意义混沌遗传算法是遗传算法与混沌理论相结合的新型优化算法，具有全局搜索能力、高速搜索能力和跳出局部最优等优点。

其应用范围广泛，如信号处理、图像处理、机器学习等领域。

本文主要探讨基于混沌遗传算法的多用户检测技术，通过将混沌技术与传统的非线性检测方法相结合，提高其检测性能，同时避免受到局部最优的影响，实现多用户的准确分离。

此外，在通信系统中，频谱资源的有效利用已成为研究热点，多用户检测技术的应用不仅可以提高频谱利用率，还可以降低通信系统的能耗。

三、研究内容1. 多用户检测技术现状与发展趋势的综述；2. 混沌遗传算法的原理、特点及应用；3. 基于混沌遗传算法的多用户检测技术的设计与实现；4. 对比仿真实验和性能分析；5. 总结与展望。

四、研究思路本文将首先对现有的多用户检测方法进行调研和比较，分析其优缺点和研究热点，为研究混沌遗传算法的多用户检测技术提供指导。

然后介绍混沌遗传算法的原理、特点及应用，探讨其在多用户检测领域的潜在应用。

接着，从多用户之间的相互干扰问题出发，提出基于混沌遗传算法的多用户检测技术，并通过仿真实验验证其性能。

最后，对本篇文章进行总结并展望未来混沌遗传算法在多用户检测技术中的发展前景。

五、预期成果1. 对多用户检测技术的研究现状和未来发展趋势有深入的了解；2. 掌握混沌遗传算法的基本原理、特点及应用；3. 提出基于混沌遗传算法的多用户检测技术，具有较好的检测性能；4. 对该算法的仿真实验进行验证，证明其优越性；5. 为混沌遗传算法在多用户检测领域的进一步发展提供参考。

基于克隆选择粒子群算法的多用户检测

基于克隆选择粒子群算法的多用户检测
陈永强;杨明欣;刘俊
【期刊名称】《数据采集与处理》
【年(卷),期】2006(021)0z1
【摘要】对离散粒子群优化算法(DPSO)进行了改进,提出一种克隆选择粒子群算法(CSDPSO).该算法提高了离散粒子群优化算法的局部搜索能力,保持了很强的全局搜索能力.本文将该算法应用到多用户检测中,用以解决Verdu提出的最优多用户检测所存在的计算量过大无法工程实现的问题.仿真证明,该算法比标准的离散粒子群算法具有更好的搜索能力.基于该算法的多用户检测器比基于DPSO的多用户检测器,无论在误码率性能还是收敛速度方面都有明显改善.
【总页数】4页(P93-96)
【作者】陈永强;杨明欣;刘俊
【作者单位】成都信息工程学院电子基础教学实验中心,成都,610225;成都信息工程学院电子基础教学实验中心,成都,610225;成都信息工程学院电子基础教学实验中心,成都,610225
【正文语种】中文
【中图分类】TN911.23
【相关文献】
1.基于改进的克隆选择算法的多用户检测技术 [J], 常青;濮剑锋;高洪元;张其善
2.基于粒子群算法的盲多用户检测器 [J], 向志军;张群慧
3.基于克隆选择粒子群算法的多用户检测 [J], 陈永强;杨明欣;刘俊
4.基于克隆选择算法和神经网络的多用户检测 [J], 高洪元;庞伟正
5.基于免疫克隆选择算法的多用户检测技术研究 [J], 高洪元;刁鸣;王冰
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自适应调整量子多用户检测方案

自适应调整量子多用户检测方案赵楠;裴昌幸;刘丹;孙晓楠【摘要】量子多用户检测是实现量子通信网络化和实用化的关键问题之一.结合经典多用户检测理论,分析了量子多用户检测的特点,建立了多用户量子通信信道模型,提出了一种量子多用户检测方案.该方案通过自适应调整测量算子实现多用户接收.通过对实际光纤量子信道的测量,验证了此方法的有效性,同时证明该方案具有降低测量误码率的优点.%For quantum communication, quantum multi-user detection must accomplish communication, so that quantum multi-user detection is a key point. In this paper, we note that the quantum multi-user detection differs from the classical one, construct a multi-user quantum communication channel model, and propose a new self-adaptive adjusting quantum detection scheme. This scheme is feasible and error rate is reduced by measuring the actual optical fiber channel.【期刊名称】《西安电子科技大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2011(038)004【总页数】6页(P1-5,31)【关键词】量子通信;信道模型;量子多用户检测;自适应调整【作者】赵楠;裴昌幸;刘丹;孙晓楠【作者单位】西安电子科技大学综合业务网理论及关键技术国家重点实验室,陕西西安710071;西安电子科技大学综合业务网理论及关键技术国家重点实验室,陕西西安710071;西安电子科技大学综合业务网理论及关键技术国家重点实验室,陕西西安710071;西安电子科技大学综合业务网理论及关键技术国家重点实验室,陕西西安710071【正文语种】中文【中图分类】TN918在经典通信中，多用户检测已得到了广泛的应用．随着研究的不断深入，量子光纤实验通信距离已经达到了300 km［1］，但要实现真正的应用，还必须要实现多用户通信，因而多用户检测也成了量子光纤通信［2-3］的重要课题．笔者分析了量子多用户检测的概念，建立了量子多用户通信信道模型，并提出了一种新的自适应量子多用户检测方法．以两对用户为例，结合实验平台，证明了此方法在一定程度上改善了检测误码率，提高了光纤信道量子多用户通信的实验性能．1 量子多用户检测量子的最大特点是具有波粒二象性［4］．对于量子信息的多用户检测，从量子的粒子性方面看，同一时刻、同一信道中传输的相互独立的量子态构成了混合态［5］．对于混合态，在共同本征态上进行测量，可以同时准确地测出构成混合态的各相互独立的量子态．另外，从波动性方面看，同一时刻混合态是各用户发送态的相干或者不相干的叠加．笔者提出的多用户量子检测方案是从分析偏振角度出发确定测量算子，进而通过测量算法得出构成混合态的各纯态．量子多用户检测技术的关键是对接收量子态的恢复和判断．在发送端，多个用户同时发送量子态，在某一时刻，接收端可能同时收到多个量子态的混合态．例如，对于发送端和接收端各有相互独立的两个用户的情况，在同一时刻，假设用户A的发送态为|φ〉，用户B的发送态为|φ〉，则在接收端，量子态为两者的张量积| φ〉⊗| φ〉［6－7］．对于接收端量子态，由于可能是混合态，所以接收端各用户并不确定哪个态是所对应发送用户发送的，因此，判别各发送量子态所对应的接收用户是量子多用户检测的关键．量子并行特性［4-5］是量子信息所特有的性质．由此特性，可以通过搜索算法［8-13］快速地判断出各用户对应的接收信息，将恢复的各个接收态分发给所对应的接收用户．量子态的恢复需要应用合适的检测方法．量子检测的基本原理是通过调整检偏器的角度，使得符合测量基的偏振态通过，并且最终触发探测器．量子测量将采用不同的测量方法，预置测量算子，调整检偏器．对于各用户发送的功率相同的量子偏振态，可以用邦加球［14］来描述和表示．另外，斯托克斯参数也是描述和表示量子偏振态的一种方式，并且邦加球表示与斯托克斯参数［15］表示具有对应的关系，通过斯托克斯参数可以推导出偏振态在邦加球上的位置，而通过对比邦加球上偏振态的位置，就可以调整测量算子，即调整检偏器，从而保证多用户测量的准确性．斯托克斯参数与邦加球系数的关系可以表示为其中，I(H)，I(V)，I(Q)，I(R) 分别表示0°，45°，90°，135°偏振分量的光强; θ和ε 分别表示在邦加球上经线和纬线方向［16-17］的偏转方位角，以此作为调整偏振测量算子的依据．2 调整测量基的量子多用户检测方法在实际量子通信过程中，量子态在信道中的不断改变使得检测误码率提高，所以调整测量基是提高检测效率的一种有效方法．笔者提出自适应混态测量基调整的方法．以观测接收端不同测量基下单光子脉冲强度［17］作为依据，由斯托克斯参数与邦加球上某点旋转角度之间的关系得出偏振态偏转角度，再以一定通信时间内的偏转角度平均值调整测量算子，之后通过经典信道告知发送端，继续进行通信．图1 自适应偏振测量基调整多用户检测的实验系统现以两对用户情况作为研究对象，构成自适应偏振测量基调整多用户检测的实验系统，如图1所示．其工作过程是，发送端用户A和B分别对各自激光器发出的光脉冲进行偏振选通、衰减，生成单光子脉冲，合路后进入同一光纤进行传输．接收端通过测量，将结果分配给接收端用户C和D．在不考虑噪声和双折射效应的情况下，基于BB84协议［9，13］，每个用户发送的量子态有 4 种可能，其偏振角分别为0°，45°，90°，135°，接收态| ψ〉存在24种，即16 种可能的情况［18－19］，由此构建初始的测量算子．由于双折射效应及其他影响，偏振角将发生改变，那么接收态|ψ〉将随机地改变在邦加球上的位置．在检测端，可以观测到每次测量后探测器的计数，根据式(1)和式(2)，可以得出在一段时间内偏振角偏转的平均值，以此来调整测量算子．测量算子的调整时间由时钟信号控制，自适应地降低检测错误概率．3 性能分析以上述两个发送用户为例，假设用户A和用户B同一时刻分别发送量子态φ1和φ2，发送态均采用相同发送强度和频率(这是最坏的情况)，接收端的量子态可以表示为Φ=［φ1，φ2］T，T表示转置．光纤的双折射效应及设备影响使得量子态偏转角发生改变，则其中K为映射矩阵．考虑各用户间干扰，用S表示信道矩阵，用N'表示噪声，则接收态为对S进行奇异值分解［20］，可得其中，r(0≤r≤1)为相关系数;V为一个2×2的正交矩阵;W†表示W的伴随矩阵;ΣS 是S的奇异值矩阵．当r=0时，相关系数为0，S的奇异值具有正交的列元素，可知信道中不存在用户间干扰［18］;当r≠0时，信道中存在用户间干扰．由于存在各用户间干扰，则接收端噪声N'可表示为其中，S†为S的伴随矩阵，I为单位矩阵，N为单用户信道噪声矩阵．由式(3)～(6)可得多用户量子信道模型为其中，P和Q为两个与r无关的实不变矩阵;R为关于r的矩阵．可以看出，各用户发送态的相关性是影响传输过程中偏振态变化的主要因素，而自适应检测就是通过接收端观测不同偏振态变化情况，在已知发送态和接收态的条件下，得出R的平均值，再通过调整测量算子，使得R达到最小，从而保证测量的误码率最低．测量算子可以表示为，其中，1≤i≤m．这里选择均方测量算法，即满足，使得最小．以BB84协议中0°，45°，90°，135°偏振态为例，每个发送用户就有4种发送可能，则对于两个发送用户的情况，接收端可能存在的接收态有2k(k=4)个．当式(3)中r=1时，对应两态的相干叠加，即偏振角相同的两偏振态相叠加;当r=0时，对应两态的非相干叠加，即偏振角相互正交的两偏振态相叠加．当两偏振态正交时，要满足〉最小，则当两偏振态非正交时［6］，则其中，tr(·)表示迹运算;Φ'和μ分别为n×m矩阵，列元素分别为矢量表1 偏振态的斯托克斯参量变化情况T/min S1ave S2ave Pe 5 －0.327525 0.954102 0.0949281 10 －0.318793 0.952103 0.1062911 15 －0.314383 0.949561 0.1137211 20 －0.310020 0.949234 0.1167561对于两发送用户的16种量子态情况，在不考虑噪声和双折射效应的情况下，r=0时，有4种情况;r≠0时，有12种情况．由于实际光纤信道中还存在双折射效应和其他影响，所以接收端通过偏振观测测得偏振角会发生偏转，通过数学推导可以得出偏转偏振角的平均值，以此平均值作为调整测量算子的依据．通过图1实验系统进行实验测量，其中量子信道为25 m光纤，总通信时间为20 min．实验中，令两用户分别发送偏振角为0°和90°的偏振态，即r=0．需要说明的是，由于噪声以及实验设备的非理想性影响，会导致r值发生变化．通过接收端对接收态进行不同测量基下光子强度的测量，可以得出所对应的斯托克斯参数值．表1给出未进行测量基调整时，通过观测接收端单光子脉冲强度得出的斯托克斯参量变化情况．图2给出了在20 min通信过程中，接收态偏振角在邦加球中经线和纬线方向的变化曲线．图2 邦加球上混态偏振角变化情况考虑到计算的复杂度及实用性，以平方根准则为例，在输入量子态等概率的条件下，检测的错误概率［7，19］定义为其中，M为同一时刻输入态个数，即发送端用户数;ψk为接收量子态;μk为测量态．根据表1中实验测得的斯托克斯参数值，利用式(1)和式(2)，可计算出对应的邦加球中偏振态的偏转角度，再由式(10)得出误码率P e．从图2可以看到，在两对用户量子光纤通信过程中，接收端偏振角度随时间的变化情况．通信过程中以偏转角各方向平均变化情况作为调整依据，以保证均方值最小为前提，调整测量算子．偏振态变化情况的数学期望可以表示为其中，为某时刻接收态偏振角的变化值;pi为所对应的偏振角发生变化的概率．依据式(9)，对照观测及计算得出的偏振态变化情况，对测量基进行对应于邦加球上经线和纬线方向的调整，得出新的测量基．对上述两对用户光纤量子通信过程进行测量基调整，进行5 min通信．以5 min 通信过程中接收偏振态偏转平均值调整测量算子，建立新的测量算子．这里以每分钟偏振态变化情况作为研究对象，由式(10)可得新的测量算子为假设原测量基为，则新测量基为表2 测量基调整下偏振态的斯托克斯参量变化情况时间段 T/min S1ave S2ave Pe 1 5 －0.300624 0.951235 0.096785 2 5 －0.301146 0.9504630.097651 3 5 －0.296286 0.949828 0.097830 4 5 －0.303527 0.956758 0.096938其中，，分别为测量基在邦加球上经线和纬线方向偏转的角度，可以由得出．观测20 min的通信过程，得出误码率情况，如表2所示．图3给出两对用户在20 min通信中，基于偏振测量基调整(每5 min调整一次)与未进行测量基调整情况下的误码率曲线比较．可以看出，通过调整，使得测量算子与接收态更加接近，保证了检偏器的通过效率，有效地降低了检测的错误概率，提高了多用户通信的效率．图3 基于测量基调整的量子通信过程误码率4 总结通过对多用户量子光纤通信系统进行性能分析，笔者提出了一种基于测量基调整的量子多用户自适应检测方法．通过实验及仿真验证了其有效性，并证明该方法可有效降低实际量子多用户通信的误码率．由于条件有限，实验中没有对两对以上通信用户的通信过程进行实验，这将成为下一步研究的主要内容．参考文献:［1］ Scheidl T， Ursin R， Fedrizzi A， et al．Feasibility of 300 km Quantum Key Distribution with Entangled States［J］．New JPhys，2009(11):085002．［2］刘丹，裴昌幸，权东晓，等．一种可提高安全通信距离的诱骗态量子密钥分发方案［J］．西安电子科技大学学报，2010，37(1):13-17．Liu Dan， Pei Changxing， Quan Dongxiao， et al．New Decoy State Quantum Key Distribution for Increasing the Security Communication Distance ［J］．Journal of Xidian University， 2010， 37(1):13-17．［3］朱畅华，裴昌幸，马怀新，等．一种量子局域网方案及其性能分析［J］．西安电子科技大学学报，2006，33(6):839-843．ZHU Changhua，PEIChangxing， Ma Huaixin， et al．A Scheme for Quantum Local Area Networks and Performance Analysis［J］．Journal of Xidian University，2006， 33(6):839-843．［4］ Bennett CH．Quantum Cryptography Using Any Two Nonorthogonal States［J］．Physical Review Letters， 1992(68):3121-3124．［5］ Bennett C H， Brassard G， Ekert A．Quantum Cryptography ［J］．Scientific American， 1992， 267(10):50-57．［6］ Bennett C H， Brassard G．Quantum Cryptography:Public Key Distribution and Coin Tossing［C］//Proceedings of the IEEE InternationalConference on Computers， Systems， and Signal Processing．Bangalore:IEEE， 1984:175-179．［7］ Moshavi S．Multi-user Detection for DSCDMA Communications ［J］．IEEECommunications Magazine， 1996， 34(10):124-136．［8］ Brodsky M，George E C，Antonelli C，et al．Loss of Polarization Entanglement in a Fiber-optic System with Polarization Mode Dispersion in One Optical Path［J］．Opt Lett， 2011， 36(1):43-45．［9］ Jennewein T， Simon C， Weihs G， et al．Quantum Cryptography with Entangled Photons［J］．Phys Rev Lett， 2000(84):4729-4732．［10］ Ekert A．Quantum Cryptography Based on Bell's Theorem ［J］．Physical Review Letters， 1991(67):661-663．［11］ Schmitt-Manderbach T， Weier H， Furst M， et al．Experimental Demonstration of Free-Space Decoy-State Quantum Key Distribution over 144 km［J］．Phys Rev Lett， 2007(98):010504．［12］ Nielsen M A， Chuang I L．Quantum Computation and Quantum Information［M］．London:Cambridge University Press， 2000．［13］ Bennett C H， Shor P W．Quantum Information Theory［J］．IEEE Trans on Information Theory， 1998， 44(6):2724-2742．［14］ Born M， Wolf E．Principles of Optics［M］．London:Cambridge University Press，1999．［15］覃兆宇，程兆谷，张志平，等．偏振光斯托克斯参量的高速实时测量技术［J］．光学学报，2007，27(4):659-662．Qin Zhaoyu， Cheng Zhaogu，Zhang Zhiping， et al．High Speed and Real Time Measurement of Stokes Parameters［J］．Acta Optica Sinica， 2007， 27(4):659-662．［16］刘海涛，吴重庆，董辉，等．光纤偏振态检测方法的研究［J］．北方交通大学学报，2003，27(3):58-62．Liu Haitao，Wu Chongqing，Dong Hui，et al．Study of Measuring Polarization State in Optical Fiber［J］．Journal of Northern Jiaotong University， 2003， 27(3):58-62．［17］陈杰，黎遥，吴光，等．偏振态稳定控制下的量子密钥分发［J］．物理学报，2007，56(9):5243-5247．Chen Jie， Li Yao， Wu Guang， et al．Stable Quantum Key Distribution with Polarization Control［J］．Acta Physica Sinica，2007， 56(9):5243-5247．［18］ Tittel W， Brendel J， Zbinden H， et al．Quantum Cryptography Using Entangled Photons in Energy-time Bell States［J］．Phys Rev Lett，2000(84):4737-4740．［19］ Concha J I， Poor H V．Multiaccess Quantum Channels［J］．IEEE Trans on Information Theory， 2004， 50(5):725-747．［20］ Concha J I， Poor H V．Multiuser Detection in a Quantum Channel ［C］//IEEE ISIT Proceeding．Serrento:IEEE， 2000:276。

基于量子遗传算法的CDMA多用户检测技术

基于量子遗传算法的CDMA多用户检测技术
洪亮
【期刊名称】《信息技术》
【年(卷),期】2008(32)10
【摘要】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.
【总页数】4页(P51-54)
【作者】洪亮
【作者单位】南京邮电大学通信与信息工程学院,南京,210003
【正文语种】中文
【中图分类】TN929.5
【相关文献】
1.DS-CDMA系统中基于Hopfield神经网络的多用户检测技术 [J], 韩静
2.基于PIC的MC-CDMA系统多级型多用户检测技术 [J], 吴晓葵
3.基于伪并行遗传算法的MC-CDMA多用户检测技术研究 [J], 陈国峰;栾英姿;杨宇冰
4.基于宽带CDMA的多用户检测技术 [J], 朱松俭;朱玉颖
5.基于分支定界算法的DS-CDMA UWB系统多用户检测技术研究 [J], 刘南平;徐亮;宋祥波
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量子遗传算法及其在多用户检测中的应用

（ｏｅｅｏｏｍｎｃｔｎｄＩｆｒｔｎＥｇｎｅｉｇＮｊｇＵｉｒｉｆＣｌｇｆＣｍｕｉｉｓａｎｏｍａｏｎｉｅｒ，ａｉｎｖｓｔｏｌａｏｎｉｎｎｎｅｙ
ＰｓｄＴｌｏｕｉｔｎ，ａｊｇ２００）ｏｔａｅｃｍｎｃｉｓＮｉ１０３ｓｎｅａｏｎｎ（ｏｅｅｏｐｌｄＴｃｎｌｇ，ａｊｇＵｉｒｔｏｏｔａｄＴｌｃｍｍｎａｉｓＮｊｇ２００）ＣｌｇｆｐｉｅｈｏｏＮｎｉｎｖｓｙｆＰｓｅｅｏｕｉｔｎ，ａｉ１０３ｌＡｅｙｎｅｉｓｎｃｏｎｎ
Ａｓｒｃ：ＱａｔｍＧｎｔＡｇｒｈＱＡ）ｉａｐｏｉｎａａｗｉｈｉｔｇｔｓｇｎｔａｏｔｍｉｑａｔｍｂｔａｔｕｎｕｅｅｃｌｉｍ（Ｇｉｏｔｓｒｍｓｇ．，ｈｃｎｅｒｅｅｅｃｌｒｈｗｔｕｎｉ１￣ａｉｇｉｈｕ
后提出了一种基于量子遗传算法的多用户检测方法。真结果表明，于量子遗传算法的多用户检测器抗多址干扰的能仿基
力明显优于经典遗传算法多用户检测器。关键词量户检测
维普资讯
量子遗传算法及其在多用户检测中的应用
郑冬生 ’ 李－飞
，安徽理工大学数理系，（安徽淮南２２０）３０１（南京邮电大学通信与信息工程学院，南京２００）１０３ｓ南京邮电大学应用技术学院，（南京２００）１０３

基于遗传算法的多用户检测技术分析

影响遗传算法行为和性能的关键所在，直接影响算法的收敛结果。 Srinvivas 等提出了一种自适应遗传搜索算法 [8-9]， Pc 和 Pm 能够随适应度自动改变。Pc 和 Pm 按如下公式进行自适应调整：
ì P c2 ( f max - f ′ ) ï f ′ ³ favg ï P c = í f max - favg ï ïP f ′ < f avg î c1
84
2010， 46 （35）
匹配滤波器 1
r(t)
Computer Engineering and Applications 计算机工程与应用
y1 y2 b1 多用户 b2 检测算 b 法 k
式中 Cw 是当代染色体中最坏的染色体的代价函数值； C 是一个正常数。（4）选择算子：选择的方法很多，一般常用的有轮盘赌选择法，随机遍历抽样法，局部选择法等。（5）交叉算子：交叉的方法也很多，在二进制交叉方法中常用的有单点交叉，多点交叉和均匀交叉。（6）变异算子：对于二进制编码的个体而言，变异意味着变量的翻转。变异的方法有单点变异和多点变异。（7）终止规则。给定一个最大的遗传代数 Gen，算法迭代代数在达到 Gen 时终止。
y k = iT - τ
(i) (i) iT - τ k + T
k
r(t)S k (t - iT - τ k )dt (k = 1 2 K )
（2）（3）
(i)
其判决结果为：
b k = sgn( y k )
(i)
在同步 CDMA 中， τk=0； k=1， 2， …， K。因此，式（2）中的 y k
[3]
2
多用户检测系统模型

基于改进的量子遗传算法的多用户检测

基于改进的量子遗传优化算法（ＭＱＧ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，采Ａ）并用自适应更新旋转角策略，善了ＱＡ的收敛性能和寻优能力。仿真结果表明，出的多用户检测算法在收敛速改Ｇ提
（ｌｃｍｍｕｉａｉｎＳｃｏｌＨａｇｈｕＤｉｎｉＵｎｖｒｉｙ，ｎｚｏ１０８，ｉａＴｅｅｏｎｃｔｏｈｏ，ｎｚｏａｚｉｅｓｔＨａｇｈｕ３０１Ｃｈｎ）
ＡｂｔａｔＴｏｓｅｄｕｈｏｖｒｅｃｆｔｅｑａｔｍｅｅｉａｇｒｔｍ（ｓｒｃ：ｐｅｐｔｅｃｎｅｇｎｅｏｈｕｎｕｇｎｔｌｏｉｃｈＱＧＡ）ａｄｔｅｕｅｔｅｃｍｐｔｔｎｎＯｒｄｃｈｏｕａｉ — ｏ
ｓａｃｉｇａｉｔｆｔｅＱＧＡｒｒｖｄｆｒｈｒＴｈｉｌｔｏｅｕｔｈｗｈｔｔｅｐｏｏｅｌ— ｓｒｄｔｃｅｒｈｎｂｌｙｏｈｉａｅｉｏｅｕｔｅ．ｅｓｍｕａｉｎｒｓｌｓｓｏｔａｈｒｐｓｄｍｕｔｕｅｅｅ — ｍｐｉ
ａｏｌｘｔｆｔｅｍｕｔｕｅｅｅｔｒｂｓｄｏｌｃｍｐｅｉｙｏｈｌｉｓｒｄｔｃｏａｅｎＱＧＡ，ｎａｇｒｔｍｈｔｅｌｙｄｆｄｑａｔｍｅｅｉｌｏ — ａｌｏｉｈｔａｍｐｏｓｍｏｉｅｕｎｕｇｎｔｃａｇ — ｉ

多用户检测的量子神经网络方法

ａｏｓｃｒｌｓｉａｏ．ｓａｆｔｔｙ
ＫｙｒｓＤＡＲｙｉｆｉｃｎｅＱａｔＮｕｌｏｓｕｕｒｃｏｅＷｏｄ：；ｅｈｎｈｎ；ｎｍｒＮｔｒ；ｓｄｅｉＣＭａｌｇａｇｌｕｕｅａｅｋＭｌｅｅｔｎｄａｗｉｔｔ
ｃｉｅｏａ｀ｒｅ＂ｔｈｅｏａｅｏｔａｒｃｉＦｔｅｈｉＥｖｏｅａｏｎｒｒｆ－ａｅｅ．ｐｆｍｎｓｅｏｈｌＲｙｉＦｄｇｉｎｎｒｄｇｎａｎｒｆｃＴｅｅｒｃｆｐａｎａｇａｎｎｒｍｔｒｄｓｒｈｐａｌｅ
相应为：
ｆ卜８（Ｚ ‘Ｋ，．ｋ艺，８一Ｉ“ ＝，Ｋ（：，ｔｋ，１．，》２，．
ｌ１＝
（１）
延相，从利布（一位）式中几ｌＶ一个户第１Ｉｉ第Ｋ用、条路径的增益、时和位风服瑞分；６ｔ单Ｚ，ｋｋ
方向量神网由利了子行量纠等子算４性使ＱＮ记容和理度。子经络于用量并、子缠量计［，Ｎ在忆量处速１特
等方面性能优于ＡＮ具有比ＡＮ更强的并行处理能力并能处理更大型数据集。Ｎ，Ｎ
６１７
文献［中［提出了种平坦瑞利环境下多检测的神经网５］一用户复络方法。在此基础本文上，利用文献［［６］量子神经网络检测方法进行了平坦瑞利环境下的测。检仿真结果表明算法比经网方有更好的该复神络法
远近效应，在平坦瑞利衰减下具有较好地误码性能．关键词码分多址；瑞利衰落信道；量子神经网络；多用户检测

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

基于克隆遗传量子算法的多用户检测

ｒｔｍ．Ｔｈｅａｇｒｔｍａａｒｕｔｃａｔｅｒｈｗｉｈｅｐｒｅｔｌｅｒｉｇｂｓｎｌｎｌｅｅ — ｉｈｅｎｗｌｏｉｈｃｎｃｒｙｏｔｓｏｈｓｉｓａｃｔｘｅｉｎｉａｎｎｙｕｉｇｃｏａｌｃａｃａｌｓｔｎｏｅａｏｓａｄｇｎｔｕｎｕａｇｒｔｍｓｉｐｒｔｒｎｅｅｉｑａｔｍｌｏｉｏｃｈ．Ｔｈｓａｇｒｔｍｍｂｄｈｔｃａｔｐｉｌｅｒｌｅ — ｉｌｏｉｈｅｅｓｔｅｓｏｈｓｉＨｏｆｄｎｕａｔｃｅｎ
ｗｏｋ（ＨＮＮ）ｉｔｖｒｅｅａｉｎｏｈｒＳｎｏｅｅｙｇｎｒｔｆｔｅＣＧＱＡｏｆｒｈｒｉｒｖｈｉｅｓｏｈｏｕａｉｎｉａｈｏｔｕｔｅｍｐｏｅｔｅｆｔｓｆｔｅｐｐｌｔｏｎｅｃｎ
户检测器．
关键词：ＤＭＡ；Ｃ多用户检测；遗传量子算法；Ｈｐｉｄ神经网络；隆选择算法ｏｆｌｅ克中图分类号：Ｎ９４ＴＰ０．；Ｐ８文献标识码：文章编号：０６７４（０８０ —０５０Ｔ１；３１６Ｔ１Ａ１０—０３２０）１０８—５
Ｍｕｔｕｅｅｅｔｏａｅｎａｃｏａｅｅｉａｔｍｌｏｉｈｌｉｓｒｄｔｃｉｎｂｓｄｏｌｎｌｇｎｔｃｑｕｎｕａｇｒｔｍ
ＧＡＯｏｇｙａＤＩＨｎ — ｕｎ，ＡＯｉｇＭｎ

基于神经网络量子算法的多用户检测器

2007年5月May 2007—196— 计算机工程Computer Engineering 第33 第10期Vol 卷.33 No.10·人工智能及识别技术·文章编号：1000—3428(2007)10—0196—03文献标识码：A中图分类号：TP18基于神经网络量子算法的多用户检测器高洪元，刁鸣，贾宗圣（哈尔滨工程大学信息与通信工程学院，哈尔滨 150001）摘要：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。

关键词：遗传量子算法；Hopfield 神经网络；多用户检测；CDMAMultiuser Detector Based on Neural Network Quantum AlgorithmGAO Hongyuan, DIAO Ming, JIA Zongsheng(School of Information and Communication Engineering, Harbin Engineering University, Harbin 150001)【Abstract 】A neural network quantum algorithm (NNQA) that employs a genetic quantum algorithm (GQA) and a Hopfield neural network (HNN)for the multiuser detection problem in code-division multiple-access (CDMA) communications system is proposed. Using this algorithm, the Hopfield neural network is embedded into the GQA to improve further the fitness of the population at each generation. Such a hybridization of the GQA with the Hopfield neural network reduces its computational complexity by providing faster convergence. A better initial data estimation supplied by the GQA improves the performance of the HNN, and the embedded Hopfield neural network improves the performance of the GQA.Simulation results show that the proposed approach of multiuser detection has significant performance improvements over conventional detector and the previous detectors based on intelligent algorithms in terms of bit-error-rate, multiple access interference and near-far resistance. 【Key words 】Genetic quantum algorithm; Hopfield neural network; Multiuser detection; CDMA1 概述码分多址(CDMA)是近年来用于数字蜂窝移动通信的一种先进的无线扩频通信技术，它能够有效地利用带宽和适应交通环境的变化，能满足运营者对高容量、廉价、高效的移动通信需要[1]。

遗传算法在多用户检测中的应用研究

遗传算法在多用户检测中的应用研究
王焱滨;虞厥邦
【期刊名称】《电路与系统学报》
【年(卷),期】2008(013)002
【摘要】本文针对CDMA系统中多用户检测的组合优化问题,提出一种结合遗传算法和Hopfield神经网络的检测方法.该方法首先由遗传算法给神经网络提供一个初始解,神经网络在此基础上再进行局部寻优.研究表明:这种方法具有平方的计算复杂度,优于Hopfield神经网络检测方法、以及单独采用遗传算法的检测方法,对远近问题不敏感,具有良好的误码率性能和抗多址干扰性能.
【总页数】5页(P39-43)
【作者】王焱滨;虞厥邦
【作者单位】西南电子技术研究所,四川,成都,610036;电子科技大学,电子工程学院,四川,成都,610054
【正文语种】中文
【中图分类】TN914.53
【相关文献】
1.混合遗传算法在CDMA移动通信多用户检测中的应用研究 [J], 倪梁方;郑宝玉;吴新余
2.分集接收混合遗传算法多用户检测器在异步CDMA移动通信中的应用研究 [J], 倪梁方;郑宝玉;吴新余
3.空时分组码MC-CDMA系统中基于遗传算法的多用户检测 [J], 普顿
4.MC-CDMA系统中基于遗传算法的多用户检测 [J], 刘洪武;冯全源
5.模拟退火遗传算法在多用户检测技术中的应用研究 [J], 野莹莹;胡玉兰
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其中，Ｐ是每个用户的传递的码元数量；
（）１
的基础上，引入量子全干扰交叉，在整个种群内进行信息传
递，避免陷入局部极值点，加速算法收敛，同时使用自适应．
量子旋转角更新策略，加速最优解的搜索；为避免早熟和进化停滞，采用量子灾变策略，使用个体全干扰交叉，使种群从各个不同方向搜索目标解，从而提高了种群的多样性。１ＮＣＡ算法基础．ＱＧ
【摘要】针对现有的量子克隆遗传算法存在算法效率低、收敛速度较慢、易于陷入局部值等缺陷。文章通过引入量子交
叉，加快算法收敛速度，使用自适应量子旋转门更新策略，加快最优解的搜索；采用量子灾变策略，避免早熟和进化停滞。由此给出了一种改进的量子克隆遗传算法（ＮＱＣＡ。仿真结果表明：所提算法的多用户检测器的误码率、收敛速度、抗多址干扰Ｇ）能力和抗远近效应能力均优于基于量子克隆遗传算法和一些经典遗传算法的多用户检测器。
２１年第１期０１（第１７期）总３
大众科技
ＤＡＺＨｏＮＧＫＥＪ
ＮＯ１２１．。０１
（ｍｕａｉｌｏ１７ＣｕｌｖｙＮ．３）ｔｅ
量子克隆遗传算法的多用户检测技术研究
张利华彭海燕余淑媛
（东交通大学电子与电气工程学院，江西南昌３０１）华３０３
接收信号分别通过Ｋ个匹配滤波器进行相干处理，获得对应
也正是此算法高效性所在。因为一个量子比特一般通过一对
（）量子编码１
为发射信号的码
元间隔；第ｋ个用户到达基站时的信号幅值；ｆ１为Ａ为６一，１｝
第ｋ个用户的第ｉ个传输比ｆ∈０为个用户的信特；【Ｔ）第ｋ，
号时延；ｎ（）功率谱密度为 Ⅳ。２的高斯白噪声。第ｋ个ｔ为／
效解决多址干扰问题的方法之一。１８年，Ｖｒｕ提出了最佳多用户检测（Ｍ）９６ｅｄ０Ｄ，但是其运
十个户观数＝ｌ．。Ｋ用的察据 ∽［，ｙ “
ｙ＝，）ｆｉ一（（Ｔｆｆ — （）３
进制和符号编码。在ＮＣＡ中，采用了一种特殊的编码方式ＱＧ
— —
其中，是一个持续时间为的方波；是扩频信号码片（ｈｐｃｉ）持续时间；口）第ｋ个用户的扩频序列的第，比特值。将是个
算复杂度随着用户数的增长成指数增长，在实际应用中实现难度很大。为了使多用户检测能够实用化，学者们将工作的
重点集中在性能接近最佳多用户检测器而计算复杂度较波器输出向量形式为：
意的用户ｉＴ＝０，＝，＝（），ｉＰＩＲＲ０。
户，则基站接收到的信号ｒｔ为：（）
（）改进的量子克隆遗传算法三
ＮＣＡ的基本思想是在李阳阳给出的量子克隆遗传算法ＱＧ
ｒ）圭（ｉ－，ｎ）（＝１ｆｉ＝Ｉ耋卜Ｔｒ＋（￣）ｆ
为：
次最佳多用户检测器上。随着多用户检测器使用的普及，现有的量子克隆遗传算
法应用在多用户检测中也呈现出～些弊端。比如存在算法效
率低、收敛速度较慢、易于陷入局部最优等缺陷，文中针对这些缺陷进行改进，提出一种改进的量子克隆遗传算法
（ＯＧ）ＮＣＡ。
ｖ＝ “ — ，＋Ｔ＋，）ｆ，ｖｆ）（）
（）５
（）多用户ＣＭ二ＤＡ系统模型
考虑Ｄ — ＤＡ通信系统，假定小区有Ｋ个正在通信的用ＳＣＭ
其中，ｌ≤ｋ１≤ＫＰ）。在同步情况下，对于任，，ｖ＝１
【键词】多用户检测；量子克隆遗传算法；量子交叉；量子灾变关【中图分类号】Ｔ３１Ｐ０．６【文献标识码】Ａ
【文章编号】１０－１１２ｌ）１０２— ４０８１５（ＯＩ－０８００
（）引言一
众所周知，分多址（ＤＡ码ＣＭ）技术产生的多址干扰（Ａ）ＭＩ严重影响着系统的性能和容量。多用户检测技术（Ｕ）是有ＭＤ
Ｙ＝ＲＡｂ＋ｎ（）４
其中，Ａ是由信号幅度构成的Ｐ ×ＰＫＫ维的对角阵：ｂｎ和分别为ＰＫ维的信号列向量和噪声列向量；Ｒ是由Ｒｖ， ∈ （）ｖ
｛１０１构成的Ｐ ×Ｐ，，｝ＫＫ维的块Ｔｅ／ｔｏｐｉｚ阵，Ｒｖ中的元素（）
用户的扩频波形ｆ可表示为：（）
＝Ｐ（Ｉ）卜Ｔ。
量子编码是量子行为优化算法中一个主要的编码方法，
一
般的遗传算法中主要包含三种编码方式，即：二进制、十量子比特编码，即用一对复数来表示一个量子比特，这