【摘 要】
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在CDMA移动通信系统中,多址干扰(MAI)是一个主要的干扰源,多用户检测是消除多址干扰的有效技术.多用户检测要解决的基本问题是如何从相互干扰的数字信息串中可靠地解调出某个
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在CDMA移动通信系统中,多址干扰(MAI)是一个主要的干扰源,多用户检测是消除多址干扰的有效技术.多用户检测要解决的基本问题是如何从相互干扰的数字信息串中可靠地解调出某个特定用户的信号.S.Verdu提出的最佳多用户检测器可以将多址干扰引起的误码率降到最低,但其运算量随用户数的增加呈指数增长,因此并不实用.寻求性能测度接近最佳而运算复杂度较低的次优多用户检测器已经成为现代通信信号处理的重要研究方向之一.近年来,多用户检测的理论和方法得到了迅速发展.在各类方法中,进化计算(Evolutionary Computation)算法已经被证明是设计次优多用户检测器的有效方法之一.遗传算法GA(Genetic Algorithm)能够解决多维解空间的优化问题,但其算法结构复杂,运算量较大,收敛速度慢.粒子群算法PSO(Particle Swarm Optimization)是由Kennedy和Eberhart于1995年提出的一种新的进化算法,PSO能够以一种更简便、快速的方式来完成和GA一样的功能.该文在PSO算法思想的基础上提出了两种新的多用户检测算法:一种是二进制进化规则BEP(Binary Evolution Programming)算法,另一种是二进制PSO(Binary PSO,BPSO)算法.然后运用这两种算法用来解决多用户检测问题,分别基于这两种算法构造了新的多用户检测器.计算机仿真结果表明,这两种新的多用户检测器的抗误码性能比传统多用户检测器和基于遗传算法的多用户检测器都好,并且新的检测器的收敛速度明显比遗传算法检测器快.
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