【摘 要】
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给出了基本蚁群算法在多用户检测中的具体实现,同时针对基本蚁群算法易陷入局部最优解的缺点,提出了一种改进蚁群算法的多用户检测方法。该算法对蚁群算法的信息素更新采用串
【基金项目】
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国家自然科学基金面上项目（61172089）, 湖南省科技计划资助项目（2010FJ4086）
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给出了基本蚁群算法在多用户检测中的具体实现,同时针对基本蚁群算法易陷入局部最优解的缺点,提出了一种改进蚁群算法的多用户检测方法。该算法对蚁群算法的信息素更新采用串联式的多级更新策略,首先进行有选择性的信息素更新,然后引进随机扰动因子进一步修改信息素,最后采用最大门限确定信息素的范围。最终的仿真结果表明：所提出的级联信息素更新蚁群算法的多用户检测（UCP-ACO-MUD）算法具有较强的跳出局部最优解的性能,效果良好。
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